Globoko učenje proti strojnemu učenju: Kakšna je razlika?

Kar naenkrat vsi govorijo o globokem učenju in strojnem učenju, ne glede na to, ali razumejo razlike ali ne! Ne glede na to, ali ste aktivno spremljali znanost o podatkih ali ne – ste že slišali za te izraze.

Vsebina

• Globoko učenje proti strojnemu učenju
• Kaj je globoko učenje?
• Kaj je strojno učenje?
• Kdaj uporabiti globoko učenje?
• Kdaj uporabiti strojno učenje?
• Bistvena razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem
• Nazaj k tebi

Globoko učenje proti strojnemu učenju

Strojno učenje uporablja skupino algoritmov za analizo in interpretacijo podatkov, učenje iz njih in podporo razumevanju ter sprejemanje najboljših možnih odločitev. Po drugi strani pa globoko učenje strukturira algoritme v več plasti, da ustvari 'umetno nevronsko mrežo'. Ta nevronska mreža se lahko uči iz informacij in sama sprejema pametne odločitve.

Kaj je globoko učenje?

Koncept globokega učenja ni nov. Že nekaj let se je obrnilo. Toda v teh dneh, ob vsem pompu, poglobljeno učenje dobiva več pozornosti.

Običajne metode strojnega učenja ponavadi podležejo okoljskim spremembam, medtem ko se globoko učenje prilagaja tem spremembam s stalnimi povratnimi informacijami in izboljšanjem modela. Globoko učenje močno olajšajo nevronske mreže, ki posnemajo nevrone v človeških možganih, in vgrajena večplastna arhitektura (nekaj vidnih in nekaj skritih).

Gre za zapleteno vrsto strojnega učenja, ki zbira podatke, se iz njih uči in optimizira model. Pogosto so nekateri problemi tako zapleteni, da jih človeški možgani praktično ne morejo dojeti, zato je programiranje le-teh namišljena misel.

Primitivni vrsti Siri in Googlovega pomočnika sta primerna primera programiranega strojnega učenja, saj se zdita uporabna v svojem programiranem spektru. Medtem ko je lahko Googlov globoki um najboljši primer procesa globokega učenja. V bistvu globoko učenje pomeni stroj, ki se sam uči z več metodami poskusov in napak. Pogosto nekaj stomilijonkrat!

Preberite:7 najboljših prenosnih računalnikov za podatkovno znanost in analizo podatkov

Kaj je strojno učenje?

Je podmnožica umetne inteligence, ki uporablja statistične strategije za oblikovanje stroja, ki se uči, ne da bi bil eksplicitno programiran z uporabo prevladujočega nabora znanja. Razvil se je iz študija prepoznavanja vzorcev v AI. Z drugimi besedami, lahko ga definiramo tudi kot podmnožico umetne inteligence, ki vključuje ustvarjanje algoritmov, ki se lahko spremenijo brez človekovega posredovanja, da zagotovijo želene rezultate – tako, da se napajajo s strukturiranimi podatki.

Kdaj uporabiti globoko učenje?

• Če ste podjetje z ogromno znanja, iz katerega lahko izpeljete interpretacije.
• Če morate rešiti probleme, ki so preveč zapleteni za strojno učenje.
• Če boste porabili ogromno računalniških virov in stroškov za pogon strojne in programske opreme za usposabljanje omrežij za globoko učenje.

Kdaj uporabiti strojno učenje?

• Če imate podatke, ki bodo strukturirani in želite usposobiti algoritme strojnega učenja.
• Če želite izkoristiti prednosti umetne inteligence, da se dvignete pred konkurenco.
• Najboljše tehnike strojnega učenja pomagajo pri avtomatizaciji različnih poslovnih operacij, vključno z biometrično identifikacijo, oglaševanjem, trženjem in zbiranjem znanja, ter pomagajo izkoristiti velike priložnosti na dolgi rok.

Bistvena razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem

1. Glavna razlika med globokim in strojnim učenjem izhaja iz načina, kako so podatki predstavljeni sistemu. Algoritmi strojnega učenja skoraj vedno zahtevajo strukturirane podatke, medtem ko mreže globokega učenja verjamejo v plasti ANN (umetne nevronske mreže).
2. Algoritmi strojnega učenja so bili zgrajeni tako, da se »naučijo« poskušati narediti stvari z razumevanjem označenih podatkov in jih nato uporabiti za zagotavljanje različnih rezultatov z več sklopi znanja. Vendar pa jih je treba ponovno usposobiti s človeškim posredovanjem, kadar določen rezultat ni določen.
3. Mreže globokega učenja ne zahtevajo človeškega posredovanja, ker ugnezdene plasti znotraj nevronskih mrež podajajo podatke skozi hierarhije različnih konceptov, ki se sčasoma učijo preko svojih napak. Vendar so ti izpostavljeni pomanjkljivim rezultatom, če standard znanja ni v redu.

Ker algoritmi strojnega učenja zahtevajo označene podatke, niso primerni za razplet zapletenih poizvedb, ki vključujejo ogromno znanja.

Nazaj k tebi

Globoko učenje je zapletena vrsta strojnega učenja, ki pride prav, ko so informacije, ki jih je treba obravnavati, nestrukturirane in ogromne. Tako lahko poglobljeno učenje poskrbi za večji obseg težav z večjo lahkoto in učinkovitostjo. S tem člankom smo dobili pregled in primerjavo med tehnikami globokega in strojnega učenja.