Globoko učenje proti strojnemu učenju - Najboljših 6 razlik in infografike

Uvod v poglobljeno učenje in strojno učenje

Strojno učenje in globoko učenje sta podvrsta Umetne inteligence. Pri strojnem učenju se podatki napajajo z algoritmom strojnega učenja, pridobivajo informacije in se učijo iz podatkov ter nato sprejmejo odločitev. Po drugi strani je globoko učenje podobno podskupini strojnega učenja, proces je skoraj enak, vendar z izkušnjami model globokega učenja postaja postopno boljši, brez kakršnih koli napotkov. V tej temi bomo spoznali globinsko učenje in strojno učenje.

Model strojnega učenja bi potreboval človeško posredovanje za izboljšanje učinkovitosti modela, lahko s pomočjo nastavitve parametrov / hiperparametrov. Na primer, če model strojnega učenja ne more napovedati pravega rezultata, ga moramo popraviti. Pri globokem učenju se bo model učil napak in temu primerno prilagodil uteži vhodnih parametrov. Najboljši primer modela globokega učenja je samodejni sistem vožnje.

Primerjava med globinskim in strojnim učenjem (Infographics)

Spodaj je zgornjih 6 razlik med globinskim učenjem in strojnim učenjem

Ključne razlike poglobljenega učenja od strojnega učenja

Strojno učenje in globoko učenje sta podvrsta umetne inteligence. Tu so glavne ključne razlike med tema dvema metodama.

Pri strojnem učenju je glavni poudarek na izboljšanju učnega procesa modelov na podlagi njihovih izkušenj z vhodnimi podatki. Pri strojnem učenju bodo podatki, označeni ali neoznačeni, najprej prešli s pomočjo podatkovnega inženiringa in predstavitve. Čim bolj čisti so podatki, dober bo model. V primeru poglobljenega učenja je poudarek bolj na tem, da se model sam nauči, tj. Da izpopolni metodo in napako, da pride do rešitve.
Strojno učenje je nagnjeno k atomizaciji in napovedovanju regresije ali težave s klasifikacijo, kot je napovedovanje, ali bo stranka x plačala posojilo na podlagi n številnih funkcij. Po drugi strani pa s poglobljenim učenjem poskuša ustvariti repliko človeškega uma, da bi rešil točno določeno težavo. Na primer s pregledovanjem slik, s katerimi prepoznamo, kdo je mačka in kateri je pes itd.
Pri strojnem učenju imamo opravka z dvema problemoma nadzorovanega učenja in nenadzorovanim učenjem. V nadzorovanih vhodnih in izhodnih podatkih so označeni, po drugi strani pa pri nenadzorovanem učenju ne. V primeru poglobljenega učenja je korak naprej, ko se model približa okrepljenemu učenju. Za vsako storjeno napako obstaja kazen in nagrada za pravilno odločitev.
Pri strojnem učenju smo izbrali primeren algoritem (včasih več in nato izbrali najboljšega za naš model), določili parametre in zagotovili podatke, algoritem strojnega učenja se bo učil na podatkih vlaka in po preverjanju / ocenjevanju s testnimi podatki bo model razporejen za določeno nalogo. Po drugi strani pri globinskem učenju določimo plast perceptrona. Percepptron lahko v človeškem umu obravnavamo kot nevron. Nevron sprejme vnos skozi več dendritov, ga obdela (sprejme majhno dejanje / odločitev) in z aksonskimi sponkami pošlje izhod na naslednji nevron v plasti. Na enak način ima perceptron vhodna vozlišča (ki prihajajo iz funkcij vhodnih podatkov ali prejšnjega sloja perceptrona), funkcijo sproženja za sprejemanje majhnih odločitev in izhodnih vozlišč za pošiljanje izhoda v naslednji perceptron v plasti.
Postopek za izdelavo modela iz strojnega učenja je sestavljen iz zagotavljanja funkcij vhodnih podatkov, izbranega algoritma glede na težavo, določitve potrebnih parametrov in hiperparametrov, usposabljanja na vadbeni garnituri in izvajanja optimizacije. Ocenite model na testnih podatkih. V primeru poglobljenega učenja je postopek enak, dokler ne dobimo vhodnih podatkov s funkcijami. Po tem določimo vhodno in izhodno plast modela s številom perceptrona v njem. Izberemo število potrebnih skritih plasti glede na zapletenost problema. Za vsako plast določimo Perceptron in za vsak perceptron vhodna, aktivacijska funkcija in izhodna vozlišča. Ko je definirano, nato pa se podatki napajajo, bo treniral sam prek poskusov in napak.
Pri strojnem učenju je količina podatkov, potrebnih za izdelavo modela, primerjalno manjša. V primeru globokega učenja je metoda preizkus in napaka, da se naučijo najboljši možni izid. Torej več podatkov je na voljo za usposabljanje, močnejši bo model. Če pri strojnem učenju povečamo tudi količino podatkov, vendar bo po določeni meji učni proces zastajal. V primeru poglobljenega učenja se model še naprej uči, težava je zapletena, za zapleteno težavo je potrebno več količine podatkov.
Na primer, model strojnega učenja se uporablja za podajanje priporočil za pretakanje glasbe. Zdaj, ko se bo model odločil glede priporočila skladb / albumov / izvajalcev, bo preveril podobno funkcijo (glasbeni okus) in priporočil podoben seznam predvajanja. Za poglobljeno učenje je najboljši primer avtomatizirano ustvarjanje besedila med iskanjem nečesa v Googlu ali pisanju pošte. Model globokega učenja samodejno predlaga možne rezultate na podlagi predhodnih izkušenj.

Primerjalna tabela poglobljenega učenja proti strojnemu učenju

Pogovorimo se o zgornji primerjavi med globinskim učenjem in strojnim učenjem

Osnova za primerjavo	Globoko učenje	Strojno učenje
Odvisnost od podatkov	Potrebna je sorazmerno velika količina podatkov, plus povečanje zmogljivosti vhodnih podatkov	Z zadostno količino podatkov lahko ustvarite dober model. Toda še več, kar je potrebno, ne bo izboljšalo uspešnosti kot take.
Odvisnost od strojne opreme	Stroji višjega cenovnega razreda so obvezni.	Deluje na majhnih končnih strojih.
Uporabljen pristop	V globokem učenju se problem naenkrat reši sam z uporabo več plasti nevronov.	Velika težava je razdeljena na več manjših nalog in na koncu jih združimo za izdelavo modela ML.
Čas, potreben za usmrtitev	Za izvedbo je potrebno več časa. Ker številni nevroni za izdelavo modela uporabljajo različna 2 parametra.	V primeru ML je potrebnih razmeroma manj časa izvedbe.
Karakterizacija	Globoko učenje se uči iz samih podatkov in ne potrebuje zunanjega posredovanja.	Zunanji poseg je potreben za zagotovitev pravega vnosa.
Interpretacija	Težko je razlagati postopek reševanja problema. Ker več nevronov skupno rešuje težavo.	Enostaven razlagati postopek v modelu strojnega učenja. Za seboj ima logično sklepanje.

Zaključek

Razpravljali smo o tem, kako se razlikujejo modeli strojnega učenja in modeli globokega učenja. Strojno učenje uporabljamo, kadar je interpretacija podatkov preprosta (Ne zapletena), da zagotovimo avtomatizacijo pri ponavljajočih se operacijah. Model globokega učenja uporabljamo, kadar imamo zelo veliko količino podatkov ali je težava preveč zapletena, da bi jo rešili s strojnim učenjem. Globoko učenje potrebuje več virov kot strojno učenje, je drago, vendar bolj natančno.

Priporočeni članki

To je vodnik za Deep Learning vs Machine learning. Tukaj razpravljamo o razlikah med globinskim in strojnim učenjem z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -