Maschinelles Lernen und tiefes Lernen

Künstliche Intelligenz ist einer der beliebtesten Trends der letzten Zeit. Maschinelles Lernen und tiefes Lernen bilden künstliche Intelligenz. Das unten gezeigte Venn-Diagramm erklärt die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen -

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist die Kunst der Wissenschaft, Computer dazu zu bringen, gemäß den entworfenen und programmierten Algorithmen zu handeln. Viele Forscher glauben, dass maschinelles Lernen der beste Weg ist, um Fortschritte in Richtung KI auf menschlicher Ebene zu erzielen. Maschinelles Lernen umfasst die folgenden Arten von Mustern

Überwachtes Lernmuster
Unüberwachtes Lernmuster

Tiefes Lernen

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, in dem betroffene Algorithmen von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden.

Der gesamte Wert von Deep Learning liegt heute in überwachtem Lernen oder Lernen aus gekennzeichneten Daten und Algorithmen.

Jeder Algorithmus im Deep Learning durchläuft denselben Prozess. Es enthält eine Hierarchie der nichtlinearen Transformation von Eingaben, mit der ein statistisches Modell als Ausgabe generiert werden kann.

Beachten Sie die folgenden Schritte, die den maschinellen Lernprozess definieren

Identifiziert relevante Datensätze und bereitet sie für die Analyse vor.
Wählt den zu verwendenden Algorithmus aus
Erstellt ein analytisches Modell basierend auf dem verwendeten Algorithmus.
Trainiert das Modell anhand von Testdatensätzen und überarbeitet es nach Bedarf.
Führt das Modell aus, um Testergebnisse zu generieren.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen

In diesem Abschnitt lernen wir den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen kennen.

Datenmenge

Maschinelles Lernen funktioniert mit großen Datenmengen. Es ist auch für kleine Datenmengen nützlich. Deep Learning hingegen funktioniert effizient, wenn die Datenmenge schnell zunimmt. Das folgende Diagramm zeigt die Arbeitsweise von maschinellem Lernen und Deep Learning mit der Datenmenge -

Hardware-Abhängigkeiten

Deep-Learning-Algorithmen sind im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen so konzipiert, dass sie stark von High-End-Maschinen abhängen. Deep-Learning-Algorithmen führen eine Reihe von Matrixmultiplikationsoperationen durch, die eine große Menge an Hardwareunterstützung erfordern.

Feature Engineering

Beim Feature-Engineering werden Domänenwissen in bestimmte Features integriert, um die Komplexität der Daten zu verringern und Muster zu erstellen, die für die funktionierenden Lernalgorithmen sichtbar sind.

Beispiel - Herkömmliche Muster für maschinelles Lernen konzentrieren sich auf Pixel und andere Attribute, die für den Feature-Engineering-Prozess benötigt werden. Deep-Learning-Algorithmen konzentrieren sich auf Funktionen auf hoher Ebene aus Daten. Es reduziert die Aufgabe, für jedes neue Problem einen neuen Feature-Extraktor zu entwickeln.

Problemlösungsansatz

Die traditionellen Algorithmen für maschinelles Lernen folgen einem Standardverfahren, um das Problem zu lösen. Es zerlegt das Problem in Teile, löst jedes einzelne und kombiniert sie, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Deep Learning konzentriert sich darauf, das Problem von Ende zu Ende zu lösen, anstatt es in Abteilungen aufzuteilen.

Ausführungszeit

Die Ausführungszeit ist die Zeit, die zum Trainieren eines Algorithmus erforderlich ist. Deep Learning erfordert viel Zeit zum Trainieren, da es viele Parameter enthält, die länger dauern als gewöhnlich. Der Algorithmus für maschinelles Lernen erfordert vergleichsweise weniger Ausführungszeit.

Interpretierbarkeit

Die Interpretierbarkeit ist der Hauptfaktor für den Vergleich von Algorithmen für maschinelles Lernen und tiefes Lernen. Der Hauptgrund ist, dass Deep Learning vor seiner Verwendung in der Industrie noch einen zweiten Gedanken hat.

Anwendungen des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens

In diesem Abschnitt lernen wir die verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens kennen.

Computer Vision, das zur Gesichtserkennung und zur Anwesenheitsmarke durch Fingerabdrücke oder zur Fahrzeugidentifikation durch Nummernschild verwendet wird.
Informationsabruf von Suchmaschinen wie der Textsuche für die Bildsuche.
Automatisiertes E-Mail-Marketing mit angegebener Zielidentifikation.
Medizinische Diagnose von Krebstumoren oder Anomalieerkennung einer chronischen Krankheit.
Verarbeitung natürlicher Sprache für Anwendungen wie das Markieren von Fotos. Das beste Beispiel zur Erklärung dieses Szenarios wird in Facebook verwendet.
Onlinewerbung.

Zukunftstrends

Mit dem zunehmenden Trend, Data Science und maschinelles Lernen in der Branche einzusetzen, wird es für jedes Unternehmen wichtig, maschinelles Lernen in seinen Unternehmen zu fördern.
Deep Learning gewinnt an Bedeutung als maschinelles Lernen. Deep Learning erweist sich als eine der besten Techniken für hochmoderne Leistungen.
Maschinelles Lernen und tiefes Lernen werden sich im Bereich Forschung und Wissenschaft als vorteilhaft erweisen.

Fazit

In diesem Artikel hatten wir einen Überblick über maschinelles Lernen und tiefes Lernen mit Abbildungen und Unterschieden, die sich auch auf zukünftige Trends konzentrieren. Viele KI-Anwendungen verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um in erster Linie Self-Service zu betreiben, die Produktivität der Agenten zu steigern und Arbeitsabläufe zuverlässiger zu gestalten. Algorithmen für maschinelles Lernen und tiefes Lernen bieten für viele Unternehmen und Branchenführer eine aufregende Perspektive.