Машинное обучение и глубокое обучение
Искусственный интеллект - одна из самых популярных тенденций последнего времени. Машинное обучение и глубокое обучение составляют искусственный интеллект. Диаграмма Венна, показанная ниже, объясняет взаимосвязь машинного обучения и глубокого обучения.
Машинное обучение
Машинное обучение - это научное искусство, заставляющее компьютеры работать в соответствии с разработанными и запрограммированными алгоритмами. Многие исследователи считают, что машинное обучение - лучший способ продвинуться в направлении ИИ человеческого уровня. Машинное обучение включает в себя следующие типы шаблонов
- Схема обучения с учителем
- Модель обучения без учителя
Глубокое обучение
Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, где соответствующие алгоритмы основаны на структуре и функциях мозга, называемых искусственными нейронными сетями.
Сегодня вся ценность глубокого обучения заключается в контролируемом обучении или обучении на основе размеченных данных и алгоритмов.
Каждый алгоритм глубокого обучения проходит один и тот же процесс. Он включает в себя иерархию нелинейного преобразования входных данных, которую можно использовать для создания статистической модели в качестве выходных данных.
Рассмотрим следующие шаги, которые определяют процесс машинного обучения.
- Определяет соответствующие наборы данных и подготавливает их для анализа.
- Выбирает тип используемого алгоритма
- Строит аналитическую модель на основе используемого алгоритма.
- Обучает модель на тестовых наборах данных, корректируя ее по мере необходимости.
- Запускает модель для получения результатов тестирования.
Разница между машинным обучением и глубоким обучением
В этом разделе мы узнаем о разнице между машинным обучением и глубоким обучением.
Количество данных
Машинное обучение работает с большими объемами данных. Это также полезно для небольших объемов данных. С другой стороны, глубокое обучение работает эффективно, если объем данных быстро увеличивается. На следующей диаграмме показана работа машинного обучения и глубокого обучения с объемом данных -
Аппаратные зависимости
Алгоритмы глубокого обучения сильно зависят от высокопроизводительных машин, в отличие от традиционных алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы глубокого обучения выполняют ряд операций умножения матриц, которые требуют большого количества аппаратной поддержки.
Разработка функций
Разработка функций - это процесс включения знаний предметной области в указанные функции для уменьшения сложности данных и создания шаблонов, видимых для алгоритмов обучения, которые работают.
Пример. Традиционные шаблоны машинного обучения фокусируются на пикселях и других атрибутах, необходимых для процесса разработки функций. Алгоритмы глубокого обучения сосредоточены на высокоуровневых функциях данных. Это уменьшает задачу разработки нового средства экстракции каждой новой проблемы.
Подход к решению проблем
Традиционные алгоритмы машинного обучения следуют стандартной процедуре решения проблемы. Он разбивает задачу на части, решает каждую из них и объединяет их, чтобы получить требуемый результат. Глубокое обучение направлено на решение проблемы от начала до конца, а не на разбиение на части.
Время исполнения
Время выполнения - это время, необходимое для обучения алгоритма. Для глубокого обучения требуется много времени, так как оно включает в себя множество параметров, что занимает больше времени, чем обычно. Алгоритм машинного обучения сравнительно требует меньше времени на выполнение.
Интерпретируемость
Интерпретируемость - главный фактор для сравнения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Основная причина в том, что глубокому обучению все еще уделяется особое внимание перед его использованием в промышленности.
Приложения машинного обучения и глубокого обучения
В этом разделе мы узнаем о различных приложениях машинного обучения и глубокого обучения.
Компьютерное зрение, которое используется для распознавания лиц и отметок посещаемости по отпечаткам пальцев или идентификации транспортных средств по номерным знакам.
Получение информации из поисковых систем, например текстовый поиск для поиска изображений.
Автоматический электронный маркетинг с указанием целевой идентификации.
Медицинская диагностика раковых опухолей или выявление аномалий любого хронического заболевания.
Обработка естественного языка для таких приложений, как добавление тегов к фотографиям. Лучший пример для объяснения этого сценария используется в Facebook.
Он-лайн реклама.
Будущие тенденции
В связи с растущей тенденцией использования науки о данных и машинного обучения в отрасли для каждой организации станет важным внедрять машинное обучение в свой бизнес.
Глубокое обучение приобретает большее значение, чем машинное обучение. Глубокое обучение оказалось одним из лучших методов современного перформанса.
Машинное обучение и глубокое обучение окажутся полезными в исследовательской и академической сфере.
Заключение
В этой статье у нас был обзор машинного обучения и глубокого обучения с иллюстрациями и различиями, также акцентирующими внимание на будущих тенденциях. Многие приложения ИИ используют алгоритмы машинного обучения в первую очередь для самообслуживания, повышения производительности агентов и надежности рабочих процессов. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения открывают захватывающие перспективы для многих компаний и лидеров отрасли.