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.