การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในเทรนด์ยอดนิยมในช่วงเวลาที่ผ่านมา การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นปัญญาประดิษฐ์ แผนภาพเวนน์ที่แสดงด้านล่างอธิบายความสัมพันธ์ของการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก -

การเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นศาสตร์แห่งการให้คอมพิวเตอร์ทำหน้าที่ตามอัลกอริทึมที่ออกแบบและตั้งโปรแกรมไว้ นักวิจัยหลายคนคิดว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการก้าวไปสู่ ​​AI ระดับมนุษย์ แมชชีนเลิร์นนิงมีรูปแบบประเภทต่อไปนี้

• รูปแบบการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
• รูปแบบการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่อัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม

คุณค่าทั้งหมดของการเรียนรู้เชิงลึกในปัจจุบันคือการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือการเรียนรู้จากข้อมูลและอัลกอริทึมที่มีป้ายกำกับ

แต่ละอัลกอริทึมในการเรียนรู้เชิงลึกต้องผ่านกระบวนการเดียวกัน ประกอบด้วยลำดับชั้นของการแปลงอินพุตแบบไม่เชิงเส้นที่สามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองทางสถิติเป็นเอาต์พุต

พิจารณาขั้นตอนต่อไปนี้ที่กำหนดกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง

• ระบุชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเตรียมไว้สำหรับการวิเคราะห์
• เลือกประเภทของอัลกอริทึมที่จะใช้
• สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ตามอัลกอริทึมที่ใช้
• ฝึกโมเดลในชุดข้อมูลทดสอบแก้ไขตามความจำเป็น
• เรียกใช้โมเดลเพื่อสร้างคะแนนการทดสอบ

ความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning

ในส่วนนี้เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง Machine Learning และ Deep Learning

จำนวนข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก มีประโยชน์สำหรับข้อมูลจำนวนน้อยด้วย ในทางกลับกันการเรียนรู้เชิงลึกจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพหากปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แผนภาพต่อไปนี้แสดงการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกด้วยจำนวนข้อมูล -

การพึ่งพาฮาร์ดแวร์

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการออกแบบมาเพื่อพึ่งพาเครื่องจักรระดับไฮเอนด์อย่างมากซึ่งแตกต่างจากอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิม อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกดำเนินการคูณเมทริกซ์จำนวนมากซึ่งต้องการการสนับสนุนฮาร์ดแวร์จำนวนมาก

วิศวกรรมคุณลักษณะ

วิศวกรรมคุณลักษณะเป็นกระบวนการในการใส่ความรู้เกี่ยวกับโดเมนลงในคุณลักษณะเฉพาะเพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูลและสร้างรูปแบบที่สามารถมองเห็นได้จากอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ใช้งานได้

ตัวอย่าง - รูปแบบแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมเน้นที่พิกเซลและแอตทริบิวต์อื่น ๆ ที่จำเป็นสำหรับกระบวนการวิศวกรรมคุณลักษณะ อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกมุ่งเน้นไปที่คุณลักษณะระดับสูงจากข้อมูล ช่วยลดงานในการพัฒนาตัวแยกคุณลักษณะใหม่ของทุกปัญหาใหม่

แนวทางการแก้ปัญหา

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมเป็นไปตามขั้นตอนมาตรฐานเพื่อแก้ปัญหา แบ่งปัญหาออกเป็นส่วน ๆ แก้ปัญหาแต่ละข้อและรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ การเรียนรู้เชิงลึกมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาตั้งแต่ต้นจนจบแทนที่จะแบ่งพวกเขาออกเป็นส่วน ๆ

เวลาดำเนินการ

เวลาดำเนินการคือระยะเวลาที่ต้องใช้ในการฝึกอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้เวลามากในการฝึกอบรมเนื่องจากมีพารามิเตอร์จำนวนมากซึ่งใช้เวลานานกว่าปกติ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องค่อนข้างใช้เวลาในการดำเนินการน้อยกว่า

การตีความ

ความสามารถในการตีความเป็นปัจจัยหลักในการเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก เหตุผลหลักคือการเรียนรู้เชิงลึกยังคงได้รับความคิดที่สองก่อนการใช้งานในอุตสาหกรรม

การประยุกต์ใช้ Machine Learning และ Deep Learning

ในส่วนนี้เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับแอปพลิเคชันต่างๆของ Machine Learning และ Deep Learning

• การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ซึ่งใช้สำหรับการจดจำใบหน้าและเครื่องหมายการเข้างานผ่านลายนิ้วมือหรือการระบุตัวรถผ่านป้ายทะเบียน

• การดึงข้อมูลจากเครื่องมือค้นหาเช่นการค้นหาข้อความสำหรับการค้นหารูปภาพ

• การตลาดอีเมลอัตโนมัติพร้อมการระบุเป้าหมายที่ระบุ

• การวินิจฉัยทางการแพทย์เกี่ยวกับเนื้องอกมะเร็งหรือการระบุความผิดปกติของโรคเรื้อรังใด ๆ

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับแอปพลิเคชันเช่นการติดแท็กรูปภาพ ตัวอย่างที่ดีที่สุดในการอธิบายสถานการณ์นี้ใช้ใน Facebook

• การโฆษณาออนไลน์

แนวโน้มในอนาคต

• ด้วยแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นของการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรมจะกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแต่ละองค์กรในการปลูกฝังการเรียนรู้ของเครื่องในธุรกิจของตน

• การเรียนรู้เชิงลึกกำลังได้รับความสำคัญมากกว่าการเรียนรู้ด้วยเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึกได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ดีที่สุดในการแสดงที่ล้ำสมัย

• การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกจะเป็นประโยชน์ในด้านการวิจัยและวิชาการ

สรุป

ในบทความนี้เรามีภาพรวมของแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมภาพประกอบและความแตกต่างโดยมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มในอนาคต แอปพลิเคชัน AI จำนวนมากใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อขับเคลื่อนการบริการตนเองเป็นหลักเพิ่มประสิทธิผลของตัวแทนและขั้นตอนการทำงานที่เชื่อถือได้มากขึ้น อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกรวมถึงโอกาสที่น่าตื่นเต้นสำหรับธุรกิจและผู้นำในอุตสาหกรรมจำนวนมาก