Deep Learning vs Machine Learning - Podobné? Musíte znovu myslet!

Hluboké učení a strojové učení jsou v plamenech. Každý mluví o těchto pojmech bez ohledu na to, zda rozumí pojmům a rozdílům mezi nimi.

No, stalo se to také se mnou. Když jsem poprvé slyšel pojmy strojové učení, umělá inteligence a hluboké učení, myšlenka, která mi přišla v mysli, byla stejná.

Pak jsem hodně prozkoumal a nakonec jsem dospěl k závěru, že mezi nimi je nepatrný rozdíl. Dnes sdílím své učení se skutečnými příklady toho, jak jsem identifikoval rozdíl mezi hlubokým učením a strojovým učením. Doufám, že se vám moje práce bude líbit.

Stručně řečeno - Deep Learning a Machine Learning jsou dva hlavní zastánci umělé inteligence. I když se používají zaměnitelně, existují určité rozdíly. I když je hluboké učení součástí strojového učení, jeho metodologie se ve srovnání s tradičními algoritmy strojového učení výrazně liší.

Není to tak jasné právo? Pojďme podrobně porovnat hluboké učení a strojové učení.

Co je hluboké učení?

Hluboké učení, které je relativně novým oborem strojového učení, roste rychleji než kdy dříve. Hluboké učení je výkonná a dynamická technologie, která umožňuje strojům přijímat autonomní rozhodnutí. Existuje několik případů, kdy ve vašem každodenním životě zažíváte hluboké učení.

Například se váš mobilní telefon dokáže odemknout po rozpoznání tváře. O aktuálním počasí jste informováni konverzací s Chytrými kartami Google. Kromě toho jste schopni získat budoucí poznatky o akciovém trhu, což vám umožní provádět pečlivé investice. To vše je poháněno technologií Deep Learning, revoluční technologií, která transformovala průmyslová odvětví po celém světě.

Dozvíte se vše o hlubokém učení

Jak ale funguje Deep Learning?

Obecně lze říci, že Deep Learning je modelováno podle lidského mozku, který je schopen přijímat rozhodnutí, která jsou ve své podstatě autonomní. Nervový systém lidského těla se skládá z mnoha neuronů, které jsou schopny se naučit informace, které jim jsou poskytovány prostřednictvím různých podnětů, a proto podniknou nezbytné kroky. Pokud se například poprvé jako dítě náhodou dotknete něčeho horkého, jsou vaše neurony vyškoleny, aby pochopily, že dotknout se něčeho horkého bude bolestivé. Proto jste podvědomě vyškoleni, abyste své ruce drželi mimo plynový sporák.

Ve skutečnosti je struktura neuronové sítě modelována podle neuronů v lidském mozku. Zahrnuje mnoho vrstev neuronů, které jsou strukturovány pro přenos informací ze vstupní vrstvy do výstupní vrstvy. Mezi vstupní a výstupní vrstvou jsou skryté vrstvy. Tyto skryté vrstvy mohou být mnoho nebo jen jedna. Jednoduchá neuronová síť sestávající z jediné skryté vrstvy se nazývá Perceptron.

Ve výše uvedeném diagramu pro jednoduchou neuronovou síť je vstupní vrstva, která přijímá vstup ve formě vektoru. Poté je tento vstup předán do skryté vrstvy, která se skládá z různých matematických funkcí, které provádějí výpočet na daném vstupu. Například, vzhledem k obrázkům koček a psů, naše skryté vrstvy provádějí různé matematické operace, aby zjistily maximální pravděpodobnost třídy, do které náš vstupní obrázek spadá. Toto je příklad binární klasifikace, kde třída, tj. Pes nebo kočka, je přiděleno své vhodné místo.

V hlubokém učení se provádějí dvě hlavní důležité operace - klasifikace a regrese. Výše uvedený příklad je klasifikační operace. Zatímco regrese je předpovědí budoucích událostí. Například prognóza cen akcií na základě historických výpisů jako příklad regrese.

V této fázi vám doporučuji začít se učit o Data Science

Co je strojové učení?

"Hej, Siri, co je to strojové učení?"

Strojové učení se zabývá tím, že umožňuje strojům učit se pomocí výcvikových algoritmů na obrovském množství dat. Využívá algoritmy a statistické modely k provedení úkolu, aniž by potřeboval výslovné pokyny.

Existují tři typy učení:

  • Učení pod dohledem a polo dozoru
  • Nerušené učení
  • Posílení učení

Nezapomeňte si prohlédnout nejnovější výuku o strojovém učení odborníky

Strojové učení se často zabývá následujícími problémy:

  • Sbírat data
  • Filtrování dat
  • Analýza dat
  • Výcvikové algoritmy
  • Testovací algoritmy
  • Použití algoritmů pro budoucí předpovědi

Běžnými příklady tohoto jevu jsou virtuální osobní asistenti, vylepšené výsledky vyhledávače, rozpoznávání obrázků a doporučení produktů.

Související článek

Data Science vs Artificial Intelligence

Data Science vs Machine Learning

Data Science vs Big Data

Jak se liší hluboké učení od strojového učení?

Deep Learning je rozšíření současných algoritmů Machine Learning. Rozšířila oblast působnosti strojového učení tak, aby zahrnovala výpočet a učení rozsáhlých datových sad. Zatímco tradiční algoritmy strojového učení, jako je seskupování K-prostředků, lineární a vícerozměrná regrese, logistická regrese a rozhodovací stromy, byly schopny najít vzory v datech, přesnost nebyla vždy vysoká. Se zavedením programu Deep Learning se však drasticky změnily věci.

Hluboké učení zahrnuje různé postupy a metodiky pro systémy školení k získávání dat a provádění vhodných předpovědí na základě objevených vzorců. Hluboké učení používá pokročilá paradigma, která dříve nebyla použita v strojovém učení. Například tradiční algoritmy strojového učení používaly statistickou analýzu k nalezení vzorců v datech. To by mohlo v daném rozsahu generovat informace o datech, ale ne víc než to. To znamená, že jeho výkon by se zvyšoval s přírůstkem dat, ale po nějaké době by stagnoval.

Algoritmy Deep Learning, jako jsou umělé neuronové sítě, jsou schopny zachytit velké množství dat a zpracovat je, aby vytvořily vysoce přesné výsledky. Tyto neuronové sítě mohou být doladěny, aby poskytovaly lepší výsledky. Například můžete zvýšit počet skrytých vrstev v neuronové síti a zvýšit tak její přesnost. To umožňuje neuronovým sítím zachytit velké množství složitých vzorců, které tradiční algoritmus strojového učení nemůže zachytit. To jim dává výhodu oproti konvenčnímu strojovému učení.

Proto se nejlépe dospělo k závěru, že hluboké učení je mnohem lepší alternativou než strojové učení, protože umožňuje vysokou míru přesnosti a rychlejší výpočet.

Nakonec jsme dospěli k závěru, že Deep Learning je pokročilým rozšířením strojového učení. Hluboké učení je součástí strojového učení, protože oba sdílejí stejný cíl. K dosažení tohoto cíle však používají různé metodiky.

Co se vám v tomto článku o hlubokém učení a strojovém učení nejvíce líbí, sdílejte prostřednictvím komentářů.

Nezapomeňte mi dát své !