Введение в глубокое обучение против машинного обучения
Машинное обучение и глубокое обучение являются подмножеством искусственного интеллекта. При машинном обучении данные поступают в алгоритм машинного обучения, он будет извлекать информацию и учиться на основе данных, а затем принимать решение. С другой стороны, глубокое обучение похоже на подмножество машинного обучения, процесс почти такой же, но с опытом модель глубокого обучения становится все лучше и лучше без какого-либо руководства. В этой теме мы собираемся узнать о Deep Learning против машинного обучения.
Модель машинного обучения потребует вмешательства человека для улучшения характеристик модели, возможно, путем настройки параметров / гиперпараметров. Например, если модель машинного обучения не способна предсказать правильный результат, мы должны это исправить. При глубоком обучении модель будет учиться на ошибках и соответственно будет корректировать веса входных параметров. Лучший пример модели глубокого обучения - автоматизированная система вождения.
Сравнение лицом к лицу между глубоким обучением и машинным обучением (инфографика)
Ниже приведены 6 основных отличий между Deep Learning и Machine Learning.
Ключевые отличия глубокого обучения от машинного обучения
И машинное обучение, и глубокое обучение являются подмножеством искусственного интеллекта. Вот основные ключевые различия между этими двумя методами.
- В машинном обучении основное внимание уделяется улучшению процесса обучения моделей на основе их опыта ввода данных. В машинном обучении помеченные или немаркированные данные сначала проходят через инженерию данных и управление им. Чем чище данные, тем лучше модель. В случае глубокого обучения, основной упор делается на то, чтобы заставить модель учиться сама по себе, т. Е. Метод обучения и ошибки, чтобы достичь решения.
- Машинное обучение склонно к атомизации и прогнозированию проблемы регрессии или классификации, такой как прогнозирование того, будет ли клиент x платить кредит на основе n функций. С другой стороны, глубокое обучение пытается создать копию человеческого разума, чтобы решить конкретную проблему. Например, глядя на картинки, узнавая, кто из них является кошкой, а кто собакой и т. Д.
- В машинном обучении мы имеем дело с двумя типами проблем: контролируемое обучение и неконтролируемое обучение. При контролируемом вводе и выводе данные помечаются, с другой стороны, при неконтролируемом обучении это не так. В случае глубокого обучения это еще один шаг, когда модель приближается к обучению с подкреплением. За каждую допущенную ошибку назначается штраф и вознаграждение за правильное решение.
- В машинном обучении мы выбрали подходящий алгоритм (иногда несколько, а затем выбрали лучший для нашей модели), определили параметры и предоставили данные, алгоритм машинного обучения будет учиться на данных поезда, а после проверки / оценки с помощью тестовых данных модель будет развернут для конкретной задачи. С другой стороны, в глубоком обучении мы определяем слой персептрона. Перцептрон можно рассматривать как нейрон в человеческом разуме. Нейрон принимает входные данные через несколько дендритов, обрабатывает их (выполняет небольшое действие / решение) и с помощью аксонных терминалов отправляет вывод на следующий нейрон в слое. Точно так же персептрон имеет входные узлы (поступающие из объектов входных данных или предыдущего уровня персептрона), функцию активации для принятия небольшого решения и выходные узлы для отправки выходных данных следующему персептрону в слое.
- Процесс создания модели из машинного обучения состоит из предоставления входных данных, выбора алгоритма в зависимости от задачи, определения необходимых параметров и гиперпараметров, обучения на тренировочном наборе и оптимизации работы. Оцените модель по данным испытаний. В случае глубокого обучения процесс такой же, пока не предоставим входные данные с функциями. После этого мы определяем входной и выходной слой модели с номером персептрона в нем. Мы выбираем необходимое количество скрытых слоев в соответствии со сложностью задачи. Мы определяем персептрон для каждого слоя и для каждого персептрона входные, активационные и выходные узлы. После определения и подачи данных модель будет обучаться методом проб и ошибок.
- В машинном обучении количество данных, необходимых для создания модели, сравнительно меньше. В случае глубокого обучения метод является методом проб и ошибок, чтобы получить наилучший возможный результат. Чем больше данных доступно для обучения, тем сильнее будет модель. В машинном обучении, если мы тоже увеличим объем данных, но после определенного предела, процесс обучения будет застойным. В случае глубокого обучения модель продолжает учиться, это сложность проблемы, для сложной задачи требуется больше данных.
- Например, модель машинного обучения используется для предоставления рекомендаций по потоковой передаче музыки. Теперь, чтобы модель приняла решение о рекомендации песен / альбомов / исполнителей, она проверит аналогичную функцию (музыкальный вкус) и порекомендует подобный плейлист. Для глубокого изучения лучшим примером является автоматическое генерирование текста при поиске чего-либо в Google или написание письма. Модель глубокого обучения автоматически предлагает возможные результаты, основанные на предыдущем опыте.
Сравнительная таблица глубокого обучения и машинного обучения
Давайте обсудим лучшее сравнение между Deep Learning и Machine learning
| Основа сравнения | Глубокое обучение | Машинное обучение |
| Зависимость от данных | Требуется сравнительно большой объем данных плюс увеличение производительности входных данных | Достаточное количество данных может построить хорошую модель. Но больше того, что нужно, не улучшит производительность как таковую. |
| Зависимость от аппаратного обеспечения | Высококачественные машины являются обязательными. | Может работать на небольших конечных станках. |
| Подход используется | В глубоком обучении проблема решается за один раз с помощью нескольких слоев нейронов. | Большая проблема подразделяется на несколько небольших задач и в конце объединяется для построения модели ML. |
| Время, необходимое для выполнения | Для исполнения требуется больше времени. Потому что ряд нейронов используют разные параметры-2 для построения модели. | Сравнительно меньшее время выполнения требуется в случае ОД. |
| Featurization | Глубокое обучение учится на самих данных и не требует внешнего вмешательства. | Внешнее вмешательство необходимо для обеспечения правильного ввода. |
| интерпретация | Трудно истолковать процесс решения проблемы. Потому что несколько нейронов коллективно решают проблему. | Легко интерпретировать процесс в модели машинного обучения. За этим стоит логическое обоснование. |
Вывод
Мы обсудили разницу между моделью машинного обучения и моделями глубокого обучения. Мы используем машинное обучение, когда интерпретация данных проста (не сложна), чтобы обеспечить автоматизацию повторяющихся операций. Мы используем модель глубокого обучения, когда у нас очень большой объем данных или проблема слишком сложна, чтобы ее можно было решить с помощью машинного обучения. Глубокое обучение требует больше ресурсов, чем машинное обучение, оно дорогое, но более точное.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по глубокому обучению и машинному обучению. Здесь мы обсуждаем различия между глубоким обучением и машинным обучением с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Data Scientist vs Machine Learning
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
- Машинное обучение против искусственного интеллекта
- Машинное обучение против нейронной сети