Hluboké učení vs strojové učení Top 6 rozdílů a infografiky

Úvod do hlubinného učení vs. strojového učení

Strojové učení a hluboké učení jsou podmnožinou umělé inteligence. Při strojovém učení jsou data přiváděna do algoritmu strojového učení, získává informace a učí se z dat a poté se rozhoduje. Na druhou stranu, hluboké učení je jako podmnožina strojového učení, proces je téměř stejný, ale se zkušenostmi se model hlubokého učení progresivně zlepšuje bez jakéhokoli vedení. V tomto tématu se budeme učit o Deep Learning vs Machine learning.

Model strojového učení by vyžadoval zásah člověka, aby se zlepšil výkon modelu, může být vyladění parametrů / hyperparametrů. Pokud například model strojového učení není schopen předpovídat správný výsledek, musíme jej opravit. V hlubokém učení se model naučí chybami a podle toho upraví hmotnosti vstupních parametrů. Nejlepší příklad hlubokého učení modelu je automatizovaný systém řízení.

Srovnání mezi hlavami mezi hlubokým učením a strojovým učením (infografika)

Níže je uvedeno šest největších rozdílů mezi Deep Learning vs Machine learning

Klíčové rozdíly v hlubokém učení vs. strojovém učení

Strojové učení i hluboké učení jsou podmnožinou umělé inteligence. Zde jsou hlavní klíčové rozdíly mezi těmito dvěma metodami.

V strojovém učení je hlavní důraz kladen na zdokonalení procesu učení modelů na základě jejich zkušeností se vstupními daty. Ve strojovém učení budou označená nebo neoznačená data nejprve procházet datovým inženýrstvím a uváděním funkcí. Čím čistší jsou data přiváděna, tím bude model dobrý. V případě hlubokého učení je důraz kladen spíše na to, aby se model učil sám, tj. Na tréninkovou a chybovou metodu k dosažení konečného řešení.
Strojové učení má sklon k atomizaci a předpovídání regrese nebo klasifikačního problému, jako je předpovídání, zda x zákazník zaplatí půjčku na základě n počtu funkcí. Na druhé straně se Deep learning snaží vytvořit repliku lidské mysli, aby vyřešil konkrétní problém. Například při pohledu na obrázky rozpoznávající, která z nich je kočka a na které je pes atd.
Ve strojovém učení se zabýváme dvěma typy problémů, které jsou pod dohledem a učení bez dozoru. V kontrolovaných vstupních a výstupních datech jsou označena, na druhé straně v neučitelném učení to není. V případě hlubokého učení je to další krok, kdy model přistupuje k posilování učení. Za každou chybnou chybu je pokuta a odměna za správné rozhodnutí.
Při strojovém učení jsme vybrali vhodný algoritmus (někdy i více a poté ten nejlepší pro náš model), definovali parametry a poskytli data, algoritmus strojového učení se naučí o vlakových datech a po ověření / vyhodnocení pomocí testovacích dat bude model nasazeno pro konkrétní úkol. Na druhé straně v Deep learningu definujeme vrstvu perceptronu. Perceptron lze v lidské mysli považovat za neuron. Neuron bere vstup prostřednictvím několika dendritů, zpracovává je (podnikne malé rozhodnutí / rozhodnutí) a pomocí terminálů axonu odešle výstup do dalšího neuronu ve vrstvě. Stejně tak má perceptron vstupní uzly (pocházející ze vstupních datových rysů nebo předchozí vrstvy perceptronu), ovládací funkce, která provádí malé rozhodnutí a výstupní uzly pro odeslání výstupu do dalšího perceptronu ve vrstvě.
Proces vytvoření modelu ze strojového učení spočívá v poskytnutí funkcí vstupních dat, výběru algoritmu podle problému, definování potřebných parametrů a hyperparametrů, vyškolení v tréninkové sadě a optimalizaci běhu. Vyhodnoťte model na testovacích datech. V případě hlubokého učení je proces stejný, dokud nebudou poskytnuta vstupní data s vlastnostmi. Poté definujeme vstupní a výstupní vrstvu modelu s počtem perceptronů v něm. Požadovaný počet skrytých vrstev volíme podle složitosti problému. Definujeme perceptron pro každou vrstvu a pro každý perceptron vstupní, aktivační funkce a výstupní uzly. Jakmile je definováno a poté jsou data napájena, model se sám trénuje pomocí pokusu a omylu.
Ve strojovém učení je množství dat potřebných k vytvoření modelu je poměrně méně. V případě hlubokého učení je metodou pokus a omyl, abychom se naučili co nejlepší výsledek. Čím více údajů je k dispozici pro trénink, tím silnější bude model. Pokud ve strojovém učení zvýšíme také množství dat, ale po určitém limitu, proces učení bude stagnovat. V případě hlubokého učení se model stále učí, je to složitost problému, pro složitý problém je potřeba větší množství dat.
Například model strojového učení se používá k poskytování doporučení pro streamování hudby. Nyní, když se model rozhodne o doporučení skladeb / alb / umělců, zkontroluje podobnou funkci (hudební vkus) a doporučí podobný seznam skladeb. Pro hluboké učení je nejlepším příkladem automatizované generování textu při hledání něčeho na google nebo psaní e-mailu. Hluboký model učení automaticky navrhuje možné výsledky na základě předchozích zkušeností.

Srovnávací tabulka Deep Learning vs Machine learning

Pojďme diskutovat o nejlepším srovnání mezi Deep Learning vs Machine learning

Základ srovnání	Hluboké učení	Strojové učení
Závislost na datech	Je zapotřebí poměrně velké množství dat a zvýšení výkonu vstupních dat	Dostatečné množství dat může vytvořit dobrý model. Ale více než to, co je potřeba, nezlepší výkon jako takový.
Závislost na hardwaru	Špičkové stroje jsou nutností.	Může pracovat na malých koncových strojích.
Použitý přístup	V hlubokém učení je problém vyřešen v jednom kroku sám pomocí několika vrstev neuronů.	Velký problém se dělí na několik malých úkolů a na konci se spojí, aby se vytvořil ML model.
Čas potřebný k provedení	K provedení je potřeba více času. Protože řada neuronů používá k vytvoření modelu různé parametry 2.	V případě ML je zapotřebí relativně kratší doba provedení.
Featurizace	Hluboké učení se učí ze samotných dat a nevyžaduje externí zásah.	Externí zásah je nutný pro zajištění správného vstupu.
Tlumočení	Těžko interpretovat proces řešení problému. Protože několik neuronů problém společně řeší.	Snadno interpretovat proces v modelu strojového učení. Má za sebou logické zdůvodnění.

Závěr

Diskutovali jsme o tom, jak se model strojového učení a modely hlubokého učení liší. Strojové učení používáme, když je interpretace dat jednoduchá (není složitá), abychom zajistili automatizaci opakujících se operací. Používáme hluboký model učení, když máme velmi velké množství dat, nebo je problém příliš složitý na vyřešení strojovým učením. Hluboké učení potřebuje více zdrojů než strojové učení, je to drahé, ale přesnější.

Doporučené články

Toto je průvodce Deep Learning vs Machine learning. Zde diskutujeme rozdíly v učení Deep Learning vs Machine s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích -