Машинное обучение против глубокого обучения

Sep 05, 2023

К

Такие термины, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение, в наши дни пользуются ажиотажем. Однако люди часто используют эти термины как синонимы. Хотя эти термины тесно связаны друг с другом, они также имеют отличительные особенности и конкретные случаи использования.

ИИ имеет дело с автоматизированными машинами, которые решают проблемы и принимают решения, имитируя когнитивные способности человека. Машинное обучение и глубокое обучение — это подобласти ИИ. Машинное обучение — это искусственный интеллект, который может делать прогнозы с минимальным вмешательством человека. Принимая во внимание, что глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, которая использует нейронные сети для принятия решений, имитируя нейронные и когнитивные процессы человеческого разума.

Изображение выше иллюстрирует иерархию. Мы продолжим объяснять различия между машинным обучением и глубоким обучением. Это также поможет вам выбрать подходящую методологию с учетом ее применения и области применения. Давайте обсудим это подробно.

Машинное обучение позволяет экспертам «тренировать» машину, заставляя ее анализировать огромные наборы данных. Чем больше данных анализирует машина, тем более точные результаты она может дать, принимая решения и прогнозируя невидимые события или сценарии.

Модели машинного обучения нуждаются в структурированных данных, чтобы делать точные прогнозы и решения. Если данные не помечены и не организованы, модели машинного обучения не смогут их точно понять, и они станут областью глубокого обучения.

Доступность гигантских объемов данных в организациях сделала машинное обучение неотъемлемым компонентом принятия решений. Рекомендательные механизмы — прекрасный пример моделей машинного обучения. OTT-сервисы, такие как Netflix, изучают ваши предпочтения в отношении контента и предлагают похожий контент на основе ваших поисковых привычек и истории просмотра.

Чтобы понять, как обучаются модели машинного обучения, давайте сначала рассмотрим типы машинного обучения.

В машинном обучении существует четыре типа методологий.

Модели машинного обучения требуют вмешательства человека для повышения точности. Напротив, модели глубокого обучения совершенствуются после каждого результата без присмотра человека. Но зачастую для этого требуются более подробные и объемные объемы данных.

Методология глубокого обучения разрабатывает сложную модель обучения, основанную на нейронных сетях, вдохновленных человеческим разумом. Эти модели имеют несколько уровней алгоритмов, называемых нейронами. Они продолжают совершенствоваться без вмешательства человека, как и когнитивный разум, который продолжает улучшаться и развиваться с практикой, повторными посещениями и временем.

Модели глубокого обучения в основном используются для классификации и извлечения признаков. Например, глубокие модели используют набор данных для распознавания лиц. Модель создает многомерные матрицы для запоминания каждой черты лица в виде пикселей. Когда вы просите его распознать фотографию человека, которого он не видел, он легко распознает его, сопоставляя ограниченные черты лица.

Ниже приведены некоторые заметные различия.

Выбор между машинным обучением и глубоким обучением действительно основан на вариантах их использования. Оба используются для создания машин с интеллектом, близким к человеческому. Точность обеих моделей зависит от того, используете ли вы соответствующие ключевые показатели эффективности и атрибуты данных.

Машинное обучение и глубокое обучение станут рутинными компонентами бизнеса во всех отраслях. Несомненно, в ближайшем будущем ИИ полностью автоматизирует такие отрасли промышленности, как авиация, военное дело и автомобили.

Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте и о том, как он постоянно меняет результаты бизнеса, прочитайте дополнительные статьи на unite.ai.

Исследователи планируют расширить автоматическое распознавание речи до 2000 языков

Исследования показывают, что эмоциональный ИИ не всегда улучшает обслуживание клиентов

Хазика — специалист по данным с большим опытом написания технического контента для компаний, занимающихся искусственным интеллектом и SaaS.

Что такое машинное обучение?

Что такое глубокое обучение?

Что такое глубокое обучение с подкреплением?

10 лучших алгоритмов машинного обучения

Глубокое обучение против нейронных сетей