Дълбоко обучение срещу. Машинно обучение: каква е разликата?

През последните години областта на изкуствения интелект (AI) претърпя бърз растеж, движен от няколко фактора включително създаването на ASIC процесори, повишен интерес и инвестиции от големи компании и наличието на голяма информация. И с OpenAI и TensorFlow, достъпни за обществеността, много по-малки компании и физически лица имат решиха да се присъединят и да обучат свой собствен AI чрез различни машинно обучение и дълбоко обучение алгоритми.

Ако сте любопитни какво представляват машинното обучение и дълбокото обучение, техните различия и предизвикателствата и ограниченията при използването им, тогава сте на правилното място!

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е област в рамките на изкуствения интелект, която обучава компютрите да правят интелигентни прогнози и решения без изрично програмиране. В зависимост от алгоритъма за обучение, машинното обучение може да обучи модел чрез прости правила ако-тогава, сложни математически уравнения и/или архитектури на невронни мрежи.

Много алгоритми за машинно обучение използват структурирани данни за обучение на модели. Структурираните данни са данни, организирани в специфичен формат или структура като електронни таблици и таблици. Обучението на модел със структурирани данни позволява по-бързо време за обучение и по-малко изисквания за ресурси и предоставя на разработчиците ясно разбиране за това как моделът решава проблеми.

Моделите на машинно обучение често се използват в различни индустрии като здравеопазване, електронна търговия, финанси и производство.

Какво е дълбоко обучение?

Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което се фокусира върху модели на обучение, като имитира как хората учат. Тъй като табличното представяне на по-качествена информация не е възможно, беше разработено задълбочено обучение, за да се справи с всички неструктурирани данни, които трябва да бъдат анализирани. Примери за неструктурирани данни биха били изображения, публикации в социални медии, видеоклипове и аудио записи.

Тъй като на компютрите им е трудно точно да идентифицират модели и връзки от неструктурирани данни, моделите, обучени чрез алгоритми за дълбоко обучение, отнемат повече време за обучение, нуждаят се от огромни количества данни, и специализирани AI тренировъчни процесори.

Използването на изкуствени невронни мрежи също прави дълбокото обучение трудно за разбиране, тъй като входът преминава през комплекс, нелинеен и високомерен алгоритъм, при който става трудно да се установи как невронната мрежа е стигнала до своя изход или отговор. Моделите на дълбоко обучение станаха толкова трудни за разбиране до степен, че мнозина започнаха да ги наричат черни кутии.

Моделите за задълбочено обучение се използват за сложни задачи, които обикновено изискват човешко изпълнение, като обработка на естествен език, автономно шофиране и разпознаване на изображения.

Разликата между машинно обучение и дълбоко обучение

Машинното обучение и дълбокото обучение са две важни области в рамките на изкуствения интелект. Въпреки че и двете методологии са използвани за обучение на много полезни модели, те имат своите различия. Ето няколко:

Сложност на алгоритмите

Една от основните разлики между машинното и дълбокото обучение е сложността на техните алгоритми. Алгоритми за машинно обучение обикновено използват по-прости и по-линейни алгоритми. За разлика от това, алгоритмите за дълбоко обучение използват използването на изкуствени невронни мрежи, което позволява по-високи нива на сложност.

Необходими количества данни

Дълбокото обучение използва изкуствени невронни мрежи, за да прави корелации и връзки с дадените данни. Тъй като всяка част от данните ще има различни характеристики, алгоритмите за задълбочено обучение често изискват големи количества данни за точно идентифициране на модели в набора от данни.

От друга страна, машинното обучение ще изисква значително по-малко количество данни, за да се вземат доста точни решения. Тъй като алгоритмите за машинно обучение често са по-прости и изискват по-малко параметри, моделите, обучени чрез алгоритми за машинно обучение, могат да се задоволят с по-малък набор от данни.

Интерпретируемост

Машинното обучение изисква структурирани данни, както и тясна намеса на разработчиците, за да се направят ефективни модели. Това прави машинното обучение по-лесно за тълкуване, тъй като разработчиците често са част от процеса при обучение на AI. Нивото на прозрачност плюс по-малкия набор от данни и по-малкото параметри улеснява разбирането как моделът функционира и взема своите решения.

Дълбокото обучение използва изкуствени невронни мрежи, за да се учи от неструктурирани данни като изображения, видеоклипове и звук. Използването на сложни невронни мрежи държи разработчиците в неведение, когато става въпрос за разбиране как моделът е успял да стигне до своето решение. Ето защо алгоритмите за дълбоко обучение често се считат за модели на „черна кутия“.

Необходими ресурси

Както беше обсъдено по-рано, алгоритмите за машинно обучение и дълбоко обучение изискват различни количества данни и сложност. Тъй като алгоритмите за машинно обучение са по-прости и изискват значително по-малък набор от данни, моделът за машинно обучение може да бъде обучен на персонален компютър.

За разлика от това, алгоритмите за дълбоко обучение биха изисквали значително по-голям набор от данни и по-сложен алгоритъм за обучение на модел. Въпреки че обучението на модели за задълбочено обучение може да се извърши на потребителски хардуер, често се използват специализирани процесори като TPU, за да се спести значително време.

Видове проблеми

Алгоритмите за машинно обучение и дълбоко обучение са по-подходящи за решаване на различни видове проблеми. Машинното обучение е най-подходящо за по-прости и по-линейни проблеми като:

• Класификация: Класифицира нещо въз основа на функции и атрибути.
• Регресия: Прогнозирайте следващия резултат въз основа на предишни модели, открити във входните характеристики.
• Намаляване на размерността: Намалете броя на функциите, като същевременно запазите основната или основната идея на нещо.
• Клъстеризиране: Групирайте подобни неща заедно въз основа на функции без познаване на вече съществуващи класове или категории.

Алгоритмите за дълбоко обучение се използват по-добре за сложни проблеми, които бихте се доверили на човек. Такива проблеми биха включвали:

• Разпознаване на изображения и реч: Идентифицирайте и класифицирайте обекти, лица, животни и т.н. в рамките на изображения и видео.
• Автономни системи: Автономно управление/управляване на автомобили, роботи и дронове с ограничена или никаква човешка намеса.
• AI ботове за игри: Накарайте AI да играе, да учи и да подобрява стратегиите за спечелване на състезателни игри като шах, Go и Dota 2.
• Обработка на естествен език: Разбиране на човешкия език както в текст, така и в реч.

Въпреки че вероятно бихте могли да решите прости и линейни проблеми с алгоритми за дълбоко обучение, те са най-подходящи за алгоритми за машинно обучение, тъй като те изискват по-малко ресурси за изпълнение, имат по-малки набори от данни и изискват минимално обучение време.

Има други подполета за машинно обучение

Вече разбирате разликата между машинно обучение и дълбоко обучение. Ако някога се интересувате от обучение на свой собствен модел, имайте предвид, че дълбокото обучение е само един домейн в машината обучение, но може да има други поддомейни на машинно обучение, които биха се вписали по-добре в проблема, който се опитвате да решите решавам. Ако е така, тогава изучаването на други поддомейни за машинно обучение трябва да увеличи ефективността ви за решаване на проблем.