Różnice między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to zestaw metod używanych do tworzenia programów komputerowych, które mogą uczyć się na podstawie obserwacji i przewidywań. Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy, regresje i pokrewne nauki do zrozumienia danych. Algorytmy te można ogólnie uważać za modele statystyczne i sieci.
Czym jest Deep Learning?
Głębokie uczenie się jest podzbiorem metod uczenia maszynowego. Dane są analizowane przez wiele warstw głębokiej sieci edukacyjnej, dzięki czemu sieć może wyciągać wnioski i podejmować decyzje dotyczące danych. Metody głębokiego uczenia się pozwalają na dużą dokładność dużych zbiorów danych, ale te funkcje powodują, że głębsze uczenie się wymaga znacznie więcej zasobów niż klasyczne uczenie maszynowe.
Różnice między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się
Związek z sztuczną inteligencją
Przez kilka dziesięcioleci uczenie maszynowe było stosowane jako metoda osiągania sztucznej inteligencji w maszynach. W swej istocie, dziedzina uczenia maszynowego koncentruje się na tworzeniu komputerów, które mogą się uczyć i podejmować decyzje, co sprawia, że uczenie maszynowe jest dobrze dopasowane do badań nad sztuczną inteligencją. Jednak nie wszystkie modele uczenia maszynowego mają na celu rozwój "prawdziwej" sztucznej inteligencji, która idealnie dopasowuje się lub przekracza ludzką inteligencję. Zamiast tego modele są często zaprojektowane do badania konkretnych, ograniczonych problemów.
Głębokie uczenie się zostało zaproponowane na wczesnych etapach dyskusji na temat uczenia maszynowego, ale niewielu badaczy stosuje metody głębokiego uczenia się, ponieważ wymagania obliczeniowe głębokiego uczenia się są znacznie większe niż w klasycznym uczeniu maszynowym. Jednak moc obliczeniowa komputerów wzrosła wykładniczo od 2000 r., Umożliwiając naukowcom znaczne ulepszenia w uczeniu maszynowym i konstrukcji sztucznej inteligencji. Ponieważ modele głębokiego uczenia się skalują się z większą ilością danych, głębokie uczenie się może pokonać poważne przeszkody w tworzeniu prawdziwej sztucznej inteligencji.
Podstawowa konstrukcja maszyny i głębokie uczenie się
Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się są algorytmiczne. W klasycznym uczeniu maszynowym naukowcy wykorzystują stosunkowo niewielką ilość danych i decydują, jakie są najważniejsze cechy danych, których algorytm potrzebuje do prognozowania. Ta metoda nazywana jest inżynierią cech. Na przykład, jeśli program uczenia maszynowego był nauczony rozpoznawania obrazu samolotu, jego programiści tworzyliby algorytmy, które umożliwiałyby programowi rozpoznawanie typowych kształtów, kolorów i rozmiarów samolotów komercyjnych. Dzięki tym informacjom program uczenia maszynowego będzie przewidywał, czy przedstawione obrazy zawierają samoloty.
Głębokie uczenie się jest zwykle odróżniane od klasycznego uczenia maszynowego dzięki wielu warstwom decyzyjnym. Sieci głębokiego uczenia się są często uważane za "czarne skrzynki", ponieważ dane są analizowane za pomocą wielu warstw sieciowych, z których każda dokonuje obserwacji. Może to spowodować, że wyniki będą trudniejsze do zrozumienia, niż wyniki klasycznej nauki maszynowej. Dokładna liczba warstw lub kroków w procesie decyzyjnym zależy od rodzaju i złożoności wybranego modelu.
Dane i skalowalność w maszynie i głębokie uczenie się
Uczenie maszynowe tradycyjnie wykorzystuje małe zbiory danych, z których można się nauczyć i przewidywać. Dzięki niewielkiej ilości danych naukowcy mogą określić dokładne funkcje, które pomogą programowi uczenia maszynowego zrozumieć i uczyć się na danych. Jeśli jednak program zawiera informacje, których nie może sklasyfikować na podstawie wcześniej istniejących algorytmów, badacze zazwyczaj będą musieli ręcznie przeanalizować problematyczne dane i utworzyć nową funkcję. Z tego powodu klasyczne uczenie maszynowe zwykle nie skaluje się z dużą ilością danych, ale może zminimalizować błędy na mniejszych zestawach danych.
Głębokie uczenie jest szczególnie przydatne w przypadku dużych zbiorów danych, a modele często wymagają dużych zbiorów danych, aby były przydatne. Ze względu na złożoność sieci głębokiego uczenia się, sieć potrzebuje dużej ilości danych szkoleniowych i dodatkowych danych, aby przetestować sieć po treningu. Obecnie naukowcy udoskonalają sieci głębokiego uczenia się, które mogą być bardziej wydajne i wykorzystują mniejsze zestawy danych.
Wymagania dotyczące wydajności maszyny i głębokiego uczenia się
Uczenie maszynowe ma zmienne wymagania wydajności komputera. Istnieje wiele modeli, które można uruchomić na przeciętnym komputerze osobistym. Im bardziej zaawansowane są metody statystyczne i matematyczne, tym trudniej jest komputerowi szybko przetworzyć dane.
Głębokie kształcenie wymaga dużej ilości zasobów. Analizowanie dużych ilości informacji za pomocą wielu warstw procesu decyzyjnego wymaga dużej mocy obliczeniowej. W miarę jak komputery stają się szybsze, głębokie uczenie się staje się coraz bardziej dostępne.
Ograniczenia w maszynie i głębokie uczenie się
Tradycyjnie uczenie maszynowe ma kilka wspólnych i znaczących ograniczeń. Przeuczenie to problem statystyczny, który może mieć wpływ na algorytm uczenia maszynowego. Algorytm uczenia maszynowego zawiera pewną ilość "błędu" podczas analizy i przewidywania danymi. Algorytm ma pokazać zależność między odpowiednimi zmiennymi, ale w przypadku przeuczenia, zaczyna również przechwytywać błąd, co prowadzi do "hałaśliwego" lub niedokładnego modelu.Modele uczenia maszynowego mogą również stać się stronnicze w odniesieniu do specyfiki danych, z którymi zostały przeszkolone, co jest szczególnie widoczne, gdy naukowcy szkolą algorytmy na całym dostępnym zestawie danych zamiast zapisywać część danych w celu przetestowania algorytmu.
Głębokie uczenie się ma takie same pułapki statystyczne jak klasyczne uczenie maszynowe, a także kilka unikalnych problemów. W przypadku wielu problemów brakuje wystarczających danych do szkolenia odpowiednio dokładnej sieci głębokiego uczenia się. Często jest zbyt kosztowne lub niemożliwe, aby zebrać więcej danych lub zasymulować problem z prawdziwego świata, co ogranicza obecny zakres tematów, do których można wykorzystać głęboką naukę.
Tabela porównawcza dla Machine and Deep Learning
Podsumowanie maszyn Vs. Głęboka nauka
Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się opisują metody uczenia komputerów i podejmowania decyzji. Głębokie uczenie się jest podzbiorem klasycznego uczenia maszynowego, a niektóre ważne rozbieżności powodują, że głębokie uczenie się i uczenie maszynowe są odpowiednie dla różnych zastosowań.
- Klasyczne uczenie maszynowe często obejmuje inżynierię funkcji przez programistów, która pomaga algorytmowi w precyzyjnym prognozowaniu na niewielkim zestawie danych. Algorytmy głębokiego uczenia się są zwykle projektowane z wieloma warstwami decyzyjnymi, aby wymagać mniej specyficznej inżynierii cech.
- Głębokie uczenie się jest tradycyjnie używane w przypadku bardzo dużych zbiorów danych, dzięki czemu sieci lub algorytmy mogą zostać przeszkolone, aby podejmować wielowarstwowe decyzje. Klasyczne uczenie maszynowe używa mniejszych zestawów danych i nie jest tak skalowalne, jak głębokie uczenie się.
- Chociaż głębokie uczenie się może nauczyć się dobrze na wielu danych, istnieje wiele problemów, w których brak wystarczających danych do głębokiego uczenia się jest przydatny. Zarówno głębokie uczenie się, jak i uczenie maszynowe mają wspólne standardowe ograniczenia statystyczne i mogą być stronnicze, jeśli zbiór danych szkolenia jest bardzo specyficzny lub został zebrany przy użyciu niewłaściwych technik statystycznych.
