Mély tanulás vs. gépi tanulás - A 6 legfontosabb különbség és infographics

Bevezetés a mély tanuláshoz és a géptanuláshoz

A gépi tanulás és a mély tanulás egyaránt a mesterséges intelligencia részhalmaza. A gépi tanulás során az adatokat betáplálják a gépi tanulási algoritmusba, az információt lekérdezi és az adatokból tanul, majd meghozza a döntést. Másrészt a mély tanulás olyan, mint a gépi tanulás részhalmaza, a folyamat szinte ugyanaz, de tapasztalatokkal a mély tanulási modell fokozatosan jobbá válik minden útmutatás nélkül. Ebben a témában megismerjük a mély tanulást és a gépi tanulást.

A gépi tanulási modellnek emberi beavatkozásra lenne szüksége a modell teljesítményének javításához a paraméterek / hiper-paraméterek hangolása révén. Például, ha egy gépi tanulási modell nem tudja megjósolni a megfelelő eredményt, javítanunk kell azt. A mély tanulás során a modell hibákat fog tanulni, és ennek megfelelően módosítja a bemeneti paraméterek súlyát. A mély tanulási modell legjobb példája az automatizált vezetési rendszer.

Összehasonlítás a mély és a gépi tanulás között (Infographics)

Az alábbiakban bemutatjuk a 6 legfontosabb különbséget a mély és a gépi tanulás között

A mély tanulás és a gépi tanulás legfontosabb különbségei

Mind a gépi tanulás, mind a mély tanulás a mesterséges intelligencia részhalmaza. Itt találhatók a két módszer közötti főbb különbségek.

A gépi tanulás során a hangsúly elsősorban a modellek tanulási folyamatának fejlesztésére irányul, a bemeneti adatok tapasztalata alapján. A gépi tanulás során a címkézett vagy nem címkézett adatok először az adatgyűjtésen és ábrázoláson mennek keresztül. Minél tisztább az adagolás, annál jobb lesz a modell. A mély tanulás esetében a hangsúly inkább arra irányul, hogy a modell önmagában megtanuljon, azaz a vonat és a hiba módszerét a végső megoldás eléréséig.
A gépi tanulás az atomizációra és a regressziós vagy osztályozási probléma előrejelzésére irányul, például annak előrejelzésére, hogy az x ügyfél fizet-e kölcsönt n számú jellemző alapján. Másrészről, a mély tanulás megpróbálja létrehozni az emberi elme másolatát egy adott probléma megoldása érdekében. Például olyan képeket nézve, amelyek felismerik, melyik a macska, melyik a kutya, stb.
A gépi tanulás során kétféle típusú problémával foglalkozunk: felügyelt és nem felügyelt tanulás. A felügyelt bemeneti és kimeneti adatok címkézve vannak, a felügyelet nélküli tanulásban viszont nem. A mély tanulás esetében ez egy további lépés, ahol a modell megközelíti a megerősítő tanulást. Minden hibáért büntetés és jutalom van a helyes döntésért.
A gépi tanulás során kiválasztottunk egy megfelelő algoritmust (néha többszörösen, majd kiválasztottuk a modellünkhöz a legjobbat), meghatározzuk a paramétereket és adjunk adatokat, a gépi tanulási algoritmus megtanulja a vonat adatait, és a teszt adatokkal történő ellenőrzéskor / kiértékeléskor a modell lesz adott feladatra telepítve. A mély tanulásban viszont meghatározzuk az perceptron rétegét. Az perceptron az emberi elme neuronjának tekinthető. Egy neuron több dendriten keresztül vesz bemenetet, feldolgozza (egy kis intézkedést / döntést hoz), és axonterminálokkal továbbítja azt a réteg következő neuronjára. Ugyanígy, az perceptronnak bemeneti csomópontjai vannak (bemeneti adatjellemzőkből vagy a perceptron előző rétegéből származnak), egy működtetési funkcióval egy kis döntés meghozatalához és a kimeneti csomópontokhoz, hogy a kimenetet a réteg következő perceptronjára továbbítsák.
A gépi tanulásból származó modell létrehozásának folyamata a bemeneti adatok szolgáltatása, a probléma szerinti algoritmus biztosítása, a szükséges paraméterek és hiperparaméterek meghatározása, az edzéskészletben való edzés és az optimalizálás futtatása. Értékelje ki a modellt a teszt adatok alapján. A mély tanulás esetében a folyamat ugyanaz, amíg a bemeneti adatokat szolgáltatják a szolgáltatásokkal. Ezután meghatározzuk a modell bemeneti és kimeneti rétegét a benne lévő perceptron számával. A probléma bonyolultsága alapján választjuk meg a szükséges rejtett rétegek számát. Minden réteghez és minden perceptronhoz meghatározzuk a Perceptron-t, a bemeneti, az aktiválási funkciót és a kimeneti csomópontokat. Miután meghatározta, majd továbbítja az adatokat, a modell önmagában edzik próba és hiba útján.
A gépi tanulás során viszonylag kevesebb adatmennyiséget igényel a modell létrehozásához. Mély tanulás esetén a módszer próba és hiba, a lehető legjobb eredmény megszerzése érdekében. Minél több adat áll rendelkezésre a képzéshez, annál erősebb lesz a modell. A gépi tanulásnál, ha növeljük az adatmennyiséget is, de egy bizonyos korlátozás után a tanulási folyamat stagnál. Mélyreható tanulás esetén a modell tovább folytatja a tanulást. Ez a probléma összetettsége, egy összetett probléma esetén nagyobb mennyiségű adat szükséges.
Például egy gépi tanulási modellt alkalmaznak a zene streamingjére vonatkozó ajánlások megadására. Most, hogy a modell döntsön a dalok / albumok / előadók ajánlásáról, akkor ellenőrzi a hasonló funkciót (zenei íz), és hasonló lejátszási listát ajánl. A mély tanuláshoz a legjobb példa az automatikus szöveggenerálás, miközben valamit a Google-on keres, vagy e-mailt ír. A mély tanulási modell a korábbi tapasztalatok alapján automatikusan javasolja a lehetséges eredményeket.

Mély tanulás vs. gépi tanulás összehasonlító táblázat

Beszéljük meg a mély és a gépi tanulás összehasonlítását

Az összehasonlítás alapja	Mély tanulás	Gépi tanulás
Adattól való függőség	A viszonylag nagy mennyiségű adatra van szükség, valamint a bemeneti adatok teljesítményének növekedésével	Egy megfelelő mennyiségű adat felépíthet egy jó modellt. De szükség esetén nem javul a teljesítmény.
Hardverfüggőség	A csúcskategóriás gépek kötelezőek.	Működik kis véggépeknél.
Használt megközelítés	A mély tanulás során a problémát önmagában oldják meg több neuronréteg felhasználásával.	Egy nagy problémát fel lehet osztani több apró feladatra, és a végén egyesítik az ML modell felépítéséhez.
A végrehajtáshoz szükséges idő	Több időre van szükség a végrehajtáshoz. Mivel számos neuron különböző 2 paramétereket használ a modell felépítéséhez.	A ML esetében viszonylag kevesebb végrehajtási idő szükséges.
Featurization	A mély tanulás az adatokból tanul, és nem igényel külső beavatkozást.	A megfelelő bemenet biztosításához szükséges külső beavatkozás.
Értelmezés	Nehéz értelmezni a probléma megoldásának folyamatát. Mivel több neuron együttesen oldja meg a problémát.	Könnyen értelmezhető a folyamat a gépi tanulási modellben. Ennek mögött logikus érvelés van.

Következtetés

Megbeszéljük, hogy a gépi tanulás és a mély tanulás modellei hogyan különböznek egymástól. A géptanulást akkor használjuk, amikor az adatok értelmezése egyszerű (Nem bonyolult), az ismétlődő műveletek automatizálása érdekében. A mély tanulási modellt akkor használjuk, amikor nagyon nagy mennyiségű adat van, vagy a probléma túl bonyolult ahhoz, hogy megoldható legyen a gépi tanulással. A mély tanulás több forrást igényel, mint a gépi tanulás, drága, de pontosabb.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a mélyreható és a gépi tanuláshoz. Itt bemutatjuk a mély tanulás és a gépi tanulás különbségeit az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -