Duboko učenje vs Strojno učenje - Top 6 razlike i infografika

Uvod u duboko učenje vs strojno učenje

Strojno učenje i duboko učenje oboje su podskup umjetne inteligencije. U strojnom učenju podaci se dodaju algoritmu strojnog učenja, dohvaćaju informacije i uče se iz podataka, a zatim donose odluku. S druge strane, duboko učenje je poput podskupina strojnog učenja, proces je gotovo isti, ali s iskustvom, model dubokog učenja postaje progresivno bolji bez ikakvih smjernica. U ovoj ćemo temi saznati više o Deep Learning vs Machine učenja.

Model strojnog učenja trebao bi ljudsku intervenciju za poboljšanje performansi modela može biti podešavanjem parametara / hiper-parametara. Na primjer, ako model strojnog učenja nije u mogućnosti predvidjeti pravi ishod, to moramo popraviti. U dubinskom učenju model će učiti čineći pogreške i u skladu s tim prilagoditi težinu ulaznih parametara. Najbolji primjer modela dubokog učenja je automatizirani sustav vožnje.

Usporedba između dubinskog učenja i strojnog učenja (Infographics)

Ispod je top 6 razlike između Deep Learning i Machine učenja

Ključne razlike između dubinskog učenja i strojnog učenja

I strojno i duboko učenje podskup su umjetne inteligencije. Ovdje su glavne ključne razlike između ove dvije metode.

U strojnom učenju glavni je fokus na poboljšanju procesa učenja modela na temelju iskustva s ulaznim podacima. Kod strojnog učenja označeni ili neoznačeni podaci prvo će proći kroz inženjering i prikaz podataka. Što su čistiji podaci, to će model biti dobar. U slučaju dubokog učenja, fokus je više usmjeren ka tome da model učimo sam od sebe, tj. Da treniramo i načinimo pogreške kako bi se došlo do krajnjeg rješenja.
Strojno učenje sklon je atomizaciji i predviđanju regresije ili problema s klasifikacijom poput predviđanja hoće li kupac x platiti zajam na temelju n broja značajki. S druge strane, Duboko učenje pokušava stvoriti repliku ljudskog uma kako bi se riješio određeni problem. Na primjer, gledanjem slika prepoznajući koja je mačka, a koja pas, itd.
U strojnom učenju bavimo se dvije vrste problema pod nadzorom učenja i učenja bez nadzora. U nadziranim ulaznim i izlaznim podacima su označeni, s druge strane u nenadziranom učenju to nisu. U slučaju dubokog učenja, korak je dalje kada model pristupa učenju pojačanja. Za svaku napravljenu grešku postoji kazna i nagrada za ispravnu odluku.
U strojnom učenju odabrali smo odgovarajući algoritam (ponekad višestruki, a zatim odabrali najbolji za naš model), definirali parametre i pružili podatke, algoritam mašinskog učenja će učiti na podacima vlaka, a nakon provjere / ocjenjivanja s testnim podacima model će biti raspoređen za određeni zadatak. S druge strane, u Dubokom učenju definiramo sloj perceptrona. Perseptron se može smatrati neuronom u ljudskom umu. Neuro uzima ulaz preko više dendrita, obrađuje ga (poduzme malu radnju / odluku) i aksonskim terminalima šalje izlaz prema sljedećem neuronu u sloju. Na isti način, perceptron ima ulazne čvorove (dolaze od značajki ulaznih podataka ili prethodnog sloja perceptrona), funkciju aktiviranja za donošenje male odluke i izlazne čvorove za slanje izlaza na sljedeći perceptron u sloju.
Postupak kreiranja modela iz strojnog učenja sastoji se od pružanja značajki ulaznih podataka, odabranog algoritma prema problemu, definiranja potrebnih parametara i hiper-parametara, osposobljavanja na skupu treninga i pokretanja optimizacije. Ocijenite model na testnim podacima. U slučaju dubokog učenja, postupak je isti dok se ne daju ulazni podaci značajkama. Nakon toga definiramo ulazni i izlazni sloj modela s brojem receptrona u njemu. Biramo broj potrebnih skrivenih slojeva prema složenosti problema. Definiramo Perceptron za svaki sloj i za svaki perceptron ulaz, funkciju aktiviranja i izlazne čvorove. Jednom kada je definirano, a zatim se unose podaci model će trenirati sam po sebi putem pokušaja i pogreške.
U strojnom učenju količina podataka koja je potrebna za stvaranje modela je razmjerno manja. U slučaju dubokog učenja metoda je pokušaj i pogreška kako bi se naučio najbolji mogući ishod. Dakle, što je više podataka dostupno za trening, to će model biti jači. U strojnom učenju, ako povećavamo i količinu podataka, ali nakon određenog ograničenja, proces učenja će stagnirati. U slučaju dubinskog učenja model nastavlja s učenjem, to je složenost problema, za složeni problem potrebno je više količine podataka.
Na primjer, model strojnog učenja koristi se za davanje preporuka za strujanje glazbe. Sada, kako bi model donio odluku o preporuci pjesama / albuma / izvođača, provjerit će sličnu značajku (glazbeni ukus) i preporučit će sličan popis za reprodukciju. Za duboko učenje najbolji je primjer automatizirana generacija teksta dok tražite nešto na Googleu ili pišete poštu, a model dubokog učenja automatski sugerira moguće ishode temeljene na prethodnim iskustvima.

Tablica usporedbe dubokog učenja prema strojnom učenju

Razgovarajmo o gornjoj usporedbi između Deep Learning i Machine učenja

Osnove usporedbe	Duboko učenje	Strojno učenje
Ovisnost o podacima	Potrebna je razmjerno velika količina podataka, plus povećavanje performansi ulaznih podataka	Dovoljna količina podataka može izgraditi dobar model. No više od toga što je potrebno, neće poboljšati performanse kao takve.
Ovisnost o hardveru	Vrhunski strojevi su nužni.	Može raditi na malim krajnjim strojevima.
Korišteni pristup	U dubokom učenju problem se rješava u jednom potezu pomoću nekoliko slojeva neurona.	Veliki problem dijeli se na nekoliko malih zadataka i na kraju se kombiniraju kako bi se stvorio ML model.
Vrijeme potrebno za izvršenje	Potrebno je više vremena za izvršenje. Budući da određeni broj neurona koristi različite-2 parametre za izgradnju modela.	U slučaju ML-a potrebno je relativno manje vremena izvršenja.
Featurization	Duboko učenje uči se iz samih podataka i ne treba mu vanjska intervencija.	Vanjska intervencija je potrebna kako bi se osigurao pravi unos.
Tumačenje	Teško je protumačiti postupak rješavanja problema. Jer nekoliko neurona kolektivno rješava problem.	Jednostavan interpretacija procesa u modelu strojnog učenja. Iza toga ima logično rasuđivanje.

Zaključak

Razgovarali smo o tome kako se razlikuju modeli strojnog učenja i modeli dubokog učenja. Strojno učenje koristimo kada je interpretacija podataka jednostavna (nije složena) za pružanje automatizacije u ponavljajućim operacijama. Model dubokog učenja koristimo kada imamo jako veliku količinu podataka ili je problem previše složen za rješavanje strojnim učenjem. Duboko učenje treba više resursa od strojnog učenja, skupo je, ali i preciznije.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Dubinsko učenje vs Strojno učenje. Ovdje razmatramo razlike između Deep Learning i Machine učenja s infografikom i tablicom za usporedbu. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -