Syväoppiminen vs koneoppiminen 6 parasta eroavaisuutta ja infografiaa

Johdanto syvään oppimiseen vs. koneoppiminen

Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat osa keinotekoista älyä. Koneoppimisessa tiedot syötetään koneoppimisalgoritmiin, se hakee tiedot ja oppii tiedoista, ja tekee sitten päätöksen. Toisaalta syväoppiminen on kuin koneoppimisen osajoukko, prosessi on melkein sama, mutta kokemuksen perusteella syväoppimismalli paranee asteittain paremmin ilman mitään ohjeita. Tässä aiheessa aiomme oppia syväoppimisesta vs. koneoppimisesta.

Koneoppimismalli tarvitsee ihmisen väliintuloa mallin suorituskyvyn parantamiseksi voi tapahtua virittämällä parametreja / hyperparametreja. Esimerkiksi, jos koneoppimismalli ei pysty ennustamaan oikeaa lopputulosta, meidän on korjattava se. Syvässä oppimisessa malli oppii tekemällä virheitä ja vastaavasti säätää syöttöparametrien painoja. Paras esimerkki syvän oppimisen mallista on automatisoitu ajojärjestelmä.

Head to Head -vertailu syvän oppimisen ja koneoppimisen välillä (infografia)

Alla on kuusi tärkeintä eroa syvän oppimisen ja koneoppimisen välillä

Syvän oppimisen ja koneoppimisen keskeiset erot

Sekä koneoppiminen että syväoppiminen ovat osa tekoälyä. Tässä on tärkeimmät keskeiset erot näiden kahden menetelmän välillä.

Koneoppimisessa pääpaino on mallien oppimisprosessin parantamisessa niiden syöttötietokokemuksen perusteella. Koneoppimisessa merkityt tai merkitsemättömät tiedot käyvät ensin läpi tietojenkäsittelyn ja featurisaation. Mitä puhtaampaa tietoa syötetään, sitä parempi malli on. Syvässä oppimisessa keskitytään enemmän mallin oppimiseen itsessään, ts. Harjoittelu- ja virhemenetelmään lopulliseen ratkaisuun pääsemiseksi.
Koneoppimisessa on taipumus atomisoida ja ennustaa regressio- tai luokitteluongelmia, kuten esimerkiksi ennustaa, maksaako x-asiakas lainan n ominaisuuden perusteella. Toisaalta syväoppiminen yrittää luoda jäljennöksen ihmismielestä tietyn ongelman ratkaisemiseksi. Esimerkiksi katsomalla kuvia, jotka tunnistavat, mikä kissa on ja mikä on koira jne.
Koneoppimisessa käsittelemme kahdentyyppisiä ongelmia ohjattua oppimista ja ohjaamatonta oppimista. Valvotussa tulo- ja lähtödatossa on merkinnät, toisaalta valvomattomassa oppimisessa se ei ole. Syvän oppimisen tapauksessa se on askel eteenpäin, kun malli lähestyy vahvistusoppimista. Jokaisesta tehdystä virheestä on rangaistus ja palkinto oikeasta päätöksestä.
Koneoppimisessa valitsimme sopivan algoritmin (joskus useita ja valitsimme sitten mallillemme parhaimman), määrittelemme parametrit ja toimitamme tietoja, koneoppimisalgoritmi oppii junatiedot ja kun todennetaan / arvioidaan testitiedoilla, malli tulee olemaan sijoitettu tiettyyn tehtävään. Toisaalta syvässä oppimisessa määrittelemme kerroksen perceptronista. Perceptronia voidaan pitää neuronina ihmisen mielessä. Neuroni ottaa syötteen useiden dendriittien kautta, prosessoi sen (suorittaa pieni toimenpide / päätös) ja lähettää aksoniterminaalien avulla sen kerroksen seuraavaan neuroniin. Samalla tavalla perceptronilla on sisääntulosolmuja (jotka tulevat syöttötietoominaisuuksista tai edellisestä perceptron-kerroksesta), aktivointitoiminto pienen päätöksen tekemiseksi ja ulostulosolmut lähettääksesi lähtöä kerroksen seuraavalle perceptronille.
Koneoppimisen mallin luomisprosessi koostuu sisääntulotietojen ominaisuuksien tarjoamisesta, ongelman mukaisesta algoritmin valitsemisesta, tarvittavien parametrien ja hyperparametrien määrittelystä, harjoittelu harjoitusjoukosta ja optimoinnin suorittamisesta. Arvioi malli testitiedoista. Syvässä oppimisessa prosessi on sama, kunnes sisääntulotiedot toimitetaan ominaisuuksilla. Tämän jälkeen määrittelemme mallin tulo- ja lähtökerroksen perceptronin määrän kanssa siinä. Valitsemme vaadittavien piilotettujen kerrosten määrän ongelman monimutkaisuuden mukaan. Määrittelemme Perceptronin jokaiselle kerrokselle ja jokaiselle perceptronille tulo-, aktivointitoiminto- ja lähtösolmut. Kun se on määritelty ja sitten data syötetty, malli kouluttaa itsensä kokeilu- ja virheen kautta.
Koneoppimisessa mallin luomiseen tarvittava tietomäärä on suhteellisen vähemmän. Syvän oppimisen tapauksessa menetelmä on erehdys ja kokeilu parhaan mahdollisen lopputuloksen saamiseksi. Joten mitä enemmän tietoa on käytettävissä harjoitteluun, sitä vahvempi malli on. Koneoppimisessa lisäämme myös tietomäärää, mutta tietyn rajan jälkeen oppimisprosessi on pysähtynyt. Syvässä oppimisessa malli jatkaa oppimista. Se on ongelman monimutkaisuus, monimutkaiselle ongelmalle tarvitaan enemmän tietomäärää.
Esimerkiksi koneoppimallia käytetään antamaan suosituksia musiikin suoratoistoa varten. Nyt malli voi päättää kappaleiden / albumien / esittäjien suosittelusta, se tarkistaa samanlaisen ominaisuuden (musiikin maku) ja suosittelee samanlaista soittolistaa. Syvän oppimisen kannalta paras esimerkki on automatisoitu tekstin luominen etsiessäsi jotain googlesta tai kirjoittamalla sähköpostia. Syvän oppimisen malli ehdottaa automaattisesti mahdollisia tuloksia aikaisempien kokemusten perusteella.

Syvän oppimisen ja koneoppimisen vertailutaulukko

Keskustelemme parhaan vertailun kanssa syvän oppimisen ja koneoppimisen välillä

Vertailun perusteet	Syvä oppiminen	Koneoppiminen
Riippuvuus tiedoista	Tarvitaan suhteellisen suurta tietomäärää plus tulotietojen suorituskyvyn lisääntyessä	Riittävä määrä tietoa voi rakentaa hyvän mallin. Mutta enemmän kuin tarvitaan, ei parane suorituskykyä sinänsä.
Riippuvuus laitteistosta	Huippuluokan koneet ovat pakollisia.	Pystyy työskentelemään pienissä koneissa.
Käytetty lähestymistapa	Syvässä oppimisessa ongelma ratkaistaan itse kerralla käyttämällä useita kerroksia neuroneja.	Suuri ongelma on jaettu useisiin pieniin tehtäviin ja lopussa yhdistetään ML-mallin luomiseksi.
Suorittamiseen tarvittava aika	Suorittamiseen tarvitaan enemmän aikaa. Koska monet neuronit käyttävät erilaisia-2-parametreja mallin rakentamiseen.	ML: n tapauksessa tarvitaan verrattain vähemmän suoritusaikaa.
Featurization	Syväoppiminen oppii itse tiedosta eikä tarvitse ulkoista puuttumista.	Ulkoinen interventio on välttämätöntä oikean panoksen tarjoamiseksi.
Tulkinta	Vaikea tulkita ongelman ratkaisuprosessia. Koska useat hermosolut ratkaisevat ongelman yhdessä.	Helppo tulkita prosessia koneoppimismallissa. Sen takana on looginen päättely.

johtopäätös

Olemme keskustelleet siitä, miten koneoppimismalli ja syväoppimallit eroavat toisistaan. Käytämme koneoppimista, kun datan tulkinta on yksinkertaista (Ei monimutkaista) automaation tarjoamiseksi toistuvissa toiminnoissa. Käytämme syvän oppimisen mallia, kun meillä on erittäin suuri määrä tietoa tai ongelma on liian monimutkainen ratkaistavana koneoppimisen avulla. Syväoppiminen vaatii enemmän resursseja kuin koneoppiminen, se on kallis, mutta tarkempi.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas syvään oppimiseen ja koneoppimiseen. Tässä keskustellaan syvän oppimisen ja koneen oppimisen eroista infografioiden ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -