Машинное обучение
Ветвь искусственного интеллекта, машинное обучение означает, что компьютерные системы запрограммированы на обучение на основе вводимых данных без необходимости постоянного перепрограммирования. Он создает алгоритмы, которые производят желаемый результат, передавая себе структурированные данные. Без необходимости программирования они распознают шаблоны доступных данных и делают прогнозы по мере поступления новых данных.
Существуют две широкие категории проблем машинного обучения, а именно контролируемое и неконтролируемое обучение. Он используется во множестве областей, таких как наука, здравоохранение и финансы. R и Python — популярные языки, используемые в машинном обучении.
Глубокое обучение
Алгоритмы глубокого обучения, являющиеся частью машинного обучения, более сложны и математически сложны. Его можно определить как искусственную нейронную сеть, устроенную так же, как человек делает выводы. В глубоком обучении есть несколько уровней алгоритмов, и каждый из них обеспечивает различную интерпретацию данных, которыми он питается. Эта многоуровневая структура алгоритмов называется искусственной нейронной сетью (ИНС). Глубокое обучение работает с огромными объемами данных, которые постоянно корректируются и улучшаются и требуют очень ограниченного вмешательства человека. Таким образом, Deep Learning позволяет делать высококачественные интерпретации.
Глубокое обучение также работает в неконтролируемых или полуконтролируемых моделях. Сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) — это другие типы моделей обучения, которые способствуют прогрессу в таких областях, как компьютерные беспилотные автомобили, зрение, обработка естественного языка и т. д.
Основные различия
1. Оборудование
Машинное обучение может работать на младших машинах с меньшей вычислительной мощностью. Напротив, глубокое обучение требует обработки большого количества данных и проведения сложных математических вычислений, поэтому для него требуется мощное оборудование, такое как графические процессоры (GPU).
2. Подход
Система машинного обучения работает в два этапа, а система глубокого обучения рассматривает весь сценарий одним махом. Чтобы лучше понять это, давайте возьмем пример с кошками. Представьте, что мы хотим создать программу, которая идентифицирует кошек с бирками с именами и без них. Машинное обучение достигло бы этого в два этапа — обнаружение объектов и распознавание объектов. В глубоком обучении вам нужно будет ввести изображение, и в соответствии с обучением оно вернется в виде одного результата.
3. Вмешательство человека
В то время как системы машинного обучения требуют, чтобы люди идентифицировали и вручную кодировали применяемые функции на основе типа данных, таких как ориентация, пиксель или значение, системы глубокого обучения пытаются реализовать эти функции без какого-либо вмешательства человека.
4. Время
Диапазон времени, которое требуется для работы обеих этих систем, сильно различается. В случае машинного обучения от нескольких секунд до нескольких часов достаточно для получения результатов, в то время как для обработки огромных наборов данных в глубоком обучении может потребоваться от нескольких часов до нескольких недель. Обучение может занять много времени.
5. Приложения
Машинное обучение и глубокое обучение, очевидно, имеют очень разные приложения. Системы машинного обучения используются для прогностических программ, таких как прогнозирование на фондовом рынке, идентификаторы спама в электронной почте и планы лечения, основанные на фактических данных, в секторе здравоохранения. Популярные приложения для глубокого обучения включают предложения в Netflix, предложения по потоковой передаче музыки, распознавание лиц и беспилотные автомобили.
Мы уже живем в мире, где нас окружают приложения искусственного интеллекта. Будущее машинного обучения и глубокого обучения определенно многообещающе. Их влияние не ограничивается какой-то одной отраслью. В сфере здравоохранения Deep Learning помогает врачам прогнозировать или обнаруживать рак раньше; в финансовом секторе это повышает безопасность и предлагает надежные варианты инвестиций. Так много ожидаемого роста, поскольку мы только что вступили в действительно цифровую эпоху.
