Машинное обучение и глубокое обучение — две важные идеи в области искусственного интеллекта. Обычно эти два имени взаимозаменяемы. Однако это не одно и то же. Глубокое обучение и машинное обучение являются подкатегориями искусственного интеллекта. Для новичков определения глубокого обучения и машинного обучения могут показаться взаимозаменяемыми. Хотя машинное обучение и глубокое обучение классифицируются как искусственный интеллект, важно различать их. В этом блоге мы объясним основные различия между машинным обучением и глубоким обучением.

Примечание. Если у вас возникли проблемы с заданиями по машинному обучению, вы можете воспользоваться Справкой по заданиям по машинному обучению у экспертов.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет программному обеспечению повышать точность прогнозирования результатов без явного проектирования. Кроме того, алгоритмы машинного обучения оценивают новые выходные значения, используя прошлые данные в качестве входных данных.

Действительно, многие дисциплины, включая науку, бизнес и здравоохранение, используют машинное обучение. И есть несколько методов обучения машин обучению. Некоторые из них просты, как простое дерево решений, в то время как другие гораздо сложнее, включая многочисленные слои искусственных нейронных сетей.

Более того, машинное обучение лежит в основе деятельности многих крупнейших современных организаций, таких как Facebook, Google и Uber. Машинное обучение стало важным конкурентным преимуществом для многих фирм.

Особенности машинного обучения

Есть много особенностей машинного обучения; некоторые из них следующие:

  1. Машинное обучение использует данные для поиска закономерностей в заданном наборе данных.
  2. Это технология, которая управляется данными.
  3. Он может учиться на предыдущих данных и автоматически улучшать себя.
  4. Машинное обучение связано с интеллектуальным анализом данных в том смысле, что оно работает с огромными объемами данных.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, связанная с искусственными нейронными сетями, вдохновленными структурой и функциями мозга.

Глубокое обучение не требует явного программирования. Кроме того, это, по сути, класс машинного обучения, который использует множество нелинейных процессоров для извлечения и модификации признаков.

Тем не менее, модели глубокого обучения могут сосредоточиться на точных функциях сами по себе с небольшим руководством со стороны программиста и очень полезны для решения проблемы размерности. Другими словами, использование алгоритмов глубокого обучения, особенно когда есть много входов и выходов.

Особенности глубокого обучения

Вот некоторые особенности глубокого обучения.

  1. Глубокое обучение снижает потребность в разработке функций.
  2. Это исключает любые ненужные расходы.
  3. Глубокое обучение легко обнаруживает сложные недостатки.
  4. Он обеспечивает лучшую в своем классе производительность при решении задач.

Различия между машинным обучением и глубоким обучением

1. Вмешательство человека

В обычной системе машинного обучения человек должен выбрать и вручную закодировать запрошенные характеристики на основе формата данных, таких как ориентация, форма, значение и т. д.

С другой стороны, система глубокого обучения стремится освоить эти функции без какого-либо дополнительного взаимодействия с человеком. В качестве примера рассмотрим алгоритм распознавания лиц. Компьютер начинает с того, что учится обнаруживать и распознавать линии и края лиц.

2. Оборудование

Это важный фактор в разнице между машинным обучением и глубоким обучением.

Алгоритмы машинного обучения часто менее сложны, чем алгоритмы глубокого обучения, и могут выполняться на стандартных компьютерах.

В то время как системы глубокого обучения требуют значительно более мощного оборудования и ресурсов. Растущее использование графических процессоров связано с увеличением потребности в электроэнергии. Графические процессоры полезны из-за их памяти с высокой пропускной способностью и их способности маскировать задержку передачи памяти (задержки) из-за параллелизма потоков.

3. Время

Системы машинного обучения можно настроить и запустить быстро, но их мощность может быть ограничена.

С другой стороны, системы глубокого обучения требуют больше усилий для настройки. Тем не менее, они могут мгновенно давать результаты (хотя качество, вероятно, улучшится по мере поступления большего количества данных).

4. Приложения

Следующим фактором является приложение в разнице между машинным обучением и глубоким обучением.

Ваш почтовый ящик, банк и кабинет врача уже используют машинное обучение.

Принимая во внимание, что технология глубокого обучения позволяет создавать все более сложные и автономные алгоритмы, такие как самоуправляемые автомобили или роботизированные устройства.

5. Подход

Машинное обучение требует организованных данных и использует классические методы, такие как линейная регрессия.

С другой стороны, глубокое обучение использует нейронные сети и предназначено для обработки огромных объемов неструктурированных данных.

Ключевые различия между машинным обучением и глубоким обучением

Существуют и другие ключевые различия между машинным и глубоким обучением, которые заключаются в следующем.

  • Глубокое обучение способно решать сложные проблемы с огромными наборами данных, чем машинное обучение.
  • В машинном обучении вы можете создавать прогнозы, используя минимальные биты данных. Принимая во внимание, что в глубоком обучении для создания прогнозов необходимо использовать значительные объемы обучающих данных.
  • Алгоритмы машинного обучения часто требуют структурированного ввода, тогда как методы глубокого обучения полагаются на слои искусственных нейронных сетей.
  • Специалисты по данным и аналитики открывают алгоритмы машинного обучения, но алгоритмы глубокого обучения в основном представляют собой самих себя.

Заключение

В целом, мы надеемся, что эта статья предоставила вам все необходимые знания о машинном обучении и глубоком обучении. Теперь вы лучше понимаете предстоящие разработки в области глубокого обучения и машинного обучения.

Машинное обучение — это мощный инструмент, который используется уже много лет. Это основа многих технологий и приложений искусственного интеллекта. Глубокое обучение — это современный термин, описывающий определенное подмножество методов машинного обучения, которые приобрели популярность в последние годы. И машинное обучение, и глубокое обучение являются важными частями общей концепции искусственного интеллекта.

Примечание. Если у вас возникли проблемы с выполнением заданий по информатике, вы можете воспользоваться Помощью по выполнению заданий по информатике у экспертов.