Глубокое обучение и машинное обучение — термины, используемые в мире технологий, которые несколько сбивают с толку. Неправильное представление между ними привело к некоторым ошибкам в карьере, которых можно было бы избежать, если бы они использовали правильные каналы. В этой статье мы попытаемся упростить разницу, чтобы вы лучше поняли их.

Итак, мы все знаем, что такое искусственный интеллект (ИИ), если вы не посетите эту ссылку, чтобы немного понять, прежде чем читать эту статью.

Глубокое обучение (DL) и машинное обучение (ML) являются подмножествами искусственного интеллекта (ИИ) и включают обучение компьютеров принятию решений на основе данных. Думайте об ИИ как об основном зонтике, и под этим зонтиком вы найдете машинное обучение, за которым следует глубокое обучение. Машинное обучение уже много лет связано с ИИ, а недавно появилось глубокое обучение, которое произвело революцию в том, как работает искусственный интеллект.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) — это метод обучения машин выполнению конкретной задачи путем обучения их работе с большими объемами данных. Целью машинного обучения является создание алгоритмов, которые могут анализировать данные, делать прогнозы и повышать свою точность с течением времени по мере поступления большего количества данных. Некоторые популярные методы машинного обучения включают деревья решений, логистическую регрессию и методы опорных векторов.

Давайте упростим это на примере

Допустим, вы загружаете платье на свой веб-сайт, в приложение и т. д. Вам нужно определить платье по его цвету, форме, размеру, типу, диаметру, отсутствию карманов, коротким рукам, отсутствию молний и т. д. Это особенности платья, которые вы можете создать, что позволит ML создать модель того, что является определением платья. Именно эти модели дают ML возможность делать прогнозы. Если загружается изображение, которое противоречит модели, ML не распознает его как платье или платье определенного типа.

Глубокое обучение

Глубокое обучение (ГО) — это более продвинутая форма машинного обучения, это подобласть машинного обучения, связанная с алгоритмами, вдохновленными функциями и структурой мозга, называемыми искусственными нейронными сетями. Это сложная система, созданная по образцу человеческого мозга для анализа данных и принятия решений.

Опять же, давайте использовать пример, чтобы прояснить процесс

В машинном обучении ввод данных требует ручного процесса, который может быть утомительным и трудоемким. Данные также могут содержать ошибки, потому что входные данные выполняются вручную, но глубокое обучение автоматически создает свою собственную модель и определяет то, что, по его мнению, является определением платья. Короче учится сам

Ключевые различия между глубоким обучением и машинным обучением

Размер и сложность данных. Машинное обучение может быть эффективным для небольших наборов данных, но глубокое обучение лучше всего подходит для обширных и сложных наборов данных. Модели глубокого обучения могут обрабатывать неструктурированные данные, такие как изображения и текст, которые могут быть трудны для обработки традиционными алгоритмами машинного обучения.

Разработка признаков. Разработка признаков – это процесс выбора и преобразования соответствующих функций из входных данных для повышения точности модели. Машинное обучение требует большого количества функций, в то время как алгоритмы глубокого обучения могут изучать важные функции независимо, уменьшая потребность в ручном выборе функций.

Производительность. Модели глубокого обучения могут превосходить традиционные модели машинного обучения в определенных задачах, особенно в тех, которые связаны с распознаванием изображений и обработкой естественного языка. Однако модели глубокого обучения могут требовать больших вычислительных ресурсов и больших объемов данных и вычислительных ресурсов для обучения.

Интерпретируемость. Модели машинного обучения обычно лучше интерпретируются, чем модели глубокого обучения. Легче понять, как модель машинного обучения делает прогнозы на основе выбранных функций. С другой стороны, модели глубокого обучения можно рассматривать как «черные ящики», поскольку может быть трудно понять, как они пришли к конкретному решению.

Какой выбрать?

Первое, что нужно отметить, это то, что вам в основном нужны 3 вещи для глубокого обучения. Итак, это означает, что если у вас есть эти 3 вещи, вам следует перейти к глубокому обучению, но если у вас их нет, вы должны придерживаться машинного обучения. 3 вещи;

  • Много помеченных данных
  • Высокопроизводительные графические процессоры
  • Сложные алгоритмы

Таким образом, вы можете выбрать любую профессию и при этом зарабатывать на жизнь. Глубокое обучение — это более продвинутая форма машинного обучения, которая может обрабатывать сложные и неструктурированные наборы данных. Модели глубокого обучения могут автоматически извлекать важные функции из данных и повышать производительность в определенных задачах, но для обучения им требуются большие объемы данных и вычислительные ресурсы. С другой стороны, модели машинного обучения легче интерпретировать и они могут быть эффективны для небольших наборов данных и более простых задач.

О компании StuTek

StuTEK — это компания по разработке программного обеспечения, блокчейн-разработке и кадровому аутсорсингу со штаб-квартирой в Канаде, которая уже более 5 лет предоставляет первоклассные консалтинговые услуги и услуги по разработке программного обеспечения по всему миру. Мы — группа опытных разработчиков программного обеспечения, увлеченных созданием и работой над революционными программными технологиями, такими как блокчейн, искусственный интеллект, RPA и разработка IOT. Мы работали над более чем 350 успешными проектами и сотрудничали с клиентами со всего мира, особенно с клиентами из США, Канады, ЕС, Великобритании, Новой Зеландии, Ближнего Востока и Азии.

Наши социальные сети:

Веб-сайт: https://stutek.com

Твиттер: https://twitter.com/stutekofficial

Напишите нам по адресу: [email protected], [email protected]