Mély tanulás vs. Gépi tanulás: mi a különbség?

Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (AI) területe gyors növekedésen ment keresztül, több tényező hatására beleértve az ASIC processzorok létrehozását, a nagyvállalatok megnövekedett érdeklődését és befektetéseit, valamint a nagy adat. És mivel az OpenAI és a TensorFlow a nyilvánosság számára elérhető, sok kisebb vállalat és magánszemély is rendelkezik ezzel úgy döntött, hogy csatlakozik és kiképezi saját mesterséges intelligenciájukat különféle gépi tanulással és mély tanulással algoritmusok.

Ha kíváncsi arra, hogy mi a gépi tanulás és a mélytanulás, milyen különbségek vannak közöttük, milyen kihívások és korlátok vannak használatukban, akkor jó helyen jár!

Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás egy olyan terület a mesterséges intelligencián belül, amely arra tanítja a számítógépeket, hogy intelligens előrejelzéseket és döntéseket hozzanak, kifejezett programozás nélkül. A betanítási algoritmustól függően a gépi tanulás egyszerű, ha-akkor szabályok, összetett matematikai egyenletek és/vagy neurális hálózati architektúrák segítségével betaníthatja a modellt.

Sok gépi tanulási algoritmus strukturált adatokat használ a modellek betanításához. A strukturált adatok meghatározott formátumba vagy struktúrába rendezett adatok, például táblázatok és táblázatok. A modellek strukturált adatokkal történő betanítása gyorsabb betanítási időt és kisebb erőforrásigényt tesz lehetővé, valamint a fejlesztők számára világos megértést biztosít arról, hogy a modell hogyan oldja meg a problémákat.

A gépi tanulási modelleket gyakran használják különféle iparágakban, például az egészségügyben, az e-kereskedelemben, a pénzügyekben és a gyártásban.

Mi az a mélytanulás?

A mélytanulás a gépi tanulás egy részterülete, amely az emberek tanulási módját utánozva a képzési modellekre összpontosít. Mivel minőségibb információk táblázatba foglalása nem lehetséges, a mély tanulást az összes elemezni szükséges strukturálatlan adat kezelésére fejlesztették ki. Strukturálatlan adatok például a képek, a közösségi média bejegyzései, a videók és a hangfelvételek.

Mivel a számítógépek nehezen tudják pontosan azonosítani a strukturálatlan mintákat és kapcsolatokat adatok, a mélytanulási algoritmusokkal betanított modellek betanítása tovább tart, hatalmas mennyiségű adatra van szükség, és speciális mesterséges intelligencia oktató processzorok.

A mesterséges neurális hálózatok használata a mély tanulást is nehezen érthetővé teszi, mivel a bemenet komplexen megy keresztül, nemlineáris és nagy dimenziós algoritmus, ahol nehéz megállapítani, hogyan jutott el a neurális hálózat a kimenetére, ill. válasz. A mélytanulási modellek annyira nehezen érthetővé váltak, hogy sokan úgy kezdtek emlegetni őket fekete dobozok.

A mélytanulási modelleket olyan összetett feladatokhoz használják, amelyek végrehajtásához általában emberre van szükség, mint például a természetes nyelvi feldolgozás, az autonóm vezetés és a képfelismerés.

A gépi tanulás és a mélytanulás közötti különbség

A gépi tanulás és a mély tanulás a mesterséges intelligencia két fontos területe. Bár mindkét módszert számos hasznos modell betanítására használták, megvannak a különbségeik. Íme néhány:

Algoritmusok összetettsége

Az egyik fő különbség a gépi tanulás és a mély tanulás között az algoritmusok összetettsége. Gépi tanulási algoritmusok általában egyszerűbb és lineárisabb algoritmusokat használnak. Ezzel szemben a mély tanulási algoritmusok mesterséges neurális hálózatokat alkalmaznak, ami magasabb szintű bonyolultságot tesz lehetővé.

Szükséges adatmennyiség

A mélytanulás mesterséges neurális hálózatokat használ, hogy összefüggéseket és kapcsolatokat hozzon létre az adott adatokkal. Mivel minden adatnak más-más jellemzője lesz, a mélytanulási algoritmusok gyakran nagy mennyiségű adatot igényelnek az adatkészleten belüli minták pontos azonosításához.

Másrészt a gépi tanulás lényegesen kisebb mennyiségű adatot igényel a meglehetősen pontos döntések meghozatalához. Mivel a gépi tanulási algoritmusok gyakran egyszerűbbek és kevesebb paramétert igényelnek, a gépi tanulási algoritmusokon keresztül betanított modellek kisebb adatkészlettel is beérhetnének.

Értelmezhetőség

A gépi tanuláshoz strukturált adatokra, valamint szoros fejlesztői beavatkozásra van szükség a hatékony modellek létrehozásához. Ez megkönnyíti a gépi tanulás értelmezését, mivel a fejlesztők gyakran részt vesznek a mesterséges intelligencia képzése során. Az átláthatóság szintje, valamint a kisebb adatkészlet és a kevesebb paraméter megkönnyíti a modell működésének megértését és a döntések meghozatalát.

A mély tanulás mesterséges neurális hálózatokat használ, hogy tanuljon strukturálatlan adatokból, például képekből, videókból és hangokból. Az összetett neurális hálózatok használata homályban tartja a fejlesztőket, amikor arról van szó, hogy megértsék, a modell hogyan tudott döntést hozni. Ez az oka annak, hogy a mély tanulási algoritmusokat gyakran „fekete doboz” modelleknek tekintik.

Szükséges források

Amint azt korábban tárgyaltuk, a gépi tanulás és a mély tanulási algoritmusok eltérő mennyiségű adatot és összetettséget igényelnek. Mivel a gépi tanulási algoritmusok egyszerűbbek és lényegesen kisebb adathalmazt igényelnek, a gépi tanulási modell személyi számítógépen is betanítható.

Ezzel szemben a mélytanulási algoritmusokhoz lényegesen nagyobb adatkészletre és összetettebb algoritmusra lenne szükség a modell betanításához. Bár a mély tanulási modellek betanítása megvalósítható fogyasztói hardveren, gyakran speciális processzorokat, például TPU-kat alkalmaznak, hogy jelentős időt takarítsanak meg.

A problémák típusai

A gépi tanulás és a mély tanulási algoritmusok jobban megfelelnek a különböző típusú problémák megoldására. A gépi tanulás a legalkalmasabb olyan egyszerűbb és lineárisabb problémákra, mint például:

• Osztályozás: Osztályoz valamit a jellemzők és attribútumok alapján.
• Regresszió: A következő eredmény előrejelzése a beviteli jellemzők korábbi mintái alapján.
• Dimenziócsökkentés: Csökkentse a funkciók számát, miközben megtartja valaminek a lényegét.
• Klaszterezés: Csoportosítsa össze a hasonló dolgokat jellemzők alapján a már meglévő osztályok vagy kategóriák ismerete nélkül.

A mélytanulási algoritmusok jobban használhatók olyan összetett problémáknál, amelyek elvégzésében egy emberre bíznánk. Ilyen problémák a következők lehetnek:

• Kép- és beszédfelismerés: tárgyak, arcok, állatok stb. azonosítása és osztályozása képeken és videókon belül.
• Autonóm rendszerek: Autók, robotok és drónok autonóm irányítása/vezetése korlátozott emberi beavatkozással vagy anélkül.
• AI játékbotok: Az AI játék, tanulás és stratégiák fejlesztése a versenyjátékok, például a sakk, a Go és a Dota 2 megnyeréséhez.
• Természetes nyelvi feldolgozás: Értse az emberi nyelvet szövegben és beszédben egyaránt.

Bár valószínűleg egyszerű és lineáris problémákat is meg tudna oldani mély tanulási algoritmusokkal, ezek a legalkalmasabbak gépi tanulási algoritmusok, mivel kevesebb erőforrást igényelnek a futtatáshoz, kisebb adatkészlettel rendelkeznek, és minimális képzést igényelnek idő.

Vannak más gépi tanulási almezők is

Most már megérti a különbséget a gépi tanulás és a mély tanulás között. Ha valaha is érdeklődik saját modelljének betanítása iránt, ne feledje, hogy a mélytanulás csak egy tartomány a gépen belül tanulást, de lehetnek más gépi tanulási aldomainek, amelyek jobban megfelelnének az Ön által próbált problémának megoldani. Ha igen, akkor más gépi tanulási aldomainek tanulása növeli a problémamegoldás hatékonyságát.