Különbségek a gépi tanulás és a mély tanulás között

Mi a gépi tanulás??

A gépi tanulás egy olyan módszerkészlet, amelyet számítógépes programok létrehozására használnak, amelyek megfigyelésekből tanulhatnak és előrejelzéseket tehetnek. A gépi tanulás algoritmusokat, regressziókat és kapcsolódó tudományokat használ az adatok megértéséhez. Ezek az algoritmusok általában statisztikai modelleknek és hálózatoknak tekinthetők.

Mi az a mély tanulás??

A mély tanulás a gépi tanulási módszerek részhalmaza. Az adatokat egy mélyreható tanulási hálózat több rétegén keresztül értelmezzük, hogy a hálózat következtetéseket vonhasson le és döntéseket hozzon az adatokról. A mély tanulási módszerek nagy pontosságot tesznek lehetővé a nagy adatkészleteknél, de ezek a funkciók sokkal erőforrás-igényesebbé teszik a mély tanulást, mint a klasszikus gépi tanulás..

Különbségek a gépi tanulás és a mély tanulás között

Kapcsolat a mesterséges intelligenciával

A gépi tanulást évtizedek óta használják módszerként a gépek mesterséges intelligenciájának elérésére. Alapjában véve a gépi tanulás területe olyan számítógépek létrehozására összpontosít, amelyek képesek tanulni és döntéseket hozni, ami a gépi tanulást alkalmassá teszi a mesterséges intelligencia kutatására. Ugyanakkor nem minden gépi tanulási modell célja az „igaz” mesterséges intelligencia kifejlesztése, amely tökéletesen megfelel vagy meghaladja az emberi intelligenciát. Ehelyett a modelleket gyakran meghatározott, korlátozott problémák kutatására tervezik.

A mély tanulást a gépi tanulással kapcsolatos beszélgetések korai szakaszában javasolták, de kevés kutató alkalmazott mély tanulási módszereket, mivel a mély tanulás számítási követelményei sokkal meghaladják a klasszikus gépi tanulást. A számítógépek számítási ereje 2000 óta azonban exponenciálisan megnőtt, lehetővé téve a kutatók számára, hogy hatalmas fejlesztéseket hajtsanak végre a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia felépítése terén. Mivel a mély tanulási modellek jól méretezhetők a megnövekedett adatokkal, a mély tanulás képes legyőzni a valódi mesterséges intelligencia létrehozásának jelentős akadályait.

Alapvető szerkezet a gép- és a mélytanulásban

A gépi tanulás és a mély tanulás mind algoritmikus. A klasszikus gépi tanulás során a kutatók viszonylag kis mennyiségű adatot használnak, és eldöntik, hogy mi a legfontosabb tulajdonságok azokban az adatokban, amelyekre az algoritmusnak szüksége van az előrejelzések készítéséhez. Ezt a módszert nevezik szolgáltatás-tervezésnek. Például, ha egy gépi tanulási programot arra tanítottak, hogy felismerje a repülőgép képét, akkor a programozók algoritmusokat készítsenek, amelyek lehetővé teszik a program számára, hogy felismerje a kereskedelmi repülőgépek jellemző alakjait, színét és méretét. Ezzel az információval a gépi tanulási program megjósolni fogja, hogy a képeket együtt-e a repülőgépekkel.

A mély tanulást általában a klasszikus gépi tanulástól különbözik a döntéshozatal sok rétege. A mélyreható tanulási hálózatokat gyakran „fekete dobozoknak” tekintik, mivel az adatokat több hálózati rétegen keresztül elemzik, amelyek mindegyike megfigyeléseket tesz. Ez megnehezítheti az eredmények megértését, mint a klasszikus gépi tanulás eredményei. A döntéshozatali rétegek vagy lépések pontos száma a választott modell típusától és összetettségétől függ.

Adatok és méretezhetőség a gépi és mély tanulásban

A gépi tanulás hagyományosan kis adatkészleteket használ, amelyekből tanulhat és előrejelzéseket készíthet. Kis mennyiségű adat mellett a kutatók pontos funkciókat tudnak meghatározni, amelyek elősegítik a gépi tanulási program megértését és az adatokból való megtanulását. Ha azonban a program olyan információkhoz jut, amelyeket nem tud megosztani a már meglévő algoritmusok alapján, a kutatóknak általában a manuálisan elemezniük kell a problémás adatokat és új funkciót kell létrehozniuk. Emiatt a klasszikus gépi tanulás általában nem hajtja végre nagy mennyiségű adat mennyiségét, de minimalizálja a kisebb adatkészletek hibáit.

A mély tanulás különösen alkalmas nagy adatkészletekhez, és a modellekhez gyakran nagy adatkészletek szükségesek. A mélyreható tanulási hálózat bonyolultsága miatt a hálózatnak jelentős mennyiségű képzési és extra adatra van szüksége a hálózat edzés utáni teszteléséhez. Jelenleg a kutatók finomítja a mélyrehatóbb tanulási hálózatokat, amelyek hatékonyabbak lehetnek és kisebb adatkészleteket használnak.

A géppel és a mélyreható tanulásra vonatkozó teljesítménykövetelmények

A gépi tanulás változó számítógépes teljesítménykövetelményeket tartalmaz. Rengeteg modell futtatható az átlagos személyi számítógépen. Minél fejlettebbek a statisztikai és matematikai módszerek, annál nehezebb a számítógép számára az adatok gyors feldolgozása.

A mély tanulás általában erőforrás-igényes. Nagy mennyiségű információ elemzése a döntéshozatal több rétegén keresztül sok számítási teljesítményt igényel. A számítógépek gyorsabbá válásával a mélyreható tanulás egyre hozzáférhetőbbé válik.

Korlátozások a gépi és mély tanulásban

A gépi tanulásnak hagyományosan néhány általános és jelentős korlátja van. A túlteljesítés olyan statisztikai probléma, amely befolyásolhatja a gépi tanulási algoritmust. A gépi tanulási algoritmus bizonyos mennyiségű „hibát” tartalmaz az adatok elemzésekor és előrejelzésekor. Az algoritmusnak feltételeznie kell, hogy megmutatja a relatív változók közötti kapcsolatot, de túlteljesítéskor elkezdi a hiba rögzítését is, ami „zajosabb” vagy pontatlan modellhez vezet. A gépi tanulási modellek eltorzulhatnak az általuk kiképezett adatok sajátos szinkróziai irányában is, ez a probléma különösen akkor mutatkozik meg, amikor a kutatók az összes rendelkezésre álló adatkészletre algoritmusokat képeznek, ahelyett, hogy az adatok egy részét mentsék az algoritmus ellen.

A mély tanulás ugyanolyan statisztikai buktatókat mutat, mint a klasszikus gépi tanulás, valamint néhány egyedi kérdés. Sok probléma esetén nincs elegendő adat az ésszerűen pontos mélységtanulási hálózat képzéséhez. Gyakran költséghatékony vagy lehetetlen több adat gyűjtése vagy egy valós probléma szimulálása, ami korlátozza a témák jelenlegi körét, amelyekben a mély tanulás használható.

Összehasonlító táblázat a gépi és mély tanuláshoz

A Machine Vs. összefoglalása Mély tanulás

A gépi tanulás és a mély tanulás egyaránt leírják a számítógépek megtanulásának és döntésének megtanításának módjait. A mély tanulás a klasszikus gépi tanulás részhalmaza, és néhány fontos eltérés miatt a mély tanulás és a gépi tanulás alkalmassá válik különböző alkalmazásokra..

• A klasszikus gépi tanulás gyakran magában foglalja a programozók által készített szolgáltatás-tervezést, amely segít az algoritmusnak pontos előrejelzéseket készíteni egy kis adatsoron. A mély tanulási algoritmusokat általában többszörös döntéshozatali rétegekkel tervezik, hogy kevésbé specifikus szolgáltatás-tervezést igényeljenek.
• A mély tanulást hagyományosan nagyon nagy adatkészleteknél használják, így a hálózatokat vagy algoritmusokat sokrétegű döntések meghozatalához lehet képzni. A klasszikus gépi tanulás kisebb adatkészleteket használ, és nem olyan méretezhető, mint a mély tanulás.
• Noha a mély tanulás sok adaton keresztül jól megtanulható, sok olyan probléma van, ahol nincs elég rendelkezésre álló adat ahhoz, hogy a mély tanulás hasznos legyen. Mind a mély tanulás, mind a gépi tanulás megosztja a szokásos statisztikai korlátot, és torzítható, ha a képzési adatkészlet nagyon önálló, vagy ha nem megfelelő statisztikai technikákkal gyűjtötték össze..