Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen

Vielen Menschen ist nicht bewusst, dass maschinelles Lernen, das eigentlich eine Form von KI – künstlicher Intelligenz – ist, in den 1950er Jahren entwickelt wurde. 1959 entwickelte Arthur Samuel das erste Computer-Lernprogramm, bei dem ein IBM-Computer besser Dame spielen konnte, je mehr gespielt wurde. KI springt Jahrzehnte in diese moderne Zeit und ist heute eine bahnbrechende Innovation, die das Potenzial hat, spannende und hochprofitable Arbeitsplätze zu schaffen.

Die Nachfrage nach Experten für maschinelles Lernen steigt, da weder Softwareingenieure noch Datenwissenschaftler über die genauen Fähigkeiten verfügen, die im Bereich des maschinellen Lernens erforderlich sind. Die Industrie braucht Ingenieure, die beide Bereiche beherrschen und dennoch Dinge tun können, zu denen weder Software-Ingenieure noch Data Scientists in der Lage sind. Dieser Fachmann ist einfach ein Ingenieur für maschinelles Lernen.

• Deep-Learning-Definition
• Definition des maschinellen Lernens
• Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
• Tendenzen

Was ist Deep Learning?

Einige Denkschulen betrachten Deep Learning als eine fortgeschrittene Grenze des maschinellen Lernens, den Komplex des Komplexes. Es ist durchaus möglich, dass Sie die Ergebnisse eines intensiven Deep-Learning-Systems bereits miterlebt haben, ohne es zu wissen! Höchstwahrscheinlich haben Sie Netflix gesehen, und Sie haben seine Empfehlungen für Filme gesehen, die Sie genießen können.

Tatsächlich wählen mehrere Musik-Streaming-Dienste Songs aus, indem sie die Songs bewerten, die Sie zuvor gehört haben oder für die Sie auf die Schaltfläche „Gefällt mir“ geklickt oder eine Fünf-Sterne-Bewertung abgegeben haben. All diese Fähigkeiten sind dank Deep Learning möglich. Deep Learning ist auch für die Bilderkennungs- und Spracherkennungsalgorithmen von Google implementiert.

In gleicher Weise wird maschinelles Lernen als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet, Deep Learning wird meist als eine Form des maschinellen Lernens angesehen – möglicherweise eine Teilmenge.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen programmiert Computersysteme so, dass sie aus eingegebenen Daten lernen, ohne dass eine kontinuierliche Neuprogrammierung erforderlich ist. Das bedeutet, dass sie ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe – wie z. B. dem Spielen eines Spiels – kontinuierlich verbessern, ohne dass ein Mensch eingreift. Heutzutage wird maschinelles Lernen in einer Vielzahl von Sektoren eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Wissenschaft, Kunst und viele mehr.

Darüber hinaus gibt es mehrere Möglichkeiten, Maschinen zum Lernen zu bringen. Von einfachen Methoden wie einem grundlegenden Entscheidungsbaum bis hin zu einigen viel ausgefeilteren Methoden, die zahlreiche Schichten künstlicher neuronaler Netze (KNN) umfassen. Ein Hoch auf das Internet, eine große Anzahl von Daten wurde entwickelt und gespeichert, und solche Daten können Computersystemen leicht zur Verfügung gestellt werden, damit sie richtig „lernen“ können.

Zwei gängige Techniken, die heute verwendet werden, sind maschinelles Lernen mit Python und maschinelles Lernen mit R. Obwohl wir hier nicht darauf abzielen, bestimmte Programmiersprachen zu diskutieren, ist es ziemlich vorteilhaft, Python oder R zu verstehen, insbesondere wenn Sie tiefer in das maschinelle Lernen einsteigen möchten mit Python und maschinelles Lernen mit R.

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Obwohl die Begriffe „tiefes Lernen“ und „maschinelles Lernen“ häufig synonym verwendet werden, ist es dennoch notwendig, dass Sie verstehen, wie sie sich unterscheiden, insbesondere wenn Sie eine Karriere in der künstlichen Intelligenz in Betracht ziehen. Auch wenn einige KI-Computersysteme nicht in der Lage sind, selbstständig zu lernen, könnten sie dennoch als „intelligent“ gelten. Im Folgenden tauchen wir in die Diskussion der Vor- und Nachteile von Deep Learning vs. maschinellem Lernen ein .

1. Menschliches Eingreifen

   In einem typischen maschinellen Lernsystem muss ein Mensch die spezifizierten Merkmale je nach Datenformat (wie Ausrichtung, Form, Wert usw.) identifizieren und von Hand codieren. Während ein Deep-Learning-System darauf abzielt, diese Funktionen ohne weitere menschliche Eingriffe zu beherrschen. Am Beispiel eines Gesichtserkennungsprogramms; Das Programm beginnt damit, zu lernen, Linien und Kanten von Gesichtern zu erkennen und zu identifizieren, dann andere markante Merkmale der Gesichter und schließlich die allgemeinen Darstellungen von Gesichtern.

   Dieser Prozess beinhaltet eine enorme Datenmenge, und da sich das Programm im Laufe der Zeit selbst lernt, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass genaue Ergebnisse (dh Gesichter richtig erkannt) werden. Dieses Training erfolgt über die Nutzung neuronaler Netze, die sich nicht so sehr von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns unterscheiden, ohne dass ein Mensch das Programm neu codieren muss.

2. Hardware

   Aufgrund der Menge der verarbeiteten Daten sowie der Ausgereiftheit der mathematischen Berechnungen, die in den angewandten Algorithmen enthalten sind, erfordern Deep-Learning-Systeme im Vergleich zu herkömmlichen maschinellen Lernsystemen eine sehr leistungsfähige Hardware. Die grafischen Verarbeitungseinheiten (GPUs) sind eine bestimmte Art von Hardware, die für Deep Learning verwendet wird. Auf der anderen Seite benötigen maschinelle Lernprogramme nicht so viel Rechenleistung, um auf Maschinen der unteren Preisklasse zu funktionieren.

3. Zeit

   Es ist keine Überraschung, dass ein Deep-Learning-System aufgrund der großen Datensätze, die in einem Deep-Learning-System benötigt werden, und angesichts der Tatsache, dass viele Parameter und fortgeschrittene mathematische Formeln beteiligt sind, viel Zeit zum Trainieren benötigt. Andererseits kann maschinelles Lernen weniger Zeit in Anspruch nehmen als nur ein paar Sekunden bis hin zu ein paar Stunden. Deep Learning dauert jedoch von ein paar Stunden bis zu ein paar Wochen.

4. Sich nähern

   Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Daten normalerweise in Bits, diese Bits werden dann zusammengesetzt, um eine Lösung oder ein Ergebnis zu entwickeln. Deep-Learning-Systeme betrachten auf einen Schlag die Gesamtheit eines Szenarios oder Problems. Wenn Sie beispielsweise beabsichtigen, dass ein Programm bestimmte Objekte in einem Bild erkennt (die Art ihres Wesens und ihre Position oder Position – wie z. B. Nummernschilder an Fahrzeugen auf einem Parkplatz), würde maschinelles Lernen dies über zwei Schritte erreichen: zuerst Erkennung des Objekts und dann Erkennung des Objekts.

   

   Auf der anderen Seite würde das Deep-Learning-Programm erfordern, dass Sie das Bild eingeben, und mit Unterstützung würde das Programm sowohl die erkannten Objekte als auch ihre Position im Bild in einem einzigen Ergebnis übermitteln.

5. Anwendungen

   Basierend auf all den oben genannten Unterschieden hätten Sie wahrscheinlich vermutet, dass Deep-Learning- und Machine-Learning-Systeme für unterschiedliche Anwendungen eingesetzt werden. Wo werden sie eingesetzt? Einfache maschinelle Lernanwendungen umfassen E-Mail-Spam-Detektoren, Vorhersageprogramme (mit denen die Kosten an der Börse vorhergesagt werden können oder wann und wo ein weiterer Hurrikan zuschlagen wird) sowie Programme, die evidenzbasierte Behandlungsoptionen für Krankenhauspatienten schaffen.

   Die Anwendung von Deep Learning hingegen umfasst Gesichtserkennung, Musik-Streaming-Dienste und Netflix. Darüber hinaus sind selbstfahrende Autos eine weitere stark publizierte Anwendung von Deep Learning. Die Programme verwenden mehrere Ebenen neuronaler Netze, um Aufgaben auszuführen, wie z. B. zu wissen, wann man langsamer oder schneller werden muss, Ampeln zu erkennen und zu vermeidende Objekte zu bestimmen.

6. Aufsicht

   Einer Maschine – sei es im Deep Learning oder Machine Learning – das Lernen beizubringen, erfordert riesige Datenmengen. In dieser Hinsicht gibt es 2 Formen des Trainings: überwacht und unüberwacht.

   Von den beiden Arten wird das betreute Training weiter verbreitet. Hier füttert ein Mensch die Maschine mit Beispieldaten, die mit genauen Antworten gekennzeichnet sind. Es liegt dann an der Maschine zu lernen, Muster zu erkennen und die Verfahren zur Eingabe neuer Daten umzusetzen.

   Unüberwachtes Lernen hingegen wird nicht häufig verwendet. Es eröffnet jedoch einer Maschine die Möglichkeit, neue Antworten auf neue Fragen zu finden – solche, die selbst wir Menschen derzeit noch nicht kennen. Unbeaufsichtigtes Training erfordert keinen zusätzlichen Input von Menschen. Daher fällt Deep Learning in diese Kategorie.

   Daher können wir das Thema Deep Learning vs. maschinelles Lernen auch in Bezug auf die Art von Daten untersuchen, mit denen sie trainiert werden (oder aus denen sie lernen).

7. Schichten von Algorithmen

   Allgemeines maschinelles Lernen funktioniert anders als das spezifische Deep Learning. Jedes maschinelle Lernsystem verwendet einen Algorithmus zum Analysieren von Daten, zum Lernen aus den Daten und zum Entscheiden eines Ergebnisses. Normalerweise verwenden sie lineare Argumentation, indem sie jeden Prozess nacheinander auf die Daten anwenden.

   In der Zwischenzeit verwendet Deep Learning ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN), um Ergebnisse zu erzielen. ANN ist ein Computersystem, das bestrebt ist, das menschliche Gehirn nachzuahmen. Anstelle eines linearen, sequentiellen Verfahrens werden die Daten über mehrere Schichten von Phasen gefiltert, um Muster selbst und ohne menschliches Zutun zu bestimmen. Als Ergebnis erfolgt eine tiefere Analyse der jeweiligen Daten – und Ergebnisse, die von Menschen möglicherweise nicht vorhergesehen werden.

   Im Wesentlichen basiert die Angelegenheit zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen darauf, wie jeder Input analysiert. Deep Learning verwendet mehrere Ebenen von Algorithmen, um Muster zu finden und menschliche Kognition nachzuahmen. Maschinelles Lernen ist jedoch linearer und vergleicht Eingaben mit Beispieldaten.

8. Konzepte

   Beim maschinellen Lernen werden einfachere Konzepte wie Vorhersagemodelle verwendet. Deep Learning hingegen nutzt künstliche neuronale Netze, die so programmiert sind, dass sie nachahmen, wie Menschen denken und lernen. Wenn Sie sich an die Biologie der High School erinnern; Das wichtigste Rechenmerkmal und die wichtigste zelluläre Komponente des menschlichen Gehirns ist das Neutron. Jede neutrale Verbindung kann mit einem kleinen Computer verglichen werden. Die Verbindung von Neuronen im Gehirn ist für die Verarbeitung verschiedener Arten von Eingaben verantwortlich: sensorische, visuelle, auditive usw.

   In Deep-Learning-Computerprogrammen sowie beim maschinellen Lernen werden sie mit dem Input gefüttert. Die Informationen liegen jedoch normalerweise in Form von riesigen Datensätzen vor, da Deep-Learning-Systeme einen riesigen Datensatz benötigen, um sie zu verstehen und genaue Ergebnisse zu übermitteln. Danach stellen die künstlichen neuronalen Netze eine Reihe von binären Ja/Nein-Fragen zu den Daten. Dies beinhaltet sehr fortgeschrittene mathematische Berechnungen und die Klassifizierung von Daten in Abhängigkeit von den Antworten, die wir erhalten haben.

Tendenzen

Deep Learning und Machine Learning bergen in Zukunft nahezu unbegrenzte Möglichkeiten! Insbesondere der verstärkte Einsatz von Robotern ist nicht nur in der Fertigung, sondern auch in vielen anderen Bereichen gewährleistet, die unseren Alltag im Großen und im Kleinen verbessern werden. Auch der Gesundheitssektor wird voraussichtlich einen Wandel erleben, da Deep-Learning-Systeme medizinisches Personal in Situationen wie der schnellen Vorhersage oder Erkennung von Krebs unterstützen und dadurch viele Leben retten werden.

In Bezug auf die Finanzen werden Deep Learning und maschinelles Lernen Geschäftsprozesse dabei unterstützen, Geld zu sparen, kluge Investitionen zu tätigen und Ressourcen effizient zu verteilen. Darüber hinaus sind diese 3 Bereiche nur der Ausgangspunkt zukünftiger Trends für Deep Learning und maschinelles Lernen. Einige Bereiche, die verbessert werden, sind derzeit noch nur ein Funke in der Vorstellungskraft der Entwickler.

Abschließende Gedanken

Alles in allem hoffen wir, dass dieser Artikel Ihnen alle notwendigen Informationen über Deep Learning im Vergleich zu maschinellem Lernen gegeben hat. Außerdem haben Sie jetzt einen Einblick in die zukünftigen Trends des Deep Learning und des maschinellen Lernens. Zweifellos ist es in der Tat eine sehr interessante (und natürlich lukrative!) Zeit, sich mit Machine Learning Engineering zu beschäftigen. Tatsächlich berichtet PayScale, dass das aktuelle Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen zwischen 100.000 und 166.000 US-Dollar liegt.

Sie sehen jetzt, dass jetzt der beste Zeitpunkt ist, mit dem Studium zu beginnen, um in diesem Bereich zu arbeiten oder Ihre Fähigkeiten zu schärfen. Um Teil dieser bemerkenswerten und innovativen Technologie zu werden, müssen Sie nur ausführlich lesen und sich an dem Prozess beteiligen.

Andere nützliche Ressourcen:

Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Data Science vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?