La differenza tra deep learning e machine learning

Molte persone non sanno che l'apprendimento automatico, che in realtà è una forma di intelligenza artificiale, è stato sviluppato negli anni '50. Nel 1959, Arthur Samuel sviluppò il programma di apprendimento per computer iniziale, in cui un computer IBM migliorava a giocare a dama quanto più veniva giocato. Saltando decenni in avanti fino ai tempi moderni, l'IA è ora un'innovazione all'avanguardia che ha il potenziale per creare posti di lavoro entusiasmanti e altamente redditizi.

C'è un aumento della domanda di esperti di machine learning perché né gli ingegneri del software né i data scientist hanno le competenze precise necessarie nel campo dell'apprendimento automatico. Le industrie hanno bisogno di ingegneri che siano esperti in entrambi i campi e che possano ancora fare le cose di cui né gli ingegneri del software né i data scientist sono capaci. Questo professionista è semplicemente un ingegnere di apprendimento automatico.

• Definizione di apprendimento profondo
• Definizione di apprendimento automatico
• Apprendimento automatico vs Apprendimento profondo
• Tendenze

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Alcune scuole di pensiero considerano il deep learning una frontiera avanzata del machine learning, il complesso del complesso. È del tutto possibile che tu abbia già assistito ai risultati di un sistema di deep learning intensivo senza nemmeno saperlo! Molto probabilmente hai guardato Netflix e hai visto i suoi consigli per i film da guardare.

In effetti, diversi servizi di streaming musicale selezionano i brani valutando i brani che hai ascoltato in precedenza o quelli per i quali hai cliccato il pulsante "Mi piace" o hai assegnato una valutazione a cinque stelle. Tutte queste capacità sono possibili grazie al deep learning. Il deep learning è implementato anche per gli algoritmi di riconoscimento delle immagini e di riconoscimento vocale di Google.

Allo stesso modo, il machine learning è considerato una suddivisione dell'intelligenza artificiale (AI), il deep learning è solitamente visto come una forma di machine learning, può essere un sottoinsieme.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico programma i sistemi informatici per apprendere dai dati immessi senza la necessità di una riprogrammazione continua. Ciò significa che continuano a migliorare le proprie prestazioni su un determinato compito, come giocare, senza alcuna interferenza da parte di un essere umano. Oggi, l'apprendimento automatico viene utilizzato in una vasta gamma di settori tra cui sanità, finanza, scienza, arte e molti altri.

Inoltre, ci sono diversi modi per far apprendere le macchine. Da metodi semplici, come un albero decisionale di base, ad alcuni metodi molto più sofisticati che coinvolgono numerosi strati di reti neurali artificiali (ANN). Saluti a Internet, un gran numero di dati è stato sviluppato e archiviato e tali dati possono essere prontamente forniti ai sistemi informatici in modo da consentire loro di "apprendere" correttamente.

Due tecniche comuni utilizzate oggi sono l'apprendimento automatico con Python e l'apprendimento automatico con R. Sebbene il nostro obiettivo non sia discutere qui di linguaggi di programmazione specifici, è piuttosto utile comprendere Python o R, in particolare se desideri approfondire l'apprendimento automatico con Python e machine learning con R.

Apprendimento profondo e apprendimento automatico

Sebbene i termini "apprendimento approfondito" e "apprendimento automatico" siano comunemente usati in modo intercambiabile, è tuttavia necessario comprendere in che modo differiscono, in particolare se si sta prendendo in considerazione una carriera nell'intelligenza artificiale. Anche se alcuni sistemi informatici di intelligenza artificiale non sono in grado di apprendere da soli, potrebbero comunque essere considerati "intelligenti". Di seguito, ci addentreremo nella discussione dei pro e dei contro di deep learning e machine learning .

1. Intervento umano

   In un tipico sistema di apprendimento automatico, è necessario che un essere umano identifichi e codifichi manualmente le caratteristiche specificate a seconda del formato dei dati (come orientamento, forma, valore, ecc.). Considerando che un sistema di apprendimento profondo mira a padroneggiare queste caratteristiche senza l'aggiunta di alcun ulteriore intervento umano. Utilizzo di un programma di riconoscimento facciale come esempio di caso; il programma inizia imparando a rilevare e identificare linee e bordi dei volti, quindi altre caratteristiche importanti dei volti e infine le rappresentazioni generali dei volti.

   Questo processo comporta un'enorme quantità di dati e, poiché il programma si insegna da solo nel tempo, le probabilità di risultati accurati (ovvero riconoscere correttamente i volti) aumentano. Questa formazione avviene tramite l'utilizzo di reti neurali, non così diverse dal modo in cui funziona il cervello umano, senza che un essere umano debba ricodificare il programma.

2. Hardware

   Come risultato della quantità di dati elaborati, nonché della sofisticatezza dei calcoli matematici coinvolti negli algoritmi applicati, i sistemi di deep learning richiedono hardware altamente potente rispetto ai normali sistemi di machine learning. Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono un particolare tipo di hardware utilizzato per il deep learning. D'altra parte, i programmi di apprendimento automatico non hanno bisogno di tanta potenza di calcolo per funzionare su macchine di fascia bassa.

3. Volta

   Non sorprende che, a causa dei grandi set di dati necessari in un sistema di deep learning e considerando che sono coinvolti molti parametri e formule matematiche avanzate, un sistema di deep learning richiede molto tempo per l'addestramento. D'altra parte, l'apprendimento automatico potrebbe richiedere un tempo inferiore a un paio di secondi per essere un paio d'ore. Il deep learning richiede tuttavia da un paio d'ore a un paio di settimane.

4. Approccio

   Gli algoritmi di apprendimento automatico di solito analizzano i dati in bit, questi bit vengono quindi assemblati per sviluppare una soluzione o un risultato. I sistemi di deep learning considerano l'intero scenario o problema in un unico colpo. Ad esempio, se intendevi che un programma riconoscesse determinati oggetti in un'immagine (la natura del loro essere e la loro posizione o posizione, come le targhe sui veicoli in un parcheggio), l'apprendimento automatico raggiungerebbe questo obiettivo tramite due passaggi: prima, il rilevamento dell'oggetto e quindi il riconoscimento dell'oggetto.

   

   D'altra parte, il programma di deep learning richiederebbe l'inserimento dell'immagine e, con l'assistenza, il programma invierà sia gli oggetti riconosciuti che la loro posizione nell'immagine in un unico risultato.

5. Applicazioni

   Sulla base di tutte le differenze sopra menzionate, molto probabilmente avresti intuito che i sistemi di deep learning e machine learning sono impiegati per diverse applicazioni. Dove vengono utilizzati? Semplici applicazioni di apprendimento automatico includono rilevatori di spam e-mail, programmi predittivi (che possono essere utilizzati per prevedere i costi nel mercato azionario o quando e dove colpirà un altro uragano), nonché programmi che creano opzioni di trattamento basate sull'evidenza per i pazienti ospedalieri.

   L'applicazione del deep learning, invece, include il riconoscimento facciale, i servizi di streaming musicale e Netflix. Inoltre, le auto a guida autonoma sono un'altra applicazione estremamente pubblicizzata del deep learning. I programmi utilizzano diversi livelli di reti neurali per eseguire attività come sapere quando rallentare o accelerare, riconoscere i semafori e determinare gli oggetti da evitare.

6. Supervisione

   Insegnare a una macchina, sia nel deep learning che nel machine learning, come apprendere coinvolge enormi masse di dati. A questo proposito, ci sono 2 forme di formazione: supervisionata e non supervisionata.

   Dei due tipi, la formazione supervisionata è più ampiamente utilizzata. Qui, un essere umano alimenta la macchina con dati campione etichettati con risposte accurate. Spetta quindi alla macchina imparare come identificare i modelli e implementare le procedure per inserire nuovi dati.

   L'apprendimento non supervisionato, d'altra parte, non è comunemente usato. Tuttavia, offre l'opportunità a una macchina di trovare nuove risposte a nuove domande, di cui nemmeno noi umani siamo attualmente consapevoli. L'addestramento senza supervisione comporta zero input aggiuntivi da parte degli esseri umani. Quindi, il deep learning rientra in questa categoria.

   Pertanto, possiamo anche esaminare l'argomento del deep learning rispetto al machine learning in relazione al tipo di dati con cui vengono addestrati (o da cui apprendono).

7. Strati di algoritmi

   L'apprendimento automatico generale funziona in un modo diverso dal modo specifico del deep learning. Ogni sistema di machine learning utilizza un algoritmo per analizzare i dati, imparare dai dati e decidere un risultato. Di solito, utilizzano il ragionamento lineare implementando ogni processo sui dati in sequenza.

   Nel frattempo, il deep learning utilizza una rete neurale artificiale (ANN) per ottenere risultati. ANN è un sistema informatico che si sforza di imitare il cervello umano. Invece di una procedura lineare e sequenziale, i dati vengono filtrati attraverso diversi livelli di fasi per determinare i modelli da soli e senza l'assistenza umana. Di conseguenza, c'è un'analisi più approfondita dei dati particolari e dei risultati che potrebbero non essere previsti dagli esseri umani.

   In sostanza, la questione dell'apprendimento automatico rispetto al deep learning si basa su come ciascuno analizza l'input. Il deep learning utilizza diversi livelli di algoritmi per trovare modelli e imitare la cognizione umana. L'apprendimento automatico, tuttavia, è più lineare e confronta l'input con i dati di esempio.

8. Concetti

   L'apprendimento automatico fa uso di concetti più semplici come i modelli predittivi. Il deep learning, invece, utilizza reti neurali artificiali programmate per imitare il modo in cui gli esseri umani ragionano e apprendono. Se ti ricordi di biologia al liceo; la principale caratteristica computazionale e la principale componente cellulare del cervello umano è il neutrone. Ogni connessione neutra può essere paragonata a un piccolo computer. La connessione dei neuroni nel cervello tiene conto dell'elaborazione di vari tipi di input: sensoriali, visivi, uditivi ecc.

   Nei programmi per computer di deep learning, così come nell'apprendimento automatico, vengono alimentati con l'input. Tuttavia, le informazioni sono solitamente sotto forma di enormi set di dati poiché i sistemi di deep learning richiedono un enorme set di dati per comprenderli e presentare risultati accurati. Successivamente, le reti neurali artificiali presentano una serie di domande binarie sì/no relative ai dati. Ciò comporta calcoli matematici molto avanzati e classificazione dei dati in base alle risposte che abbiamo ottenuto.

Tendenze

Il deep learning e il machine learning offrono possibilità quasi illimitate in futuro! In particolare, è garantito un maggiore utilizzo dei robot, non solo nel settore manifatturiero, ma anche in molti altri modi che miglioreranno la nostra vita quotidiana, sia in grande che in piccolo. Probabilmente anche il settore sanitario sperimenterà una trasformazione, poiché i sistemi di deep learning aiuteranno il personale medico in situazioni come la previsione o la diagnosi rapida del cancro, salvando così molte vite.

In termini finanziari, il deep learning e il machine learning sono destinati ad aiutare i processi aziendali a risparmiare denaro, fare investimenti saggi e distribuire in modo efficiente le risorse. Inoltre, queste 3 aree sono solo il punto di partenza delle tendenze future per il deep learning e il machine learning. A partire da ora, diverse aree che verranno migliorate sono ancora solo una scintilla nell'immaginazione degli sviluppatori.

Pensieri finali

Nel complesso, speriamo che questo articolo ti abbia fornito tutte le informazioni necessarie che devi sapere sull'apprendimento profondo rispetto all'apprendimento automatico . Inoltre, ora hai una panoramica delle tendenze future del deep learning e dell'apprendimento automatico. Indubbiamente, è davvero un momento molto interessante (e ovviamente redditizio!) per impegnarsi nell'ingegneria dell'apprendimento automatico. In effetti, PayScale riporta che lo stipendio attuale di un ingegnere di apprendimento automatico varia da $ 100.000 a $ 166.000.

Vedete ora che ora è il momento migliore per iniziare a studiare per lavorare in questo campo o per affinare le vostre abilità. Per far parte di questa tecnologia straordinaria e innovativa, tutto ciò che devi fare è leggere ampiamente e partecipare al processo.

Altre risorse utili:

Differenza tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Data Science vs Machine Learning: qual è la differenza?