Różnica między głębokim uczeniem a uczeniem maszynowym

Wiele osób nie zdaje sobie sprawy, że uczenie maszynowe, które w rzeczywistości jest formą sztucznej inteligencji – sztucznej inteligencji, zostało opracowane w latach 50. XX wieku. W 1959 r. Arthur Samuel opracował początkowy program komputerowy do nauki, w którym komputer IBM tym lepiej radził sobie z grą w warcaby, im więcej grał. Przeskakując dekady do przodu do współczesności, sztuczna inteligencja jest teraz najnowocześniejszą innowacją, która ma potencjał do tworzenia ekscytujących i wysoce dochodowych miejsc pracy.

Wzrasta zapotrzebowanie na ekspertów od uczenia maszynowego, ponieważ ani inżynierowie oprogramowania, ani naukowcy zajmujący się danymi nie mają precyzyjnych umiejętności niezbędnych w dziedzinie uczenia maszynowego. Branże potrzebują inżynierów, którzy są biegli w obu dziedzinach i nadal mogą robić rzeczy, do których nie są zdolni ani inżynierowie oprogramowania, ani naukowcy zajmujący się danymi. Ten profesjonalista jest po prostu inżynierem uczenia maszynowego.

• Definicja głębokiego uczenia
• Definicja uczenia maszynowego
• Uczenie maszynowe a uczenie głębokie
• Trendy

Co to jest głębokie uczenie?

Niektóre szkoły myślenia uważają głębokie uczenie za zaawansowaną granicę uczenia maszynowego, kompleks złożony. Jest całkiem możliwe, że już byłeś świadkiem wyników intensywnego systemu głębokiego uczenia się, nawet o tym nie wiedząc! Najprawdopodobniej oglądałeś Netflix i widziałeś jego rekomendacje dotyczące oglądania filmów.

W rzeczywistości kilka serwisów do strumieniowego przesyłania muzyki wybiera utwory, oceniając utwory, których słuchałeś wcześniej lub te, w których kliknąłeś przycisk „Lubię to” lub otrzymałeś ocenę pięciogwiazdkową. Wszystkie te możliwości są możliwe dzięki głębokiemu uczeniu. Głębokie uczenie jest również zaimplementowane dla algorytmów rozpoznawania obrazu i głosu Google.

W ten sam sposób uczenie maszynowe jest traktowane jako poddział sztucznej inteligencji (AI), uczenie głębokie jest zwykle postrzegane jako forma uczenia maszynowego – może być podzbiorem.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe programuje systemy komputerowe do uczenia się na podstawie wprowadzonych danych bez konieczności ciągłego przeprogramowywania. Oznacza to, że nadal poprawiają swoją wydajność w danym zadaniu – takim jak granie – bez ingerencji człowieka. Obecnie uczenie maszynowe jest wykorzystywane w wielu sektorach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, nauce, sztuce i wielu innych.

Co więcej, istnieje kilka sposobów na nakłonienie maszyn do nauki. Od prostych metod, takich jak podstawowe drzewo decyzyjne, po znacznie bardziej wyrafinowane metody obejmujące wiele warstw sztucznych sieci neuronowych (ANN). Pozdrawiam internet, duża ilość danych została opracowana i zmagazynowana, a dane te można łatwo dostarczyć do systemów komputerowych, aby umożliwić im właściwą „uczenie się”.

Dwie popularne obecnie techniki to uczenie maszynowe z Pythonem i uczenie maszynowe z R. Chociaż naszym celem nie jest omawianie tutaj konkretnych języków programowania, bardzo korzystne jest zrozumienie Pythona lub R, szczególnie jeśli chcesz głębiej zagłębić się w uczenie maszynowe z Pythonem i uczeniem maszynowym z R.

Głębokie uczenie a uczenie maszynowe

Chociaż terminy „głębokie uczenie” i „uczenie maszynowe” są powszechnie używane zamiennie, konieczne jest jednak zrozumienie, czym się różnią, szczególnie jeśli rozważasz karierę w sztucznej inteligencji. Mimo że niektóre systemy komputerowe AI nie są w stanie samodzielnie się uczyć, nadal mogą być uważane za „inteligentne”. Poniżej zajmiemy się dyskusją na temat tajników uczenia głębokiego i uczenia maszynowego .

1. Ludzka interwencja

   W typowym systemie uczenia maszynowego konieczne jest, aby człowiek zidentyfikował i ręcznie zakodował określone cechy w zależności od formatu danych (takich jak orientacja, kształt, wartość itp.). Podczas gdy system głębokiego uczenia się ma na celu opanowanie tych cech bez dodatkowej interwencji człowieka. Wykorzystanie programu do rozpoznawania twarzy jako przykładu; program zaczyna się od nauki rozpoznawania i rozpoznawania linii i krawędzi twarzy, następnie innych widocznych cech twarzy, a na końcu ogólnych reprezentacji twarzy.

   Proces ten obejmuje ogromną ilość danych, a wraz z upływem czasu program sam się uczy, zwiększa się prawdopodobieństwo uzyskania dokładnych wyników (czyli prawidłowego rozpoznawania twarzy). Trening ten odbywa się poprzez wykorzystanie sieci neuronowych, nie różniących się tak bardzo od sposobu funkcjonowania ludzkiego mózgu, bez konieczności przekodowywania programu przez człowieka.

2. Sprzęt komputerowy

   Ze względu na ilość przetwarzanych danych, a także zaawansowanie obliczeń matematycznych, które są wykorzystywane w stosowanych algorytmach, systemy głębokiego uczenia wymagają wysoce wydajnego sprzętu w porównaniu ze zwykłymi systemami uczenia maszynowego. Procesory graficzne (GPU) to szczególny rodzaj sprzętu wykorzystywanego do uczenia głębokiego. Z drugiej strony programy uczenia maszynowego nie potrzebują tak dużej mocy obliczeniowej, aby działać na słabszych maszynach.

3. Czas

   Nie jest niespodzianką, że ze względu na duże zbiory danych potrzebne w systemie głębokiego uczenia się oraz biorąc pod uwagę, że w grę wchodzi wiele parametrów i zaawansowanych formuł matematycznych, szkolenie w systemie głębokiego uczenia zajmuje dużo czasu. Z drugiej strony uczenie maszynowe może zająć od kilku sekund do kilku godzin. Głębokie uczenie trwa jednak od kilku godzin do kilku tygodni.

4. Zbliżać się

   Algorytmy uczenia maszynowego zwykle analizują dane w bitach, a następnie te bity są składane w celu opracowania rozwiązania lub wyniku. Systemy uczenia głębokiego uwzględniają cały scenariusz lub problem za jednym zamachem. Weźmy na przykład, jeśli chciałbyś, aby program rozpoznawał pewne obiekty na obrazie (charakter ich istnienia oraz ich położenie lub położenie – na przykład tablice rejestracyjne na pojazdach na parkingu), uczenie maszynowe osiągnęłoby to w dwóch krokach: najpierw wykrywanie obiektu, a następnie rozpoznawanie obiektu.

   

   Z drugiej strony, program głębokiego uczenia wymagałby wprowadzenia obrazu, a z pomocą program przesłałby rozpoznane obiekty i ich położenie na obrazie w jednym wyniku.

5. Aplikacje

   Opierając się na wszystkich wyżej wymienionych różnicach, najprawdopodobniej odgadłeś, że systemy głębokiego uczenia i uczenia maszynowego są wykorzystywane do różnych aplikacji. Gdzie są używane? Proste aplikacje do uczenia maszynowego obejmują wykrywacze spamu w wiadomościach e-mail, programy predykcyjne (które można wykorzystać do przewidywania kosztów na giełdzie lub kiedy i gdzie uderzy kolejny huragan), a także programy, które tworzą oparte na dowodach opcje leczenia pacjentów szpitali.

   Z drugiej strony zastosowanie głębokiego uczenia obejmuje rozpoznawanie twarzy, usługi strumieniowego przesyłania muzyki i Netflix. Ponadto samochody autonomiczne to kolejne niezwykle nagłośnione zastosowanie uczenia głębokiego. Programy wykorzystują kilka warstw sieci neuronowych do wykonywania zadań, takich jak wiedza, kiedy zwolnić lub przyspieszyć, rozpoznawać sygnalizację świetlną i określać obiekty, których należy unikać.

6. Nadzór

   Uczenie maszynie – czy to głębokiego uczenia, czy uczenia maszynowego – jak się uczyć, wymaga ogromnych ilości danych. W tym zakresie istnieją 2 formy szkolenia: nadzorowane i nienadzorowane.

   Spośród tych dwóch rodzajów szkolenia nadzorowane są powszechnie stosowane. Tutaj człowiek karmi maszynę przykładowymi danymi, które są oznaczone dokładnymi odpowiedziami. Następnie do maszyny należy nauczenie się identyfikowania wzorców i wdrażania procedur do wprowadzania świeżych danych.

   Z drugiej strony uczenie się nienadzorowane nie jest powszechnie stosowane. Daje jednak maszynie możliwość znalezienia nowych odpowiedzi na nowe pytania, których nawet my, ludzie, nie jesteśmy obecnie świadomi. Szkolenie nienadzorowane wiąże się z zerowym dodatkowym wkładem ze strony ludzi. Dlatego do tej kategorii należy głębokie uczenie się.

   Dlatego możemy również zbadać tematykę uczenia głębokiego i uczenia maszynowego w odniesieniu do rodzaju danych, z których są szkoleni (lub z których się uczą).

7. Warstwy algorytmów

   Ogólne uczenie maszynowe działa w inny sposób niż konkretny sposób uczenia głębokiego. Każdy system uczenia maszynowego wykorzystuje algorytm do analizowania danych, uczenia się na podstawie danych i decydowania o wyniku. Zwykle wykorzystują rozumowanie liniowe, wdrażając każdy proces do danych sekwencyjnie.

   Tymczasem głębokie uczenie wykorzystuje sztuczną sieć neuronową (ANN) do osiągania wyników. ANN to system komputerowy, który stara się naśladować ludzki mózg. Zamiast liniowej, sekwencyjnej procedury, dane są filtrowane przez kilka warstw faz w celu samodzielnego określenia wzorców i bez pomocy człowieka. W rezultacie dochodzi do głębszej analizy poszczególnych danych – i wyników, których człowiek może nie przewidzieć.

   Zasadniczo uczenie maszynowe kontra uczenie głębokie opiera się na tym, jak każdy z nich analizuje dane wejściowe. Głębokie uczenie wykorzystuje kilka warstw algorytmów do wyszukiwania wzorców i naśladowania ludzkiego poznania. Jednak uczenie maszynowe jest bardziej liniowe i porównuje dane wejściowe z przykładowymi danymi.

8. Koncepcje

   Uczenie maszynowe wykorzystuje prostsze koncepcje, takie jak modele predykcyjne. Z drugiej strony uczenie głębokie wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe zaprogramowane do naśladowania sposobu, w jaki ludzie rozumują i uczą się. Jeśli przypominasz sobie biologię w szkole średniej; główną cechą obliczeniową i głównym składnikiem komórkowym ludzkiego mózgu jest neutron. Każde neutralne połączenie można przyrównać do małego komputera. Połączenie neuronów w mózgu odpowiada za przetwarzanie różnych rodzajów danych wejściowych: czuciowych, wzrokowych, słuchowych itp.

   W programach komputerowych do głębokiego uczenia się, a także do uczenia maszynowego, są one zasilane danymi wejściowymi. Jednak informacje mają zwykle postać ogromnych zbiorów danych, ponieważ systemy uczenia głębokiego wymagają ogromnego zestawu danych, aby je zrozumieć i przedstawić dokładne wyniki. Następnie sztuczne sieci neuronowe przedstawiają serię binarnych pytań typu tak/nie dotyczących danych. Wiąże się to z bardzo zaawansowanymi obliczeniami matematycznymi i klasyfikacją danych w zależności od otrzymanych odpowiedzi.

Trendy

Głębokie uczenie i uczenie maszynowe oferują w przyszłości niemal nieograniczone możliwości! W szczególności zagwarantowane jest zwiększone wykorzystanie robotów, nie tylko w sektorze produkcyjnym, ale także na wiele innych sposobów, które poprawią nasze codzienne życie, zarówno na dużą, jak i na małą skalę. Sektor opieki zdrowotnej prawdopodobnie również doświadczy transformacji, ponieważ systemy głębokiego uczenia się pomogą personelowi medycznemu w sytuacjach takich jak szybkie przewidywanie lub wykrywanie raka, ratując w ten sposób wiele istnień ludzkich.

Jeśli chodzi o finanse, głębokie uczenie i uczenie maszynowe z pewnością wspomagają procesy biznesowe w oszczędzaniu pieniędzy, dokonywaniu mądrych inwestycji i efektywnej dystrybucji zasobów. Co więcej, te 3 obszary to dopiero początek przyszłych trendów w zakresie głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego. Jak na razie kilka obszarów, które zostaną ulepszone, to wciąż tylko iskierka w wyobraźni programistów.

Końcowe przemyślenia

Podsumowując, mamy nadzieję, że ten artykuł dostarczył Ci wszystkich niezbędnych informacji na temat uczenia głębokiego w porównaniu z uczeniem maszynowym . Ponadto masz teraz wgląd w przyszłe trendy uczenia głębokiego i uczenia maszynowego. Niewątpliwie jest to naprawdę bardzo interesujący (i oczywiście lukratywny!) czas, aby zaangażować się w inżynierię uczenia maszynowego. W rzeczywistości PayScale informuje, że obecna pensja inżyniera uczenia maszynowego waha się od 100 000 do 166 000 USD.

Widzisz teraz, że teraz jest najlepszy czas, aby rozpocząć naukę, pracować w tej dziedzinie lub doskonalić swoje umiejętności. Aby stać się częścią tej niezwykłej i innowacyjnej technologii, wystarczy dokładnie przeczytać i uczestniczyć w procesie.

Inne przydatne zasoby:

Różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym

Nauka o danych a uczenie maszynowe: jaka jest różnica?