Diferența dintre Deep Learning și Machine Learning

Mulți oameni nu știu că învățarea automată, care este de fapt o formă de inteligență artificială – inteligență artificială, a fost dezvoltată în anii 1950. În 1959, Arthur Samuel a dezvoltat programul inițial de învățare pe computer, în care un computer IBM a devenit mai bun la jocul de dame cu cât era mai jucat. Trecând cu decenii înainte la această perioadă modernă, AI este acum o inovație de ultimă oră care are potențialul de a crea locuri de muncă interesante și extrem de profitabile.

Există o creștere a cererii de experți în învățarea automată, deoarece nici inginerii software, nici oamenii de știință de date nu au abilitățile precise necesare în domeniul învățării automate. Industriile au nevoie de ingineri care sunt competenți în ambele domenii și încă pot face lucruri de care nici inginerii de software, nici oamenii de știință de date nu sunt capabili. Acest profesionist este pur și simplu un inginer de învățare automată.

• Definiția învățării profunde
• Definiția Machine Learning
• Învățare automată vs învățare profundă
• Tendințe

Ce este Deep Learning?

Unele școli de gândire consideră că învățarea profundă este o frontieră avansată a învățării automate, complexul complexului. Este foarte posibil să fi fost deja martor la rezultatele unui sistem intensiv de învățare profundă fără să știi! Cel mai probabil ați urmărit Netflix și i-ați văzut recomandările pentru filme de care să vă bucurați.

De fapt, mai multe servicii de streaming de muzică selectează melodii evaluând melodiile pe care le-ați ascultat anterior sau cele pentru care ați dat clic pe butonul „like” sau pentru care le-ați acordat un rating de cinci stele. Toate aceste capacități sunt posibile datorită învățării profunde. Învățarea profundă este implementată și pentru algoritmii Google de recunoaștere a imaginii și a vocii.

În același mod, învățarea automată este privită ca o subdiviziune a inteligenței artificiale (AI), învățarea profundă este de obicei văzută ca o formă de învățare automată - poate fi un subset.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată programează sistemele computerizate pentru a învăța din datele introduse fără a necesita o reprogramare continuă. Aceasta înseamnă că ei continuă să-și îmbunătățească performanța la o anumită sarcină – cum ar fi jocul – fără nicio interferență din partea unui om. Astăzi, învățarea automată este utilizată într-o gamă largă de sectoare, inclusiv asistența medicală, finanțe, știință, artă și multe altele.

În plus, există mai multe moduri de a face ca mașinile să învețe. De la metode simple, cum ar fi un arbore de decizie de bază, la unele metode mult mai sofisticate care implică numeroase straturi de rețele neuronale artificiale (ANN). Salutări internetului, a fost dezvoltat și stocat un număr mare de date, iar astfel de date pot fi furnizate cu ușurință sistemelor informatice pentru a le permite să „învețe” în mod corespunzător.

Două tehnici obișnuite folosite astăzi sunt învățarea automată cu Python și învățarea automată cu R. Deși scopul nostru nu este să discutăm aici despre limbaje de programare specifice, este destul de benefic să înțelegeți Python sau R, mai ales dacă doriți să aprofundați în învățarea automată. cu Python și învățarea automată cu R.

Deep Learning vs. Machine Learning

Deși termenii „învățare profundă” și „învățare automată” sunt folosiți în mod obișnuit în mod interschimbabil, este totuși necesar să înțelegeți cum diferă, mai ales dacă vă gândiți la o carieră în inteligența artificială. Chiar dacă unele sisteme informatice AI nu sunt capabile să învețe singure, ele ar putea fi totuși considerate „inteligente”. Mai jos, ne vom scufunda în discuția despre dezavantajele învățării profunde și ale învățării automate .

1. Interventia omului

   Într-un sistem tipic de învățare automată, este necesar ca un om să identifice și să codifice manual caracteristicile specificate în funcție de formatul datelor (cum ar fi orientarea, forma, valoarea etc.). În timp ce un sistem de învățare profundă își propune să stăpânească aceste caracteristici fără adăugarea de alte intervenții umane. Utilizarea unui program de recunoaștere facială ca exemplu de caz; programul începe prin a învăța să detecteze și să identifice liniile și marginile fețelor, apoi alte trăsături proeminente ale fețelor și, în cele din urmă, reprezentările generale ale fețelor.

   Acest proces implică o cantitate enormă de date și, pe măsură ce programul se învață singur în timp, șansele de rezultate exacte (adică recunoașterea corectă a fețelor) crește. Acest antrenament are loc prin utilizarea rețelelor neuronale, nu atât de diferită de modul în care funcționează creierul uman, fără ca un om să fie nevoit să recodice programul.

2. Hardware

   Ca urmare a cantității de date care sunt procesate, precum și a sofisticarii calculelor matematice care sunt implicate în algoritmii aplicați, sistemele de învățare profundă necesită hardware foarte puternic în comparație cu sistemele obișnuite de învățare automată. Unitățile de procesare grafică (GPU) sunt un anumit tip de hardware care este folosit pentru învățarea profundă. Pe de altă parte, programele de învățare automată nu au nevoie de atât de multă putere de calcul pentru a funcționa pe mașini de vârf.

3. Timp

   Nu este surprinzător faptul că, ca urmare a seturilor mari de date necesare într-un sistem de învățare profundă și având în vedere că sunt implicați o mulțime de parametri și formule matematice avansate, un sistem de învățare profundă consumă mult timp pentru antrenament. Pe de altă parte, învățarea automată poate dura la fel de mai puțin, cât doar câteva secunde și poate dura câteva ore. Învățarea profundă durează însă de la câteva ore la câteva săptămâni.

4. Abordare

   Algoritmii de învățare automată analizează de obicei datele în biți, acești biți sunt apoi asamblați pentru a dezvolta o soluție sau un rezultat. Sistemele de învățare profundă iau în considerare întregul scenariu sau o problemă dintr-o singură lovitură. De exemplu, dacă intenționați ca un program să recunoască anumite obiecte dintr-o imagine (natura ființei lor și poziția sau locația lor - cum ar fi plăcuțele de înmatriculare ale vehiculelor dintr-o parcare), învățarea automată ar realiza acest lucru prin doi pași: mai întâi, detectarea obiectului și apoi recunoașterea obiectului.

   

   Pe de altă parte, programul de învățare profundă ar necesita să introduceți imaginea și, cu asistență, programul ar trimite atât obiectele recunoscute, cât și poziția lor în imagine într-un singur rezultat.

5. Aplicații

   Pe baza tuturor diferențelor menționate mai sus, cel mai probabil ați fi ghicit că sistemele de învățare profundă și de învățare automată sunt folosite pentru diferite aplicații. Unde sunt folosite? Aplicațiile simple de învățare automată includ detectoare de spam prin e-mail, programe de predicție (care pot fi utilizate pentru prezicerea costurilor la bursă sau când și unde va lovi un alt uragan), precum și programe care creează opțiuni de tratament bazate pe dovezi pentru pacienții din spital.

   Aplicarea învățării profunde, pe de altă parte, include recunoașterea facială, servicii de streaming de muzică și Netflix. În plus, mașinile cu conducere autonomă sunt o altă aplicație extrem de mediatizată a învățării profunde. Programele folosesc mai multe straturi de rețele neuronale pentru a executa sarcini precum știi când să încetinești sau să accelerezi, recunoașterea semafoarelor și determinarea obiectelor de evitat.

6. Supraveghere

   Predarea unei mașini – fie în învățarea profundă, fie în învățarea automată – cum să învețe implică mase uriașe de date. În acest sens, există 2 forme de instruire: supravegheată și nesupravegheată.

   Dintre cele două tipuri, instruirea supravegheată este utilizată mai pe scară largă. Aici, un om alimentează mașina cu date eșantion care sunt etichetate cu răspunsuri precise. Apoi, mașina trebuie să învețe cum să identifice modelele și să implementeze procedurile pentru introducerea datelor noi.

   Învățarea nesupravegheată, pe de altă parte, nu este folosită în mod obișnuit. Cu toate acestea, oferă posibilitatea unei mașini de a găsi răspunsuri noi la întrebări noi – pe care nici măcar noi, oamenii, nu le cunoaștem în prezent. Antrenamentul nesupravegheat presupune zero contribuții suplimentare din partea oamenilor. Prin urmare, învățarea profundă se încadrează în această categorie.

   Prin urmare, putem examina, de asemenea, subiectul de deep learning vs. machine learning în relație cu tipul de date cu care sunt instruiți (sau din care învață).

7. Straturi de algoritmi

   Învățarea automată generală funcționează într-un mod diferit de modul specific de învățare profundă. Fiecare sistem de învățare automată folosește un algoritm pentru analizarea datelor, învățarea din date și pentru a decide un rezultat. De obicei, ei folosesc raționamentul liniar prin implementarea fiecărui proces la date secvenţial.

   Între timp, învățarea profundă folosește o rețea neuronală artificială (ANN) pentru a obține rezultate. ANN este un sistem informatic care se străduiește să imite creierul uman. În loc de o procedură liniară, secvenţială, datele sunt filtrate prin mai multe straturi de faze pentru a determina modelele de la sine şi fără asistenţă umană. În consecință, există o analiză mai profundă a anumitor date - și rezultate care ar putea să nu fie prevăzute de oameni.

   În esență, problema învățării automate versus învățarea profundă se bazează pe modul în care fiecare analizează intrarea. Învățarea profundă utilizează mai multe straturi de algoritmi pentru a găsi modele și pentru a imita cunoașterea umană. Învățarea automată este totuși mai liniară și compară datele introduse cu eșantionul de date.

8. Concepte

   Învățarea automată folosește concepte mai simple, cum ar fi modelele predictive. Învățarea profundă, pe de altă parte, utilizează rețele neuronale artificiale programate pentru a imita modul în care oamenii raționează și învață. Dacă vă amintiți în liceu de biologie; caracteristica majoră de calcul și principala componentă celulară a creierului uman este neutronul. Fiecare conexiune neutră poate fi asemănată cu un computer mic. Conexiunea neuronilor din creier are în vedere procesarea diferitelor tipuri de input: senzoriale, vizuale, auditive etc.

   În programele de calculator de deep learning, precum și în învățarea automată, acestea sunt alimentate cu intrare. Cu toate acestea, informațiile sunt de obicei sub formă de seturi masive de date, deoarece sistemele de învățare profundă necesită un set imens de date pentru a le înțelege și a prezenta rezultate precise. Ulterior, rețelele neuronale artificiale prezintă o serie de întrebări binare da/nu legate de date. Aceasta implică calcule matematice foarte avansate și clasificarea datelor în funcție de răspunsurile pe care le-am primit.

Tendințe

Învățarea profundă și învățarea automată dețin posibilități aproape nelimitate în viitor! În special, utilizarea sporită a roboților este garantată, nu numai în sectorul de producție, ci și în multe alte moduri care ne vor îmbunătăți viața de zi cu zi, atât în ​​​​moduri mari, cât și mici. Probabil că și sectorul sănătății va experimenta o transformare, deoarece sistemele de învățare profundă vor ajuta personalul medical în situații precum prezicerea sau detectarea rapidă a cancerului, salvând astfel multe vieți.

În ceea ce privește finanțele, învățarea profundă și învățarea automată sunt obligate să ajute procesele de afaceri să economisească bani, să facă investiții înțelepte și să distribuie eficient resursele. Mai mult, aceste 3 domenii sunt doar punctul de plecare al tendințelor viitoare pentru învățarea profundă și învățarea automată. De acum, mai multe zone care vor fi îmbunătățite sunt încă doar o scânteie în imaginația dezvoltatorilor.

Gânduri finale

În total, sperăm că acest articol v-a oferit toate informațiile necesare pe care trebuie să le știți despre învățarea profundă vs învățarea automată . De asemenea, acum aveți o perspectivă asupra tendințelor viitoare ale învățării profunde și învățării automate. Fără îndoială, este într-adevăr un moment foarte interesant (și, desigur, profitabil!) pentru a te angaja în ingineria învățării automate. De fapt, PayScale raportează că salariul actual al unui inginer de învățare automată variază între 100.000 USD și 166.000 USD.

Vedeți acum că acum este cel mai bun moment pentru a începe să studiați pentru a lucra în acest domeniu sau pentru a vă ascuți setul de abilități. Pentru a fi parte a acestei tehnologii remarcabile și inovatoare, tot ce trebuie să faceți este să citiți pe larg și să participați la proces.

Alte resurse utile:

Diferența dintre inteligența artificială și învățarea automată

Data Science vs Machine Learning: Care este diferența?