Разница между глубоким обучением и машинным обучением

Многие люди не знают, что машинное обучение, которое на самом деле является формой ИИ — искусственного интеллекта, было разработано в 1950-х годах. В 1959 году Артур Сэмюэл разработал первоначальную программу компьютерного обучения, в которой компьютер IBM становился лучше в игре в шашки, чем больше играли. Перепрыгнув на десятилетия вперед, в наше время, ИИ теперь является передовой инновацией, которая может создавать интересные и высокодоходные рабочие места.

Спрос на специалистов по машинному обучению растет, потому что ни инженеры-программисты, ни специалисты по данным не обладают точными навыками, необходимыми в области машинного обучения. Отрасли нуждаются в инженерах, которые хорошо разбираются в обеих областях и могут делать то, на что не способны ни инженеры-программисты, ни специалисты по данным. Этот профессионал — просто инженер по машинному обучению.

• Определение глубокого обучения
• Определение машинного обучения
• Машинное обучение против глубокого обучения
• Тенденции

Что такое глубокое обучение?

Некоторые школы считают глубокое обучение передовым рубежом машинного обучения, комплексом комплексов. Вполне возможно, что вы уже видели результаты интенсивной системы глубокого обучения, даже не подозревая об этом! Скорее всего, вы смотрели Netflix и видели его рекомендации фильмов для просмотра.

Фактически, несколько сервисов потоковой передачи музыки выбирают песни, оценивая песни, которые вы слушали ранее, или те, для которых вы нажали кнопку «Нравится» или поставили пятизвездочный рейтинг. Все эти возможности возможны благодаря глубокому обучению. Глубокое обучение также реализовано для алгоритмов распознавания изображений и голоса Google.

Точно так же машинное обучение рассматривается как подразделение искусственного интеллекта (ИИ), глубокое обучение обычно рассматривается как форма машинного обучения — может быть его подмножеством.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение программирует компьютерные системы на обучение на основе вводимых данных без необходимости постоянного перепрограммирования. Это означает, что они продолжают повышать свою производительность при выполнении заданной задачи, например, в игре, без какого-либо вмешательства со стороны человека. Сегодня машинное обучение используется в самых разных сферах, включая здравоохранение, финансы, науку, искусство и многие другие.

Кроме того, есть несколько способов заставить машины учиться. От простых методов, таких как базовое дерево решений, до гораздо более сложных методов, включающих многочисленные слои искусственных нейронных сетей (ИНС). Приветствую Интернет, большое количество данных было разработано и сохранено, и такие данные могут быть легко предоставлены компьютерным системам, чтобы они могли «обучаться» должным образом.

Два распространенных метода, используемых сегодня, — это машинное обучение с Python и машинное обучение с R. Хотя наша цель не состоит в том, чтобы обсуждать здесь конкретные языки программирования, очень полезно понимать Python или R, особенно если вы хотите более глубоко погрузиться в машинное обучение. с Python и машинное обучение с R.

Глубокое обучение против машинного обучения

Хотя термины «глубокое обучение» и «машинное обучение» обычно используются как синонимы, тем не менее необходимо, чтобы вы понимали, чем они отличаются, особенно если вы рассматриваете возможность карьеры в области искусственного интеллекта. Несмотря на то, что некоторые компьютерные системы ИИ не способны к самообучению, их все равно можно считать «умными». Ниже мы углубимся в обсуждение плюсов и минусов глубокого обучения и машинного обучения .

1. Вмешательство человека

   В типичной системе машинного обучения человеку необходимо идентифицировать и вручную кодировать указанные функции в зависимости от формата данных (например, ориентации, формы, значения и т. д.). В то время как система глубокого обучения нацелена на освоение этих функций без дополнительного вмешательства человека. На примере программы распознавания лиц; программа начинает с того, что учится обнаруживать и идентифицировать линии и края лиц, затем другие характерные черты лиц и, наконец, общие представления лиц.

   Этот процесс включает в себя огромное количество данных, и по мере того, как программа со временем обучается, шансы на получение точных результатов (то есть на правильное распознавание лиц) увеличиваются. Это обучение происходит за счет использования нейронных сетей, мало чем отличающихся от того, как функционирует человеческий мозг, без необходимости человеку перекодировать программу.

2. Аппаратное обеспечение

   В результате большого количества обрабатываемых данных, а также сложности математических расчетов, используемых в прикладных алгоритмах, системы глубокого обучения требуют более мощного оборудования по сравнению с обычными системами машинного обучения. Графические процессоры (GPU) — это особый тип оборудования, который используется для глубокого обучения. С другой стороны, программам машинного обучения не требуется так много вычислительной мощности для работы на слабых машинах.

3. Время

   Неудивительно, что из-за больших наборов данных, необходимых для системы глубокого обучения, и учитывая, что задействовано множество параметров и сложных математических формул, система глубокого обучения требует много времени для обучения. С другой стороны, машинное обучение может занять от пары секунд до пары часов. Однако глубокое обучение занимает от пары часов до пары недель.

4. Подход

   Алгоритмы машинного обучения обычно анализируют данные в битах, затем эти биты собираются для разработки решения или результата. Системы глубокого обучения рассматривают весь сценарий или проблему одним махом. Возьмем, к примеру, если вы хотите, чтобы программа распознавала определенные объекты на изображении (природу их существования и их положение или местонахождение — например, номерные знаки на транспортных средствах на автостоянке), машинное обучение достигло бы этого за два шага: сначала обнаружение объекта, а затем распознавание объекта.

   

   С другой стороны, программа глубокого обучения потребовала бы, чтобы вы ввели изображение, и с помощью программа представила бы как распознанные объекты, так и их положение на изображении в одном результате.

5. Приложения

   Основываясь на всех вышеупомянутых различиях, вы, скорее всего, догадались, что системы глубокого и машинного обучения используются для разных приложений. Где они используются? Простые приложения машинного обучения включают в себя детекторы спама в электронной почте, программы прогнозирования (которые можно использовать для прогнозирования затрат на фондовом рынке или когда и где обрушится новый ураган), а также программы, которые создают основанные на фактических данных варианты лечения для пациентов больниц.

   С другой стороны, применение глубокого обучения включает в себя распознавание лиц, сервисы потоковой передачи музыки и Netflix. Кроме того, беспилотные автомобили — еще одно широко разрекламированное применение глубокого обучения. Программы используют несколько уровней нейронных сетей для выполнения таких задач, как знание того, когда нужно замедлиться или ускориться, распознавание сигналов светофора и определение объектов, которых следует избегать.

6. Надзор

   Обучение машины — будь то глубокое обучение или машинное обучение — тому, как учиться, требует огромных массивов данных. В связи с этим различают 2 формы обучения: контролируемую и неконтролируемую.

   Из двух типов более широко используется контролируемое обучение. Здесь человек передает машине выборочные данные, помеченные точными ответами. Затем машина должна научиться определять закономерности и реализовывать процедуры для ввода свежих данных.

   С другой стороны, неконтролируемое обучение обычно не используется. Тем не менее, это дает машине возможность найти новые ответы на новые вопросы, о которых в настоящее время даже мы, люди, не знаем. Неконтролируемое обучение влечет за собой нулевой дополнительный вклад со стороны людей. Следовательно, глубокое обучение подпадает под эту категорию.

   Следовательно, мы также можем изучить предмет глубокого обучения и машинного обучения в зависимости от типа данных, с которыми они обучаются (или на которых они учатся).

7. Слои алгоритмов

   Общее машинное обучение работает иначе, чем конкретное глубокое обучение. Каждая система машинного обучения использует алгоритм для анализа данных, изучения данных и определения результата. Обычно они используют линейные рассуждения, последовательно реализуя каждый процесс над данными.

   Между тем, глубокое обучение использует искусственную нейронную сеть (ИНС) для достижения результатов. ANN — это компьютерная система, которая стремится имитировать человеческий мозг. Вместо линейной последовательной процедуры данные фильтруются через несколько уровней фаз для определения закономерностей самостоятельно и без помощи человека. В результате происходит более глубокий анализ конкретных данных — и результаты, которые люди не могут предвидеть.

   По сути, вопрос машинного обучения и глубокого обучения основан на том, как каждый из них анализирует входные данные. Глубокое обучение использует несколько уровней алгоритмов для поиска закономерностей и имитации человеческого познания. Однако машинное обучение является более линейным и сравнивает входные данные с выборочными данными.

8. Концепции

   Машинное обучение использует более простые концепции, такие как прогностические модели. С другой стороны, глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, запрограммированные так, чтобы имитировать то, как люди рассуждают и учатся. Если вы вспомните школьную биологию; основной вычислительной функцией и основным клеточным компонентом человеческого мозга является нейтрон. Каждое нейтральное соединение можно уподобить маленькому компьютеру. Связь нейронов в головном мозге обеспечивает обработку различных типов входных данных: сенсорных, зрительных, слуховых и т. д.

   В компьютерных программах глубокого обучения, а также в машинном обучении они получают входные данные. Однако информация обычно представлена ​​в виде массивных наборов данных, поскольку системам глубокого обучения требуется огромный набор данных для ее понимания и представления точных результатов. После этого искусственные нейронные сети представляют серию бинарных вопросов «да/нет», относящихся к данным. Это включает в себя очень сложные математические расчеты и классификацию данных в зависимости от полученных нами ответов.

Тенденции

Глубокое обучение и машинное обучение открывают практически безграничные возможности в будущем! В частности, гарантировано более широкое использование роботов не только в производственном секторе, но и во многих других сферах, которые улучшат нашу повседневную жизнь как в большом, так и в малом. Сектор здравоохранения, вероятно, также испытает трансформацию, поскольку системы глубокого обучения будут помогать медицинскому персоналу в таких ситуациях, как быстрое прогнозирование или обнаружение рака, тем самым спасая множество жизней.

С точки зрения финансов, глубокое обучение и машинное обучение обязательно помогут бизнес-процессам экономить деньги, делать разумные инвестиции и эффективно распределять ресурсы. Более того, эти 3 области являются лишь отправной точкой будущих тенденций глубокого обучения и машинного обучения. На данный момент некоторые области, которые будут улучшены, все еще являются лишь искрой в воображении разработчиков.

Последние мысли

В целом, мы надеемся, что эта статья дала вам всю необходимую информацию о глубоком обучении и машинном обучении . Кроме того, теперь у вас есть представление о будущих тенденциях глубокого обучения и машинного обучения. Несомненно, это действительно очень интересное (и, конечно же, прибыльное!) время заниматься машинным обучением. На самом деле PayScale сообщает, что текущая зарплата инженера по машинному обучению колеблется от 100 000 до 166 000 долларов.

Теперь вы видите, что сейчас лучшее время, чтобы начать учиться, чтобы работать в этой области или оттачивать свои навыки. Чтобы стать частью этой замечательной и инновационной технологии, все, что вам нужно сделать, это много читать и участвовать в процессе.

Другие полезные ресурсы:

Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением

Наука о данных и машинное обучение: в чем разница?