Gilus mokymasis vs. Mašininis mokymasis: koks skirtumas?

Pastaraisiais metais dirbtinio intelekto (DI) sritis sparčiai augo, kurią lėmė keli veiksniai įskaitant ASIC procesorių sukūrimą, padidėjusį didelių įmonių susidomėjimą ir investicijas bei prieinamumą dideli duomenys. O kai „OpenAI“ ir „TensorFlow“ yra prieinami visuomenei, daugelis mažesnių įmonių ir asmenų turi nusprendė prisijungti ir mokyti savo dirbtinį intelektą per įvairius mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi būdus algoritmai.

Jei jums įdomu, kas yra mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis, jų skirtumai ir jų naudojimo iššūkiai bei apribojimai, tuomet esate tinkamoje vietoje!

Kas yra mašininis mokymasis?

Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto sritis, kuri moko kompiuterius protingai prognozuoti ir priimti sprendimus be aiškaus programavimo. Priklausomai nuo mokymo algoritmo, mašininis mokymasis gali parengti modelį taikant paprastas „jei tada“ taisykles, sudėtingas matematines lygtis ir (arba) neuroninių tinklų architektūras.

Daugelis mašininio mokymosi algoritmų naudoja struktūrizuotus duomenis modeliams mokyti. Struktūrizuoti duomenys yra duomenys, suskirstyti į tam tikrą formatą arba struktūrą, pvz., skaičiuokles ir lenteles. Modelio apmokymas naudojant struktūrinius duomenis leidžia greičiau treniruotis ir mažiau išteklių, o kūrėjams suteikia aiškų supratimą, kaip modelis sprendžia problemas.

Mašininio mokymosi modeliai dažnai naudojami įvairiose pramonės šakose, tokiose kaip sveikatos priežiūra, elektroninė prekyba, finansai ir gamyba.

Kas yra gilus mokymasis?

Gilus mokymasis yra mašininio mokymosi polaukis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas mokymo modeliams, imituojant, kaip žmonės mokosi. Kadangi kokybiškesnės informacijos pateikti lentelėse neįmanoma, buvo sukurtas gilus mokymasis, kad būtų galima susidoroti su visais nestruktūrizuotais duomenimis, kuriuos reikia analizuoti. Nestruktūruotų duomenų pavyzdžiai būtų vaizdai, socialinės žiniasklaidos įrašai, vaizdo įrašai ir garso įrašai.

Kadangi kompiuteriams sunku tiksliai nustatyti modelius ir ryšius iš nestruktūrizuotų duomenys, modeliai, parengti naudojant giluminio mokymosi algoritmus, užtrunka ilgiau, jiems reikia didžiulio duomenų kiekio, ir specializuoti AI mokymo procesoriai.

Naudojant dirbtinius neuroninius tinklus taip pat sunku suprasti gilųjį mokymąsi, nes įvestis eina per kompleksą, netiesinis ir didelių matmenų algoritmas, kai tampa sunku nustatyti, kaip neuroninis tinklas pasiekė savo išvestį arba atsakyti. Giluminio mokymosi modeliai tapo taip sunkiai suprantami, kad daugelis pradėjo juos vadinti juodos dėžės.

Giluminio mokymosi modeliai naudojami sudėtingoms užduotims, kurias paprastai atlikti reikia žmogui, pvz., natūralios kalbos apdorojimui, autonominiam vairavimui ir vaizdo atpažinimui.

Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi

Mašininis mokymasis ir gilus mokymasis yra dvi svarbios dirbtinio intelekto sritys. Nors abi metodikos buvo naudojamos mokant daug naudingų modelių, jos turi skirtumų. Štai keletas:

Algoritmų sudėtingumas

Vienas iš pagrindinių mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi skirtumų yra jų algoritmų sudėtingumas. Mašininio mokymosi algoritmai paprastai naudojami paprastesni ir linijiškesni algoritmai. Priešingai, giluminio mokymosi algoritmai naudoja dirbtinius neuroninius tinklus, kurie leidžia pasiekti didesnį sudėtingumo lygį.

Reikalingas duomenų kiekis

Gilus mokymasis naudoja dirbtinius neuroninius tinklus, kad sukurtų koreliacijas ir ryšius su pateiktais duomenimis. Kadangi kiekviena duomenų dalis turės skirtingas charakteristikas, giluminio mokymosi algoritmams dažnai reikia daug duomenų, kad būtų galima tiksliai nustatyti duomenų rinkinio modelius.

Kita vertus, norint priimti gana tikslius sprendimus mašininiam mokymuisi reikės žymiai mažesnių duomenų kiekių. Kadangi mašininio mokymosi algoritmai dažnai yra paprastesni ir reikalauja mažiau parametrų, modeliai, parengti naudojant mašininio mokymosi algoritmus, gali apsieiti su mažesniu duomenų rinkiniu.

Aiškinamumas

Norint sukurti veiksmingus modelius, mašininiam mokymuisi reikia struktūrinių duomenų ir glaudaus kūrėjo įsikišimo. Dėl to mašininį mokymąsi lengviau interpretuoti, nes kūrėjai dažnai dalyvauja AI mokymo procese. Skaidrumo lygis, mažesnis duomenų rinkinys ir mažiau parametrų leidžia lengviau suprasti, kaip modelis veikia ir priima sprendimus.

Gilus mokymasis naudoja dirbtinius neuroninius tinklus, kad mokytųsi iš nestruktūruotų duomenų, tokių kaip vaizdai, vaizdo įrašai ir garsas. Sudėtingų neuroninių tinklų naudojimas neleidžia kūrėjams suprasti, kaip modelis galėjo priimti sprendimą. Štai kodėl gilaus mokymosi algoritmai dažnai laikomi „juodosios dėžės“ modeliais.

Reikalingi ištekliai

Kaip aptarta anksčiau, mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi algoritmams reikia skirtingo duomenų kiekio ir sudėtingumo. Kadangi mašininio mokymosi algoritmai yra paprastesni ir reikalauja žymiai mažesnio duomenų rinkinio, mašininio mokymosi modelis gali būti mokomas asmeniniame kompiuteryje.

Priešingai, gilaus mokymosi algoritmams modeliui parengti reikėtų žymiai didesnio duomenų rinkinio ir sudėtingesnio algoritmo. Nors gilaus mokymosi modelių mokymas gali būti atliekamas naudojant vartotojui skirtą aparatinę įrangą, norint sutaupyti daug laiko, dažnai naudojami specializuoti procesoriai, tokie kaip TPU.

Problemų tipai

Mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi algoritmai geriau tinka įvairių rūšių problemoms spręsti. Mašininis mokymasis geriausiai tinka paprastesnėms ir linijiškesnėms problemoms, tokioms kaip:

• klasifikacija: klasifikuokite ką nors pagal ypatybes ir atributus.
• Regresija: Numatykite kitą rezultatą pagal ankstesnius įvesties funkcijų šablonus.
• Matmenų mažinimas: Sumažinkite funkcijų skaičių išlaikant pagrindinę ar esminę kažko idėją.
• Klasterizavimas: Grupuokite panašius dalykus pagal savybes, nežinant apie jau esamas klases ar kategorijas.

Giluminio mokymosi algoritmai geriau naudojami sudėtingoms problemoms, kurias patikėtumėte atlikti žmogui. Tokios problemos apimtų:

• Vaizdo ir kalbos atpažinimas: atpažinkite ir klasifikuokite objektus, veidus, gyvūnus ir kt. vaizduose ir vaizdo įrašuose.
• Autonominės sistemos: autonomiškai valdykite / vairuokite automobilius, robotus ir dronus su ribotu žmogaus įsikišimu arba be jo.
• AI žaidimų robotai: leiskite dirbtiniam intelektui žaisti, mokytis ir tobulinti strategijas laimėdami konkurencinius žaidimus, tokius kaip šachmatai, „Go“ ir „Dota 2“.
• Natūralios kalbos apdorojimas: Suprasti žmonių kalbą tekste ir kalboje.

Nors tikriausiai galėtumėte išspręsti paprastas ir tiesines problemas naudodami giluminio mokymosi algoritmus, jie geriausiai tinka mašininio mokymosi algoritmus, nes jiems paleisti reikia mažiau išteklių, turi mažesnius duomenų rinkinius ir reikalauja minimalaus mokymo laikas.

Yra ir kitų mašininio mokymosi polaukių

Dabar jūs suprantate skirtumą tarp mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi. Jei kada nors domitės savo modelio mokymu, atminkite, kad gilus mokymasis yra tik viena įrenginio sritis mokymasis, bet gali būti ir kitų mašininio mokymosi padomenių, kurie geriau atitiktų jūsų bandomą problemą išspręsti. Jei taip, kitų mašininio mokymosi padomenių mokymasis turėtų padidinti jūsų efektyvumą sprendžiant problemą.