Дълбоко обучение срещу машинно обучение - Топ 6 разлики и инфографика

Въведение в дълбокото обучение срещу машинното обучение

Машинното и дълбокото обучение са подмножество на изкуствения интелект. При машинно обучение данните се подават към алгоритъма за машинно обучение, той ще извлече информация и ще се учи от данни и след това ще вземе решение. От друга страна, дълбокото обучение е като подмножество от машинно обучение, процесът е почти същият, но с опит, моделът на задълбочено обучение става прогресивно по-добър без никакви насоки. В тази тема ще научим за Deep Learning vs Machine learning.

Моделът на машинно обучение ще се нуждае от човешка намеса за подобряване на производителността на модела, може да бъде чрез настройка на параметри / хипер-параметри. Например, ако моделът на машинно обучение не е в състояние да предвиди правилния резултат, трябва да го поправим. При задълбочено обучение моделът ще се учи чрез грешки и съответно ще коригира теглата на входните параметри. Най-добрият пример за модел на задълбочено обучение е автоматизираната система за шофиране.

Сравнение между главата на дълбокото обучение срещу машинното обучение (Инфографика)

По-долу са топ 6 разликите между Deep Learning vs Machine learning

Ключови разлики между дълбокото обучение и машинното обучение

И машинното обучение, и дълбокото обучение са подмножество на изкуствения интелект. Ето основните ключови разлики между тези два метода.

При машинното обучение основният акцент е върху подобряването на учебния процес на модели въз основа на техния опит от входни данни. При машинно обучение данните с етикет или без етикет ще преминат през инженеринг и представяне на данни. Колкото по-чисти се подават данните, толкова по-добър ще бъде моделът. В случай на задълбочено обучение, акцентът е насочен повече към това да се научи модел сам да учи, т.е. метод за обучение и грешки, за да се стигне до крайното решение.
Машинно обучение е склонен към разпрашаване и предсказване на регресия или проблем с класификацията, като например прогнозиране дали клиентът x ще изплати заем въз основа на n брой функции. От друга страна, задълбоченото обучение се опитва да създаде реплика на човешкия ум, за да реши конкретен проблем. Например, като гледате снимки, разпознаващи коя е котката и коя е Куче и т.н.
В машинното обучение се справяме с два вида проблеми с контролирано обучение и с неуправляемо обучение. В контролираните входни и изходни данни се обозначава, от друга страна при непроучено обучение не е така. В случай на задълбочено обучение е стъпка по-нататък, когато моделът подхожда към усилване на обучението. За всяка направена грешка има наказание и награда за правилното решение.
При машинното обучение избрахме подходящ алгоритъм (понякога множество и след това избрахме най-добрия за нашия модел), дефинираме параметри и предоставим данни, алгоритъмът за машинно обучение ще се научи на данни от влак и при проверка / оценка с данни от теста, моделът ще бъде разположени за конкретна задача. От друга страна при задълбоченото обучение определяме слой от перцептрон. Перцептронът може да се разглежда като неврон в човешкия ум. Неврон поема вход чрез множество дендрити, обработва го (предприемайте малко действие / решение) и с аксонови терминали изпраща изход към следващия неврон в слоя. По същия начин, персептрон има входни възли (идващи от характеристиките на входните данни или предишния слой на персептрон), функция за задействане за вземане на малко решение и възли на възли за изпращане на изход към следващия перцептрон в слоя.
Процесът за създаване на модел от машинно обучение се състои от предоставяне на функции на входните данни, алгоритъм за подбор в зависимост от проблема, определяне на необходимите параметри и хипер-параметри, обучение на обучителния набор и провеждане на оптимизация. Оценете модела върху тестовите данни. В случай на задълбочено обучение процесът е един и същ, докато не се предоставят входни данни с функции. След това дефинираме входния и изходния слой на модела с броя на персептрон в него. Избираме Броят на необходимите скрити слоеве според сложността на проблема. Дефинираме Perceptron за всеки слой и за всеки perceptron входните, активиращите функции и изходните възли. След като бъде дефинирана и след това данните се подават, моделът ще се обучава сам чрез проба и грешка.
При машинно обучение количеството данни, необходимо за създаване на модел, е сравнително по-малко. В случай на задълбочено обучение методът е опит и грешка, за да научите възможно най-добрия резултат. Така че повече данни са достъпни за обучение, толкова по-силен ще бъде моделът. В машинното обучение, ако увеличим и количеството данни, но след определено ограничение, процесът на обучение ще бъде в застой. В случай на задълбочено обучение моделът продължава да учи, Това е сложността на проблема, за сложен проблем е необходимо повече количество данни.
Например, модел за машинно обучение се използва за предоставяне на препоръки за поточно предаване на музика. Сега, за да вземе моделът да вземе решение за препоръчване на песни / албуми / изпълнители, той ще провери подобна функция (музикален вкус) и ще препоръча подобен плейлист. За дълбокото обучение най-добрият пример е автоматизирано генериране на текст, докато се търси нещо в google или пише писмо, Моделът за дълбоко обучение автоматично предлага възможни резултати въз основа на предишен опит.

Таблица за сравнение на дълбоко обучение срещу машинно обучение

Нека обсъдим топ сравнението между Deep Learning vs Machine learning

Основа за сравнение	Дълбоко учене	Машинно обучение
Зависимост от данни	Необходимо е сравнително голямото количество данни плюс увеличаването на производителността на входните данни	Достатъчното количество данни може да изгради добър модел. Но повече от това, което е необходимо, няма да подобри производителността като такава.
Зависимост от хардуера	Машините от висок клас са задължителни.	Може да работи на малки крайни машини.
Използваният подход	При задълбочено обучение проблемът се решава в един ход, като се използват няколко слоя неврони.	Голям проблем се разделя на няколко малки задачи и в края се комбинират за изграждане на ML модела.
Времето, необходимо за изпълнение	Необходимо е повече време за изпълнение. Тъй като редица неврони използват различни-2 параметри за изграждане на модел.	Сравнително по-малко време за изпълнение е необходимо в случая на ML.
Featurization	Дълбокото обучение се учи от самите данни и не се нуждае от външна намеса.	Външната намеса е необходима, за да се осигури правилния вход.
Интерпретация	Трудно е да се интерпретира процеса на решаване на проблема. Защото няколко неврона колективно решават проблема.	Лесен за интерпретиране на процеса в модела на машинно обучение. Зад нея има логически разсъждения.

заключение

Обсъдихме как се различават модела на машинно обучение и модели на дълбоко обучение. Използваме Машинното обучение, когато интерпретацията на данни е проста (Не е сложна), за да осигурим автоматизация при повтарящи се операции. Използваме модел на задълбочено обучение, когато имаме много голям обем данни или проблемът е твърде сложен, за да се реши с машинно обучение. Дълбокото обучение се нуждае от повече ресурси от това на машинното обучение, то е скъпо, но по-точно.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за Deep Learning vs Machine learning. Тук обсъждаме разликите между Deep Learning vs Machine learning с инфографика и таблица за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -