Διαφορές μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης

Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι ένα σύνολο μεθόδων που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία προγραμμάτων υπολογιστών που μπορούν να μάθουν από παρατηρήσεις και να κάνουν προβλέψεις. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί αλγόριθμους, παλινδρόμηση και σχετικές επιστήμες για την κατανόηση των δεδομένων. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν γενικά να θεωρηθούν ως στατιστικά μοντέλα και δίκτυα.



Τι είναι η βαθιά μάθηση;

Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο μεθόδων μηχανικής μάθησης. Τα δεδομένα αναλύονται σε πολλαπλά επίπεδα ενός δικτύου βαθιάς μάθησης, έτσι ώστε το δίκτυο να μπορεί να εξαγάγει συμπεράσματα και να λάβει αποφάσεις σχετικά με τα δεδομένα. Οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης επιτρέπουν μεγάλη ακρίβεια σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, αλλά αυτές οι λειτουργίες καθιστούν τη βαθιά μάθηση πολύ πιο εντατική σε πόρους από την κλασική μηχανική μάθηση.



Διαφορές μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης

Σχέση με την Τεχνητή Νοημοσύνη



Για αρκετές δεκαετίες, η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται ως μέθοδος επίτευξης τεχνητής νοημοσύνης στις μηχανές. Στον πυρήνα του, το πεδίο της μηχανικής μάθησης επικεντρώνεται στη δημιουργία υπολογιστών που μπορούν να μάθουν και να λαμβάνουν αποφάσεις, γεγονός που καθιστά τη μηχανική μάθηση κατάλληλη για την έρευνα τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, δεν προορίζονται όλα τα μοντέλα μηχανικής μάθησης να αναπτύξουν «αληθινή» τεχνητή νοημοσύνη που ταιριάζει απόλυτα ή υπερβαίνει την ανθρώπινη νοημοσύνη. Αντ 'αυτού, τα μοντέλα σχεδιάζονται συχνά για την έρευνα συγκεκριμένων, περιορισμένων προβλημάτων.

Η βαθιά μάθηση προτάθηκε στα πρώτα στάδια των συζητήσεων μηχανικής μάθησης, αλλά λίγοι ερευνητές ακολούθησαν μεθόδους βαθιάς μάθησης επειδή οι υπολογιστικές απαιτήσεις της βαθιάς μάθησης είναι πολύ μεγαλύτερες από ό, τι στην κλασική μηχανική μάθηση. Ωστόσο, η υπολογιστική ισχύς των υπολογιστών έχει αυξηθεί εκθετικά από το 2000, επιτρέποντας στους ερευνητές να κάνουν τεράστιες βελτιώσεις στη μηχανική μάθηση και την κατασκευή τεχνητής νοημοσύνης. Επειδή τα μοντέλα βαθιάς μάθησης κλιμακώνονται καλά με αυξημένα δεδομένα, η βαθιά μάθηση έχει τη δυνατότητα να ξεπεράσει σημαντικά εμπόδια στη δημιουργία πραγματικής τεχνητής νοημοσύνης.

Βασική κατασκευή στη μηχανή και τη βαθιά μάθηση

Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση είναι και οι δύο αλγοριθμικές. Στην κλασική μηχανική μάθηση, οι ερευνητές χρησιμοποιούν μια σχετικά μικρή ποσότητα δεδομένων και αποφασίζουν ποια είναι τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά μέσα στα δεδομένα που χρειάζεται ο αλγόριθμος για να κάνει προβλέψεις. Αυτή η μέθοδος ονομάζεται χαρακτηριστική μηχανική. Για παράδειγμα, εάν ένα πρόγραμμα μηχανικής μάθησης διδάσκεται να αναγνωρίζει την εικόνα ενός αεροπλάνου, οι προγραμματιστές του θα κάνουν αλγόριθμους που επιτρέπουν στο πρόγραμμα να αναγνωρίζει τα τυπικά σχήματα, χρώματα και μεγέθη των εμπορικών αεροπλάνων. Με αυτές τις πληροφορίες, το πρόγραμμα μηχανικής εκμάθησης θα έκανε προβλέψεις σχετικά με το εάν οι εικόνες παρουσιάζονται με συμπεριλαμβανόμενα αεροπλάνα.



Η βαθιά μάθηση διαφοροποιείται γενικά από την κλασική μηχανική εκμάθηση από τα πολλά επίπεδα λήψης αποφάσεων. Τα δίκτυα βαθιάς μάθησης συχνά θεωρούνται «μαύρα κουτιά» επειδή τα δεδομένα αναλύονται μέσω πολλών επιπέδων δικτύου που το καθένα κάνει παρατηρήσεις. Αυτό μπορεί να κάνει τα αποτελέσματα πιο δύσκολα κατανοητά από τα αποτελέσματα στην κλασική μηχανική μάθηση. Ο ακριβής αριθμός επιπέδων ή βημάτων στη λήψη αποφάσεων εξαρτάται από τον τύπο και την πολυπλοκότητα του επιλεγμένου μοντέλου.

Δεδομένα και επεκτασιμότητα στη μηχανή και τη βαθιά μάθηση

Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιεί παραδοσιακά μικρά σύνολα δεδομένων από τα οποία μπορούν να μάθουν και να κάνουν προβλέψεις. Με μικρές ποσότητες δεδομένων, οι ερευνητές μπορούν να προσδιορίσουν ακριβή χαρακτηριστικά που θα βοηθήσουν το πρόγραμμα μηχανικής μάθησης να κατανοήσει και να μάθει από τα δεδομένα. Ωστόσο, εάν το πρόγραμμα εντοπίσει πληροφορίες που δεν μπορούν να ταξινομηθούν βάσει των προϋπάρχοντων αλγορίθμων, οι ερευνητές συνήθως θα πρέπει να αναλύσουν χειροκίνητα τα προβληματικά δεδομένα και να δημιουργήσουν μια νέα δυνατότητα. Εξαιτίας αυτού, η κλασική μηχανική εκμάθηση συνήθως δεν κλιμακώνεται καλά με τεράστια ποσά δεδομένων, αλλά μπορεί να ελαχιστοποιήσει τα λάθη σε μικρότερα σύνολα δεδομένων.

Η βαθιά μάθηση ταιριάζει ιδιαίτερα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και τα μοντέλα συχνά απαιτούν χρήσιμα μεγάλα σύνολα δεδομένων. Λόγω της πολυπλοκότητας ενός δικτύου βαθιάς μάθησης, το δίκτυο χρειάζεται σημαντικό αριθμό δεδομένων εκπαίδευσης και επιπλέον δεδομένων για να δοκιμάσει το δίκτυο μετά την προπόνηση. Επί του παρόντος, οι ερευνητές βελτιώνουν τα δίκτυα βαθιάς μάθησης που μπορούν να είναι πιο αποτελεσματικά και χρησιμοποιούν μικρότερα σύνολα δεδομένων.

Απαιτήσεις απόδοσης για μηχανική και βαθιά μάθηση



Η μηχανική μάθηση έχει ποικίλες απαιτήσεις απόδοσης υπολογιστή. Υπάρχουν πολλά μοντέλα που μπορούν να εκτελεστούν στον μέσο προσωπικό υπολογιστή. Όσο πιο προηγμένες είναι οι στατιστικές και μαθηματικές μέθοδοι, τόσο πιο δύσκολο είναι ο υπολογιστής να επεξεργάζεται γρήγορα δεδομένα.

Η βαθιά μάθηση τείνει να είναι πολύ ένταση πόρων. Η ανάλυση μεγάλου όγκου πληροφοριών μέσω πολλαπλών επιπέδων λήψης αποφάσεων απαιτεί μεγάλη υπολογιστική ισχύ. Καθώς οι υπολογιστές γίνονται ταχύτεροι, η βαθιά μάθηση γίνεται όλο και πιο προσβάσιμη.

Περιορισμοί στη μηχανή και τη βαθιά μάθηση

Παραδοσιακά, η μηχανική μάθηση έχει μερικούς κοινούς και σημαντικούς περιορισμούς. Το overfitting είναι ένα στατιστικό πρόβλημα που μπορεί να επηρεάσει έναν αλγόριθμο μηχανικής μάθησης. Ένας αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης περιέχει ένα ορισμένο ποσό «σφάλματος» κατά την ανάλυση και την πρόβλεψη με δεδομένα. Ο αλγόριθμος υποτίθεται ότι δείχνει μια σχέση μεταξύ των σχετικών μεταβλητών, αλλά στην υπερφόρτωση, αρχίζει επίσης να καταγράφει το σφάλμα, το οποίο οδηγεί σε ένα 'θορυβώδες' ή ανακριβές μοντέλο. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν επίσης να γίνουν προκατειλημμένα προς τις ιδιοσυγκρασίες των δεδομένων με τα οποία εκπαιδεύτηκαν, ένα πρόβλημα που είναι ιδιαίτερα εμφανές όταν οι ερευνητές εκπαιδεύουν αλγόριθμους σε ολόκληρο το διαθέσιμο σύνολο δεδομένων αντί να αποθηκεύουν ένα μέρος των δεδομένων για να δοκιμάσουν τον αλγόριθμο.

Η βαθιά μάθηση έχει τις ίδιες στατιστικές παγίδες με την κλασική μηχανική μάθηση, καθώς και μερικά μοναδικά ζητήματα. Για πολλά προβλήματα, δεν υπάρχουν αρκετά διαθέσιμα δεδομένα για να εκπαιδεύσετε ένα αρκετά ακριβές δίκτυο βαθιάς μάθησης. Συχνά είναι απαγορευτικό από το κόστος ή αδύνατο να συγκεντρωθούν περισσότερα δεδομένα ή να προσομοιωθεί ένα πραγματικό πρόβλημα, το οποίο περιορίζει το τρέχον εύρος θεμάτων για τα οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί η βαθιά μάθηση.

Πίνακας σύγκρισης για Machine and Deep Learning

Περίληψη του Machine Vs. Βαθιά μάθηση

Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση περιγράφουν και τις μεθόδους διδασκαλίας υπολογιστών για να μάθουν και να πάρουν αποφάσεις. Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της κλασικής μηχανικής μάθησης και ορισμένες σημαντικές αποκλίσεις καθιστούν τη βαθιά μάθηση και τη μηχανική μάθηση κατάλληλες για διαφορετικές εφαρμογές.

  • Η κλασική μηχανική εκμάθηση περιλαμβάνει συχνά τη μηχανική χαρακτηριστικών από προγραμματιστές που βοηθά τον αλγόριθμο να κάνει ακριβείς προβλέψεις σε ένα μικρό σύνολο δεδομένων. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης συνήθως σχεδιάζονται με πολλαπλά επίπεδα λήψης αποφάσεων για να απαιτούν λιγότερο συγκεκριμένη μηχανική χαρακτηριστικών.
  • Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται παραδοσιακά για πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων, έτσι ώστε τα δίκτυα ή οι αλγόριθμοι να μπορούν να εκπαιδευτούν για τη λήψη πολλών επιπέδων αποφάσεων. Η κλασική μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί μικρότερα σύνολα δεδομένων και δεν είναι τόσο επεκτάσιμη όσο η βαθιά μάθηση.
  • Παρόλο που η βαθιά μάθηση μπορεί να μάθει καλά σε πολλά δεδομένα, υπάρχουν πολλά προβλήματα όπου δεν υπάρχουν αρκετά διαθέσιμα δεδομένα για να είναι χρήσιμη η βαθιά μάθηση. Τόσο η βαθιά μάθηση όσο και η μηχανική μάθηση μοιράζονται τυπικούς στατιστικούς περιορισμούς και μπορούν να προκαταλάβουν εάν το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης είναι πολύ ιδιοσυγκρασιακό ή εάν συλλέχθηκε με ακατάλληλες στατιστικές τεχνικές.

Δημοφιλείς Αναρτήσεις

Διαφορά μεταξύ Canon HF10 και Canon HF100

Canon HF10 εναντίον Canon HF100 Τα Canon HF10 και HF100 είναι βιντεοκάμερες Μνήμης Flash με μορφή AVCHD (Advanced Video Codec High Definition). Και οι δύο έχουν όλα τα πρότυπα

26 ανοιξιάτικα φορέματα κάτω από $ 100 για να αγοράσετε τώρα

Έτοιμα, σετ, ανοιξιάτικα ψώνια - ξεκινώντας με την καλλιέργεια αρωματικών φορεμάτων αυτής της σεζόν. Συγκεντρώσαμε τα 23 καλύτερα ανοιξιάτικα φορέματα λιγότερο από $ 100 εδώ.

Διαφορά μεταξύ αριστείας και τελειότητας

Excellence vs Perfection Το Excellence είναι μια προσπάθεια εκτέλεσης μιας εργασίας με τον καλύτερο δυνατό τρόπο, ενώ η τελειότητα είναι ο οριστικός εκατό τοις εκατό σωστός τρόπος

Διαφορά μεταξύ εξαρτώμενου και εξαρτώμενου

Εξαρτώμενο έναντι εξαρτημένου Η διαφορά μεταξύ εξαρτημένου και εξαρτημένου υπερβαίνει τη χρήση τους. Στην πραγματικότητα, είναι δύο διαφορετικές λέξεις με δύο διαφορετικές

Σήμερα στην Ιστορία: 14 Δεκεμβρίου

Σήμερα στην Ιστορία 14 Δεκεμβρίου 1751 Η Στρατιωτική Ακαδημία Theresian ιδρύθηκε στο Wiener Neustadt της Αυστρίας. 1799 Ο Τζορτζ Ουάσινγκτον πέθανε στο όρος του Βέρνον

Η τελευταία μάχη του Blackbeard

Πολύ πριν τους Σομαλούς πειρατές, υπήρχε ο Blackbeard. Το 1718, συνάντησε τον αγώνα του σε έναν πρώην βρετανό ιδιώτη.