Когда мы говорим о науке о данных или искусственном интеллекте, в расчет принимаются две очень распространенные терминологии: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ и ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ. Но по существу видно, что оба термина используются как синонимы. Итак, давайте выясним, в чем разница между ними и как оба термина взаимосвязаны друг с другом.
ПОНИМАНИЕ ТЕРМИНОЛОГИЙ
Термин машинное обучение относится к технологии, которая позволяет устройству выполнять задачу без какого-либо вмешательства человека. Другими словами, машинное обучение - это та область науки о данных, которая состоит из алгоритмов, которые выполняют процедуру обучения без помощи человека.
Под глубоким обучением понимается процедура, которая используется для реализации машинного обучения. Глубокое обучение - это конфигурация машинного обучения, которая основана на структуре человеческого мозга и особенно эффективна при обнаружении функций.
ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
- В машинном обучении используются различные подходы, и в большинстве из них используются «искусственные нейронные сети» (ИНС).
- Искусственная нейронная сеть (ИНС) - это прототип обработки данных, который построен на основе структуры и работы биологических нейронных сетей.
- Одним из таких отличных типов ИНС, которые привлекли максимальное внимание и добились значительного прогресса, является сеть «ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ».
- Таким образом, можно сделать вывод, что глубокое обучение - это процедура, используемая для реализации машинного обучения.
- Как правило, узлы или нейроны располагаются в слоях: входном слое, выходном слое и одном или нескольких скрытых слоях.
- Нейронная сеть обычно имеет от двух до трех узлов, тогда как в сети глубокого обучения есть сотни узлов.
- В методе глубокого обучения каждый из узлов определяется с помощью некоторых математических функций, которые в основном используются для описания того, как узлы работают при наличии входного сигнала.
- Сигналы на входном уровне применяются из оцифрованного представления чего-то вроде изображения, звука, звука и т. Д.
- Ответ каждого узла объединяется, что приводит к такому выходу, как распознавание объектов на изображении или слов в звуке или аудио, которые были применены на выходе.
- Таким образом, система учится, разрабатывая обучающий набор данных. В общем, существует набор входов, желаемые выходы которых известны.
- Математические функции узлов настраиваются сами по себе, и, таким образом, система становится более точной в своей работе.
ОСНОВНЫЕ РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ МАШИНОСТРОЕНИЕМ И ГЛУБОКОМ ОБУЧЕНИЕМ
- ЗАВИСИМОСТЬ ДАННЫХ
Замечено, что когда доступный объем данных невелик, глубокое обучение не так эффективно, в то время как машинное обучение в этом сценарии лидирует. Причина этого в том, что алгоритмы глубокого обучения работают более эффективно, когда объем данных велик.
- АППАРАТНАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
Алгоритмы машинного обучения зависят от машин низкого уровня, в то время как алгоритмы глубокого обучения зависят от машин высокого класса. Причина такой зависимости в том, что алгоритмы глубокого обучения включают графические процессоры как неотъемлемую часть своей работы.
- ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ПРОБЛЕМ
Алгоритмы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения имеют разные подходы к решению проблем. Когда мы решаем проблему с помощью алгоритма машинного обучения, проблема разбивается на разные уровни. На каждом уровне проблема решается, а затем решение каждого уровня объединяется, чтобы сформировать решение всей проблемы, в то время как при глубоком обучении проблема решается от начала до конца в целом.
- ВРЕМЯ ВЫПОЛНЕНИЯ
В целом, время обучения алгоритмов глубокого обучения велико из-за наличия такого большого количества параметров в алгоритмах глубокого обучения, тогда как машинное обучение занимает сравнительно меньше времени в процедуре обучения.
Затем это меняется на время тестирования. Время тестирования машинного обучения больше, чем у глубокого обучения.
- ИНТЕРПРЕТАБИЛЬНОСТЬ
Алгоритмы машинного обучения интерпретируют четкие правила, в то время как глубокое обучение - нет, то есть интерпретация результатов более уместна в машинном обучении, в то время как глубокому обучению эта идеальность отсутствует.
ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Машинное обучение и глубокое обучение имеют свои приложения в различных областях, некоторые из основных приложений:
Медицинский диагноз
Машинное обучение и глубокое обучение используются в медицинской визуализации. Алгоритмы машинного обучения используются при обнаружении опухолей и мониторинге развития опухоли, количественной оценке и визуализации кровотока и т. Д.
Интернет-реклама и цифровой маркетинг
Машинное обучение и глубокое обучение широко используются в онлайн и цифровой рекламе. Это позволяет маркетологам определять, как максимально привлечь потребителей и получить максимальную прибыль.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение - это наука, которая занимается автоматическим извлечением важной и полезной информации из ряда изображений. Машинное обучение и глубокое обучение широко используются только в этой области. Компьютерное зрение используется в различных областях, таких как робототехника, транспорт, управление технологическими процессами и т. Д.
ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ
Таким образом, весь материал завершает базовую концепцию машинного обучения и глубокого обучения, их технологических аспектов и их приложений в текущем сценарии.
Надеюсь, этот блог поможет вам узнать об алгоритмах машинного обучения и глубокого обучения и выявить различия и сходства между ними. Не стесняйтесь изучать и получать больше знаний об искусственном интеллекте и компьютерном зрении, чтобы лучше понять мир ИИ.
Если вам действительно понравилось читать нашу публикацию в блоге, поставьте лайк и подпишитесь на нас для получения последних обновлений. Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь оставлять их ниже в разделе комментариев.
