HTCinside


Syväoppiminen vs. koneoppiminen: mikä ero on?

Yhtäkkiä kaikki puhuvat syväoppimisesta ja koneoppimisesta riippumatta siitä, ymmärtävätkö he erot vai eivät! Oletpa sitten seurannut aktiivisesti datatieteitä tai et – olisit kuullut nämä termit.

Sisällys

Syväoppiminen vs. koneoppiminen

koneoppiminen

Koneoppiminen käyttää joukkoa algoritmeja analysoimaan ja tulkitsemaan dataa, oppimaan siitä ja tukemaan ymmärrystä tehden parhaita mahdollisia päätöksiä. Toisaalta syväoppiminen jäsentää algoritmit useisiin kerroksiin 'keinotekoisen hermoverkon' muodostamiseksi. Tämä hermoverkko voi oppia tiedoista ja tehdä älykkäitä päätöksiä yksin.

Mitä on syväoppiminen?

Syväoppimisen käsite ei ole uusi. Se on kääntynyt jo muutaman vuoden ajan. Mutta näinä päivinä kaiken hypetyksen myötä syvään oppimiseen kiinnitetään enemmän huomiota.

Perinteiset koneoppimismenetelmät taipuvat taipumaan ympäristömuutoksiin, kun taas syväoppiminen mukautuu näihin muutoksiin jatkuvan palautteen avulla ja parantaa mallia. Syväoppimista helpottavat paljon hermoverkot, jotka jäljittelevät ihmisaivojen hermosoluja, ja sulautettu monikerroksinen arkkitehtuuri (harvat näkyvät ja harvat piilotettuja).

Se on monimutkainen koneoppimisen tyyppi, joka kerää dataa, oppii siitä ja optimoi mallin. Usein jotkut ongelmat ovat niin monimutkaisia, että ihmisaivojen on käytännössä mahdotonta käsittää niitä, ja siksi ohjelmointi on kaukaa haettu ajatus.

Primitiiviset Siri- ja Google-assistentit ovat sopivia esimerkkejä ohjelmoidusta koneoppimisesta, koska ne ovat hyödyllisiä ohjelmoidussa spektrissään. Googlen syvä mieli voi olla paras esimerkki syvästä oppimisprosessista. Pohjimmiltaan syväoppiminen tarkoittaa konetta, joka oppii itsestään useilla yritys- ja virhemenetelmillä. Usein parisataa miljoonaa kertaa!

Lukea:7 parasta kannettavaa tietokonetta tietotieteeseen ja data-analyysiin

Mitä on koneoppiminen?

Se on tekoälyn osajoukko, joka käyttää tilastollisia strategioita muodostaakseen koneen, joka oppii ilman, että sitä ohjelmoidaan nimenomaisesti käyttämällä vallitsevaa tietojoukkoa. Se on kehittynyt tekoälyn hahmontunnistuksen tutkimuksesta. Toisin sanoen se voidaan myös määritellä tekoälyn osajoukoksi, joka sisältää algoritmien luomisen, jotka voivat muokata itseään ilman ihmisen väliintuloa tuottaakseen halutun tulosteen - syöttämällä itsensä strukturoidun datan avulla.

Milloin syväoppimista kannattaa käyttää?

  • Jos olet yritys, jolla on paljon tietoa tulkinnan saamiseksi.
  • Jos sinun on ratkaistava ongelmia, jotka ovat liian monimutkaisia ​​koneoppimiseen.
  • Jos käytät tonnia laskennallisia resursseja ja kuluja laitteistojen ja ohjelmistojen ohjaamiseen syvän oppimisverkkojen kouluttamiseen.

Milloin koneoppimista kannattaa käyttää?

  • Jos sinulla on jäsenneltyä dataa ja haluat kouluttaa koneoppimisalgoritmeja.
  • Jos haluat hyödyntää tekoälyn etuja, voit nousta ennen kilpailua.
  • Koneoppimisen parhaat tekniikat auttavat automatisoimaan erilaisia ​​liiketoimintoja, mukaan lukien biometrinen tunnistaminen, mainonta, markkinointi ja tiedonkeruu, ja auttavat hyödyntämään suuria mahdollisuuksia pitkällä aikavälillä.

Tärkeä ero koneoppimisen ja syväoppimisen välillä

  1. Suurin ero syvän oppimisen ja koneoppimisen välillä johtuu tavasta, jolla tiedot esitetään järjestelmälle. Koneoppimisalgoritmit vaativat lähes aina strukturoitua dataa, kun taas syväoppimisverkot uskovat ANN:n (artificial neuro networks) kerroksiin.
  2. Koneoppimisalgoritmit rakennettiin 'oppimaan' yrittämään tehdä asioita ymmärtämällä merkittyä dataa, ja sitten käyttää sitä toimittamaan eri tulosteita lisää tietojoukkoja. Heidät on kuitenkin koulutettava uudelleen ihmisen väliintulon avulla, kun tietty tulos ei ole määritetty.
  3. Deep Learningin verkot eivät vaadi ihmisen väliintuloa, koska hermoverkkojen sisäkkäiset kerrokset laittavat dataa erilaisten käsitteiden hierarkioiden läpi, jotka lopulta oppivat virheiden kautta. Näissä on kuitenkin virheellisiä tuloksia, jos tiedon taso ei ole ok.

Koska koneoppimisalgoritmit vaativat merkittyä dataa, ne eivät sovellu monimutkaisten kyselyiden purkamiseen, jotka sisältävät valtavasti tietoa.

Sinun luoksesi

Syväoppiminen on monimutkainen koneoppimisen muoto, josta on hyötyä, kun käsiteltävä tieto on jäsentämätöntä ja valtavaa. Siten syväoppiminen voi käsitellä suurempia ongelmia helpommin ja tehokkaammin. Tämän artikkelin kautta saimme yleiskatsauksen ja vertailun syvän oppimisen ja koneoppimisen tekniikoiden välillä.