Различия между машинным обучением и глубоким обучением
Что такое машинное обучение?
Машиноведение - это набор методов, используемых для создания компьютерных программ, которые могут учиться на наблюдениях и делать прогнозы. Машиноведение использует алгоритмы, регрессии и смежные науки для понимания данных. Эти алгоритмы обычно можно рассматривать как статистические модели и сети.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение - это подмножество методов машинного обучения. Данные анализируются через несколько слоев сети глубокого обучения, чтобы сеть могла делать выводы и принимать решения относительно данных. Глубокие методы обучения обеспечивают большую точность в больших наборах данных, но эти функции делают глубокое обучение более ресурсоемким, чем классическое машинное обучение.
Различия между машинным обучением и глубоким обучением
Связь с искусственным интеллектом
В течение нескольких десятилетий машинное обучение использовалось как метод достижения искусственного интеллекта в машинах. По своей сути, область машинного обучения ориентирована на создание компьютеров, которые могут учиться и принимать решения, что делает машинное обучение хорошо подходящим для исследований в области искусственного интеллекта. Однако не все модели машинного обучения предназначены для разработки «истинного» искусственного интеллекта, который идеально соответствует или превосходит человеческий интеллект. Вместо этого модели часто предназначены для исследования конкретных, ограниченных проблем.
Глубокое обучение было предложено на ранних этапах дискуссий по машинному обучению, но лишь немногие исследователи изучали методы глубокого обучения, поскольку вычислительные требования к глубокому обучению намного больше, чем в классическом машинном обучении. Тем не менее, вычислительная мощность компьютеров увеличилась экспоненциально с 2000 года, что позволяет исследователям сделать большие улучшения в механическом обучении и искусственном интеллекте. Поскольку модели глубокого обучения хорошо масштабируются с увеличением данных, глубокое обучение имеет потенциал для преодоления значительных препятствий в создании истинного искусственного интеллекта.
Базовая конструкция в машине и глубокое обучение
Машинное обучение и глубокое обучение являются алгоритмическими. В классическом механическом обучении исследователи используют относительно небольшой объем данных и определяют, какие наиболее важные функции находятся в данных, которые необходимы алгоритму для прогнозирования. Этот метод называется особенностью. Например, если в программе обучения машин учат распознавать образ самолета, его программисты будут делать алгоритмы, которые позволят программе распознавать типичные формы, цвета и размеры коммерческих самолетов. С помощью этой информации программа машинного обучения сделает прогнозы относительно того, представлены ли изображения с включенными самолетами.
Глубокое обучение обычно отличается от классического машинного обучения его многочисленными уровнями принятия решений. Сети с глубоким обучением часто считаются «черными ящиками», поскольку данные анализируются через несколько сетевых уровней, каждый из которых делает наблюдения. Это может сделать результаты более трудными для понимания, чем результаты классического машинного обучения. Точное количество уровней или шагов в процессе принятия решений зависит от типа и сложности выбранной модели.
Данные и масштабируемость в машинах и глубоком обучении
Машинное обучение традиционно использует небольшие наборы данных, из которых можно учиться и делать прогнозы. Имея небольшой объем данных, исследователи могут определить точные функции, которые помогут программе машинного обучения понять и извлечь уроки из данных. Однако, если программа работает с информацией, которую она не может классифицировать на основе своих ранее существовавших алгоритмов, исследователям обычно необходимо вручную проанализировать проблемные данные и создать новую функцию. Из-за этого классическое машинное обучение обычно не очень хорошо масштабируется с огромным количеством данных, но оно может минимизировать ошибки в меньших наборах данных.
Глубокое обучение особенно подходит для больших наборов данных, и для моделей часто требуются большие наборы данных. Из-за сложности сети глубокого обучения сеть нуждается в значительном объеме данных обучения и дополнительных данных для тестирования сети после обучения. В настоящее время исследователи перерабатывают сети глубокого обучения, которые могут быть более эффективными и использовать меньшие наборы данных.
Требования к производительности для машинного и глубокого обучения
Машиноведение имеет переменные требования к производительности компьютера. Существует множество моделей, которые можно запускать на среднем персональном компьютере. Чем более продвинуты статистические и математические методы, тем сложнее будет компьютер быстро обрабатывать данные.
Глубокое обучение имеет тенденцию быть очень ресурсоемким. Разбор большого количества информации с помощью нескольких уровней принятия решений требует большой вычислительной мощности. По мере того, как компьютеры становятся быстрее, глубокое обучение становится все более доступным.
Ограничения в машинах и глубоком обучении
Традиционно машинное обучение имеет несколько общих и значительных ограничений. Overfitting - это статистическая проблема, которая может повлиять на алгоритм машинного обучения. Алгоритм машинного обучения содержит определенное количество «ошибок» при анализе и прогнозировании с данными. Предполагается, что алгоритм должен показать взаимосвязь между соответствующими переменными, но при переопределении он также начинает фиксировать ошибку, что приводит к «более шумной» или неточной модели.Модели машинного обучения также могут быть смещены в сторону особенностей данных, с которыми они были обучены, проблема, которая особенно очевидна, когда исследователи разрабатывают алгоритмы для всего доступного набора данных вместо того, чтобы сохранять часть данных для тестирования алгоритма.
Глубокое обучение имеет те же статистические недостатки, что и классическое машинное обучение, а также несколько уникальных проблем. Для многих проблем недостаточно данных для обучения достаточно точной сети глубокого обучения. Это часто невозможно или невозможно собрать больше данных или имитировать проблему реального мира, которая ограничивает текущий диапазон тем, которые могут использоваться для глубокого обучения.
Таблица сравнения для машины и глубокого обучения
Резюме машины Vs. Глубокое обучение
Машиноведение и глубокое обучение описывают методы обучения компьютерам для изучения и принятия решений. Глубокое обучение - это подмножество классического машинного обучения, а некоторые важные расхождения делают глубокое обучение и машинное обучение каждому, подходящему для разных приложений.
- Классическое машинное обучение часто включает в себя разработку функций программистами, которые помогают алгоритму делать точные прогнозы на небольшом наборе данных. Алгоритмы глубокого обучения обычно разрабатываются с использованием нескольких уровней принятия решений, требующих менее специфической разработки функций.
- Глубокое обучение традиционно используется для очень больших наборов данных, так что сети или алгоритмы могут быть обучены для принятия многоуровневых решений. Классическое машинное обучение использует меньшие наборы данных и не настолько масштабируемо, как глубокое обучение.
- Хотя глубокое обучение может хорошо учиться на большом количестве данных, существует множество проблем, когда недостаточно данных для глубокого обучения, чтобы быть полезным. Как глубокое обучение, так и машинное обучение имеют стандартные статистические ограничения и могут быть предвзятыми, если набор учебных материалов является очень своеобразным или если он был собран с использованием неправильных статистических методов.
