Perbezaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran Mesin adalah satu set kaedah yang digunakan untuk membuat program komputer yang dapat belajar dari pemerhatian dan membuat ramalan. Pembelajaran Mesin Menggunakan Algoritma, Regresi, dan Sains Berkaitan untuk Memahami Data. Algoritma ini secara amnya boleh dianggap sebagai model dan rangkaian statistik.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Pembelajaran Deep adalah subset kaedah pembelajaran mesin. Data dihuraikan melalui pelbagai lapisan rangkaian pembelajaran yang mendalam supaya rangkaian dapat membuat kesimpulan dan membuat keputusan mengenai data. Kaedah pembelajaran yang mendalam membolehkan ketepatan yang hebat pada dataset besar, tetapi ciri-ciri ini menjadikan pembelajaran mendalam lebih banyak sumber-intensif daripada pembelajaran mesin klasik.

Perbezaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam

Hubungan dengan kecerdasan buatan

Selama beberapa dekad, pembelajaran mesin telah digunakan sebagai kaedah mencapai kecerdasan buatan dalam mesin. Pada terasnya, bidang pembelajaran mesin memberi tumpuan kepada mewujudkan komputer yang dapat belajar dan membuat keputusan, yang menjadikan pembelajaran mesin sangat sesuai untuk penyelidikan kecerdasan buatan. Walau bagaimanapun, tidak semua model pembelajaran mesin dimaksudkan untuk mengembangkan kecerdasan buatan "benar" yang sesuai atau melebihi kecerdasan manusia. Sebaliknya, model sering direka untuk menyelidik masalah khusus dan terhad.

Pembelajaran Deep dicadangkan pada peringkat awal perbincangan pembelajaran mesin, tetapi beberapa penyelidik mengejar kaedah pembelajaran mendalam kerana keperluan pengiraan pembelajaran mendalam jauh lebih besar daripada pembelajaran mesin klasik. Walau bagaimanapun, kuasa pengiraan komputer telah meningkat secara eksponen sejak tahun 2000, yang membolehkan para penyelidik membuat penambahbaikan yang besar dalam pembelajaran mesin dan pembinaan kecerdasan buatan. Kerana model pembelajaran mendalam skala dengan baik dengan peningkatan data, pembelajaran mendalam berpotensi untuk mengatasi halangan -halangan yang penting dalam mewujudkan kecerdasan buatan sejati.

Pembinaan asas dalam mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah kedua -dua algoritma. Dalam pembelajaran mesin klasik, penyelidik menggunakan data yang agak kecil dan memutuskan apa ciri -ciri yang paling penting dalam data yang diperlukan algoritma untuk membuat ramalan. Kaedah ini dipanggil kejuruteraan ciri. Sebagai contoh, jika program pembelajaran mesin diajar untuk mengenali imej kapal terbang, pengaturcara akan membuat algoritma yang membolehkan program mengenali bentuk, warna, dan saiz kapal terbang yang biasa. Dengan maklumat ini, program pembelajaran mesin akan membuat ramalan mengenai sama ada imej yang dibentangkan dengan kapal terbang yang disertakan.

Pembelajaran mendalam secara amnya dibezakan dari pembelajaran mesin klasik dengan banyak lapisan membuat keputusan. Rangkaian pembelajaran yang mendalam sering dianggap sebagai "kotak hitam" kerana data dihuraikan melalui pelbagai lapisan rangkaian yang masing -masing membuat pemerhatian. Ini dapat menjadikan hasilnya lebih sukar difahami daripada menghasilkan pembelajaran mesin klasik. Bilangan lapisan atau langkah tepat dalam membuat keputusan bergantung pada jenis dan kerumitan model yang dipilih.

Data dan skalabiliti dalam mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin secara tradisinya menggunakan dataset kecil dari mana untuk belajar dan membuat ramalan. Dengan sedikit data, penyelidik dapat menentukan ciri -ciri yang tepat yang akan membantu program pembelajaran mesin memahami dan belajar dari data. Walau bagaimanapun, jika program ini menjadi maklumat yang tidak dapat diklasifikasikan berdasarkan algoritma yang sedia ada, penyelidik biasanya perlu menganalisis data yang bermasalah secara manual dan membuat ciri baru. Oleh sebab itu, pembelajaran mesin klasik biasanya tidak berskala dengan banyak data, tetapi dapat meminimumkan kesilapan pada dataset yang lebih kecil.

Pembelajaran yang mendalam sangat sesuai dengan dataset yang besar, dan model sering memerlukan dataset yang besar untuk berguna. Kerana kerumitan rangkaian pembelajaran mendalam, rangkaian memerlukan sejumlah besar data latihan dan data tambahan untuk menguji rangkaian selepas latihan. Pada masa ini penyelidik menyempurnakan rangkaian pembelajaran mendalam yang boleh menjadi lebih cekap dan menggunakan dataset yang lebih kecil.

Keperluan prestasi untuk mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin mempunyai keperluan prestasi komputer yang berubah -ubah. Terdapat banyak model yang boleh dijalankan pada komputer peribadi purata. Kaedah statistik dan matematik yang lebih maju, semakin sukar bagi komputer untuk memproses data dengan cepat.

Pembelajaran mendalam cenderung sangat berintensifkan sumber. Mengurangkan sejumlah besar maklumat melalui pelbagai lapisan membuat keputusan memerlukan banyak kuasa pengiraan. Apabila komputer semakin cepat, pembelajaran mendalam semakin mudah diakses.

Batasan dalam mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin secara tradisinya mempunyai beberapa batasan yang biasa dan penting. Overfitting adalah masalah statistik yang boleh menjejaskan algoritma pembelajaran mesin. Algoritma pembelajaran mesin mengandungi sejumlah "ralat" tertentu semasa menganalisis dan meramalkan dengan data. Algoritma sepatutnya menunjukkan hubungan antara pembolehubah yang relevan, tetapi dalam overfitting, ia mula menangkap ralat juga, yang membawa kepada model "noisier" atau tidak tepat. Model pembelajaran mesin juga boleh menjadi berat sebelah ke arah idiosyncrasies data yang mereka dilatih, masalah yang sangat jelas apabila penyelidik melatih algoritma pada keseluruhan dataset yang tersedia dan bukannya menyimpan sebahagian daripada data untuk menguji algoritma terhadap pertahanan terhadap algoritma.

Pembelajaran Deep mempunyai perangkap statistik yang sama seperti pembelajaran mesin klasik, serta beberapa isu unik. Bagi banyak masalah, tidak ada data yang cukup untuk melatih rangkaian pembelajaran mendalam yang cukup tepat. Selalunya kos yang berharga atau mustahil untuk mengumpulkan lebih banyak data mengenai atau mensimulasikan masalah dunia nyata, yang mengehadkan pelbagai topik yang dapat digunakan dalam pembelajaran mendalam.

Jadual perbandingan untuk mesin dan pembelajaran mendalam

Ringkasan Mesin vs. Pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam kedua -duanya menggambarkan kaedah pengajaran komputer untuk belajar dan membuat keputusan. Pembelajaran Deep adalah subset pembelajaran mesin klasik, dan beberapa perbezaan penting menjadikan pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin masing -masing sesuai untuk aplikasi yang berbeza.

• Pembelajaran Mesin Klasik Selalunya merangkumi kejuruteraan ciri oleh pengaturcara yang membantu algoritma membuat ramalan yang tepat pada satu set data kecil. Algoritma Pembelajaran Deep biasanya direka dengan pelbagai lapisan membuat keputusan untuk memerlukan kejuruteraan ciri yang kurang spesifik.
• Pembelajaran mendalam secara tradisional digunakan untuk dataset yang sangat besar supaya rangkaian atau algoritma dapat dilatih untuk membuat banyak keputusan berlapis. Pembelajaran Mesin Klasik menggunakan dataset yang lebih kecil dan tidak berskala sebagai pembelajaran mendalam.
• Walaupun pembelajaran mendalam dapat belajar dengan baik pada banyak data, terdapat banyak masalah di mana tidak ada data yang cukup untuk pembelajaran mendalam untuk menjadi berguna. Kedua -dua pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin standard statistik standard dan boleh berat sebelah jika dataset latihan sangat idiosyncratic atau jika ia dikumpulkan dengan teknik statistik yang tidak betul.