Дееп Леарнинг вс Машинско учење - Топ 6 разлика и инфографика

Увод у дубоко учење вс машинско учење

Машинско и дубоко учење обоје су подскуп умјетне интелигенције. У машинском учењу подаци се додају алгоритму машинског учења, добиће информације и уче се из података, а затим доноси одлуку. С друге стране, дубоко учење је попут подскупина машинског учења, процес је готово исти, али с искуством, модел дубоког учења постаје прогресивно бољи без икаквих упутстава. У овој теми ћемо сазнати о Дубоком учењу и Машинском учењу.

Модел машинског учења ће требати људску интервенцију за побољшање перформанси модела може бити подешавањем параметара / хипер-параметара. На пример, ако модел машинског учења није у стању да предвиди прави исход, то морамо да поправимо. У дубинском учењу модел ће учити грешећи и сходно томе прилагодити тежину улазних параметара. Најбољи пример модела дубоког учења је аутоматизовани систем вожње.

Упоређивање између дубинског учења и машинског учења (Инфограпхицс)

Испод је топ 6 разлика између дубоког учења и машинског учења

Кључне разлике дубоког учења од машинског учења

И машинско и дубоко учење су подскуп вештачке интелигенције. Ево главних кључних разлика између ове две методе.

У машинском учењу главни фокус је на побољшању процеса учења модела на основу искуства са улазним подацима. Код машинског учења, подаци са обележеним или необележеним прво ће проћи кроз инжењеринг података и њихов приказ. Што су чистији подаци, добар ће модел бити. У случају дубоког учења, фокус је више на томе да модел научи сам од себе, тј. Да тренира и користи методу грешке да би се дошло до крајњег решења.
Машинско учење је склон атомизацији и предвиђању регресије или проблема са класификацијом, попут предвиђања да ли ће купац к платити зајам на основу н броја карактеристика. С друге стране, Дубоко учење покушава да створи реплику људског ума како би се решио одређени проблем. На пример, гледањем слика у којима се препознаје која је мачка, а која пас, итд.
Код машинског учења бавимо се двема врстама проблема под надзором учења и учења без надзора. У надгледаним улазним и излазним подацима се означавају, с друге стране код учења без надзора то нису. У случају дубоког учења, корак је даље када модел приступа учењу појачања. За сваку направљену грешку постоји казна и награда за исправну одлуку.
У машинском учењу одабрали смо одговарајући алгоритам (понекад вишеструки, а затим изабрали најбољи за наш модел), дефинисали параметре и пружили податке, алгоритам машинског учења ће учити на подацима о возовима, а након верификације / процене с тестним подацима, модел ће бити распоређен за одређени задатак. С друге стране, у Дубоком учењу дефинишемо слој перцептрона. Персептрон се може сматрати неуроном у људском уму. Неуро узима улаз кроз више дендрита, обрађује га (подузме малу радњу / одлуку) и са аксонским терминалима шаље излаз на следећи неурон у слоју. На исти начин, перцептрон има улазне чворове (који долазе од функција улазних података или претходног слоја перцептрона), функцију активирања за доношење мале одлуке и излазне чворове за слање излаза на следећи перцептрон у слоју.
Процес креирања модела из машинског учења састоји се од пружања карактеристика улазних података, алгоритма за одабир у складу са проблемом, дефинисања потребних параметара и хипер-параметара, оспособљавања на скупу за тренинг и оптимизације покретања. Процијените модел на подацима теста. У случају дубоког учења, процес је исти док се уносним подацима не пруже функције. Након тога дефинишемо улазни и излазни слој модела са бројем рецептрона у њему. Бирамо број потребних скривених слојева према сложености проблема. Дефинишемо Перцептрон за сваки слој и за сваки перцептрон улаз, функцију активирања и излазне чворове. Једном када је дефинирано, а затим се подаци уносе, модел ће тренирати сам по себи путем покушаја и погрешке.
У Машинском учењу, количина података која је потребна за стварање модела је релативно мања. У случају дубоког учења, метода је покушај и грешка како би се научио најбољи могући исход. Дакле, што је више података доступно за обуку, то ће модел бити јачи. У машинском учењу, ако повећамо и количину података, али након одређеног ограничења, процес учења ће стагнирати. У случају дубоког учења модел наставља да се учи, то је сложеност проблема, за сложени проблем је потребна већа количина података.
На пример, модел машинског учења се користи за давање препорука за стриминг музике. Сада, како би модел донео одлуку о препоруци песама / албума / извођача, провериће сличну карактеристику (укус музике) и препоручиће сличну плеј листу. За дубоко учење најбољи је пример аутоматизована генерисање текста док се нешто тражи на гооглеу или писање маила, модел дубоког учења аутоматски предлаже могуће исходе засноване на претходним искуствима.

Табела упоређивања дубинског учења и машинског учења

Хајде да разговарамо о горњој поређењу између дубоког учења и машинског учења

Основе поређења	Дубоко учење	Машинско учење
Зависност од података	Потребна је релативно велика количина података плус повећавање перформанси улазних података	Довољна количина података може да изгради добар модел. Али више од тога што је потребно, неће побољшати перформансе као такве.
Зависност од хардвера	Машине врхунског квалитета су обавезне.	Може да ради на малим крајњим машинама.
Коришћен приступ	У дубоком учењу проблем се решава одједном коришћењем неколико слојева неурона.	Велики проблем је подељен на неколико малих задатака и на крају се комбинују да би се створио МЛ модел.
Време потребно за извршење	Потребно је више времена за извршење. Због тога што велики број неурона користи различите-2 параметре за изградњу модела.	У случају МЛ-а потребно је релативно мање времена извршења.
Феатуризатион	Дубоко учење учи се из самих података и не треба му спољна интервенција.	Спољна интервенција је неопходна да би се обезбедио прави унос.
Тумачење	Тешко је протумачити поступак решавања проблема. Јер неколико неурона колективно решава проблем.	Једноставан за тумачење процеса у моделу машинског учења. Иза тога има логичног резоновања.

Закључак

Разговарали смо о томе како се разликују модели машинског учења и модели дубоког учења. Машинско учење користимо када је интерпретација података једноставна (није сложена) за пружање аутоматизације у понављајућим операцијама. Ми користимо модел дубоког учења када имамо веома велику количину података или је проблем превише сложен да би се решио машинским учењем. Дубоком учењу је потребно више ресурса од машинског учења, скупо је, али тачније.

Препоручени чланци

Ово је водич за Дубинско учење вс Машинско учење. Овде смо разговарали о разликама између дубоког учења и машинског учења помоћу инфографике и табеле упоређивања. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -