Разница между машинным обучением и глубоким обучением

Получите хорошее представление о машинном обучении и глубоком обучении. Также научитесь различать эти два термина, а не использовать их взаимозаменяемо.

Количество поисковых запросов, таких как «Машинное обучение» и Искусственный интеллект», увеличилось, когда люди пытаются изучить и понять эти сложные термины и понять их потенциал. использует. Компании также больше полагаются на специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по машинному обучению в решении задач по автоматизации рутинной работы с помощью интеллектуальных систем и компьютеров после обучения. Кроме того, появилась новая область исследований в области искусственного интеллекта, называемая глубоким обучением. Эта область произвела революцию в том, как компьютер изучает текущие задачи и делает прогнозы, иногда превосходя людей в различных задачах.

Часто возникает путаница между терминами машинное обучение и глубокое обучение. Узнавая больше об этих терминах, а также об их сходствах и различиях, можно понять и классифицировать данную проблему как проблему машинного обучения или проблему глубокого обучения. Хотя оба термина могут использоваться взаимозаменяемо, иногда они могут различаться, особенно в отношении того, как выполняются прогнозы на основе моделей. Я знаю, что это много, но я хотел бы еще больше упростить эти концепции и помочь вам лучше понять эти темы.

Что такое машинное обучение?

Проще говоря, это способность моделей машинного обученияизвлекать важные закономерности и идеи из данных, а также делать прогнозы для данных, которых они раньше не видели. Таким образом, все дело в обучении моделей и их совершенствовании на основе данных, которые у нас уже есть, чтобы они начали учиться на этих данных. После того, как они полностью изучат полезные представления данных и смогут определить, как каждая отдельная функция может повлиять на создание конкретной выходной метки, они учатся обобщать хорошие данные на основе данных, которых у них нет. видели раньше, делая полезные прогнозы на основе данных, которые они уже обучили. Вот почему это называется машинным обучением, когда машина учится на данных и учится делать полезные прогнозы для данных, которые она не видела.

Что такое глубокое обучение?

Это подобласть машинного обучения, в которой структура модели основана на том, как люди воспринимают и понимают мир. Хотя в нем, конечно, нет такой сложности, как мы, люди, воспринимаем мир, но на самом деле он вдохновлен тем, как мы принимаем во внимание мир и то, как мы воспринимаем мир в целом. Он состоит из единиц нейронов (похожих на нейроны в человеческом мозгу), а также множества промежуточных слоев (скрытый слойи последний слой). и он изучает представления из данных, чтобы иметь возможность генерировать прогнозы на основе своего обучения. Также важно отметить наличие функции активации в каждой из этих единиц (нейронов), так что линейная функция преобразуется в нелинейное представление, которое фактически может быть использовано для извлечения интересные закономерности из данных.

Что общего между машинным обучением и глубоким обучением?

Машинное обучение в основном учит компьютеры учиться на данных и делать прогнозы на основе данных, которые они не видели раньше, на основе данных, в которых они изучили полезные представления. Глубокое обучение на самом деле является подмножеством машинного обучения, поскольку оно также включает в себя обучение сетей тому, как учиться на данных и делать полезные прогнозы на основе обучающих данных. Также важно отметить, что глубокое обучение — это лишь часть машинного обучения. Модель машинного обучения должна быть не просто нейронной сетью или моделью глубокого обучения. Это также могут быть другие алгоритмы, такие как машины опорных векторов (SVM), линейная регрессия или логистическая регрессия.

В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?

Когда мы пытаемся говорить в основном о машинном обучении наряду с несколькими моделями, такими как деревья решений, случайные леса и т. д., не менее важно говорить о разработке функций, создаются ли явные функции учеными данных или инженерам данных, прежде чем данные будут переданы в эти модели для прогнозов. Напротив, глубокое обучение использует нейронные сети в качестве своих моделей, и они особенно хороши в извлечении полезных функций без вмешательства человека. Однако всегда может помочь, если для данных выполняется разработка признаков, и это предоставляется моделям глубокого обучения для прогнозов. Данные, передаваемые модели, могут быть изображениями или звуковыми файлами вместе с выходными метками. В результате модели глубокого обучения изучают полезные представления и функции из самих данных без необходимости явного выполнения проектирования функций, что противоречит тому, как мы выполняем задачи машинного обучения и моделирования. .

Достижения в области машинного обучения

С ростом объема данных наряду с повышением вычислительной мощности, необходимой для запуска алгоритмов машинного обучения, можно увидеть, что машинное обучение набирает обороты в последнее десятилетие. Некоторые из интересных приложений машинного обучения включают обнаружение мошенничества в банковских транзакциях, прогнозирование цен на автомобили, прогнозирование степени удовлетворенности клиентов и многие другие. Есть масса возможностей и утилит с машинным обучением. Единственным требованием будет наличие данных хорошего качества с точной маркировкой, которые можно использовать для контроля моделей (обучения) и обеспечения того, чтобы они давали хорошие прогнозы, которые соответствуют или даже превосходят человеческие возможности. в различных задачах.

Достижения в области глубокого обучения

Точно так же есть несколько очень интересных приложений глубокого обучения, некоторые из которых используются в беспилотных автомобилях, где автомобили учатся предсказывать различные визуальные эффекты с объектами и их значением. Важно отметить, что в этом приложении важно позаботиться о точности или о том, насколько хорошо модели глубокого обучения фактически классифицируют объекты. Если количество ошибок резко возрастает, то в случае с беспилотными автомобилями вероятность попасть в аварию выше. Например, если автомобильная камера с возможностями глубокого обучения предполагает, что знака «стоп» нет, хотя на самом деле он есть, это может серьезно повлиять на манеру вождения и соблюдение правил дорожного движения. Поэтому необходимо соблюдать осторожность при обучении этих моделей и обеспечении того, чтобы модель давала наилучшие прогнозы.

Для тех, кто новичок в машинном обучении или науке о данных и не имеет опыта, чтобы стать таковым, может быть очень удобно, если вы создадите солидное портфолио своей работы, включающее ваши лучшие проекты и задания. Не стесняйтесь посмотреть это видео, в котором я рассказываю и объясняю важность портфолио для получения вашей первой работы в области науки о данных. Спасибо.

Заключение

В общем, мы увидели, что машинное обучение и глубокое обучение имеют общие черты, а также некоторые различия. Кроме того, мы также видели несколько интересных приложений машинного обучения и глубокого обучения. Спасибо, что нашли время прочитать эту статью.

Ниже приведены способы, по которым вы можете связаться со мной или ознакомиться с моей работой. Спасибо.

GitHub: suhasmaddali (Сухас Маддали) (github.com)

LinkedIn: (1) Сухас Маддали, Северо-восточный университет, наука о данных | LinkedIn

Среда:Сухас Маддали — среда