Różnice między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to zestaw metod używanych do tworzenia programów komputerowych, które mogą uczyć się na podstawie obserwacji i dokonywać prognoz. Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy, regresje i powiązane nauki, aby zrozumieć dane. Te algorytmy można ogólnie uważać za modele statystyczne i sieci.

Czym jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się jest podzbiorem metod uczenia maszynowego. Dane są analizowane przez wiele warstw sieci głębokiej uczenia się, aby sieć mogła wyciągnąć wnioski i podejmować decyzje dotyczące danych. Metody głębokiego uczenia się pozwalają na doskonałą dokładność dużych zestawów danych, ale funkcje te sprawiają, że głębokie uczenie się znacznie bardziej wymagające niż klasyczne uczenie maszynowe.

Różnice między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się

Związek z sztuczną inteligencją

Przez kilka dziesięcioleci uczenie maszynowe stosowano jako metodę osiągania sztucznej inteligencji w maszynach. U podstaw uczenia maszynowego koncentruje się na tworzeniu komputerów, które mogą uczyć się i podejmować decyzje, co sprawia, że ​​uczenie maszynowe są zgodne z badaniami sztucznej inteligencji. Jednak nie wszystkie modele uczenia maszynowego mają na celu rozwijanie „prawdziwej” sztucznej inteligencji, która doskonale pasuje lub przekracza ludzką inteligencję. Zamiast tego modele są często zaprojektowane do badań, ograniczonych problemów.

Głębokie uczenie się zaproponowano na wczesnych etapach dyskusji na temat uczenia maszynowego, ale niewielu badaczy realizowało metody głębokiego uczenia się, ponieważ wymagania obliczeniowe dotyczące głębokiego uczenia się są znacznie większe niż w klasycznym uczeniu maszynowym. Jednak siła obliczeniowa komputerów wzrosła wykładniczo od 2000. Ponieważ modele głębokiego uczenia się dobrze skalują się ze zwiększonymi danymi, głębokie uczenie się może przezwyciężyć znaczne przeszkody w tworzeniu prawdziwej sztucznej inteligencji.

Podstawowa konstrukcja w maszynach i głębokim uczeniu się

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się są algorytmiczne. W klasycznym uczeniu maszynowym naukowcy używają stosunkowo niewielkiej ilości danych i decydują, jakie najważniejsze funkcje są w danych, których potrzebuje algorytm, aby dokonać prognozowania. Ta metoda nazywa się inżynierią funkcji. Na przykład, jeśli nauczono programu uczenia maszynowego rozpoznawania obrazu samolotu, jego programiści tworzą algorytmy, które umożliwiają programowi rozpoznanie typowych kształtów, kolorów i rozmiarów samolotów komercyjnych. Dzięki tym informacjom program uczenia maszynowego prognozowałby, czy obrazy są przedstawione z dołączonymi samolotami.

Głębokie uczenie się odróżnia od klasycznego uczenia maszynowego według wielu warstw podejmowania decyzji. Sieci głębokiego uczenia się są często uważane za „czarne skrzynki”, ponieważ dane są analizowane przez wiele warstw sieci. Może to utrudnić zrozumienie wyników niż wyniki w klasycznym uczeniu maszynowym. Dokładna liczba warstw lub kroków w podejmowaniu decyzji zależy od rodzaju i złożoności wybranego modelu.

Dane i skalowalność w uczeniu się maszyn i głębokiego

Uczenie maszynowe tradycyjnie wykorzystuje małe zestawy danych do uczenia się i prognozy. Dzięki niewielkim ilościom danych naukowcy mogą określić precyzyjne funkcje, które pomogą programowi uczenia maszynowego. Jeśli jednak program zawiera informacje, których nie może sklasyfikować na podstawie jego wcześniej istniejących algorytmów, naukowcy zazwyczaj będą musieli ręcznie przeanalizować problematyczne dane i stworzyć nową funkcję. Z tego powodu klasyczne uczenie maszynowe zwykle nie skaluje się dobrze z ogromnymi ilościami danych, ale może zminimalizować błędy w mniejszych zestawach danych.

Głębokie uczenie się jest szczególnie odpowiednie do dużych zestawów danych, a modele często wymagają, aby duże zestawy danych były przydatne. Ze względu na złożoność sieci głębokiego uczenia się sieć potrzebuje znacznej ilości danych szkoleniowych i dodatkowych danych do przetestowania sieci po szkoleniu. Obecnie naukowcy udoskonalają sieci głębokiego uczenia się, które mogą być bardziej wydajne i wykorzystywać mniejsze zestawy danych.

Wymagania dotyczące wydajności dla maszyn i głębokiego uczenia się

Uczenie maszynowe ma zmienne wymagania dotyczące wydajności komputera. Istnieje wiele modeli, które można uruchomić na przeciętnym komputerze osobistym. Im bardziej zaawansowane metody statystyczne i matematyczne, tym trudniej jest, aby komputer szybko przetwarzał dane.

Głębokie uczenie się zwykle jest bardzo wymagające zasobów. Parsowanie dużych informacji za pomocą wielu warstw podejmowania decyzji wymaga dużej mocy obliczeniowej. Ponieważ komputery stają się szybsze, głębokie uczenie się jest coraz bardziej dostępne.

Ograniczenia w maszynach i głębokim uczeniu się

Tradycyjnie uczenie maszynowe ma kilka powszechnych i znaczących ograniczeń. Nadmierne dopasowanie jest problemem statystycznym, który może wpływać na algorytm uczenia maszynowego. Algorytm uczenia maszynowego zawiera pewną ilość „błędu” podczas analizy i przewidywania danych. Algorytm ma wykazywać związek między odpowiednimi zmiennymi, ale przy nadmiernym dopasowaniu zaczyna także uchwycić błąd, co prowadzi do „głośniejszego” lub niedokładnego modelu. Modele uczenia maszynowego mogą również stać się stronnicze w kierunku idiosynkrazów danych, z którymi zostali przeszkoleni, co jest szczególnie widoczne, gdy naukowcy szkolą algorytmy na całym dostępnym zestawie danych zamiast zapisywać część danych, aby przetestować algorytm przed.

Głębokie uczenie się ma takie same pułapki statystyczne jak klasyczne uczenie maszynowe, a także kilka unikalnych problemów. W przypadku wielu problemów nie ma wystarczającej liczby dostępnych danych, aby przeszkolić dość dokładną sieć głębokiego uczenia się. Często jest to kosztowne lub niemożliwe jest zebranie większej liczby danych na temat lub symulacji rzeczywistego problemu, który ogranicza obecny zakres tematów, do których można wykorzystać głębokie uczenie się.

Tabela porównania dla maszyn i głębokiego uczenia się

Podsumowanie maszyny vs. Głęboka nauka

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się opisują metody nauczania komputerów w celu uczenia się i podejmowania decyzji. Głębokie uczenie się jest podzbiorem klasycznego uczenia maszynowego, a niektóre ważne rozbieżności sprawiają, że głębokie uczenie się i uczenie maszynowe pasują do różnych aplikacji.

• Klasyczne uczenie maszynowe często obejmuje inżynierię funkcji przez programistów, która pomaga algorytmowi dokonać dokładnych prognoz na niewielkim zestawie danych. Algorytmy głębokiego uczenia się są zwykle projektowane z wieloma warstwami podejmowania decyzji, aby wymagać mniej konkretnej inżynierii funkcji.
• Głębokie uczenie się jest tradycyjnie używane do bardzo dużych zestawów danych, aby sieci lub algorytmy mogły być przeszkoleni w celu podejmowania wielu warstwowych decyzji. Klasyczne uczenie maszynowe wykorzystuje mniejsze zestawy danych i nie jest tak skalowalne jak głębokie uczenie się.
• Chociaż głębokie uczenie się może dobrze uczyć się na wielu danych, istnieje wiele problemów, w których nie ma wystarczającej liczby dostępnych danych, aby głębokie uczenie się. Zarówno głębokie uczenie się, jak i uczenie maszynowe dzielą standardowe ograniczenia statystyczne i mogą być stronnicze, jeśli zestaw danych szkoleniowych jest bardzo idiosynkratyczny lub jeśli został zebrany za pomocą niewłaściwych technik statystycznych.