Глибоке навчання проти машинного навчання - Топ-6 відмінностей та інфографіки

Вступ до глибокого навчання проти машинного навчання

Машинне навчання та глибоке навчання - це підмножина Штучного інтелекту. У машинному навчанні дані подаються в алгоритм машинного навчання, вони отримують інформацію та навчаються з даних, а потім приймають рішення. З іншого боку, глибоке навчання - це як підмножина машинного навчання, процес майже той самий, але, маючи досвід, модель глибокого навчання стає прогресивно кращою без будь-яких вказівок. У цій темі ми дізнаємось про «Поглиблене навчання та машинне навчання».

Модель машинного навчання потребує втручання людини для поліпшення продуктивності моделі, можливо, шляхом налаштування параметрів / гіпер-параметрів. Наприклад, якщо модель машинного навчання не здатна передбачити правильний результат, нам потрібно це виправити. При глибокому навчанні модель навчатиметься, помиляючись і відповідно регулює вагу вхідних параметрів. Найкращим прикладом моделі глибокого навчання є автоматизована система водіння.

Порівняння між методами глибокого навчання та машинного навчання (Інфографіка)

Нижче наведено основні 6 відмінностей між глибоким та машинним навчанням

Ключові відмінності глибокого навчання від машинного навчання

І машинне навчання, і глибоке навчання - це підмножина штучного інтелекту. Ось основні ключові відмінності цих двох методів.

У машинному навчанні основна увага приділяється вдосконаленню навчального процесу моделей на основі досвіду введення даних. У машинному навчанні дані з міткою або без маркування спочатку пройдуть інженерію даних та їх характеристику. Чим чистіше дані подаються, тим гарною буде модель. У випадку глибокого навчання основна увага зосереджується більше на тому, щоб змусити модель вчитися самостійно, тобто метод навчання та помилок, щоб дійти до кінця рішення.
Машинне навчання схильне до атомізації та прогнозування проблеми регресії чи класифікації, як-от передбачення, чи буде клієнт х виплачувати кредит на основі n кількості функцій. З іншого боку, глибоке навчання намагається створити репліку людського розуму, щоб вирішити конкретну проблему. Наприклад, дивлячись на картинки, які розпізнають, хто з них - кіт, а який - собака тощо.
У машинному навчанні ми маємо справу з двома типами проблем під контролем навчання та непідконтрольним навчанню. У контрольованих вхідних та вихідних даних маркуються дані, з іншого боку, у навчанні без нагляду це не так. У випадку глибокого навчання - це крок далі, коли модель підходить до посилення навчання. За кожну допущену помилку передбачено штраф і винагороду за правильне рішення.
У машинному навчанні ми вибрали відповідний алгоритм (іноді кілька, а потім вибрали найкращий для нашої моделі), визначили параметри та надамо дані, алгоритм машинного навчання вивчить дані поїздів, а після перевірки / оцінки за допомогою тестових даних модель буде розгорнутий для конкретного завдання. З іншого боку, в процесі глибокого навчання ми визначаємо шар перцептрона. Перцептрон можна розглядати як нейрон у свідомості людини. Нейрон приймає вхід через декілька дендритів, обробляє його (зробить невелику дію / рішення) і за допомогою терміналів аксона відправляє вихід до наступного нейрона в шарі. Таким же чином, персептрон має вузли введення (виходячи з особливостей вхідних даних або попереднього шару персептрона), функцію активації для прийняття невеликих рішень і вузли виведення для передачі виводу на наступний персептрон в шарі.
Процес створення моделі з машинного навчання складається з надання функцій вхідних даних, алгоритму вибору відповідно до задачі, визначення необхідних параметрів та гіперпараметрів, тренування на навчальному наборі та проведення оптимізації. Оцініть модель за тестовими даними. У випадку глибокого навчання процес є тим самим, поки не надаються вхідні дані з особливостями. Після цього ми визначаємо вхідний і вихідний шар моделі з кількістю перцептрона в ньому. Вибираємо кількість необхідних прихованих шарів відповідно до складності проблеми. Ми визначаємо Perceptron для кожного шару і для кожного персептрона вхідні, функції активації та вихідні вузли. Після того, як це буде визначено, а потім подача даних, модель буде тренуватися сама шляхом спроб та помилок.
У машинному навчанні кількість даних, необхідних для створення моделі, порівняно менша. У випадку глибокого навчання метод - це спроба та помилка, щоб дізнатися найкращий можливий результат. Отже, чим більше доступних даних для навчання, тим сильнішою буде модель. У машинному навчанні, якщо ми також збільшимо кількість даних, але після певного обмеження процес навчання буде застійним. У випадку глибокого навчання модель продовжує вчитися, це складність проблеми, для складної проблеми потрібно більше обсягу даних.
Наприклад, модель машинного навчання використовується для надання рекомендацій щодо трансляції музики. Тепер, щоб модель прийняла рішення щодо рекомендації пісень / альбомів / виконавців, вона перевірить схожу функцію (смак музики) та порекомендує подібний список відтворення. Для глибокого навчання найкращим прикладом є автоматизоване створення тексту під час пошуку чогось у Google або написанні пошти. Модель глибокого навчання автоматично пропонує можливі результати на основі попереднього досвіду.

Таблиця порівняння глибокого навчання проти машинного навчання

Давайте обговоримо найкраще порівняння між глибоким та машинним навчанням

Основи порівняння	Глибоке навчання	Машинне навчання
Залежність від даних	Потрібно порівняно великий об'єм даних плюс збільшення продуктивності вхідних даних	Достатня кількість даних може створити хорошу модель. Але більше того, що потрібно, не покращить продуктивність як таку.
Залежність від апаратних засобів	Машини високого класу є обов'язковими.	Може працювати на невеликих кінцевих машинах.
Підхід використаний	При глибокому навчанні проблема вирішується за один раз за допомогою декількох шарів нейронів.	Велика проблема поділяється на кілька невеликих завдань і наприкінці поєднуються для побудови моделі ML.
Час, необхідний для виконання	На виконання потрібно більше часу. Оскільки ряд нейронів використовують різні-2 параметри для побудови моделі.	Порівняно менший час виконання потрібен у випадку ML.
Характеристика	Глибоке навчання вчиться на основі самих даних і не потребує зовнішнього втручання.	Зовнішнє втручання необхідне для забезпечення правильного введення.
Інтерпретація	Важко інтерпретувати процес вирішення проблеми. Тому що кілька нейронів колективно вирішують проблему.	Легко інтерпретувати процес у моделі машинного навчання. За нею є логічні міркування.

Висновок

Ми обговорили, чим відрізняються модель машинного навчання та моделі глибокого навчання. Ми використовуємо Машинне навчання, коли інтерпретація даних проста (Не складна), щоб забезпечити автоматизацію повторюваних операцій. Ми використовуємо модель глибокого навчання, коли у нас дуже великий обсяг даних або проблема занадто складна для вирішення за допомогою машинного навчання. Глибоке навчання потребує більше ресурсів, ніж машинне навчання, воно дороге, але точніше.