Dziļā mācīšanās vs. Mašīnmācība: kāda ir atšķirība?

Pēdējos gados mākslīgā intelekta (AI) joma ir piedzīvojusi strauju izaugsmi, ko veicina vairāki faktori tostarp ASIC procesoru izveide, palielināta lielo uzņēmumu interese un investīcijas, kā arī pieejamība lielie dati. Un tā kā OpenAI un TensorFlow ir pieejami sabiedrībai, to dara daudzi mazāki uzņēmumi un privātpersonas nolēma pievienoties un apmācīt savu AI, izmantojot dažādas mašīnmācības un dziļas mācības algoritmi.

Ja jūs interesē mašīnmācīšanās un dziļā mācīšanās, to atšķirības, kā arī to izmantošanas izaicinājumi un ierobežojumi, tad esat īstajā vietā!

Kas ir mašīnmācīšanās?

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta joma, kas apmāca datorus saprātīgi prognozēt un pieņemt lēmumus bez skaidras programmēšanas. Atkarībā no apmācības algoritma mašīnmācība var apmācīt modeli, izmantojot vienkāršus ja-tad noteikumus, sarežģītus matemātiskos vienādojumus un/vai neironu tīklu arhitektūras.

Daudzi mašīnmācības algoritmi modeļu apmācīšanai izmanto strukturētus datus. Strukturētie dati ir dati, kas sakārtoti noteiktā formātā vai struktūrā, piemēram, izklājlapās un tabulās. Modeļa apmācība ar strukturētiem datiem nodrošina ātrāku apmācības laiku un mazākas resursu prasības, kā arī sniedz izstrādātājiem skaidru izpratni par to, kā modelis atrisina problēmas.

Mašīnmācīšanās modeļus bieži izmanto dažādās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, e-komercijā, finansēs un ražošanā.

Kas ir dziļā mācīšanās?

Padziļinātā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšjoma, kas koncentrējas uz apmācības modeļiem, atdarinot to, kā cilvēki mācās. Tā kā kvalitatīvākas informācijas apkopošana nav iespējama, tika izstrādāta dziļa mācīšanās, lai apstrādātu visus nestrukturētos datus, kas jāanalizē. Nestrukturētu datu piemēri ir attēli, sociālo mediju ziņas, videoklipi un audio ieraksti.

Tā kā datoriem ir grūti precīzi noteikt modeļus un attiecības no nestrukturētām dati, modeļi, kas apmācīti, izmantojot dziļās mācīšanās algoritmus, prasa ilgāku laiku, lai apmācītu, ir nepieciešams milzīgs datu apjoms, un specializēti AI apmācības procesori.

Mākslīgo neironu tīklu izmantošana arī padara dziļu mācīšanos grūti saprotamu, jo ievade iet cauri kompleksam, nelineārs un augstas dimensijas algoritms, kurā kļūst grūti noteikt, kā neironu tīkls nonāca pie tā izejas vai atbildi. Dziļās mācīšanās modeļi ir kļuvuši tik grūti saprotami, ka daudzi sāka tos dēvēt par melnās kastes.

Dziļās mācīšanās modeļi tiek izmantoti sarežģītiem uzdevumiem, kuru izpildei parasti ir nepieciešams cilvēks, piemēram, dabiskās valodas apstrādei, autonomai braukšanai un attēlu atpazīšanai.

Atšķirība starp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos

Mašīnmācība un dziļā mācīšanās ir divas svarīgas mākslīgā intelekta jomas. Lai gan abas metodes ir izmantotas daudzu noderīgu modeļu apmācīšanai, tām ir savas atšķirības. Šeit ir daži:

Algoritmu sarežģītība

Viena no galvenajām atšķirībām starp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos ir to algoritmu sarežģītība. Mašīnmācīšanās algoritmi parasti izmanto vienkāršākus un lineārākus algoritmus. Turpretim dziļās mācīšanās algoritmos tiek izmantoti mākslīgie neironu tīkli, kas nodrošina augstāku sarežģītības līmeni.

Nepieciešamais datu apjoms

Dziļā mācīšanās izmanto mākslīgos neironu tīklus, lai izveidotu korelācijas un attiecības ar dotajiem datiem. Tā kā katrai datu daļai būs atšķirīgas īpašības, dziļās mācīšanās algoritmiem bieži ir nepieciešams liels datu apjoms, lai precīzi noteiktu modeļus datu kopā.

No otras puses, mašīnmācībai būs nepieciešams ievērojami mazāks datu apjoms, lai pieņemtu diezgan precīzus lēmumus. Tā kā mašīnmācīšanās algoritmi bieži ir vienkāršāki un tiem ir nepieciešams mazāk parametru, modeļi, kas apmācīti, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, varētu iztikt ar mazāku datu kopu.

Interpretējamība

Mašīnmācībai ir nepieciešami strukturēti dati, kā arī cieša izstrādātāja iejaukšanās, lai izveidotu efektīvus modeļus. Tas padara mašīnmācīšanos vieglāk interpretējamu, jo izstrādātāji bieži ir daļa no AI apmācības procesa. Pārredzamības līmenis, kā arī mazāka datu kopa un mazāk parametru ļauj vieglāk saprast, kā modelis darbojas un pieņem lēmumus.

Deep learning izmanto mākslīgos neironu tīklus, lai mācītos no nestrukturētiem datiem, piemēram, attēliem, video un skaņas. Sarežģītu neironu tīklu izmantošana neļauj izstrādātājiem saprast, kā modelis varēja pieņemt lēmumu. Tāpēc dziļās mācīšanās algoritmi bieži tiek uzskatīti par “melnās kastes” modeļiem.

Nepieciešamie resursi

Kā minēts iepriekš, mašīnmācībai un dziļās mācīšanās algoritmiem ir nepieciešams atšķirīgs datu apjoms un sarežģītība. Tā kā mašīnmācības algoritmi ir vienkāršāki un prasa ievērojami mazāku datu kopu, mašīnmācības modeli varētu apmācīt personālajā datorā.

Turpretim dziļās mācīšanās algoritmiem modeļa apmācīšanai būtu nepieciešama ievērojami lielāka datu kopa un sarežģītāks algoritms. Lai gan padziļinātas apmācības modeļu apmācību var veikt, izmantojot patērētāja līmeņa aparatūru, lai ietaupītu laiku, bieži tiek izmantoti specializēti procesori, piemēram, TPU.

Problēmu veidi

Mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās algoritmi ir labāk piemēroti dažādu problēmu risināšanai. Mašīnmācība ir vislabāk piemērota vienkāršākām un lineārākām problēmām, piemēram:

• Klasifikācija: klasificējiet kaut ko, pamatojoties uz pazīmēm un atribūtiem.
• Regresija: prognozējiet nākamo rezultātu, pamatojoties uz iepriekšējiem modeļiem, kas atrasti ievades funkcijās.
• Izmēru samazināšana: samaziniet funkciju skaitu, vienlaikus saglabājot kaut ko būtisku vai būtisku ideju.
• Klasterizācija: grupējiet līdzīgas lietas, pamatojoties uz pazīmēm, nezinot par jau esošām klasēm vai kategorijām.

Dziļās mācīšanās algoritmus labāk izmantot sarežģītām problēmām, kuras jūs uzticaties cilvēkam. Šādas problēmas ietver:

• Attēlu un runas atpazīšana: identificējiet un klasificējiet objektus, sejas, dzīvniekus utt. attēlos un video.
• Autonomās sistēmas: Autonomi vadīt/vadīt automašīnas, robotus un dronus ar ierobežotu cilvēka iejaukšanos vai bez tās.
• AI spēļu roboti: lieciet AI spēlēt, mācīties un uzlabot stratēģijas, lai uzvarētu konkurences spēlēs, piemēram, šahā, Go un Dota 2.
• Dabiskās valodas apstrāde: Izprast cilvēku valodu gan tekstā, gan runā.

Lai gan jūs, iespējams, varētu atrisināt vienkāršas un lineāras problēmas ar dziļās mācīšanās algoritmiem, tie ir vislabāk piemēroti mašīnmācīšanās algoritmus, jo to darbībai ir nepieciešams mazāk resursu, tiem ir mazākas datu kopas un nepieciešama minimāla apmācība laiks.

Ir arī citi mašīnmācīšanās apakšlauki

Tagad jūs saprotat atšķirību starp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos. Ja kādreiz interesējaties par sava modeļa apmācību, ņemiet vērā, ka dziļā mācīšanās ir tikai viens iekārtas domēns mācīšanās, taču var būt arī citi mašīnmācīšanās apakšdomēni, kas labāk atbilstu jūsu mēģinātajai problēmai atrisināt. Ja tā, tad, apgūstot citus mašīnmācīšanās apakšdomēnus, jāpalielina problēmas risināšanas efektivitāte.