Sissejuhatus sügavasse õppimisse vs masinõppimisse
Masinõpe ja sügav õppimine on mõlemad tehisintellekti alamhulk. Masinõppes suunatakse andmed masinõppe algoritmi, see tõmbab teavet ja õpib andmetest ning teeb seejärel otsuse. Teisest küljest on sügav õppimine nagu masinõppe alamhulk, protsess on peaaegu sama, kuid kogemustega muutub sügava õppe mudel järk-järgult paremaks ilma igasuguse juhendamiseta. Selles teemas tutvume süvaõppe ja masinõppega.
Masinõppimismudel vajaks inimese sekkumist mudeli jõudluse parandamiseks parameetrite / hüperparameetrite häälestamise teel. Näiteks kui masinõppe mudel ei suuda õiget tulemust ennustada, peame selle parandama. Süvaõppes õpib mudel vigu tehes ja vastavalt sellele kohandab sisendparameetrite kaalu. Parim näide sügava õppe mudelist on automatiseeritud juhtimissüsteem.
Võrdlus sügava õppimise ja masinõppe vahel (infograafika)
Allpool on toodud 6 peamist erinevust süvaõppe ja masinõppe vahel
Süvaõppe ja masinõppe peamised erinevused
Nii masinõpe kui ka sügav õppimine on tehisintellekti alamhulk. Siin on peamised peamised erinevused nende kahe meetodi vahel.
- Masinõppes on põhirõhk mudelite õppeprotsessi parendamisel, lähtudes nende sisendandmete kogemusest. Masinõppes läbivad märgistatud või sildistamata andmed kõigepealt andmetöötluse ja featuringimise. Mida puhtamaks andmed sisestatakse, seda parem on see mudel. Süvaõppe puhul keskendutakse rohkem mudeli õppimisele iseenesest, st treenimise ja vea meetodile lõpplahenduseni jõudmiseks.
- Masinõpe on kaldunud atomiseerimisele ja regressiooni- või klassifitseerimisprobleemi ennustamisele, näiteks ennustamine, kas x klient maksab laenu n funktsiooni alusel. Teisest küljest püüab sügav õppimine luua konkreetse mõistuse lahendamiseks inimmõistuse koopia. Näiteks vaadates pilte, mis tuvastavad, kumb on kass ja kumb on koer jne.
- Masinõppes käsitleme kahte tüüpi probleeme, milleks on juhendatud õpe ja juhendamata õpe. Juhendatud sisendis ja väljundis on andmed märgistatud, teisalt aga juhendamata õppimise korral mitte. Süvaõppe korral on see samm edasi, kui mudel läheneb tugevdusõppele. Iga tehtud vea eest on ette nähtud karistus ja tasu õige otsuse eest.
- Masinõppes valisime sobiva algoritmi (mõnikord mitu ja siis valisime oma mudeli jaoks parima), määratlesime parameetrid ja esitame andmed, masinõppe algoritm õpib rongide andmetel ja pärast katseandmetega kinnitamist / hindamist saab mudeli lähetatud konkreetse ülesande jaoks. Teisest küljest määratleme süvaõppes perceptroni kihi. Perceptroni võib pidada inimmõistes neuroniks. Neuron võtab sisendi läbi mitme dendriidi, töötleb seda (võtab väikese toimingu / otsuse) ja aksoniterminalidega saadab selle väljundi kihi järgmisele neuronile. Samamoodi on perceptronil sisendisõlmed (pärinevad sisendiandmete funktsioonidest või perceptroni eelmisest kihist), käivitusfunktsioon väikese otsuse tegemiseks ja väljundisõlmed, et saata väljund kihi järgmisele perceptroonile.
- Masinõppes mudeli loomise protsess koosneb sisendandmete funktsioonide pakkumisest, probleemile vastavast algoritmist, vajalike parameetrite ja hüperparameetrite määratlemisest, treeningkogumis treenimisest ja optimeerimisest. Hinnake mudelit katseandmetel. Süvaõppe korral on protsess sama, kuni sisendiandmete pakkumiseni funktsioone pakutakse. Pärast seda määratleme mudeli sisend- ja väljundkihi perceptrooni arvuga selles. Valime vajaliku peidetud kihtide arvu vastavalt probleemi keerukusele. Me määratleme Perceptroni iga kihi jaoks ja iga perceptroni jaoks sisend-, aktiveerimisfunktsiooni ja väljundsõlme. Kui see on määratletud ja siis andmed edastatud, treenib mudel ise katse-eksituse meetodil.
- Masinõppes on mudeli loomiseks vajalikku andmemahtu suhteliselt vähem. Sügava õppimise korral on meetod katse ja eksituse abil parima võimaliku tulemuse saamiseks. Mida rohkem on koolituse jaoks andmeid, seda tugevamaks mudel saab. Masinõppes suurendame ka andmemahtu, kuid pärast teatud piiramist jääb õppeprotsess seisma. Süvaõppe korral jätkub mudel õppimist. See on probleemi keerukus, keeruka probleemi korral on vaja rohkem mahtu andmeid.
- Näiteks muusika voogesituse kohta soovituste andmiseks kasutatakse masinõppe mudelit. Nüüd, kui mudel otsustab lugude / albumite / artistide soovitamise üle, kontrollib ta sarnast funktsiooni (muusikamaitse) ja soovitab sarnast esitusloendit. Süvaõppe jaoks on parim näide automatiseeritud teksti genereerimine, otsides midagi Google'ist või kirjutades e-kirju. Süvaõppe mudel soovitab eelnevate kogemuste põhjal automaatselt võimalikke tulemusi.
Süvaõppe vs masinõppe võrdlustabel
Arutleme sügava õppimise ja masinõppe ülemise võrdluse üle
| Võrdluse alus | Sügav õppimine | Masinõpe |
| Sõltuvus andmetest | Vaja on suhteliselt palju andmeid, koos sisendandmete jõudluse kasvuga | Hea mudeli saab luua piisava hulga andmete abil. Kuid rohkem kui see, mida vaja, ei paranda jõudlust kui sellist. |
| Sõltuvus riistvarast | Nutitelefonid on kohustuslikud. | Oskab töötada väikeste lõppmasinatega. |
| Kasutatud lähenemisviis | Süvaõppes lahendatakse probleem iseenesest, kasutades mitut neuronikihti. | Suur probleem jaguneb mitmeks väiksemaks ülesandeks ja ühendatakse lõpus ML-mudeli loomiseks. |
| Täitmiseks vajalik aeg | Täitmiseks on vaja rohkem aega. Kuna paljud neuronid kasutavad mudeli ehitamiseks erinevaid-2 parameetreid. | ML puhul on vaja suhteliselt vähem täitmisaega. |
| Featurization | Sügav õppimine õpib andmetest ise ega vaja välist sekkumist. | Õige sisendi saamiseks on vajalik väline sekkumine. |
| Tõlgendamine | Raske tõlgendada probleemi lahendamise protsessi. Kuna mitu neuroni lahendavad probleemi ühiselt. | Lihtne tõlgendada protsessi masinõppe mudelis. Sellel on loogiline mõttekäik. |
Järeldus
Oleme arutanud, kuidas erinevad masinõppe mudel ja süvaõppe mudelid. Me kasutame masinõpet, kui andmete tõlgendamine on lihtne (mitte keerukas) korduvate toimingute automatiseerimise tagamiseks. Süvaõppe mudelit kasutame siis, kui meil on väga palju andmeid või kui probleem on masinõppe abil liiga keeruline. Sügav õppimine nõuab rohkem ressursse kui masinõppimine, see on küll kallis, kuid täpsem.
Soovitatavad artiklid
See on juhend sügavale õppimisele ja masinõppele. Siin käsitleme sügavõppimise ja masinõppe erinevusi infograafika ja võrdlustabeliga. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmeteadlane vs masinõpe
- Andmete kaevandamine vs masinõpe
- Masinõpe vs tehisintellekt
- Masinõpe vs närvivõrk