Различия между машинным обучением и глубоким обучением

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это набор методов, используемых для создания компьютерных программ, которые могут учиться на основе наблюдений и делать прогнозы. Машинное обучение использует алгоритмы, регрессии и смежные науки для понимания данных. Эти алгоритмы обычно можно рассматривать как статистические модели и сети.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение - это подмножество методов машинного обучения. Данные анализируются через несколько уровней сети глубокого обучения, так что сеть может делать выводы и принимать решения о данных. Методы глубокого обучения обеспечивают большую точность для больших наборов данных, но эти функции делают глубокое обучение намного более ресурсоемким, чем классическое машинное обучение..

Различия между машинным обучением и глубоким обучением

Отношение к искусственному интеллекту

В течение нескольких десятилетий машинное обучение использовалось как метод достижения искусственного интеллекта в машинах. По своей сути, область машинного обучения направлена ​​на создание компьютеров, которые могут учиться и принимать решения, что делает машинное обучение хорошо подходящим для исследований в области искусственного интеллекта. Однако не все модели машинного обучения предназначены для разработки «истинного» искусственного интеллекта, который идеально соответствует человеческому интеллекту или превосходит его. Вместо этого модели часто разрабатываются для исследования конкретных ограниченных проблем..

Глубокое обучение было предложено на ранних этапах дискуссий по машинному обучению, но немногие исследователи использовали методы глубокого обучения, потому что вычислительные требования к глубокому обучению намного выше, чем в классическом машинном обучении. Тем не менее, вычислительная мощность компьютеров увеличилась в геометрической прогрессии с 2000 года, что позволяет исследователям значительно улучшить машинное обучение и создание искусственного интеллекта. Поскольку модели глубокого обучения хорошо масштабируются с увеличением объема данных, глубокое обучение может преодолеть значительные препятствия в создании истинного искусственного интеллекта..

Основы конструирования машин и глубокого обучения

Машинное обучение и глубокое обучение являются алгоритмическими. В классическом машинном обучении исследователи используют сравнительно небольшой объем данных и решают, какие наиболее важные функции находятся в данных, которые необходимы алгоритму для прогнозирования. Этот метод называется особенностью разработки. Например, если бы программа машинного обучения училась распознавать изображение самолета, ее программисты создавали бы алгоритмы, позволяющие программе распознавать типичные формы, цвета и размеры коммерческих самолетов. С помощью этой информации программа машинного обучения будет делать прогнозы относительно того, представлены ли изображения с включенными самолетами..

Глубокое обучение, как правило, отличается от классического машинного обучения многими уровнями принятия решений. Сети глубокого обучения часто считают «черными ящиками», потому что данные анализируются через несколько сетевых уровней, каждый из которых проводит наблюдения. Это может сделать результаты более трудными для понимания, чем результаты классического машинного обучения. Точное количество слоев или этапов принятия решения зависит от типа и сложности выбранной модели..

Данные и масштабируемость в машинном и глубоком обучении

Машинное обучение традиционно использует небольшие наборы данных, из которых можно учиться и делать прогнозы. Используя небольшие объемы данных, исследователи могут определить точные функции, которые помогут программе машинного обучения понимать данные и учиться на них. Однако, если программа сталкивается с информацией, которую она не может классифицировать на основе своих ранее существующих алгоритмов, исследователям, как правило, придется вручную анализировать проблемные данные и создавать новую функцию. Из-за этого классическое машинное обучение обычно плохо масштабируется с огромными объемами данных, но оно может минимизировать ошибки в меньших наборах данных..

Глубокое обучение особенно подходит для больших наборов данных, а модели часто требуют больших наборов данных, чтобы быть полезными. Из-за сложности сети глубокого обучения сети требуется значительное количество обучающих данных и дополнительных данных для проверки сети после обучения. В настоящее время исследователи совершенствуют сети глубокого обучения, которые могут быть более эффективными и используют меньшие наборы данных..

Требования к производительности для машинного и глубокого обучения

Машинное обучение имеет переменные требования к производительности компьютера. Существует множество моделей, которые можно запустить на среднем персональном компьютере. Чем более продвинуты статистические и математические методы, тем сложнее компьютеру быстро обрабатывать данные..

Глубокое обучение имеет тенденцию быть очень ресурсоемким. Анализ большого количества информации на нескольких уровнях принятия решений требует больших вычислительных ресурсов. Поскольку компьютеры становятся быстрее, глубокое обучение становится все более доступным.

Ограничения в машинном и глубоком обучении

Традиционно машинное обучение имеет несколько общих и существенных ограничений. Переоснащение является статистической проблемой, которая может повлиять на алгоритм машинного обучения. Алгоритм машинного обучения содержит определенное количество «ошибок» при анализе и прогнозировании с данными. Предполагается, что алгоритм показывает взаимосвязь между соответствующими переменными, но при переоснащении он также начинает фиксировать ошибку, что приводит к «более шумной» или неточной модели. Модели машинного обучения также могут быть смещены в сторону идиосинкразий данных, с которыми они были обучены, проблема, которая особенно очевидна, когда исследователи обучают алгоритмы на всем доступном наборе данных вместо сохранения части данных для проверки алгоритма.

Глубокое обучение имеет те же статистические недостатки, что и классическое машинное обучение, а также несколько уникальных проблем. Для многих проблем недостаточно доступных данных для обучения достаточно точной сети глубокого обучения. Часто невозможно или невозможно собрать больше данных или смоделировать реальную проблему, что ограничивает текущий диапазон тем, для которых может быть использовано глубокое изучение.

Таблица сравнения для машинного и глубокого обучения

Резюме машины против. Глубокое обучение

Машинное обучение и глубокое обучение описывают методы обучения компьютеров, чтобы учиться и принимать решения. Глубокое обучение - это подмножество классического машинного обучения, и некоторые важные расхождения делают глубокое обучение и машинное обучение подходящими для различных приложений..

• Классическое машинное обучение часто включает разработку функций программистами, которая помогает алгоритму делать точные прогнозы на небольшом наборе данных. Алгоритмы глубокого обучения, как правило, разрабатываются с несколькими уровнями принятия решений, что требует менее специфической разработки функций.
• Глубокое обучение традиционно используется для очень больших наборов данных, так что сети или алгоритмы могут быть обучены принимать многоуровневые решения. Классическое машинное обучение использует меньшие наборы данных и не так масштабируемо, как глубокое обучение.
• Хотя глубокое обучение может хорошо учиться на большом количестве данных, существует много проблем, когда недостаточно данных для глубокого обучения, чтобы быть полезным. Как глубокое, так и машинное обучение имеют стандартные статистические ограничения и могут быть предвзятыми, если набор данных для обучения является очень своеобразным или если он был собран с использованием неправильных статистических методов..