Învățare profundă vs învățare automată - Top 6 diferențe și infografie

Introducere în învățare profundă vs învățare automată

Învățarea automată și învățarea profundă sunt ambele elemente ale inteligenței artificiale. În învățarea automată, datele sunt alimentate de algoritmul de învățare automată, vor prelua informații și vor învăța din date, apoi vor lua decizia. Pe de altă parte, învățarea profundă este ca un subset de învățare automată, procesul este aproape același, dar cu experiență, modelul de învățare profundă devine progresiv mai bun, fără niciun fel de îndrumări. În acest subiect, vom învăța despre învățarea profundă vs învățarea automată.

Modelul de învățare automată ar avea nevoie de intervenție umană pentru îmbunătățirea performanței modelului, poate fi prin reglarea parametrilor / hiper-parametrilor. De exemplu, dacă un model de învățare a mașinii nu este capabil să prezică rezultatul corect, trebuie să îl remediem. În învățarea profundă, modelul va învăța greșind și, în consecință, va ajusta greutățile parametrilor de intrare. Cel mai bun exemplu de model de învățare profundă este sistemul de conducere automatizat.

Comparație dintre cap în cap între învățarea profundă și învățarea automată (Infografie)

Mai jos se află primele 6 diferențe între învățarea profundă și învățarea automată

Diferențele cheie ale învățării profunde față de învățarea automată

Atât învățarea automată, cât și învățarea profundă sunt un subset de inteligență artificială. Iată care sunt principalele diferențe cheie între aceste două metode.

În învățarea automată, accentul principal este pe îmbunătățirea procesului de învățare a modelelor bazat pe experiența lor de date introduse. În învățarea mașinii, datele etichetate sau fără etichetare vor trece mai întâi prin inginerie și featurizare. Cu cât datele sunt mai curate, cu atât modelul va fi bun. În cazul învățării profunde, accentul se concentrează mai mult asupra creării unui model de învățare de la sine, adică a metodei de tren și de eroare pentru a ajunge la soluția finală.
Învățarea automată este înclinată spre atomizare și prezicerea unei probleme de regresie sau clasificare, cum ar fi prezicerea dacă clientul x va plăti un împrumut pe baza unui număr de funcții. Pe de altă parte, învățarea profundă încearcă să creeze o replică a minții umane pentru a rezolva o problemă specifică. De exemplu, uitându-vă la imagini care recunosc care este pisica și care pe câine etc.
În învățarea automată, avem de-a face cu două tipuri de probleme de învățare supravegheată și învățare nesupravegheată. În datele de intrare și ieșire supravegheate sunt etichetate, pe de altă parte, în învățarea nesupravegheată, nu este. În cazul învățării profunde, este un pas mai departe în care modelul abordează învățarea de consolidare. Pentru fiecare greșeală făcută, există o penalitate și o recompensă pentru decizia corectă.
În învățarea automată am ales un algoritm adecvat (uneori multiplu și apoi l-am ales pe cel mai bun pentru modelul nostru), definim parametrii și furnizăm date, algoritmul de învățare automată va învăța pe datele trenului și la verificarea / evaluarea cu datele de testare, modelul va fi implementat pentru o sarcină specifică. Pe de altă parte, în învățarea profundă, definim un strat al perceptronului. Un perceptron poate fi considerat ca un neuron în mintea umană. Un neuron preia prin intermediul mai multor dendrite, îl procesează (ia o acțiune / o decizie mică) și cu terminalele axonului îl trimit la următorul neuron din strat. În același mod, un perceptron are noduri de intrare (provenind de la caracteristicile datelor de intrare sau stratul anterior de perceptron), o funcție de acționare pentru a lua o decizie mică și nodurile de ieșire pentru a trimite ieșirea la următorul perceptron din strat.
Procesul de creare a unui model de învățare automată constă în furnizarea de caracteristici de date de intrare, un algoritm select în funcție de problemă, defini parametrii și hipermetri necesari, antrenează setul de instruire și optimizează rularea. Evaluează modelul pe datele testului. În cazul învățării profunde, procesul este același până la furnizarea funcțiilor de date de intrare. După aceasta, definim stratul de intrare și ieșire al modelului cu numărul de perceptron din acesta. Alegem numărul de straturi ascunse necesare în funcție de complexitatea problemei. Definim Perceptron pentru fiecare strat și pentru fiecare perceptron nodurile de intrare, de activare și de ieșire. Odată ce acestea sunt definite și apoi datele sunt alimentate, modelul se va antrena de la sine prin încercare și eroare.
În învățarea automată, cantitatea de date necesare pentru a crea un model este comparativ mai mică. În cazul învățării profunde, metoda este încercarea și eroarea pentru a afla cel mai bun rezultat posibil. Deci, mai multe date sunt disponibile pentru instruire, cu atât va fi mai puternic modelul. În învățarea automată, dacă creștem și cantitatea de date, dar după o anumită limită, procesul de învățare va fi stagnat. În cazul învățării profunde, modelul continuă să învețe, este complexitatea problemei, pentru o problemă complexă este necesară o cantitate mai mare de date.
De exemplu, un model de învățare automată este utilizat pentru a oferi recomandări pentru streamingul de muzică. Acum, pentru ca modelul să ia decizia cu privire la recomandarea melodiilor / albumelor / artiștilor, va verifica caracteristica similară (gustul muzicii) și va recomanda o listă de redare similară. Pentru învățarea profundă, cel mai bun exemplu este generarea automată de text în timp ce căutați ceva pe Google sau scrierea unui mail, un model de învățare profundă sugerează automat rezultate posibile bazate pe experiențe anterioare.

Tabelul de comparare a învățării profunde vs mașina

Să discutăm cea mai bună comparație între învățare profundă și învățare automată

Bazele comparației	Invatare profunda	Învățare automată
Dependența de date	Este necesară o cantitate relativ mare de date, plus creșterea performanței datelor de intrare	O cantitate suficientă de date poate construi un model bun. Dar mai mult, ceea ce este necesar nu va îmbunătăți performanța ca atare.
Dependență de hardware	Mașinile high-end sunt un element obligatoriu.	Poate lucra pe mașini mici.
Abordare folosită	În învățarea profundă, problema este rezolvată singură folosind mai multe straturi de neuroni.	O problemă mare este împărțită în mai multe sarcini mici și la final sunt combinate pentru a construi modelul ML.
Timpul necesar executării	Este nevoie de mai mult timp pentru execuție. Deoarece un număr de neuroni utilizează parametrii diferiți-2 pentru a construi un model.	Comparativ mai puțin timp de execuție este necesar în cazul ML.
Featurization	Învățarea profundă învață din datele în sine și nu are nevoie de intervenție externă.	Intervenția externă este necesară pentru a oferi o contribuție corectă.
Interpretare	Greu de interpretat procesul de rezolvare a problemei. Deoarece mai mulți neuroni rezolvă colectiv problema.	Ușor de interpretat procesul în modelul de învățare automată. Are raționamente logice în spatele ei.

Concluzie

Am discutat modul în care modelul de învățare automată și modelele de învățare profundă sunt diferite. Folosim învățarea automată atunci când interpretarea datelor este simplă (nu complexă), pentru a oferi automatizare în operații repetitive. Folosim modelul de învățare profundă când avem o cantitate foarte mare de date, sau problema este prea complexă pentru a rezolva cu învățarea automată. Învățarea profundă are nevoie de mai multe resurse decât cea a învățării automate, este costisitoare, dar mai precisă.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru învățare profundă vs învățare automată. Aici discutăm diferențele de învățare profundă față de mașină cu infografie și tabel de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -