Разлике између машинског учења и дубоког учења

Шта је машинско учење?

Машинско учење је скуп метода које се користе за креирање рачунарских програма који могу да се науче из опажања и давања предвиђања. Машинско учење користи алгоритме, регресије и сродне науке за разумевање података. Ови алгоритми се генерално могу сматрати статистичким моделима и мрежама.

Шта је дубоко учење?

Дубоко учење је подскуп машинских метода учења. Подаци се растављају кроз више слојева мреже дубоког учења тако да мрежа може доносити закључке и доносити одлуке о подацима. Дубоке методе учења омогућавају велику тачност на великим скуповима података, али ове карактеристике чине дубоко учење много интензивнијим ресурсима од класичног машинског учења.

Разлике између машинског учења и дубоког учења

Однос према вештачкој интелигенцији

Већ неколико деценија, машинско учење се користи као метода постизања вештачке интелигенције у машинама. У суштини, област машинског учења фокусирана је на стварање рачунара који могу да уче и доносе одлуке, због чега је машинско учење добро прилагођено истраживању вештачке интелигенције. Међутим, нису сви модели машинског учења намењени развоју „праве“ вештачке интелигенције која савршено одговара или премашује људску интелигенцију. Уместо тога, модели су често осмишљени како би истражили специфичне, ограничене проблеме.

Дубоко учење је предложено у раним фазама дискусије о машинском учењу, али мало је истраживача истрајало методе дубоког учења јер су рачунски захтеви дубоког учења много већи него у класичном машинском учењу. Међутим, рачунска снага рачунара експоненцијално је порасла од 2000. године, што је омогућило истраживачима да направе огромна побољшања у машинском учењу и конструкцији вештачке интелигенције. Будући да се модели дубоког учења добро скалирају са повећаним подацима, дубоко учење има потенцијал да превазиђе значајне препреке у стварању праве вјештачке интелигенције.

Основна конструкција у машинском и дубоком учењу

Машинско учење и дубоко учење су алгоритамски. У класичном машинском учењу, истраживачи користе релативно малу количину података и одлучују које су најважније карактеристике у подацима који су алгоритам потребни да би могли предвидјети. Ова метода се назива инжењеринг значајки. На пример, ако се програм машинског учења подучава за препознавање слике авиона, његови програмери би направили алгоритме који програму омогућавају препознавање типичних облика, боја и величина комерцијалних авиона. Помоћу ових информација програм машинског учења би могао предвидјети да ли ће слике бити представљене укљученим авионима.

Дубоко учење се углавном разликује од класичног машинског учења по многим слојевима одлучивања. Мреже дубоког учења често се сматрају „црним оквирима“, јер се подаци рашчлањују кроз више мрежних слојева који сваки врше запажања. Ово може отежати разумевање резултата него резултате класичног машинског учења. Тачан број слојева или корака у одлучивању зависи од врсте и сложености одабраног модела.

Подаци и скалабилност у машинском и дубоком учењу

Машинско учење традиционално користи мале скупове података из којих се може учити и предвидјети. Са малим количинама података, истраживачи могу одредити прецизне карактеристике које ће помоћи програму машинског учења да разуме и научи из података. Међутим, ако програм наиђе на информације које не може класификовати на основу својих већ постојећих алгоритама, истраживачи ће обично морати ручно да анализирају проблематичне податке и креирају нову функцију. Због тога се класично машинско учење обично не скалира са огромним количинама података, али може умањити грешке на мањим скуповима података.

Дубоко учење је нарочито погодно за велике скупове података, а модели често захтевају велике скупове података да би били корисни. Због сложености мреже дубоког учења, мрежи је потребна велика количина података о обуци и додатних података да би се тестирала мрежа након тренинга. Тренутно истраживачи усавршавају мреже дубоког учења које могу бити ефикасније и користе мање скупове података.

Захтеви за перформансе за машинско и дубоко учење

Машинско учење има променљиве захтеве за перформансама рачунара. Постоји пуно модела који се могу покретати на просечном личном рачунару. Што су статистичке и математичке методе напредније, то је компјутер бржи за обраду података.

Дубоко учење има много ресурса. Раздвајање великих количина информација кроз више слојева доношења одлука захтијева много рачунарске снаге. Како рачунари постају бржи, дубље учење постаје све доступније.

Ограничења у машинском и дубоком учењу

Традиционално машинско учење има неколико уобичајених и значајних ограничења. Прекомерно уклапање је статистички проблем који може утицати на алгоритам машинског учења. Алгоритам машинског учења садржи одређену количину „грешке“ при анализи и предвиђању података. Алгоритам треба да покаже однос између релевантних променљивих, али при прекомпоновању такође почиње да хвата грешку, што доводи до "бучнијих" или нетачних модела. Модели машинског учења такође могу постати пристрани према идиосинкразији података са којима су обучавани, проблем који је посебно очигледан када истраживачи тренирају алгоритме на целокупном доступном скупу података уместо да спреме део података како би тестирали алгоритам на.

Дубоко учење има исте статистичке замке као и класично машинско учење, као и неколико јединствених проблема. За многе проблеме, нема довољно доступних података да би се обучила разумно тачна мрежа за дубоко учење. Често је скупо или немогуће прикупити више података о стварном свету или симулирати проблем који ограничава тренутни спектар тема за које се може користити дубоко учење.

Табела поређења за машинско и дубоко учење

Резиме Мацхине Вс. Дубоко учење

Машинско и дубоко учење описују методе подучавања рачунара за учење и доношење одлука. Дубоко учење је подврста класичног машинског учења, а неке важне разлике се чине дубоким и машинским учењем погодним за различите апликације.

• Класично машинско учење често укључује инжењеринг значајки од стране програмера који помаже алгоритам да прецизно предвиди мали скуп података. Алгоритми за дубоко учење обично су дизајнирани са више слојева за доношење одлука како би захтевали мање специфичне инжењерске карактеристике.
• Дубоко учење традиционално се користи за веома велике скупове података тако да се мреже или алгоритми могу обучити за доношење многих слојевитих одлука. Класично машинско учење користи мање скупове података и није тако скалабилно као дубинско учење.
• Иако се дубоко учење може добро научити на пуно података, постоје многи проблеми гдје нема довољно доступних података да би дубоко учење могло бити корисно. И дубоко и машинско учење деле стандардна статистичка ограничења и могу бити пристрасни ако је скуп тренинга врло идиосинкратски или ако је прикупљен неправилним статистичким техникама.