Сравниваем искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети: в чем разница

Deep learning & Machine learning: в каких случаях используется Machine learning

ИИ и его многочисленные подполе остаются актуальными, и чем быстрее мы адаптируемся к этим изменениям, тем быстрее сможем в полной мере использовать их возможности и применить их в мире ИТ и решений для обслуживания и прогнозной аналитики. Так что, пожалуйста, больше никаких страшилок. Специалисты по данным уже выяснили, что сценарии с Скайнетом, Терминаторами и апокалипсисом Матрицы не произойдут в ближайшее время!

Еще один ключевой фактор заключается в том, что большинство глубоких нейронных сетей являются прямыми, то есть данные перемещаются исключительно от входа к выходу. Модели также могут обучаться с помощью обратного распространения ошибки, что позволяет им двигаться в подходящем направлении от выхода к входу.

Следовательно, лучше рассматривать то, что делает глубокое обучение уникальным в рамках машинного обучения, вместо противопоставления глубокого обучения и машинного обучения. В широком смысле, особенности, которые делают глубокое обучение уникальным, включают структуру алгоритма нейронной сети, меньшую необходимость в человеческом вмешательстве и более обширные требования к данным. Давайте рассмотрим их по отдельности:

Ответом на этот вопрос является наличие структурированных данных , о чем было написано выше в определении машинного обучения для чайников. Вы просто маркируете изображения собак и кошек, для того чтобы определить особенности обоих животных. Этих данных будет достаточно для обучения алгоритма машинного обучения, и затем он продолжит работу на основе понятных им маркировок и классифицирует миллионы других изображений обоих животных по признакам, которые он изучил ранее.

Мы уже говорили о том, что нейронные сети и глубокое обучение не являются полностью независимыми концепциями. Когда мы говорим о глубоком обучении, мы имеем в виду “глубину” слоев и узлов в нейронной сети. Таким образом, нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев (включая входной и выходной), считается алгоритмом глубокого обучения.

Наконец, глубокое обучение требует значительно больше данных, чем стандартные алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение часто работает с тысячами точек данных, тогда как глубокое обучение может работать с миллионами. Из-за своей сложной многослойной структуры системы глубокого обучения нуждаются в большом наборе данных, чтобы уменьшить или устранить колебания и делать качественные интерпретации.

Как уже упоминалось, ИИ относится к машинам, которые могут имитировать когнитивные навыки человека. Нейронные сети, с другой стороны, представляют собой сеть искусственных нейронов или узлов. Они отдаленно вдохновлены биологическими нейронными сетями, которые составляют человеческий мозг.

Другой вывод заключается в том, что важно развеять путаницу вокруг нейронных сетей и глубокого обучения, а также машинного обучения и глубокого обучения. Необходимо помнить, что глубокое обучение — это просто система нейронных сетей с более чем тремя слоями, и алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.

Основные выводы

Модели глубокого обучения обычно более точны, поскольку объем данных для обучения увеличивается, хотя стандартные модели машинного обучения, такие как SVM / Naive Bayes / Classified Model, перестают улучшаться после достижения точки насыщения. Модели глубокого обучения масштабируются лучше с увеличением доступной информации.

Для достижения этого приложения глубокого обучения используют слоистую структуру алгоритмов, называемую искусственной нейронной сетью (ANN). Дизайн такой ANN вдохновлен биологической нейронной сетью человеческого мозга, что приводит к процессу обучения, который намного более способен, чем у стандартных моделей машинного обучения.

Нет, не является. Это широко распространенное недоразумение, поскольку основное отличие между ИИ и нейронными сетями заключается в том, что ИИ или искусственный интеллект — это целая область компьютерных наук, которая изучает и создает интеллектуальные машины, обладающие своим интеллектом. В то время как нейронная сеть относится к системе искусственных узлов, которые составляют нейронные сети, отчасти вдохновленные мозгом животных.

Бесконечные споры вокруг искусственного интеллекта приводят к путанице. Существует много терминов, которые кажутся похожими, но это не так. Мы постараемся разобраться и противопоставить искусственный интеллект (ИИ или artificial intelligence, AI), машинное обучение (machine learning, ML), глубокое обучение (deep learning) и нейронные сети (neural networks), чтобы их разграничить.

Нейронные сети Deep learning будут использовать другой подход для решения этой проблемы. Основным преимуществом Deep learning является то, что тут не обязательно нужны структурированные / помеченные данные изображений для классификации двух животных. В данном случае, входные данные (данные изображений) отправляются через различные уровни нейронных сетей, причем каждая сеть иерархически определяет специфические особенности изображений.

Машинное обучение — это общий термин, обозначающий, когда компьютеры учатся на данных. Это перекресток компьютерных наук и статистики, где используются алгоритмы для выполнения конкретной задачи без явного программирования; вместо этого они распознают паттерны в данных и делают прогнозы, когда появляются новые данные.

Прежде чем узнать о различиях между глубоким обучением и машинным обучением, важно понять, что алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения не являются противоположными концепциями. Вместо этого алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.

Во-вторых, модели глубокого обучения требуют гораздо меньше человеческого вмешательства, чем их обычные аналоги в машинном обучении. Например, ИИ для автономного автомобиля будет иметь возможность распознавать дорожные знаки без ручного вмешательства инженера-программиста, также известного как извлечение признаков.