Deep learning & Machine learning: в чем разница

Когда использовать Deep learning в бизнесе?

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-первых, традиционные алгоритмы машинного обучения имеют относительно простую структуру, включая линейную регрессию или модель решающего дерева. В то время как модели глубокого обучения основаны на искусственной нейронной сети. Эти нейронные сети имеют много слоев и (как и человеческий мозг) сложны и переплетены через узлы (аналог нейронов человека).

Наибольшее преимущество нейронной сети в том, что она может легко адаптироваться к изменяющимся паттернам выходных данных. Кроме того, вам не нужно корректировать её каждый раз на основе предоставляемого ввода, что может быть достигнуто с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения.

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.

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.

Развитие искусственного интеллекта также порождает рост услуг по разработке программного обеспечения, приложений IoT и блокчейна. В настоящее время разработчики программного обеспечения изучают новые способы программирования, которые более склонны к глубокому обучению и машинному обучению.

Deep learning & Machine learning

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.

Наша первоначальная аналогия по-прежнему актуальна: не следует рассматривать эти концепции как отдельные элементы, а скорее как матрешку, где ИИ является большой куклой, а машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение — это последующие меньшие куклы.

Подмножество машинного обучения, где алгоритмы создаются и функционируют аналогично машинному обучению, но существует множество уровней этих алгоритмов, каждый из которых обеспечивает различную интерпретацию данных, которые он передает. Такая сеть алгоритмов называется искусственными нейронными сетями. Простыми словами, это напоминает нейронные связи, которые имеются в человеческом мозге.

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.

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:

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.