Дубоко учење вс. Машинско учење: у чему је разлика?

Последњих година, област вештачке интелигенције (АИ) је доживела брз раст, вођен неколико фактора укључујући стварање АСИЦ процесора, повећано интересовање и улагања великих компанија и доступност Велики података. А са ОпенАИ и ТенсорФлов доступним јавности, многе мање компаније и појединци имају одлучили да се придруже и обуче сопствену вештачку интелигенцију кроз различито машинско учење и дубоко учење алгоритми.

Ако вас занима шта су машинско учење и дубоко учење, њихове разлике и изазови и ограничења њиховог коришћења, онда сте на правом месту!

Шта је машинско учење?

Машинско учење је област у оквиру вештачке интелигенције која обучава рачунаре да интелигентно доносе предвиђања и одлуке без експлицитног програмирања. У зависности од алгоритма за обуку, машинско учење може да обучи модел помоћу једноставних ако-онда правила, сложених математичких једначина и/или архитектуре неуронских мрежа.

Многи алгоритми за машинско учење користе структуриране податке за обуку модела. Структурирани подаци су подаци организовани у одређеном формату или структури као што су табеле и табеле. Обука модела са структурираним подацима омогућава краће време обуке и мање захтеве за ресурсима и пружа програмерима јасно разумевање како модел решава проблеме.

Модели машинског учења се често користе у различитим индустријама као што су здравство, е-трговина, финансије и производња.

Шта је дубоко учење?

Дубоко учење је подпоље машинског учења које се фокусира на моделе обуке опонашајући како људи уче. Пошто табеларно састављање квалитативнијих информација није могуће, развијено је дубоко учење да се бави свим неструктурираним подацима које треба анализирати. Примери неструктурираних података били би слике, објаве на друштвеним мрежама, видео снимци и аудио снимци.

Пошто рачунари имају потешкоћа да прецизно идентификују обрасце и односе од неструктурираних податке, моделима обученим алгоритмима дубоког учења потребно је дуже да се обуче, потребне су огромне количине података, и специјализовани АИ процесори за обуку.

Употреба вештачких неуронских мрежа такође отежава разумевање дубоког учења, јер улаз пролази кроз сложене, нелинеарни и високодимензионални алгоритам где постаје тешко утврдити како је неуронска мрежа стигла до свог излаза или одговор. Модели дубоког учења постали су толико тешки за разумевање до те мере да су многи почели да их називају црне кутије.

Модели дубоког учења се користе за сложене задатке који обично захтевају од човека да их изврши, као што су обрада природног језика, аутономна вожња и препознавање слика.

Разлика између машинског учења и дубоког учења

Машинско учење и дубоко учење су два важна поља у оквиру вештачке интелигенције. Иако су обе методологије коришћене за обуку многих корисних модела, оне имају своје разлике. Ево неколико:

Сложеност алгоритама

Једна од главних разлика између машинског учења и дубоког учења је сложеност њихових алгоритама. Алгоритми машинског учења обично користе једноставније и линеарније алгоритме. Насупрот томе, алгоритми дубоког учења користе коришћење вештачких неуронских мрежа које омогућавају више нивое сложености.

Количина потребних података

Дубоко учење користи вештачке неуронске мреже да прави корелације и односе са датим подацима. Пошто ће сваки податак имати различите карактеристике, алгоритми дубоког учења често захтевају велике количине података да би тачно идентификовали обрасце унутар скупа података.

С друге стране, машинско учење ће захтевати знатно мање количине података за доношење прилично тачних одлука. Пошто су алгоритми за машинско учење често једноставнији и захтевају мање параметара, модели обучени помоћу алгоритама за машинско учење могли би се задовољити мањим скупом података.

Интерпретабилност

Машинско учење захтева структуриране податке, као и блиску интервенцију програмера да би се направили ефикасни модели. Ово чини машинско учење лакшим за тумачење јер су програмери често део процеса када обучавају АИ. Ниво транспарентности плус мањи скуп података и мање параметара олакшавају разумевање како модел функционише и доноси одлуке.

Дубоко учење користи вештачке неуронске мреже за учење из неструктурираних података као што су слике, видео снимци и звук. Употреба сложених неуронских мрежа држи програмере у мраку када је у питању разумевање како је модел успео да дође до своје одлуке. Због тога се алгоритми дубоког учења често сматрају моделима „црне кутије“.

Потребни ресурси

Као што је раније речено, алгоритми машинског учења и дубоког учења захтевају различите количине података и сложеност. Пошто су алгоритми машинског учења једноставнији и захтевају знатно мањи скуп података, модел машинског учења би се могао обучити на персоналном рачунару.

Насупрот томе, алгоритми дубоког учења би захтевали знатно већи скуп података и сложенији алгоритам за обуку модела. Иако се обука модела дубоког учења може обавити на хардверу потрошачког нивоа, специјализовани процесори као што су ТПУ често се користе да би се уштедела значајна количина времена.

Врсте проблема

Алгоритми машинског учења и дубоког учења су погоднији за решавање различитих врста проблема. Машинско учење је најпогодније за једноставније и линеарне проблеме као што су:

• Класификација: Класификујте нешто на основу карактеристика и атрибута.
• Регресија: Предвидите следећи исход на основу претходних образаца пронађених на улазним карактеристикама.
• Смањење димензионалности: Смањите број карактеристика уз задржавање основне или суштинске идеје нечега.
• Груписање: Групишите сличне ствари заједно на основу карактеристика без знања о већ постојећим класама или категоријама.

Алгоритми дубоког учења се боље користе за сложене проблеме за које бисте веровали да их ради. Такви проблеми би укључивали:

• Препознавање слике и говора: Идентификујте и класификујте објекте, лица, животиње итд. у оквиру слика и видеа.
• Аутономни системи: Аутономно контролишите/возите аутомобиле, роботе и беспилотне летелице уз ограничену или никакву људску интервенцију.
• АИ ботови за игре: Нека АИ игра, учи и побољшава стратегије у побеђивању у такмичарским играма као што су шах, Го и Дота 2.
• Обрада природног језика: Разуме људски језик у тексту и говору.

Иако бисте вероватно могли да решите једноставне и линеарне проблеме помоћу алгоритама дубоког учења, они су најприкладнији за њих алгоритми за машинско учење јер захтевају мање ресурса за покретање, имају мање скупове података и захтевају минималну обуку време.

Постоје и друга потпоља машинског учења

Сада разумете разлику између машинског учења и дубоког учења. Ако сте икада заинтересовани за обуку сопственог модела, имајте на уму да је дубоко учење само један домен унутар машине учење, али можда постоје и други поддомени машинског учења који би боље одговарали проблему који покушавате решити. Ако је тако, онда би учење других поддомена машинског учења требало да повећа вашу ефикасност у решавању проблема.