Forskelle mellem maskinlæring og dyb læring

Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er et sæt metoder, der bruges til at oprette computerprogrammer, der kan lære af observationer og fremsætte forudsigelser. Maskinlæring bruger algoritmer, regressioner og relaterede videnskaber til at forstå data. Disse algoritmer kan generelt betragtes som statistiske modeller og netværk.

Hvad er dyb læring?

Deep learning er en undergruppe af maskinlæringsmetoder. Data analyseres gennem flere lag i et dybt læringsnetværk, så netværket kan drage konklusioner og træffe beslutninger om dataene. Dyb indlæringsmetoder giver mulighed for stor nøjagtighed på store datasæt, men disse funktioner gør dyb læring meget mere ressourceintensiv end klassisk maskinlæring.

Forskelle mellem maskinlæring og dyb læring

Forhold til kunstig intelligens

I flere årtier har maskinlæring været brugt som en metode til at opnå kunstig intelligens i maskiner. Kernen fokuserer på maskinlæring på at skabe computere, der kan lære og træffe beslutninger, hvilket gør maskinlæring velegnet til forskning i kunstig intelligens. Imidlertid er ikke alle maskinlæringsmodeller beregnet til at udvikle "ægte" kunstig intelligens, der perfekt matcher eller overstiger menneskelig intelligens. I stedet er modeller ofte designet til at undersøge specifikke, begrænsede problemer.

Dyb læring blev foreslået i de tidlige stadier af diskussioner om maskinlæring, men få forskere forfulgte dyb læringsmetoder, fordi beregningskravene til dyb læring er meget større end i klassisk maskinlæring. Computernes computerkraft er imidlertid steget eksponentielt siden 2000, hvilket gør det muligt for forskere at foretage enorme forbedringer inden for maskinlæring og konstruktion af kunstig intelligens. Fordi dyb læringsmodeller skalerer godt med øgede data, har dyb læring potentialet til at overvinde betydelige hindringer i at skabe ægte kunstig intelligens.

Grundlæggende konstruktion i maskine og dyb læring

Maskinlæring og dyb læring er begge algoritmiske. I klassisk maskinlæring bruger forskere en relativt lille mængde data og beslutter, hvad de vigtigste funktioner er inden for de data, som algoritmen har brug for for at kunne forudsige. Denne metode kaldes funktionsteknik. For eksempel, hvis et maskinindlæringsprogram blev lært at genkende billedet af et fly, ville dets programmerere lave algoritmer, der giver programmet mulighed for at genkende de typiske former, farver og størrelser på kommercielle fly. Med disse oplysninger vil maskinindlæringsprogrammet forudsige, om billeder, det præsenteres med inkluderede fly.

Dyb læring er generelt differentieret fra klassisk maskinlæring ved dens mange lag af beslutningstagning. Dyb læringsnetværk betragtes ofte som ”sorte kasser”, fordi data parses gennem flere netværkslag, som hver især foretager observationer. Dette kan gøre resultaterne vanskeligere at forstå end resultater i klassisk maskinlæring. Det nøjagtige antal lag eller trin i beslutningsprocessen afhænger af typen og kompleksiteten af ​​den valgte model.

Data og skalerbarhed i maskine og dyb læring

Maskinlæring bruger traditionelt små datasæt, som de kan lære og forudsige. Med små mængder data kan forskere bestemme nøjagtige funktioner, der hjælper maskinindlæringsprogrammet med at forstå og lære af dataene. Men hvis programmet løber ind i oplysninger, som det ikke kan klassificere baseret på dets allerede eksisterende algoritmer, er forskerne typisk nødt til manuelt at analysere de problematiske data og oprette en ny funktion. På grund af dette skalerer klassisk maskinlæring normalt ikke godt med enorme mængder data, men det kan minimere fejl på mindre datasæt.

Dyb indlæring er især velegnet til store datasæt, og modeller kræver ofte, at store datasæt er nyttige. På grund af kompleksiteten i et dybt læringsnetværk har netværket brug for en betydelig mængde træningsdata og ekstra data for at teste netværket efter træning. I øjeblikket forfining forskere dybe læringsnetværk, der kan være mere effektive og bruge mindre datasæt.

Krav til ydelse til maskin- og dyb læring

Maskinindlæring har forskellige computerpræstationskrav. Der er masser af modeller, der kan køres på den gennemsnitlige pc. Jo mere avancerede de statistiske og matematiske metoder bliver, desto sværere er det for computeren at hurtigt behandle data.

Dyb læring har en tendens til at være meget ressurskrævende. At analysere store mængder information gennem flere lag af beslutningstagning kræver meget computerkraft. Efterhånden som computere bliver hurtigere, bliver dyb indlæring i stigende grad tilgængelig.

Begrænsninger i maskine og dyb læring

Traditionelt har maskinlæring et par fælles og betydelige begrænsninger. Overfitting er et statistisk problem, der kan påvirke en maskinlæringsalgoritme. En maskinlæringsalgoritme indeholder en vis mængde “fejl”, når man analyserer og forudsiger med data. Algoritmen skal vise et forhold mellem de relevante variabler, men ved overfitting begynder den også at indfange fejlen, hvilket fører til en "støjende" eller unøjagtig model. Maskinlæringsmodeller kan også blive partiske mod de identiske synkrasier af data, de blev uddannet med, et problem, som især er synligt, når forskere træner algoritmer på hele det tilgængelige datasæt i stedet for at gemme en del af dataene til at teste algoritmen imod.

Dyb læring har de samme statistiske faldgruber som klassisk maskinlæring samt et par unikke problemer. I mange problemer er der ikke nok tilgængelige data til at træne et rimeligt nøjagtigt dybt læringsnetværk. Det er ofte uoverkommeligt eller umuligt at samle flere data om eller simulere et ægte problem, hvilket begrænser det aktuelle udvalg af emner, som dyb læring kan bruges til.

Sammenligningstabel for Machine and Deep Learning

Oversigt over Machine Vs. Deep Learning

Maskinlæring og dyb læring beskriver begge metoder til undervisning af computere til at lære og træffe beslutninger. Deep learning er en undergruppe af klassisk maskinlæring, og nogle vigtige afvigelser gør, at dyb læring og maskinlæring hver er velegnet til forskellige applikationer.

• Klassisk maskinlæring inkluderer ofte funktionsteknologi af programmerere, der hjælper algoritmen med at udtage nøjagtige forudsigelser om et lille datasæt. Dyb indlæringsalgoritmer er normalt designet med flere lag af beslutningstagning for at kræve mindre specifik funktionsteknologi.
• Dyb indlæring bruges traditionelt til meget store datasæt, så netværkene eller algoritmerne kan trænes til at tage mange lag beslutninger. Klassisk maskinlæring bruger mindre datasæt og er ikke så skalerbar som dyb læring.
• Selvom dyb læring kan lære godt på masser af data, er der mange problemer, hvor der ikke er nok tilgængelige data til, at dyb læring kan være nyttig. Både dyb læring og maskinlæring deler standard statistiske begrænsninger og kan være partisk, hvis træningsdatasættet er meget idiosynkratisk, eller hvis det blev indsamlet med forkerte statistiske teknikker.