Deep Learning vs. Machine Learning: Hvad er forskellen?

I de senere år har feltet for kunstig intelligens (AI) oplevet hurtig vækst, drevet af flere faktorer herunder oprettelsen af ​​ASIC-processorer, øget interesse og investeringer fra store virksomheder og tilgængeligheden af big data. Og med OpenAI og TensorFlow tilgængelige for offentligheden, har mange mindre virksomheder og enkeltpersoner besluttede at være med og træne deres egen AI gennem forskellige maskinlæring og deep learning algoritmer.

Hvis du er nysgerrig efter, hvad machine learning og deep learning er, deres forskelle og udfordringerne og begrænsningerne ved at bruge dem, så er du på det rigtige sted!

Hvad er Machine Learning?

Machine learning er et felt inden for kunstig intelligens, der træner computere til intelligent at foretage forudsigelser og beslutninger uden eksplicit programmering. Afhængigt af træningsalgoritmen kan maskinlæring træne en model gennem enkle hvis-så-regler, komplekse matematiske ligninger og/eller neurale netværksarkitekturer.

Mange maskinlæringsalgoritmer bruger strukturerede data til at træne modeller. Strukturerede data er data organiseret i et bestemt format eller struktur, såsom regneark og tabeller. Træning af en model med strukturerede data giver hurtigere træningstider og mindre ressourcekrav og giver udviklere en klar forståelse af, hvordan modellen løser problemer.

Maskinlæringsmodeller bruges ofte i forskellige brancher såsom sundhedspleje, e-handel, finans og fremstilling.

Hvad er Deep Learning?

Deep learning er et underområde af maskinlæring, der fokuserer på træningsmodeller ved at efterligne, hvordan mennesker lærer. Da det ikke er muligt at tabulere mere kvalitative informationer, blev deep learning udviklet til at håndtere alle de ustrukturerede data, der skal analyseres. Eksempler på ustrukturerede data vil være billeder, opslag på sociale medier, videoer og lydoptagelser.

Da computere har svært ved præcist at identificere mønstre og relationer fra ustruktureret data, modeller trænet gennem deep learning algoritmer tager længere tid at træne, har brug for enorme mængder data, og specialiserede AI-træningsprocessorer.

Brugen af ​​kunstige neurale netværk gør også dyb læring svær at forstå, fordi input går gennem en kompleks, ikke-lineær og højdimensionel algoritme, hvor det bliver svært at fastslå, hvordan det neurale netværk ankom til dets output eller svar. Deep learning-modeller er blevet så svære at forstå, at mange begyndte at omtale dem som sorte kasser.

Deep learning-modeller bruges til komplekse opgaver, som normalt kræver et menneske at udføre, såsom naturlig sprogbehandling, autonom kørsel og billedgenkendelse.

Forskellen mellem Machine Learning og Deep Learning

Machine learning og deep learning er to vigtige områder inden for kunstig intelligens. Selvom begge metoder er blevet brugt til at træne mange nyttige modeller, har de deres forskelle. Her er et par stykker:

Algoritmers kompleksitet

En af de vigtigste forskelle mellem maskinlæring og deep learning er kompleksiteten af ​​deres algoritmer. Maskinlæringsalgoritmer bruger typisk enklere og mere lineære algoritmer. I modsætning hertil anvender deep learning algoritmer brugen af ​​kunstige neurale netværk, som giver mulighed for højere niveauer af kompleksitet.

Nødvendig mængde data

Deep learning bruger kunstige neurale netværk til at skabe sammenhænge og relationer med de givne data. Da hvert stykke data vil have forskellige karakteristika, kræver deep learning-algoritmer ofte store mængder data for nøjagtigt at identificere mønstre i datasættet.

På den anden side vil maskinlæring kræve væsentligt mindre mængder data for at træffe ret præcise beslutninger. Da maskinlæringsalgoritmer ofte er enklere og kræver færre parametre, kunne modeller trænet gennem maskinlæringsalgoritmer nøjes med et mindre datasæt.

Fortolkningsmulighed

Maskinlæring kræver strukturerede data samt tæt udviklerintervention for at lave effektive modeller. Dette gør maskinlæring lettere at fortolke, da udviklere ofte er en del af processen, når de træner AI. Niveauet af gennemsigtighed plus det mindre datasæt og færre parametre gør det nemmere at forstå, hvordan modellen fungerer og træffer sine beslutninger.

Deep learning bruger kunstige neurale netværk til at lære af ustrukturerede data såsom billeder, videoer og lyd. Brugen af ​​komplekse neurale netværk holder udviklere i mørket, når det kommer til at forstå, hvordan modellen var i stand til at nå frem til sin beslutning. Det er derfor, deep learning-algoritmer ofte anses for at være "black box"-modeller.

Nødvendige ressourcer

Som diskuteret tidligere kræver maskinlæring og deep learning algoritmer forskellige mængder data og kompleksitet. Da maskinlæringsalgoritmer er enklere og kræver et væsentligt mindre datasæt, kunne en maskinlæringsmodel trænes på en personlig computer.

I modsætning hertil ville deep learning algoritmer kræve et betydeligt større datasæt og en mere kompleks algoritme for at træne en model. Selvom træning af deep learning-modeller kunne udføres på hardware i forbrugerkvalitet, bruges specialiserede processorer såsom TPU'er ofte for at spare en betydelig mængde tid.

Typer af problemer

Machine learning og deep learning algoritmer er bedre egnede til at løse forskellige slags problemer. Machine learning er bedst egnet til enklere og mere lineære problemer som:

• Klassifikation: Klassificer noget baseret på funktioner og attributter.
• Regression: Forudsige det næste resultat baseret på tidligere mønstre fundet på inputfunktioner.
• Dimensionalitetsreduktion: Reducer antallet af funktioner, mens du bevarer kernen eller den væsentlige idé om noget.
• Klynger: Gruppér lignende ting sammen baseret på funktioner uden kendskab til allerede eksisterende klasser eller kategorier.

Deep learning algoritmer er bedre brugt til komplekse problemer, som du ville stole på, at et menneske gør. Sådanne problemer vil omfatte:

• Billed- og talegenkendelse: Identificer og klassificer genstande, ansigter, dyr osv. i billeder og video.
• Autonome systemer: Styr/kør autonomt biler, robotter og droner med begrænset eller ingen menneskelig indgriben.
• AI spil bots: Få AI til at spille, lære og forbedre strategier til at vinde konkurrencedygtige spil såsom skak, Go og Dota 2.
• Naturlig sprogbehandling: Forstå menneskeligt sprog i både tekst og tale.

Selvom du nok kunne løse simple og lineære problemer med deep learning algoritmer, er de bedst egnede til maskinlæringsalgoritmer, da de kræver færre ressourcer at køre, har mindre datasæt og kræver minimal træning tid.

Der er andre underfelter for maskinlæring

Du forstår nu forskellen mellem machine learning og deep learning. Hvis du nogensinde er interesseret i at træne din egen model, skal du huske på, at deep learning kun er ét domæne i maskinen læring, men der kan være andre underdomæner til maskinlæring, der bedre passer til det problem, du prøver på løse. Hvis det er tilfældet, bør læring af andre underdomæner til maskinlæring øge din effektivitet for at løse et problem.