Машинное обучение и глубокое обучение: в чем разница?

Технология искусственного интеллекта меняет то, как мы ежедневно взаимодействуем с миром и анализируем его. И машинное обучение, и глубокое обучение являются мощными инструментами искусственного интеллекта, однако различие между ними не всегда понятно.

Если вы работаете с искусственным интеллектом, важно понимать, что отличает машинное обучение от глубокого обучения и каковы преимущества каждого из них. В этой статье мы объясним, что такое машинное обучение и глубокое обучение, чем они отличаются друг от друга и как лучше всего их использовать.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, при которой программа может вносить изменения в себя. В то время как в базовой форме искусственного интеллекта решения должны быть предварительно запрограммированы создателем искусственного интеллекта, с машинным обучением программа может обновлять свой собственный код, чтобы реагировать на вводимые в нее наборы данных. В некоторых случаях алгоритму машинного обучения будет предоставлена ​​базовая истина, чтобы направлять его, в то время как в других моделях в алгоритм не встроены предположения.

Алгоритм машинного обучения проверяет себя, получая данные и выполняя анализ этих данных на основе их текущего состояния. Затем результаты этого анализа сравниваются с ожидаемыми результатами, например, алгоритм машинного обучения сравнивает свои прогнозируемые результаты для выборов с фактическими результатами. Выполняя несколько раундов анализа, корректировки должны начать приближать результаты все ближе и ближе к точным, позволяя алгоритму становиться все более эффективным с каждой итерацией.

Читать далее: Узнайте о том, как быть специалистом по данным

Лучшее использование машинного обучения

Машинное обучение стало популярным выбором для рынков анализа данных и прогнозирования в различных отраслях. Некоторые из наиболее распространенных применений алгоритмов машинного обучения:

• Простой игровой искусственный интеллект: одно из наиболее распространенных приложений машинного обучения, представляющих интерес для человека, — это искусственный интеллект, который играет в игры на высоких уровнях. Вводя тысячи или более итераций реальных игр, в которые были сыграны, машинное обучение может начать определять успешные и неудачные ходы и стратегии. Искусственный интеллект с машинным обучением использовался повсюду: от простых игр, таких как шашки, до сложных игр, таких как шахматы, и даже ИИ-игры Jeopardy Watson, который перехитрил многих из лучших чемпионов шоу.

• Прогнозное моделирование: способность системы алгоритмов машинного обучения получать данные и извлекать из них уроки делает ее очень способной в условиях прогнозирования. Машинное обучение можно использовать для проведения исторического анализа предыдущих выборов и использования этой информации для прогнозирования следующих выборов или для анализа предыдущих спортивных результатов и определения лучших возможностей для ставок по сравнению со спортивными книгами. В бизнес-среде прогнозное моделирование может выявить слабые места рынка или помочь определить следующую тенденцию в отрасли до того, как она появится, что позволит бизнесу опередить конкурентов.

• Медиарекомендации. Одной из областей, где большинство людей взаимодействуют с машинным обучением, даже не осознавая этого, являются медиарекомендации на потоковых платформах. Если вы слушаете музыку в машине, слушаете подкасты на работе или смотрите любимые фильмы и телепередачи дома, если вы получаете рекомендации от своего приложения, это, вероятно, является преимуществом машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения могут учитывать ваши привычки просмотра и прослушивания и рейтинги, затем объединять их с привычками всех пользователей и объединять данные для определения медиафайлов, которые, вероятно, будут соответствовать вашим вкусам.

• Анализ в реальном времени: прогнозные модели также можно использовать в режиме реального времени, например, для анализа акций или других товаров. Модель машинного обучения может принимать все данные, предоставляемые рынком, и анализировать рост и падение стоимости товаров. Чем дольше отслеживаются эти данные и чем больше источников информации используется для выполнения этих расчетов, тем точнее модель может начать определять вероятные изменения для товаров до того, как они произойдут. Это позволяет трейдеру продавать, когда товар вот-вот упадет, и покупать до того, как он вырастет в цене.

• Оценка производительности: Повышение эффективности бизнеса или сообщества — эффективный способ стимулировать экономический рост. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для оценки эффективности системы и выявления областей для улучшения. Это можно сделать в профессиональной среде, например, определить более эффективные способы структурирования рабочего процесса, или на общественном уровне, например, проанализировать схемы движения в городе, чтобы сократить пробки и заторы в городе.

• Простые боты с искусственным интеллектом. Если вы недавно посещали бизнес-сайт, скорее всего, вы столкнулись с чат-ботом с искусственным интеллектом. Все больше и больше компаний начинают использовать этих ботов с поддержкой машинного обучения, чтобы отвечать на вопросы и направлять посетителей. Боты могут анализировать ваши ответы по ключевым словам и либо генерировать ответы напрямую, либо подтягивать ссылки на соответствующие страницы сайта. Часто эти боты изображают из себя представителей живого чата и даже могут обмануть посетителей, заставив их думать, что они общаются с живым агентом.

Читать далее: Узнайте о том, как стать программистом

Что такое глубокое обучение?

Подобно тому, как машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, глубокое обучение является подмножеством машинного обучения. В структуре глубокого обучения используется искусственная нейронная сеть, состоящая из множества различных алгоритмов. Этот продвинутый уровень вычислений устраняет необходимость в некоторых человеческих элементах, необходимых в других формах машинного обучения, таких как маркировка данных, которые вводятся в систему для ее обучения.

Вместо того, чтобы полагаться на созданные человеком метки при обучении, сеть глубокого обучения способна передавать введенные в нее данные через множество алгоритмов в своей сети, выполняя иерархический анализ различных элементов ввода в каждом из них. Это позволяет сети глубокого обучения вносить изменения и узнавать даже об областях, которые первоначальные программисты, возможно, не ожидали, поскольку отсутствие необходимости в помеченной информации освобождает сеть для обучения в любом стиле, который диктуют входные данные.

Читать далее: 15 хорошо оплачиваемых профессий в области компьютерных наук

Лучшее использование для глубокого обучения

Поскольку система глубокого обучения способна работать без прямой маркировки со стороны ее создателей, у них есть потенциал для выполнения более глубоких ролей и даже может генерировать информацию, для идентификации которой они изначально не предназначались. Общие области применения глубокого обучения включают в себя:

• Распознавание и манипулирование изображениями и звуками. Сложные задачи теперь могут выполняться с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, и многие из них основаны на глубоком обучении. От возможности беспрепятственного цифрового переноса лица на лицо другого человека в видео до программного обеспечения, которое автоматически идентифицирует людей и предлагает теги на платформах социальных сетей, глубокое обучение обладает мощными возможностями в медиа.

• Обработка естественного языка: хотя базовые боты с искусственным интеллектом способны понимать и воспроизводить речь на базовом уровне, пользователю часто не требуется много времени, чтобы понять, что он разговаривает не с реальным человеком. Однако при глубоком обучении способность анализировать и понимать речь значительно улучшается, что приводит к все более и более точному моделированию человеческого общения.

• Системы рекомендаций: поскольку глубокое обучение обеспечивает более сложный подход к искусственной коммуникации, его также можно использовать для значительного улучшения результатов алгоритмов рекомендаций. С рекомендательной системой глубокого обучения ИИ не нужно обучать тому, что является важным индикатором для рекомендаций, и вместо этого он может выявлять и генерировать связи, которые программисты, возможно, никогда не проверяли, что приводит к более точным результатам для пользователей. .

• Усовершенствованный игровой искусственный интеллект: как и в предыдущих поколениях технологий искусственного интеллекта, глубокое обучение было протестировано и применено для создания игрового ИИ. Поскольку искусственный интеллект с глубоким обучением не должен основывать свое обучение на реальных примерах игры, он может привести к совершенно революционным уровням стратегии. ИИ, играющий в го, например, попал в новости, спровоцировав уход на пенсию элитного игрока, который решил, что человек никогда больше не сможет превзойти ИИ в го.

Глубокое обучение против машинного обучения

Хотя между машинным обучением и глубоким обучением есть сходство, существуют различия, которые делают глубокое обучение уникальным. Вот некоторые из наиболее важных отличий:

• Машинное обучение требует большей структуры, поэтому данные должны иметь метки. Благодаря глубокому обучению алгоритмы могут идентифицировать и определять отношения для различных фрагментов данных, даже если они не помечены.

• Когда результаты анализа или прогнозов машинного обучения оказываются неточными, программисты должны внести коррективы вручную.

• Структуры глубокого обучения способны выполнять значительно более сложные расчеты и оценки, что делает их идеальными для таких ситуаций. Однако глубокое обучение менее оптимизировано для более простых задач, поэтому проекты, не требующие расширенной обработки нейронной сети с глубоким обучением, лучше подходят для простой ситуации машинного обучения.

• Поскольку сеть глубокого обучения более требовательна, для ее работы требуется больше вычислительной мощности. Это, в свою очередь, приводит к удорожанию использования глубокого обучения по сравнению с машинным обучением.

Часто задаваемые вопросы

Если у вас все еще есть вопросы о машинном обучении и глубоком обучении, вот ответы на некоторые из наиболее распространенных вопросов:

• Как проще всего понять разницу между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением?

• Почему растет популярность глубокого обучения?

• Каковы наиболее важные навыки для работы с глубоким обучением?

• Каково будущее машинного обучения и глубокого обучения?

Как проще всего понять разницу между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением?

Простая аналогия для понимания тройки — русская матрешка. Глубокое обучение — это самая маленькая кукла, которая помещается внутри куклы машинного обучения. Эта кукла машинного обучения, в свою очередь, помещается внутри более крупной куклы ИИ. В то время как все сети глубокого обучения также находятся внутри зонтика машинного обучения, например, вокруг меньшей куклы также есть место для другого машинного обучения, которое не использует глубокое обучение.

Почему растет популярность глубокого обучения?

Все больше и больше компаний обращаются к машинному обучению и глубокому обучению, потому что это ценный инструмент. Интеллектуальные машины можно использовать для более эффективного выполнения задач и даже для выявления возможностей, которые человеческий анализ упустил бы. Широкая применимость технологии обучения означает, что предприятия всех типов могут увидеть преимущества использования технологии.

Каковы наиболее важные навыки для работы с глубоким обучением и машинным обучением?

Чтобы преуспеть в работе с глубоким и машинным обучением, вам необходим широкий набор технических навыков. В дополнение к прочной базе математики и статистики вам также потребуются навыки программирования для разработки функциональных алгоритмов. Если вы заинтересованы в работе с глубоким обучением, это может помочь начать с машинного обучения и прогрессировать после того, как вы разовьете компетентность в области машинного обучения.

Каково будущее машинного обучения и глубокого обучения?

Усовершенствованный искусственный интеллект, использующий машинное и глубокое обучение, является растущей областью, и вполне вероятно, что в ближайшие годы в нем будет все больше и больше приложений. По мере совершенствования алгоритмов, лежащих в основе структур обучения, будут улучшаться и результаты выполняемой ими работы. Это означает, что в областях машинного обучения, вероятно, будет наблюдаться дальнейший рост возможностей трудоустройства в будущем.