Hlboké učenie vs. Strojové učenie: Aký je rozdiel?

Oblasť umelej inteligencie (AI) zaznamenala v posledných rokoch rýchly rast, poháňaný viacerými faktormi vrátane vytvorenia procesorov ASIC, zvýšeného záujmu a investícií zo strany veľkých spoločností a dostupnosti veľké dáta. A keďže sú OpenAI a TensorFlow dostupné verejnosti, mnohé menšie spoločnosti a jednotlivci sa rozhodli zapojiť a trénovať svoju vlastnú AI prostredníctvom rôznych strojových učení a hlbokého učenia algoritmy.

Ak vás zaujíma, čo je strojové učenie a hlboké učenie, ich rozdiely a výzvy a obmedzenia ich používania, ste na správnom mieste!

Čo je strojové učenie?

Strojové učenie je oblasť umelej inteligencie, ktorá trénuje počítače, aby inteligentne robili predpovede a rozhodnutia bez explicitného programovania. V závislosti od trénovacieho algoritmu môže strojové učenie trénovať model pomocou jednoduchých pravidiel ak-potom, zložitých matematických rovníc a/alebo architektúr neurónových sietí.

Mnoho algoritmov strojového učenia používa na trénovanie modelov štruktúrované údaje. Štruktúrované údaje sú údaje usporiadané v špecifickom formáte alebo štruktúre, ako sú tabuľky a tabuľky. Trénovanie modelu so štruktúrovanými údajmi umožňuje rýchlejšie tréningové časy a menšie požiadavky na zdroje a poskytuje vývojárom jasné pochopenie toho, ako model rieši problémy.

Modely strojového učenia sa často používajú v rôznych odvetviach, ako je zdravotníctvo, elektronický obchod, financie a výroba.

Čo je hlboké učenie?

Hlboké učenie je podoblasť strojového učenia, ktorá sa zameriava na tréningové modely napodobňovaním toho, ako sa ľudia učia. Keďže nie je možné zoradiť kvalitatívnejšie informácie do tabuliek, vyvinulo sa hlboké učenie, ktoré sa zaoberá všetkými neštruktúrovanými údajmi, ktoré je potrebné analyzovať. Príkladmi neštruktúrovaných údajov môžu byť obrázky, príspevky na sociálnych sieťach, videá a zvukové nahrávky.

Keďže počítače majú problém presne identifikovať vzorce a vzťahy od neštruktúrovaných údaje, modely trénované pomocou algoritmov hlbokého učenia sa trénujú dlhšie, potrebujú obrovské množstvo údajov, a špecializované tréningové procesory AI.

Použitie umelých neurónových sietí tiež sťažuje pochopenie hlbokého učenia, pretože vstup prechádza komplexom, nelineárny a vysokorozmerný algoritmus, kde je ťažké zistiť, ako neurónová sieť dospela k svojmu výstupu resp. odpoveď. Modely hlbokého učenia sa stali tak ťažko pochopiteľné, že ich mnohí začali označovať ako čierne skrinky.

Modely hlbokého učenia sa používajú pri zložitých úlohách, ktoré bežne vyžaduje človek, ako je spracovanie prirodzeného jazyka, autonómne riadenie a rozpoznávanie obrázkov.

Rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením

Strojové učenie a hlboké učenie sú dve dôležité oblasti v rámci umelej inteligencie. Aj keď sa obe metódy použili na trénovanie mnohých užitočných modelov, majú svoje rozdiely. Tu je niekoľko:

Zložitosť algoritmov

Jedným z hlavných rozdielov medzi strojovým učením a hlbokým učením je zložitosť ich algoritmov. Algoritmy strojového učenia zvyčajne používajú jednoduchšie a lineárnejšie algoritmy. Naproti tomu algoritmy hlbokého učenia využívajú umelé neurónové siete, ktoré umožňujú vyššiu úroveň zložitosti.

Množstvo požadovaných údajov

Hlboké učenie využíva umelé neurónové siete na vytváranie korelácií a vzťahov s danými údajmi. Keďže každý údaj bude mať odlišné charakteristiky, algoritmy hlbokého učenia často vyžadujú veľké množstvo údajov na presnú identifikáciu vzorov v súbore údajov.

Na druhej strane si strojové učenie bude vyžadovať podstatne menšie množstvo dát, aby bolo možné robiť pomerne presné rozhodnutia. Keďže algoritmy strojového učenia sú často jednoduchšie a vyžadujú menej parametrov, modely trénované pomocou algoritmov strojového učenia si môžu vystačiť s menším súborom údajov.

Interpretovateľnosť

Strojové učenie si vyžaduje štruktúrované dáta, ako aj úzky zásah vývojárov, aby sa vytvorili efektívne modely. Vďaka tomu sa strojové učenie ľahšie interpretuje, pretože vývojári sú často súčasťou procesu pri výcviku AI. Úroveň transparentnosti plus menšia množina údajov a menej parametrov uľahčuje pochopenie fungovania modelu a prijímanie rozhodnutí.

Hlboké učenie využíva umelé neurónové siete na učenie sa z neštruktúrovaných údajov, ako sú obrázky, videá a zvuk. Použitie zložitých neurónových sietí drží vývojárov v nevedomosti, pokiaľ ide o pochopenie toho, ako bol model schopný dospieť k svojmu rozhodnutiu. To je dôvod, prečo sa algoritmy hlbokého učenia často považujú za modely „čiernej skrinky“.

Požadované zdroje

Ako už bolo spomenuté vyššie, algoritmy strojového učenia a hlbokého učenia vyžadujú rôzne množstvá údajov a zložitosť. Keďže algoritmy strojového učenia sú jednoduchšie a vyžadujú výrazne menší súbor údajov, model strojového učenia by sa mohol trénovať na osobnom počítači.

Na rozdiel od toho by algoritmy hlbokého učenia vyžadovali výrazne väčší súbor údajov a zložitejší algoritmus na trénovanie modelu. Hoci tréningové modely hlbokého učenia by sa mohli vykonávať na spotrebiteľskom hardvéri, často sa používajú špecializované procesory, ako sú TPU, aby sa ušetrilo značné množstvo času.

Typy problémov

Algoritmy strojového učenia a hlbokého učenia sú vhodnejšie na riešenie rôznych druhov problémov. Strojové učenie je najvhodnejšie pre jednoduchšie a lineárnejšie problémy, ako napríklad:

• Klasifikácia: Klasifikujte niečo na základe vlastností a atribútov.
• Regresia: Predpovedajte ďalší výsledok na základe predchádzajúcich vzorov nájdených na vstupných funkciách.
• Zníženie rozmerov: Znížte počet funkcií pri zachovaní základnej alebo základnej myšlienky niečoho.
• Zhlukovanie: Zoskupte podobné veci na základe funkcií bez znalosti už existujúcich tried alebo kategórií.

Algoritmy hlbokého učenia sa lepšie používajú pri zložitých problémoch, pri ktorých by ste dôverovali človeku. Takéto problémy by zahŕňali:

• Rozpoznávanie obrazu a reči: Identifikujte a klasifikujte predmety, tváre, zvieratá atď. v rámci obrázkov a videa.
• Autonómne systémy: Autonómne ovládanie/riadenie áut, robotov a dronov s obmedzeným alebo žiadnym ľudským zásahom.
• AI herné roboty: Nechajte AI hrať, učte sa a zdokonaľte stratégie pri vyhrávaní súťažných hier, ako sú šach, Go a Dota 2.
• Spracovanie prirodzeného jazyka: Rozumieť ľudskej reči v texte aj reči.

Aj keď by ste pravdepodobne mohli vyriešiť jednoduché a lineárne problémy pomocou algoritmov hlbokého učenia, sú najvhodnejšie algoritmy strojového učenia, pretože vyžadujú menej zdrojov na spustenie, majú menšie súbory údajov a vyžadujú minimálne školenie čas.

Existujú ďalšie podpolia strojového učenia

Teraz chápete rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením. Ak máte niekedy záujem o trénovanie vlastného modelu, majte na pamäti, že hlboké učenie je len jednou doménou v rámci stroja učenie, ale môžu existovať ďalšie subdomény strojového učenia, ktoré by lepšie vyhovovali problému, o ktorý sa pokúšate vyriešiť. Ak áno, učenie sa ďalších subdomén strojového učenia by malo zvýšiť vašu efektivitu pri riešení problému.