Süvaõpe vs masinõpe: mis vahe on?

Järsku räägivad kõik süvaõppest ja masinõppest, olenemata sellest, kas nad mõistavad erinevusi või mitte! Olenemata sellest, kas olete andmeteadust aktiivselt jälginud või mitte – oleksite neid termineid kuulnud.

Sisu

• Süvaõpe vs masinõpe
• Mis on süvaõpe?
• Mis on masinõpe?
• Millal kasutada süvaõpet?
• Millal masinõpet kasutada?
• Oluline erinevus masinõppe ja süvaõppe vahel
• Sinu kord

Süvaõpe vs masinõpe

Masinõpe kasutab algoritmide rühma, et analüüsida ja tõlgendada andmeid, õppida neist ja toetada arusaamist, tehes parimaid võimalikke otsuseid. Teisest küljest struktureerib süvaõpe algoritmid mitmeks kihiks, et luua 'kunstlik närvivõrk'. See närvivõrk saab teabest õppida ja teha iseseisvalt intelligentseid otsuseid.

Mis on süvaõpe?

Sügava õppimise kontseptsioon pole uus. See on juba paar aastat ümber pööratud. Kuid tänapäeval pööratakse kogu hüppega sügavamale õppimisele rohkem tähelepanu.

Tavapärased masinõppemeetodid kalduvad keskkonnamuutustele järele andma, samas kui süvaõpe kohandub nende muutustega pideva tagasiside kaudu ja mudeli täiustamiseks. Sügavat õppimist hõlbustavad palju närvivõrgud, mis jäljendavad inimese aju neuroneid, ja sisseehitatud mitmekihiline arhitektuur (vähe nähtav ja vähe peidetud).

See on keeruline masinõpe, mis kogub andmeid, õpib neist ja optimeerib mudelit. Sageli on mõned probleemid nii keerulised, et inimajul on neid praktiliselt võimatu mõista ja seetõttu on programmeerimine kaugeleulatuv mõte.

Primitiivsed Siri ja Google'i assistent on sobivad näited programmeeritud masinõppest, kuna need on programmeeritud spektris kasulikud. Samas võib Google'i sügav meel olla sügava õppeprotsessi parim näide. Põhimõtteliselt tähendab süvaõpe masinat, mis õpib ise mitme katse-eksituse meetodil. Tihti paarsada miljonit korda!

Loe:7 parimat sülearvutit andmeteaduse ja andmete analüüsi jaoks

Mis on masinõpe?

See on tehisintellekti alamhulk, mis kasutab statistilisi strateegiaid, et moodustada masin, mis õpib ilma, et oleks selgesõnaliselt programmeeritud, kasutades valitsevat teadmiste kogumit. See on välja arenenud tehisintellekti mustrite tuvastamise uurimisest. Teisisõnu võib seda defineerida ka tehisintellekti alamhulgana, mis hõlmab algoritmide loomist, mis võivad end muuta ilma inimese sekkumiseta, et pakkuda soovitud väljundit – toites end struktureeritud andmete kaudu.

Millal kasutada süvaõpet?

• Kui olete ettevõte, kellel on palju teadmisi, millest tõlgendusi ammutada.
• Kui peate lahendama masinõppe jaoks liiga keerukaid probleeme.
• Kui kulutate palju arvutusressursse ja kulutusi riist- ja tarkvara juhtimiseks süvaõppevõrkude koolitamiseks.

Millal masinõpet kasutada?

• Kui teil on struktureeritud andmeid ja soovite koolitada masinõppe algoritme.
• Kui soovite kasutada tehisintellekti eeliseid, et see enne võistlust suureneks.
• Masinõppe parimad tehnikad aitavad automatiseerida mitmesuguseid äritoiminguid, sealhulgas biomeetrilist tuvastamist, reklaamimist, turundust ja teadmiste kogumist, ning kasutada suurepäraseid võimalusi pikemas perspektiivis.

Oluline erinevus masinõppe ja süvaõppe vahel

1. Peamine erinevus süvaõppe ja masinõppe vahel tuleneb sellest, kuidas andmeid süsteemis esitatakse. Masinõppe algoritmid nõuavad peaaegu alati struktureeritud andmeid, samas kui süvaõppevõrgud usuvad ANN-i (kunstlikud närvivõrgud) kihte.
2. Masinõppe algoritmid loodi selleks, et 'õppida' proovima asju teha, mõistes märgistatud andmeid, ja seejärel kasutada neid erinevate väljundite varustamiseks rohkemate teadmistega. Kui konkreetne väljund ei ole määratud, tuleb neid aga ümber õpetada inimese sekkumise kaudu.
3. Süvaõppe võrgud ei vaja inimese sekkumist, sest närvivõrkude pesastatud kihid panevad andmed läbi erinevate mõistete hierarhiate, mis lõpuks õpivad oma vigade kaudu. Kui teadmiste tase ei vasta nõuetele, on need aga vigased.

Kuna masinõppe algoritmid nõuavad märgistatud andmeid, ei sobi need keeruliste päringute lahtiharutamiseks, mis hõlmavad tohutul hulgal teadmisi.

Sinu kord

Süvaõpe on keeruline masinõppe liik, mis tuleb kasuks, kui käsitletav teave on struktureerimata ja kolossaalne. Seega võib süvaõppimine hõlpsamini ja tõhusamalt lahendada suuremaid probleeme. Selle artikli kaudu saime ülevaate ja võrdluse süvaõppe ja masinõppe tehnikate vahel.