Syväoppiminen vs. Koneoppiminen: mitä eroa on?

Viime vuosina tekoäly (AI) on kasvanut nopeasti useiden tekijöiden johdosta mukaan lukien ASIC-prosessorien luominen, suuryritysten lisääntynyt kiinnostus ja investoinnit sekä niiden saatavuus Suuri data. Ja kun OpenAI ja TensorFlow ovat yleisön saatavilla, monet pienemmät yritykset ja yksityishenkilöt ovat pystyneet siihen päättivät liittyä ja kouluttaa omaa tekoälyään erilaisten koneoppimisen ja syväoppimisen avulla algoritmeja.

Jos olet utelias siitä, mitä koneoppiminen ja syväoppiminen ovat, niiden erot sekä niiden käytön haasteet ja rajoitukset, olet oikeassa paikassa!

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tekoälyn ala, joka kouluttaa tietokoneita tekemään älykkäästi ennusteita ja päätöksiä ilman erityistä ohjelmointia. Harjoittelualgoritmista riippuen koneoppiminen voi opettaa mallia yksinkertaisten jos-niin-sääntöjen, monimutkaisten matemaattisten yhtälöiden ja/tai hermoverkkoarkkitehtuurien avulla.

Monet koneoppimisalgoritmit käyttävät strukturoitua dataa mallien kouluttamiseen. Strukturoitu data on tiettyyn muotoon tai rakenteeseen järjestettyä tietoa, kuten laskentataulukoita ja taulukoita. Mallin kouluttaminen strukturoidun datan avulla mahdollistaa nopeammat harjoitusajat ja pienemmät resurssivaatimukset sekä antaa kehittäjille selkeän käsityksen siitä, kuinka malli ratkaisee ongelmia.

Koneoppimismalleja käytetään usein eri toimialoilla, kuten terveydenhuollossa, sähköisessä kaupankäynnissä, rahoituksessa ja teollisuudessa.

Mitä on syväoppiminen?

Syväoppiminen on koneoppimisen alakenttä, joka keskittyy koulutusmalleihin matkimalla ihmisten oppimista. Koska laadukkaampien tietojen taulukoiminen ei ole mahdollista, syväoppiminen kehitettiin käsittelemään kaikkea jäsenneltyä dataa, joka on analysoitava. Esimerkkejä jäsentämättömästä tiedosta ovat kuvat, sosiaalisen median viestit, videot ja äänitallenteet.

Koska tietokoneiden on vaikea tunnistaa tarkasti rakenteettomia malleja ja suhteita data, syväoppimisalgoritmeilla koulutetut mallit kestää kauemmin harjoitella, vaativat valtavia tietomääriä, ja erikoistuneet tekoälyn koulutusprosessorit.

Keinotekoisten hermoverkkojen käyttö tekee myös syvän oppimisen vaikeaksi ymmärtää, koska syöte kulkee monimutkaisen, epälineaarinen ja suuriulotteinen algoritmi, jossa on vaikeaa varmistaa, kuinka hermoverkko saapui lähtöön tai vastaus. Syväoppimismalleista on tullut niin vaikeita ymmärtää, että monet ovat alkaneet kutsua niitä sellaisiksi mustat laatikot.

Syväoppimismalleja käytetään monimutkaisiin tehtäviin, jotka tavallisesti vaativat ihmisen suorittamaan, kuten luonnollisen kielen käsittelyyn, autonomiseen ajamiseen ja kuvantunnistukseen.

Koneoppimisen ja syväoppimisen välinen ero

Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat kaksi tärkeää tekoälyn alaa. Vaikka molempia menetelmiä on käytetty monien hyödyllisten mallien kouluttamiseen, niillä on erojaan. Tässä muutamia:

Algoritmien monimutkaisuus

Yksi suurimmista eroista koneoppimisen ja syväoppimisen välillä on niiden algoritmien monimutkaisuus. Koneoppimisalgoritmit käyttävät yleensä yksinkertaisempia ja lineaarisempia algoritmeja. Sen sijaan syväoppimisalgoritmit käyttävät keinotekoisia hermoverkkoja, jotka mahdollistavat korkeamman monimutkaisuuden.

Vaadittujen tietojen määrä

Syväoppiminen käyttää keinotekoisia hermoverkkoja luodakseen korrelaatioita ja suhteita annettujen tietojen kanssa. Koska kullakin tiedolla on erilaiset ominaisuudet, syväoppimisalgoritmit vaativat usein suuria tietomääriä tunnistaakseen tarkasti tietojoukon kuviot.

Toisaalta koneoppiminen vaatii huomattavasti pienempiä tietomääriä tehdäkseen melko tarkkoja päätöksiä. Koska koneoppimisalgoritmit ovat usein yksinkertaisempia ja vaativat vähemmän parametreja, koneoppimisalgoritmeilla koulutetut mallit voisivat pärjätä pienemmällä tietojoukolla.

Tulkittavuus

Koneoppiminen vaatii strukturoitua dataa sekä tiivistä kehittäjän väliintuloa tehokkaiden mallien luomiseksi. Tämä tekee koneoppimisesta helpommin tulkittavan, koska kehittäjät ovat usein osa prosessia, kun he kouluttavat tekoälyä. Läpinäkyvyys sekä pienempi tietojoukko ja vähemmän parametreja helpottavat mallin toiminnan ymmärtämistä ja päätöksentekoa.

Syväoppiminen käyttää keinotekoisia hermoverkkoja oppiakseen jäsentämättömästä datasta, kuten kuvista, videoista ja äänestä. Monimutkaisten hermoverkkojen käyttö pitää kehittäjät hämärässä, kun on kyse siitä, kuinka malli on päässyt päätökseensä. Tästä syystä syväoppimisalgoritmeja pidetään usein "mustana laatikon" malleina.

Tarvittavat resurssit

Kuten aiemmin mainittiin, koneoppiminen ja syväoppimisalgoritmit vaativat erilaisia ​​tietomääriä ja monimutkaisuutta. Koska koneoppimisalgoritmit ovat yksinkertaisempia ja vaativat huomattavasti pienemmän tietojoukon, koneoppimismalli voitaisiin opettaa henkilökohtaisella tietokoneella.

Sitä vastoin syväoppimisalgoritmit vaatisivat huomattavasti suuremman tietojoukon ja monimutkaisemman algoritmin mallin kouluttamiseen. Vaikka syväoppimismallien koulutus voitaisiin tehdä kuluttajatason laitteistolla, erikoistuneita prosessoreita, kuten TPU: ita, käytetään usein säästämään huomattavasti aikaa.

Ongelmien tyypit

Koneoppiminen ja syväoppimisalgoritmit sopivat paremmin erilaisten ongelmien ratkaisemiseen. Koneoppiminen sopii parhaiten yksinkertaisempiin ja lineaarisempiin ongelmiin, kuten:

• Luokittelu: Luokittele jotain ominaisuuksien ja ominaisuuksien perusteella.
• Regressio: Ennusta seuraava tulos syöttöominaisuuksista löydettyjen aikaisempien mallien perusteella.
• Mittasuhteiden vähentäminen: Vähennä ominaisuuksien määrää säilyttäen samalla jonkin ytimen tai olennaisen idean.
• Klusterointi: Ryhmittele samanlaiset asiat yhteen ominaisuuksien perusteella tietämättä jo olemassa olevia luokkia tai luokkia.

Syväoppimisalgoritmeja voidaan käyttää paremmin monimutkaisiin ongelmiin, joihin voit luottaa ihmisen tekevän. Tällaisia ​​ongelmia ovat mm.

• Kuvan ja puheentunnistus: Tunnista ja luokittele esineitä, kasvoja, eläimiä jne. kuvista ja videoista.
• Autonomiset järjestelmät: Ohjaa/ajaa autoja, robotteja ja droneja itsenäisesti ilman tai rajoitetusti ihmisen toimenpiteitä.
• AI pelibotit: Saat tekoälyn pelaamaan, oppimaan ja parantamaan strategioita kilpailupeleissä, kuten shakissa, Gossa ja Dota 2:ssa.
• Luonnollisen kielen käsittely: Ymmärrä ihmisten kieltä sekä tekstissä että puheessa.

Vaikka voit todennäköisesti ratkaista yksinkertaisia ​​ja lineaarisia ongelmia syväoppimisalgoritmeilla, ne sopivat parhaiten koneoppimisalgoritmeja, koska niiden suorittaminen vaatii vähemmän resursseja, niillä on pienemmät tietojoukot ja ne vaativat vain vähän koulutusta aika.

On muitakin koneoppimisen alakenttiä

Ymmärrät nyt eron koneoppimisen ja syväoppimisen välillä. Jos olet koskaan kiinnostunut oman mallisi kouluttamisesta, muista, että syväoppiminen on vain yksi toimialue koneessa oppimista, mutta saattaa olla muita koneoppimisen aliverkkotunnuksia, jotka sopivat paremmin ongelmaan, jota yrität ratkaista ratkaista. Jos näin on, muiden koneoppimisen aliverkkotunnusten oppimisen pitäisi parantaa tehokkuuttasi ongelman ratkaisemisessa.