Maskinlæring vs dyp læring: Her er hva du må vite!

Av | mars 8, 2022

Kunstig intelligens (AI) og Machine Learning (ML) er to ord som tilfeldigvis kastes rundt i hverdagssamtaler, enten det er på kontorer, institutter eller teknologimøter. Kunstig intelligens sies å være fremtiden aktivert av Machine Learning.

Nå er kunstig intelligens definert som «teorien og utviklingen av datasystemer som er i stand til å utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens, som visuell persepsjon, talegjenkjenning, beslutningstaking og oversettelse mellom språk.» Å si det enkelt betyr å gjøre maskiner smartere til å replikere menneskelige oppgaver, og maskinlæring er teknikken (ved å bruke tilgjengelige data) for å gjøre dette mulig.

Forskere har eksperimentert med rammeverk for å bygge algoritmer, som lærer maskiner å håndtere data akkurat som mennesker gjør. Disse algoritmene fører til dannelsen av kunstige nevrale nettverk som prøver data for å forutsi nesten nøyaktige utfall. For å hjelpe til med å bygge disse kunstige nevrale nettverkene, har noen selskaper gitt ut åpne nevrale nettverksbiblioteker som blant annet Googles Tensorflow (utgitt i november 2015), for å bygge modeller som behandler og forutsier applikasjonsspesifikke tilfeller. Tensorflow, for eksempel, kjører på GPUer, CPUer, desktop, server og mobile dataplattformer. Noen andre rammeverk er Caffe, Deeplearning4j og Distributed Deep Learning. Disse rammeverkene støtter språk som Python, C/C++ og Java.

Det bør bemerkes at kunstige nevrale nettverk fungerer akkurat som en ekte hjerne som er koblet sammen via nevroner. Så hver nevron behandler data, som deretter sendes videre til neste nevron og så videre, og nettverket fortsetter å endre seg og tilpasse seg deretter. Nå, for å håndtere mer komplekse data, må maskinlæring utledes fra dype nettverk kjent som dype nevrale nettverk.

I våre tidligere blogginnlegg har vi diskutert mye om kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring, og hvordan disse begrepene ikke kan byttes ut, selv om de høres like ut. I dette blogginnlegget vil vi diskutere hvordan maskinlæring er forskjellig fra dyp læring.

LÆR MASKINLÆRING

Hvilke faktorer skiller maskinlæring fra dyp læring?

Machine Learning knuser data og prøver å forutsi ønsket resultat. De nevrale nettverkene som dannes er vanligvis grunne og laget av én inngang, én utgang og knapt et skjult lag. Maskinlæring kan grovt deles inn i to typer – overvåket og uten tilsyn. Førstnevnte involverer merkede datasett med spesifikke input og output, mens sistnevnte bruker datasett uten spesifikk struktur.

På den annen side, se for deg at dataene som må knuses er virkelig gigantiske og simuleringene er altfor komplekse. Dette krever en dypere forståelse eller læring, som er muliggjort ved hjelp av komplekse lag. Deep Learning-nettverk er for langt mer komplekse problemer og inkluderer en rekke nodelag som indikerer deres dybde.

I vårt forrige blogginnlegg lærte vi om de fire arkitekturene til Deep Learning. La oss oppsummere dem raskt:

Unsupervised Pre-trained Networks (UPNs)

I motsetning til tradisjonelle maskinlæringsalgoritmer, kan dyplæringsnettverk utføre automatisk funksjonsutvinning uten behov for menneskelig innblanding. Så, uten tilsyn betyr uten å fortelle nettverket hva som er rett eller galt, som det vil finne ut av seg selv. Og forhåndstrent betyr å bruke et datasett for å trene det nevrale nettverket. For eksempel å trene lagpar som begrensede Boltzmann-maskiner. Den vil da bruke de trente vektene til overvåket trening. Denne metoden er imidlertid ikke effektiv for å håndtere komplekse bildebehandlingsoppgaver, noe som bringer Convolutions eller Convolutional Neural Networks (CNNs) i forkant.

Convolutional Neural Networks (CNN)

Konvolusjonelle nevrale nettverk bruker kopier av samme nevron, noe som betyr at nevroner kan læres og brukes på flere steder. Dette forenkler prosessen, spesielt under gjenkjenning av objekter eller bilder. Konvolusjonelle nevrale nettverksarkitekturer antar at inngangene er bilder. Dette gjør det mulig å kode noen få egenskaper inn i arkitekturen. Det reduserer også antall parametere i nettverket.

Tilbakevendende nevrale nettverk

Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) bruker sekvensiell informasjon og antar ikke at alle innganger og utganger er uavhengige som vi ser i tradisjonelle nevrale nettverk. Så, i motsetning til feed-forward nevrale nettverk, kan RNN-er bruke deres interne minne til å behandle sekvensinnganger. De er avhengige av tidligere beregninger og det som allerede er beregnet. Det gjelder for oppgaver som talegjenkjenning, håndskriftsgjenkjenning eller lignende usegmentert oppgave.

Rekursive nevrale nettverk

Et rekursivt nevralt nettverk er en generalisering av et tilbakevendende nevralt nettverk og genereres ved å bruke et fast og konsistent sett med vekter repeterende eller rekursivt over strukturen. Rekursive nevrale nettverk har form av et tre, mens tilbakevendende er en kjede. Rekursive nevrale nett har blitt brukt i Natural Language Processing (NLP) for oppgaver som sentimentanalyse.

I et nøtteskall er Deep Learning ingenting annet enn en avansert metode for maskinlæring. Deep Learning-nettverk håndterer umerket data, som er opplært. Hver node i disse dype lagene lærer funksjonene automatisk. Den tar deretter sikte på å rekonstruere inngangen og prøver å gjøre det ved å minimere gjettingen med hver passerende node. Den trenger ikke spesifikke data og er faktisk så smart at den trekker samrelasjoner fra funksjonssettet for å få optimale resultater. De er i stand til å lære gigantiske datasett med mange parametere, og danner strukturer fra umerkede eller ustrukturerte data.

La oss nå ta en titt på de viktigste forskjellene:

Forskjeller:

Fremtiden med maskinlæring og dyp læring:

For å gå videre, la oss ta en titt på brukstilfellene for både Machine Learning og Deep Learning. Imidlertid bør man merke seg at Machine Learning-brukstilfeller er tilgjengelige mens Deep Learning fortsatt er i utviklingsstadiet.

Mens Machine Learning spiller en stor rolle i kunstig intelligens, er det mulighetene introdusert av Deep Learning som endrer verden slik vi kjenner den. Disse teknologiene vil se en fremtid i mange bransjer, hvorav noen er:

Kundeservice

Machine Learning implementeres for å forstå og svare på kundespørsmål så nøyaktig og raskt som mulig. For eksempel er det veldig vanlig å finne en chatbot på produktnettsteder, som er opplært til å svare på alle kundespørsmål knyttet til produktet og ettertjenester. Deep Learning tar det et skritt videre ved å måle kundens humør, interesser og følelser (i sanntid) og gjøre tilgjengelig dynamisk innhold for en mer raffinert kundeservice.

Bilindustri

Maskinlæring vs dyp læring: Her er det du må vite!

Autonome biler har slått av og på overskriftene. Fra Google til Uber, alle prøver seg frem. Machine Learning og Deep Learning sitter komfortabelt i kjernen, men det som er enda mer interessant er den autonome kundebehandlingen som gjør CSRer mer effektive med disse nye teknologiene. Digitale CSRs lærer og tilbyr informasjon som er nesten nøyaktig og på kortere tid.

LÆR DYP LÆRING

Talegjenkjenning:

Maskinlæring spiller en stor rolle i talegjenkjenning ved å lære av brukere over tid. Og Deep Learning kan gå utover rollen som Machine Learning spiller ved å introdusere evner til å klassifisere lyd, gjenkjenne høyttalere, blant annet.

Deep Learning har alle fordelene med maskinlæring og anses å bli den viktigste driveren mot kunstig intelligens. Startups, multinasjonale organisasjoner, forskere og offentlige organer har innsett potensialet til AI, og har begynt å utnytte potensialet for å gjøre livene våre enklere.

Kunstig intelligens og Big Data antas å være trendene man bør passe på for fremtiden. I dag er det mange kurs tilgjengelig på nettet som tilbyr omfattende opplæring i sanntid i disse nyere, fremvoksende teknologiene.

Kategori: gpu

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.