Razlike između učenja stroja i dubinskog učenja

Što je učenje stroja?

Strojno učenje skup je metoda koje se koriste za stvaranje računalnih programa koji mogu učiti iz promatranja i predviđanja. Strojno učenje koristi algoritme, regresije i srodne znanosti za razumijevanje podataka. Ovi se algoritmi općenito mogu smatrati statističkim modelima i mrežama.

Što je duboko učenje?

Duboko učenje je podskup metoda strojnog učenja. Podaci se raščlanjuju kroz više slojeva duboke mreže za učenje tako da mreža može izvući zaključke i donositi odluke o podacima. Metode dubokog učenja omogućuju veliku točnost na velikim skupovima podataka, no te značajke čine dubokim učenjem puno više resursa nego klasičnog učenja stroja.

Razlike između učenja stroja i dubinskog učenja

Odnos prema umjetnoj inteligenciji

Tijekom nekoliko desetljeća, strojno učenje je korišteno kao metoda postizanja umjetne inteligencije u strojevima. Polje strojnog učenja u svojoj je jezgri usmjereno na stvaranje računala koja mogu naučiti i donositi odluke, što učini strojno učenje koje odgovara istraživanju umjetne inteligencije. Međutim, nisu svi modeli strojnog učenja namijenjeni razvijanju "prave" umjetne inteligencije koja savršeno odgovara ili nadilazi ljudsku inteligenciju. Umjesto toga, modeli su često dizajnirani za istraživanje specifičnih, ograničenih problema.

Duboko učenje predloženo je u ranim fazama rasprava o strojnom učenju, ali malo je istraživača proučavalo duboke metode učenja jer računski zahtjevi dubokog učenja su mnogo veći nego u klasičnom strojnom učenju. Međutim, računalna snaga računala povećala se eksponencijalno od 2000. godine, omogućujući istraživačima velika poboljšanja u strojnom učenju i izgradnji umjetne inteligencije. Budući da se duboki modeli učenja dobro podudaraju s povećanim podacima, duboko učenje ima potencijal da nadvlada značajne prepreke u stvaranju prave umjetne inteligencije.

Osnovna konstrukcija u stroju i duboko učenje

Učenje stroja i duboko učenje su algoritamski. U klasičnom strojnom učenju, istraživači koriste relativno malu količinu podataka i odlučuju o tome što su najvažnije značajke unutar podataka koje algoritam treba da bi predviđao. Ova metoda se zove značajka inženjerstva. Na primjer, ako se program učenja stroja poučava da prepozna sliku aviona, programeri bi napravili algoritme koji omogućuju programu prepoznavanje tipičnih oblika, boja i veličina komercijalnih zrakoplova. Uz ove informacije, program strojnog učenja bi predvidio da li se slike prikazuju s uključenim zrakoplovima.

Duboko učenje općenito se razlikuje od klasičnog strojnog učenja od strane mnogih slojeva odlučivanja. Mreže za učenje često se smatraju "crnim kutijama" jer se podaci raščlanjuju kroz više mrežnih slojeva, a svaki od njih napravi opažanja. To može otežati razumijevanje rezultata nego što je rezultat klasičnog učenja stroja. Točan broj slojeva ili koraka u odlučivanju ovisi o vrsti i složenosti odabranog modela.

Podaci i skalabilnost u strojnom i dubinskom učenju

Strojno učenje tradicionalno koristi male skupove podataka od kojih će naučiti i predvidjeti. S malim količinama podataka, istraživači mogu odrediti precizne značajke koje će pomoći programu strojnog učenja razumjeti i učiti iz podataka. Međutim, ako program pokrene informacije koje se ne mogu klasificirati na temelju svojih prethodno postojećih algoritama, istraživači će obično morati ručno analizirati problematične podatke i stvoriti novu značajku. Zbog toga se klasično učenje stroja obično ne mijenja s velikim količinama podataka, ali može smanjiti pogreške na manjim skupovima podataka.

Duboko učenje posebno je prilagođeno velikim skupovima podataka, a modeli često zahtijevaju velika zbirka podataka da bi bila korisna. Zbog složenosti duboke mreže za učenje, mreža treba znatnu količinu podataka o obuci i dodatnim podacima za testiranje mreže nakon treninga. Trenutno istraživači rafiniraju duboke mreže za učenje koje mogu biti učinkovitije i koristiti manje skupove podataka.

Zahtjevi za performanse za strojno i duboko učenje

Strojno učenje ima različite zahtjeve računalnih performansi. Postoji mnogo modela koji se mogu izvoditi na prosječnom osobnom računalu. Što su naprednije statističke i matematičke metode, to je teže računalo za brzo obraditi podatke.

Duboko učenje ima tendenciju da bude vrlo resursno intenzivno. Analiziranje velikih količina informacija kroz više slojeva odlučivanja zahtijeva puno računalne snage. Kako računala postaju brža, dublje učenje sve je dostupno.

Ograničenja u stroju i dubokom učenju

Tradicionalno strojno učenje ima nekoliko uobičajenih i značajnih ograničenja. Prekoračenje je statistički problem koji može utjecati na algoritam strojnog učenja. Algoritam učenja stroja sadrži određenu količinu "pogreške" prilikom analize i predviđanja podataka. Algoritam bi trebao prikazati odnos između relevantnih varijabli, ali u prekomjernom dodavanju također počinje zabilježiti pogrešku, što dovodi do "bučnijeg" ili netočnog modela.Modeli učenja stroja mogu također postati pristran prema idiosinkrazijama podataka kojima su obučeni, a to je problem koji je posebno vidljiv kada istraživači algoritama obučavaju cijeli raspoloživi skup podataka umjesto da spremaju dio podataka za testiranje algoritma.

Dublje učenje ima iste statističke zamke kao i klasično učenje strojeva, kao i nekoliko jedinstvenih problema. Za mnoge probleme, nema dovoljno dostupnih podataka za obuku razumno točne mreže za duboku učenje. Često je prepreka za troškove ili nemoguće prikupiti više podataka ili simulirati problem u stvarnom svijetu koji ograničava trenutni niz tema za koje se može koristiti duboko učenje.

Tablica usporedbe za Stroj i Deep Learning

Sažetak stroja vs. Duboko učenje

Učenje stroja i duboko učenje oboje opisuju metode poučavanja računala kako bi naučili i donosili odluke. Duboko učenje je podskup klasičnog učenja stroja, a neke važne razlike čine duboko učenje i strojno učenje, svako od njih prikladno za različite primjene.

• Klasično strojno učenje često uključuje programiranje značajki pomoću programera koji pomaže algoritmu da predviđa točne prognoze na malom skupu podataka. Deep learning algoritmi obično su dizajnirani s višestrukim slojevima odlučivanja kako bi zahtijevali manje specifično inženjerstvo značajki.
• Deep learning se tradicionalno koristi za vrlo velike skupove podataka, tako da se mreža ili algoritmi mogu obučiti za donošenje mnogih slojevitih odluka. Klasično učenje strojeva koristi manje skupove podataka i nije skalabilno kao duboko učenje.
• Iako duboko učenje može dobro naučiti na puno podataka, postoje mnogi problemi u kojima nema dovoljno dostupnih podataka za dublje učenje kako bi bili korisni. I duboko učenje i strojno učenje dijele standardna statistička ograničenja i mogu biti pristran ako je skup podataka za obuku vrlo idiosinkratičan ili ako je prikupljen nepravilnim statističkim tehnikama.