Машинное обучение против глубокого обучения | ЭмергенТек

Что такое машинное обучение?

Это не невежественный термин в современном мире. Машинное обучение означает алгоритмы, которые используются для анализа данных и извлечения из них уроков. А на следующем этапе используйте его для принятия важных инноваций и решений.

Популярный пример машинного обучения: когда мы используем Facebook или любое онлайн-приложение для потоковой передачи музыки, оно уже знает, что нам нравится в определенных вопросах. Приложение рекомендует ряд видео и музыки, которые иногда становятся нашими любимыми. Таким образом, эти приложения создают шаблон алгоритма и связывают его с предпочтениями слушателя или зрителя. Таким образом создается журнал для схожей по вкусу музыки или видео.

Многие задачи автоматизированы с помощью машинного обучения. Многие отрасли, такие как фирмы, занимающиеся наукой о данных, находят применение машинному обучению. Компьютер работает как виртуальный помощник, который делает все возможное, чтобы служить вам.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение очень тесно связано с машинным обучением, но является его подмножеством. Эти оба термина могут быть взаимозаменяемы в некоторых моментах. Но возможности и тех, и других сильно различаются. Его концепции в настоящее время уделяется большое внимание. Это модель, которая поможет проанализировать прогнозы.

Глубокое обучение против машинного обучения

Модель машинного обучения и модели глубокого обучения похожи и отличаются друг от друга.

Давайте прочитаем пример фонарика. В фонарике есть программирование. Он включится только тогда, когда кто-нибудь объявит слово «темно». Похожие по звучанию слова или фразы, содержащие слово «темный», также включают фонарик. Итак, это модель машинного обучения.

Теперь, если фонарик был сконструирован с режимом глубокого обучения, он также включался бы с такими фразами, как «Я не вижу» или «Где свет». Если гаджет запрограммирован на глубокое обучение, он будет учиться с помощью собственного вычислительного опыта или методов. Это просто означает, что у него будет свой собственный «мозг».

Занимаетесь машинным и глубоким обучением?

Как сообщалось ранее, оба они работают на то, чтобы сделать искусственный интеллект лучше. Дизайн глубокого обучения вдохновлен биологической нервной системой. Человеческий мозг представляет собой огромную сеть. Он имеет сеть нейронов, объединенных в сеть для принятия разумных решений.

Точно так же глубокое обучение делает машины интеллектуальными. Они создают машины с искусственным интеллектом, который является основой будущих технологий. Машинное обучение не наделяет продукт мозгом, но глубокое обучение — это программирование, ориентированное на мозг. У него есть искусственная нейронная сеть, которая может самостоятельно принимать разумные решения.

Стандартное машинное обучение не может конкурировать с человеческим мозгом. Но глубокое обучение работает со слоями алгоритмов, которые делают их по-настоящему интеллектуальными.

Сравнение машинного обучения и глубокого обучения.

Давайте резюмируем различия между машинным и глубоким обучением. Вот логические различия между ними:

1. Зависит от данных

Машинное обучение анализирует данные с помощью алгоритмов и применяет их к вычислениям. В то время как глубокое обучение создает слои алгоритмов, так что у него может быть искусственная интеллектуальная сеть. Это самая важная разница между ними.

Таким образом, можно сказать, что при небольшом масштабе данных традиционный метод машинного обучения работает хорошо. Но алгоритм глубокого обучения плохо работает с таким меньшим количеством данных. Глубокое обучение требует большого объема данных для достижения наилучших результатов.

2. Зависит от оборудования

Машинное обучение может легко работать на слабых машинах. Это небольшое сетевое программирование. В то время как глубокое обучение зависит от высокопроизводительных машин и гаджетов. Он имеет сложный набор алгоритмов, для которых требуются графические процессоры. Графический процессор (GPU) является неотъемлемой частью работы блока глубокого обучения. Глубокое обучение требует огромного количества матричных вычислений. Эти операции умножения выполняются только на встроенных графических процессорах. Они специально разработаны для эффективной работы.

3. Разработка и извлечение признаков

Алгоритмы машинного обучения требуют больше процессов проектирования функций. Этот процесс привносит знания предметной области в создание средств извлечения признаков. Он предназначен для преобразования сложных данных в более простые. Сложность данных уменьшается с помощью этой дорогостоящей процедуры машинного обучения.

Для этой функции приводится пример: производительность устройств, основанных на машинном обучении, зависит от некоторых функций, таких как значения пикселей, текстуры, положение и ориентация. Эти инженерные особенности должны быть точно идентифицированы и извлечены, чтобы функционировать должным образом.

В случае глубокого обучения алгоритмы извлекают и изучают функции высокого уровня из данных. Нет необходимости создавать новый экстрактор признаков для глубокого обучения каждый раз или при наличии каждой проблемы. Глубокое обучение сначала изучит низкоуровневые функции из слоев алгоритма, а затем достигнет высокоуровневых функций.

Одним из примеров является CNN (сверточная нейронная сеть). Он будет изучать такие функции, как края и линии, которые являются низкоуровневыми функциями на его ранних слоях. Затем он будет узнавать части лиц людей, а затем распознавать лицо полностью. Таким образом, они используются для распознавания изображений и видео.

4. Техника решения проблем

В машинном обучении рекомендуется разбивать проблемную инструкцию на мелкие части. Задача решается с ответом на каждую часть отдельно. Результаты объединяются и представляются.

В отличие от машинного обучения, глубокое обучение решает проблему за один раз.

Давайте посмотрим на этот пример: В задаче, где изображение должно быть просмотрено для обнаружения и распознавания нескольких объектов, есть два подхода. В машинном обучении эта проблема будет сначала разбита на два этапа. Обнаружение и распознавание объектов будет происходить в два этапа. Будет использоваться Grabcut, который является алгоритмом обнаружения изображения. Он просканирует изображение и обнаружит все объекты, которые необходимо обнаружить. Теперь из всех этих выбранных объектов алгоритмы типа SVM (Support Vector Machines) с HOG (Histogram of Oriented Gradients) будут распознавать требуемые объекты.

В методе глубокого обучения весь процесс будет выполняться от начала до конца. В алгоритме глубокого обучения, таком как YOLO Net, изображение передается через устройство и получаются точные результаты для обнаружения изображения. Вы смотрите только один раз (YOLO) - это современный поставщик услуг обнаружения, который выдаст правильное местоположение объекта. Это очень быстро, чем его другие конкуренты.

5. Умение интерпретировать

Способность машинного обучения интерпретировать данные больше. Глубокое обучение — это подмножество или подполе машинного обучения. Существует широкий термин, называемый искусственным интеллектом, и его поддерживает глубокое обучение. Он работает как человеческий разум. Глубокое обучение дает автоматизацию конкретной программе.

В примере, основанном на производительности: есть автоматизированная инструкция для программы, которая выставляет оценки эссе. Предположим, что здесь используется алгоритм глубокого обучения для автоматического выставления оценок за эссе. Производительность программы будет превосходной и в чем-то эквивалентной человеческой. Но всегда будет несоответствие. Он не раскрывает причину, по которой он поставил оценки за конкретное эссе.

Таким образом, у машинного обучения есть алгоритмы, которые специально дают четкие правила принятия решений, таким образом, оно интерпретирует данные и дает правильное обоснование. Это можно назвать деревом решений, которое прекрасно присутствует в машинном обучении.

6. Своевременное исполнение

Еще одно исключение: машинное обучение требует меньше времени для обучения, чем алгоритмы глубокого обучения. Причина очень проста. Алгоритмы глубокого обучения занимают много времени, так как в этом процессе задействовано много параметров, а обучение глубокому обучению занимает больше времени. Обучение машинному обучению занимает от нескольких минут до нескольких часов, в то время как глубокое обучение может занять несколько дней. Like ResNet — это алгоритм глубокого обучения, обучение которому может занять более двух недель.

Но время тестирования для обоих это совершенно противоположное. Программы глубокого обучения работают быстрее, чем машинное обучение.

Применение машинного обучения и глубокого обучения для улучшения обслуживания клиентов.

Искусственный интеллект нашел широкое применение в удовлетворении потребностей клиентов. Алгоритмы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения находят применение в сфере обслуживания клиентов.

Есть много областей, где они применяются в сегодняшнем сценарии. Некоторые из них :

1. Инструмент идентификации

Существуют различные приложения, в которых машинное и глубокое обучение используются для идентификации номерных знаков транспортных средств и распознавания лиц человека. Они играют важную роль в функциях безопасности. Таким образом, технологии играют важную роль в будущем. Это роль компьютера в улучшении зрения человека.

2. Получение информации

Машинное обучение и глубокое обучение обладают компетенцией для поиска в Интернете изображений и текста. Он находит применение при сборе информации и данных.

3. Маркетинг

Интернет-маркетинг имеет огромный потенциал. Алгоритмы глубокого обучения играют ключевую роль в улучшении потокового видео для потенциальных покупателей. Это метод, который использует автоматизированные алгоритмы и определяет целевых клиентов.

4. Диагностика смертельных болезней

В медицинской сфере глубокое обучение широко используется, поскольку существует множество алгоритмов, которые находят применение в диагностике рака и других аномалий. Многие симптомы обнаруживаются с помощью этих процессов.

Существует ряд блогов и исследовательских работ, которые публикуются в Интернете и в газетах. Таким образом создается большой набор данных, в котором есть мнения и ответы врачей из разных областей.

5. Интернет-реклама

Существует множество продуктов и услуг, доступных в Интернете. Все данные связаны для использования клиентами.

Прогресс и тенденции в машинном обучении и глубоком обучении-

Глубокое обучение — это дело будущего. В мировом тренде есть ожидание найти алгоритм, где машина сама принимает решение. И нет нужды вмешиваться программисту. В будущем глубокое обучение, основанное на огромных объемах данных, будет иметь новые инновации в области больших данных.

В ближайшем будущем ожидается появление более инновационных приложений глубокого обучения. Индивидуальная помощь клиентам уже в пути. Некоторые трендовые изменения, ожидаемые в будущем:

• Машинное обучение будет проникать в бизнес, и компаниям будет необходимо внедрить его.

• Глубокое обучение найдет применение в любой области. С каждым днем ​​в этой области появляются инновации, которые применяются для улучшения бизнеса и человечества. Этот метод обязательно найдет современное применение в области медицины, исследований потребителей, удовлетворенности клиентов и технологических достижений.

• На эти исследования поступает больше средств. Текучесть фондов является основной причиной того, что они будут процветать в ближайшие годы. Было обнаружено, что глубокое обучение значительно продвинулось вперед. Он достиг платформы, на которой вмешательство человека для удовлетворения растущего спроса является наибольшим.

• В предыдущие годы наблюдается рост машинного обучения и глубокого обучения. Этот спрос, безусловно, будет расти с ростом числа компаний, занимающихся наукой о данных.

Давайте возьмем несколько живых примеров из повседневной жизни, в которых есть приложения для машинного обучения и глубокого обучения.

Также прочтите — ИСТОРИЯ НАУКИ О ДАННЫХ

1. Google Alpha Go

Это уникальная программа для настольных игр, запущенная в 2016 году и использующая машинное обучение и метод поиска по дереву. Google создал это игровое программное обеспечение, в котором присутствует искусственный интеллект глубокой нейронной сети. Игра требовала острого ума и интуиции. Таким образом, люди-эксперты или профессионалы играли с компьютером, а альфа-го обучали имитировать профессионального игрока-человека. Модель глубокого обучения научилась у экспертов. Он улучшил свою игру, используя обучение с подкреплением. Машина стала величайшим игроком в мире, победив профессионалов. Он научился играть на невидимых уровнях в игре и победил экспертов.

Есть много вариантов карьеры, доступных с машинным обучением. Вы можете учиться во многих центрах в Пуне. Курсы по машинному обучению в Пуне дают вам право на множество вакансий мечты в этом секторе. Эти рабочие места находятся в области технологий и аналитики. В Пуне есть одни из лучших институтов, которые будут обучать желанных рабочих мест. Давайте рассмотрим некоторые наиболее подходящие профили работы для программиста машинного обучения:

1. Специалист по данным

Он занимается математикой и использует существующие методологии для извлечения закономерностей из больших данных. Он работает на организационных фронтах и ​​обеспечивает оптимальное использование данных.

2. Инженеры по машинному обучению

Они создают приложения и программы. Они не отстают от новых технологий и инструментов, чтобы сделать машинное обучение эффективным.

3. Исследователи

В области машинного обучения ежедневные исследования создали эту обширную систему. Это поле имеет непревзойденный масштаб. Таким образом, более эффективные исследования в этой области дадут большие результаты.

Со всеми преимуществами, связанными с машинным обучением, это может быть лучшим вариантом карьеры для тех, кто разбирается в алгоритмах. Найдите свое призвание в жизни с лучшим институтом машинного обучения в Пуне.