Atšķirības starp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos

Kas ir mašīnmācība?

Mašīnmācība ir metožu kopums, ko izmanto, lai izveidotu datorprogrammas, kuras var mācīties no novērojumiem un izteikt prognozes. Mašīnmācībā datu izpratnei tiek izmantoti algoritmi, regresijas un saistītās zinātnes. Šos algoritmus parasti var uzskatīt par statistiskiem modeļiem un tīkliem.

Kas ir dziļā mācīšanās?

Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās metožu apakškopa. Dati tiek parsēti caur vairākiem dziļā mācību tīkla slāņiem, lai tīkls varētu izdarīt secinājumus un pieņemt lēmumus par datiem. Dziļās mācīšanās metodes ļauj sasniegt lielu precizitāti lielās datu kopās, taču šīs funkcijas padara dziļu mācīšanos daudz resursietilpīgāku nekā klasiskā mašīnu apguve..

Atšķirības starp mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos

Saistība ar mākslīgo intelektu

Jau vairākus gadu desmitus mašīnmācība tiek izmantota kā mākslīgā intelekta sasniegšanas metode mašīnās. Pamats mašīnmācības jomā ir vērsts uz tādu datoru izveidi, kuri var mācīties un pieņemt lēmumus, kas mašīnmācību padara piemērotu mākslīgā intelekta pētījumiem. Tomēr ne visi mašīnmācīšanās modeļi ir paredzēti, lai attīstītu “patiesu” mākslīgo intelektu, kas lieliski atbilst vai pārsniedz cilvēka intelektu. Tā vietā modeļi bieži tiek izstrādāti, lai izpētītu īpašas, ierobežotas problēmas.

Dziļās mācības tika ierosinātas mašīnmācības diskusiju sākumposmā, taču daži pētnieki izmantoja dziļās mācīšanās metodes, jo dziļās mācīšanās skaitļošanas prasības ir daudz augstākas nekā klasiskajā mašīnmācībā. Tomēr datoru skaitļošanas jauda ir eksponenciāli palielinājusies kopš 2000. gada, ļaujot pētniekiem veikt milzīgus uzlabojumus mašīnmācībā un mākslīgā intelekta konstruēšanā. Tā kā dziļās mācīšanās modeļi labi mērogojas ar palielinātu datu daudzumu, dziļajai mācībai ir potenciāls pārvarēt būtiskus šķēršļus patiesa mākslīgā intelekta radīšanā.

Pamatkonstrukcija mašīnu un dziļajās mācībās

Gan mašīnmācīšanās, gan dziļā izglītība ir algoritmiskas. Klasiskajā mašīnmācībā pētnieki izmanto salīdzinoši nelielu datu daudzumu un izlemj, kuras ir vissvarīgākās funkcijas tajos datos, kas algoritmam nepieciešami prognožu veikšanai. Šo metodi sauc par funkciju inženieriju. Piemēram, ja mašīnmācīšanās programma tika mācīta atpazīt lidmašīnas attēlu, tās programmētāji izveidos algoritmus, kas programmai ļauj atpazīt komerciālo lidmašīnu tipiskās formas, krāsas un izmērus. Izmantojot šo informāciju, mašīnmācīšanās programma izteiks prognozes par to, vai attēli tiek parādīti kopā ar iekļautajām lidmašīnām.

Dziļās mācības parasti atšķiras no klasiskās mašīnmācības ar dažādajiem lēmumu pieņemšanas līmeņiem. Dziļos mācību tīklus bieži uzskata par “melnajām lodziņiem”, jo dati tiek parsēti caur vairākiem tīkla slāņiem, no kuriem katrs veic novērojumus. Tas var padarīt rezultātus grūtāk saprotamus nekā klasiskās mašīnmācīšanās rezultāti. Precīzs slāņu vai soļu skaits lēmumu pieņemšanā ir atkarīgs no izvēlētā modeļa veida un sarežģītības.

Dati un mērogojamība mašīnmācībā un dziļajā apmācībā

Mašīnmācībā tradicionāli tiek izmantotas mazas datu kopas, no kurām mācīties un izteikt prognozes. Ar nelielu datu daudzumu pētnieki var noteikt precīzas funkcijas, kas mašīnmācīšanās programmai palīdzēs izprast un mācīties no datiem. Tomēr, ja programmā nonāk informācija, kuru nevar klasificēt, pamatojoties uz iepriekš pastāvošajiem algoritmiem, pētniekiem parasti būs manuāli jāanalizē problemātiskie dati un jāizveido jauna funkcija. Tādēļ klasiskā mašīnmācība parasti nav pietiekami mērogojama ar lielu datu daudzumu, taču tā var samazināt kļūdas mazākās datu kopās.

Dziļās mācības ir īpaši piemērotas lielām datu kopām, un modeļiem bieži ir vajadzīgas lielas datu kopas. Dziļās apmācības tīkla sarežģītības dēļ tīklam ir nepieciešams ievērojams daudzums apmācības datu un papildu datu, lai pārbaudītu tīklu pēc apmācības. Pašlaik pētnieki uzlabo dziļas apmācības tīklus, kas var būt efektīvāki un izmanto mazākas datu kopas.

Prasības darbam ar mašīnu un padziļinātu mācīšanos

Mašīnmācībai ir mainīgas datora veiktspējas prasības. Ir daudz modeļu, kurus var palaist vidējā personālajā datorā. Jo progresīvākas kļūst statistiskās un matemātiskās metodes, jo grūtāk datoram ir ātri apstrādāt datus.

Dziļās mācības parasti prasa daudz resursu. Liela apjoma informācijas parsēšana, izmantojot vairākus lēmumu pieņemšanas līmeņus, prasa daudz skaitļošanas jaudas. Tā kā datori kļūst ātrāki, dziļā izglītība ir arvien pieejamāka.

Ierobežojumi mašīnmācībā un dziļajā izglītībā

Parasti mašīnmācībai ir daži kopīgi un nozīmīgi ierobežojumi. Pārmērīga aprīkošana ir statistiska problēma, kas var ietekmēt mašīnmācīšanās algoritmu. Mašīnmācīšanās algoritms satur noteiktu daudzumu “kļūdu”, analizējot un prognozējot datus. Paredzēts, ka algoritms parāda saistību starp attiecīgajiem mainīgajiem, bet, pārmērīgi pielāgojot, tas sāk uztvert kļūdu, kā rezultātā tiek iegūts “trokšņaināks” vai neprecīzs modelis. Mašīnmācīšanās modeļi var kļūt neobjektīvi attiecībā uz to datu īpatnībām, ar kuriem viņi tika apmācīti, un šī problēma ir īpaši aktuāla, kad pētnieki trenē algoritmus uz visu pieejamo datu kopu, tā vietā, lai saglabātu daļu datu, lai pārbaudītu algoritmu pret.

Dziļajai mācībai ir tādas pašas statistiskās nepilnības kā klasiskajai mašīnmācībai, kā arī daži unikāli jautājumi. Daudzām problēmām nepietiek pieejamo datu, lai apmācītu samērā precīzu dziļo mācību tīklu. Bieži vien ir dārgi vai nav iespējams savākt vairāk datu par reālās pasaules problēmu vai simulēt to, kas ierobežo pašreizējo tēmu loku, kuras var izmantot dziļajai izglītībai..

Mašīnu un padziļinātu mācību salīdzināšanas tabula

Mašīnas versijas kopsavilkums Dziļa mācīšanās

Gan mašīnmācība, gan padziļināta mācīšanās apraksta datoru mācīšanas metodes, lai mācītos un pieņemtu lēmumus. Dziļās mācības ir klasiskās mašīnmācības apakškopa, un dažas svarīgas atšķirības padara dziļu mācīšanos un mašīnmācību piemērotu dažādām vajadzībām..

• Klasiskajā mašīnmācībā bieži ietilpst programmētāju izstrādāta funkciju inženierija, kas palīdz algoritmam veikt precīzas prognozes nelielā datu kopā. Dziļās mācīšanās algoritmi parasti tiek veidoti ar vairākiem lēmumu pieņemšanas slāņiem, lai pieprasītu mazāk specifisku funkciju inženieriju.
• Dziļo mācīšanos parasti izmanto ļoti lielām datu kopām, lai tīklus vai algoritmus varētu apmācīt daudzslāņainu lēmumu pieņemšanai. Klasiskajā mašīnmācībā tiek izmantotas mazākas datu kopas, un tā nav tik mērogojama kā dziļā mācīšanās.
• Lai gan padziļināta mācīšanās var labi apgūt daudz datu, ir daudz problēmu, kurās nav pietiekami daudz datu, lai dziļā apmācība būtu noderīga. Gan dziļajai apmācībai, gan mašīnmācībai ir kopīgi statistikas ierobežojumi, un to var neobjektīvi izmantot, ja apmācības datu kopa ir ļoti īpatnēja vai ja tā ir savākta ar nepareizām statistikas metodēm..