Ero koneoppimisen ja syvällisen oppimisen välillä

Mikä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on joukko menetelmiä, joilla luodaan tietokoneohjelmia, jotka voivat oppia havainnoista ja tehdä ennusteita. Koneoppiminen käyttää algoritmeja, regressioita ja niihin liittyviä tieteitä tietojen ymmärtämiseen. Näitä algoritmeja voidaan yleensä ajatella tilastollisina malleina ja verkoina.



Mikä on syväoppiminen?

Syväoppiminen on osa koneoppimismenetelmiä. Tiedot jäsennetään useiden syvän oppimisverkon kerrosten läpi, jotta verkko voi tehdä johtopäätöksiä ja tehdä tietoja koskevia päätöksiä. Syvälliset oppimismenetelmät mahdollistavat suuren tarkkuuden suurissa aineistoissa, mutta nämä ominaisuudet tekevät syvästä oppimisesta paljon resursseja vievää kuin klassinen koneoppiminen.



Ero koneoppimisen ja syvällisen oppimisen välillä

Suhde tekoälyyn

Koneoppimista on käytetty useiden vuosikymmenien ajan keinona tekoälyn saavuttamiseksi koneissa. Koneoppimisen ala keskittyy ytimessä tietokoneiden luomiseen, jotka voivat oppia ja tehdä päätöksiä, mikä tekee koneoppimisesta hyvin sopivan tekoälyn tutkimukseen. Kaikkien koneoppimismallien ei kuitenkaan ole tarkoitus kehittää ”aitoa” tekoälyä, joka vastaa täydellisesti ihmisen älyä tai ylittää sen. Sen sijaan mallit suunnitellaan usein tiettyjen, rajoitettujen ongelmien tutkimiseen.



Syvää oppimista ehdotettiin koneoppimiskeskustelujen alkuvaiheessa, mutta harvat tutkijat jatkoivat syvällisiä oppimismenetelmiä, koska syvällisen oppimisen laskennalliset vaatimukset ovat paljon suuremmat kuin klassisessa koneoppimisessa. Tietokoneiden laskentateho on kuitenkin kasvanut räjähdysmäisesti vuodesta 2000 lähtien, jolloin tutkijat voivat tehdä valtavia parannuksia koneoppimiseen ja tekoälyn rakentamiseen. Koska syvällisen oppimisen mallit skaalautuvat hyvin lisääntyneen datan kanssa, syvällä oppimisella on potentiaalia voittaa merkittävät esteet todellisen tekoälyn luomisessa.

Kone- ja syväoppimisen perusrakentaminen

Koneoppiminen ja syvällinen oppiminen ovat molemmat algoritmisia. Klassisessa koneoppimisessa tutkijat käyttävät suhteellisen pientä datamäärää ja päättävät, mitkä tärkeimmät ominaisuudet ovat tiedoissa, joita algoritmi tarvitsee ennusteiden tekemiseen. Tätä menetelmää kutsutaan ominaisuuden suunnitteluksi. Esimerkiksi jos koneoppimisohjelmaa opetettiin tunnistamaan lentokoneen kuva, sen ohjelmoijat tekisivät algoritmeja, joiden avulla ohjelma voisi tunnistaa kaupallisten lentokoneiden tyypilliset muodot, värit ja koot. Tämän tiedon avulla koneoppimisohjelma ennustaisi, näytetäänkö kuvat mukana olevien lentokoneiden mukana.

Syväoppiminen eroaa yleensä klassisesta koneoppimisesta sen monien päätöksenteon kerrosten avulla. Syväoppimisverkostoja pidetään usein 'mustina laatikoina', koska tietoja jäsennetään useiden verkkokerrosten kautta, joista kukin tekee havaintoja. Tämä voi tehdä tuloksista vaikeampaa ymmärtää kuin klassisen koneoppimisen tulokset. Tarkka tasojen tai vaiheiden määrä päätöksenteossa riippuu valitun mallin tyypistä ja monimutkaisuudesta.



Tiedot ja skaalautuvuus kone- ja syväoppimisessa

Koneoppiminen käyttää perinteisesti pieniä aineistoja oppimiseen ja ennusteiden tekemiseen. Pienillä tietomäärillä tutkijat voivat määrittää tarkat ominaisuudet, jotka auttavat koneoppimisohjelmaa ymmärtämään tietoja ja oppimaan niistä. Jos ohjelma kuitenkin törmää tietoihin, joita se ei voi luokitella olemassa olevien algoritmiensa perusteella, tutkijoiden on yleensä analysoitava ongelmallinen data manuaalisesti ja luotava uusi ominaisuus. Tämän vuoksi klassinen koneoppiminen ei yleensä skaalaa hyvin valtavilla tietomäärillä, mutta se voi minimoida virheet pienemmissä tietojoukoissa.

Syvä oppiminen soveltuu erityisesti suurille tietojoukoille, ja mallit vaativat usein suurten tietojoukkojen olevan hyödyllisiä. Syvän oppimisverkon monimutkaisuuden vuoksi verkko tarvitsee huomattavan määrän harjoitustietoja ja ylimääräistä tietoa verkon testaamiseksi harjoittelun jälkeen. Tällä hetkellä tutkijat tarkentavat syvällisiä oppimisverkostoja, jotka voivat olla tehokkaampia ja käyttää pienempiä aineistoja.

Kone- ja syväoppimisen suorituskykyvaatimukset

Koneoppimisella on vaihtelevat tietokoneen suorituskykyvaatimukset. On paljon malleja, joita voidaan käyttää tavallisella henkilökohtaisella tietokoneella. Mitä kehittyneemmät tilastolliset ja matemaattiset menetelmät ovat, sitä vaikeampi tietokone on käsitellä tietoja nopeasti.

Syvä oppiminen on yleensä hyvin resursseja kuluttavaa. Suurten tietomäärien jäsentäminen päätöksenteon useiden kerrosten kautta vaatii paljon laskentatehoa. Kun tietokoneet nopeutuvat, syvällinen oppiminen on entistä helpompaa.

Kone- ja syväoppimisen rajoitukset

Perinteisesti koneoppimisella on muutamia yleisiä ja merkittäviä rajoituksia. Yliasennus on tilastollinen ongelma, joka voi vaikuttaa koneoppimisalgoritmiin. Koneoppimisalgoritmi sisältää tietyn määrän “virhettä” analysoitaessa ja ennustamalla datalla. Algoritmin on tarkoitus näyttää suhde asiaankuuluvien muuttujien välillä, mutta yliasennettaessa se alkaa kaapata myös virhe, mikä johtaa 'meluisempaan' tai epätarkempaan malliin. Koneoppimismallit voivat myös olla puolueellisia kohti niiden tietojen omaperäisyyttä, joihin heidät on koulutettu, ongelma, joka on erityisen ilmeinen, kun tutkijat kouluttavat algoritmeja koko käytettävissä olevaan tietojoukkoon sen sijaan, että tallentaisivat osan tiedoista algoritmin testaamiseksi.

Syvällä oppimisella on samat tilastolliset karhot kuin klassisella koneoppimisella, samoin kuin muutama ainutlaatuinen asia. Monien ongelmien vuoksi käytettävissä ei ole tarpeeksi tietoa kohtuullisen tarkan syvän oppimisverkon kouluttamiseksi. Usein on hankalaa tai mahdotonta kerätä enemmän tietoja tai simuloida reaalimaailman ongelmaa, mikä rajoittaa nykyistä aihealuetta, johon syvällistä oppimista voidaan käyttää.

Kone- ja syväoppimisen vertailutaulukko

Yhteenveto koneesta vs. Syvä oppiminen

Koneoppiminen ja syvällinen oppiminen kuvaavat molemmat menetelmät tietokoneiden opettamiseksi oppimaan ja tekemään päätöksiä. Syväoppiminen on osa perinteistä koneoppimista, ja joidenkin tärkeiden erojen ansiosta syväoppiminen ja koneoppiminen soveltuvat kukin erilaisiin sovelluksiin.

  • Klassinen koneoppiminen sisältää usein ohjelmoijien piirustekniikan, joka auttaa algoritmia tekemään tarkat ennusteet pienelle tietojoukolle. Syväoppimisalgoritmit suunnitellaan yleensä useilla päätöksenteon tasoilla vaatiakseen vähemmän erityispiirteiden suunnittelua.
  • Syvää oppimista käytetään perinteisesti hyvin suurissa aineistoissa, jotta verkot tai algoritmit voidaan kouluttaa tekemään monia kerroksellisia päätöksiä. Klassinen koneoppiminen käyttää pienempiä aineistoja, eikä se ole yhtä skaalautuva kuin syvällinen oppiminen.
  • Vaikka syvällinen oppiminen voi oppia hyvin monilla tiedoilla, on monia ongelmia, joissa ei ole riittävästi saatavilla olevaa tietoa syvään oppimiseen. Sekä syväoppiminen että koneoppiminen jakavat tavanomaiset tilastolliset rajoitukset, ja ne voivat olla puolueellisia, jos koulutuksen tietojoukko on hyvin omaleimainen tai jos se on kerätty väärin tilastollisin menetelmin.

Suosittu Viestiä

Mikä oli toisen maailmansodan käännekohta?

Seitsemäntoista huippuhistorioitsijaa punnitsee sodan ratkaisemisen hetkeä.

Hapettumisen ja pelkistyksen välinen ero

Hapetus vs pelkistys Orgaanisessa ja epäorgaanisessa kemiassa tapahtuu monia kemiallisia reaktioita, jotka tapahtuvat, kun kaksi molekyyliä tuodaan toisiinsa.

Ero riippuvaisen ja riippuvaisen välillä

Riippuvainen vs. riippuvainen Ero riippuvaisen ja riippuvaisen välillä ylittää niiden käytön. Ne ovat itse asiassa kaksi erilaista sanaa ja kaksi erilaista

Ero biljardin ja uima-altaan välillä

Sekä biljardi että uima-allas ovat sisäurheilua. Biljardi on viitenimi, joka annetaan joukolle kolmea peliä; tasku biljardi, snooker carom biljardi. Kaikki

Ero Acadian ja Traversen välillä

Acadia vs Traverse GMC Acadia ja Chevrolet Traverse voidaan verrata kaasun mittarilukemiin, kuinka usein ne vaativat korjauksia ja luotettavuutta. Voimme myös

Ero valtion velkasitoumusten ja joukkovelkakirjojen välillä

Valtionlaskut vs joukkovelkakirjat Ihmiset yleensä säästävät osan tuloistaan ​​sijoitettaviksi johonkin, mikä antaa heille lisätuloja tai voittoja. Ne voivat olla