Deep Learning vs Machine learning - Top 6 forskelle og infografik

Introduktion til Deep Learning vs Machine Learning

Maskinlæring og dyb læring er begge en undergruppe af kunstig intelligens. I maskinlæring indføres dataene til maskinlæringsalgoritmen, de henter information og lærer af data og derefter træffer beslutningen. På den anden side er dyb læring som en undergruppe af maskinlæring, processen er næsten den samme, men med erfaring bliver dyb læringsmodellen gradvist bedre uden nogen vejledning. I dette emne skal vi lære om Deep Learning vs Machine learning.

Maskinlæringsmodellen ville have brug for menneskelig indgriben til at forbedre modelydelsen kan være ved at indstille parametre / hyperparametre. For eksempel, hvis en maskinindlæringsmodel ikke er i stand til at forudsige det rigtige resultat, er vi nødt til at ordne den. Ved dyb læring lærer modellen ved at begå fejl og justerer følgelig vægterne af inputparametrene. Det bedste eksempel på en dyb læringsmodel er det automatiserede køresystem.

Sammenligning mellem hovedet og hovedet mellem dyb læring vs maskinlæring (infographics)

Nedenfor er de top 6 forskelle mellem Deep Learning vs Machine learning

Nøgleforskelle mellem dyb læring og maskinlæring

Både maskinlæring og dyb læring er en undergruppe af kunstig intelligens. Her er de vigtigste nøgleforskelle mellem disse to metoder.

I maskinlæring er hovedfokus på forbedring af læringsprocessen for modeller baseret på deres inputdata-oplevelse. I maskinlæring gennemgår mærkede eller umærkede data først datateknologi og featurisering. Jo renere data der mates, jo bedre vil modellen være. I tilfælde af dyb læring er fokus mere på at få en model til at lære af sig selv, dvs. træne og fejle metoden for at nå til slutløsningen.
Maskinlæring er tilbøjelig til forstøvning og forudsigelse af et regressions- eller klassificeringsproblem, som at forudsige, om x-kunden vil betale et lån baseret på et antal funktioner. På den anden side forsøger Deep learning at skabe en kopi af det menneskelige sind for at løse et specifikt problem. For eksempel ved at se på billeder, der genkender, hvilken der er katten, og hvilken der er hund osv.
I maskinlæring håndterer vi to typer problemer med overvåget læring og uovervåget læring. I overvåget input og output data er mærket, på den anden side i uovervåget læring er det ikke. I tilfælde af dyb læring er det et skridt videre, hvor modellen nærmer sig forstærkende læring. For enhver begået fejl er der en straf og en belønning for den rigtige beslutning.
I maskinlæring valgte vi en passende algoritme (undertiden multiple og valgte derefter den bedste til vores model), definerer parametre og leverer data, maskinlæringsalgoritmen lærer på togdata og efter verifikation / evaluering med testdata vil modellen være implementeret til en bestemt opgave. På den anden side i Deep learning definerer vi et lag af perceptronet. En perceptron kan betragtes som en neuron i det menneskelige sind. En neuron tager input gennem flere dendriter, behandler det (tager en lille handling / beslutning) og sender med axonterminaler output til den næste neuron i laget. På samme måde har en perceptron inputknudepunkter (kommer fra inputdatafunktioner eller forrige lag perceptron), en aktiveringsfunktion til at tage en lille beslutning og outputknudepunkter for at sende output til det næste perceptron i laget.
Processen til at oprette en model fra maskinlæring består af at tilvejebringe funktioner i inputdata, en udvalgt algoritme i henhold til problemet, definere nødvendige parametre og hyperparametre, træne i træningssættet og køre optimering. Evaluer modellen på testdata. I tilfælde af dyb læring er processen den samme, indtil der gives inputdata med funktioner. Herefter definerer vi input- og outputlaget for modellen med antallet af perceptron deri. Vi vælger det antal skjulte lag, der kræves i henhold til problemets kompleksitet. Vi definerer Perceptron for hvert lag og for hvert perceptron input, aktiveringsfunktion og output noder. Når det først er defineret, og så er data indført, trænes modellen af sig selv gennem prøve og fejl.
I maskinlæring er datamængden, der er nødvendig for at oprette en model, relativt mindre. I tilfælde af dyb læring er metoden prøve og fejl for at lære det bedst mulige resultat. Så mere dataene er tilgængelige til træning, jo stærkere modellen vil være. I maskinlæring, hvis vi også øger mængden af data, men efter en bestemt grænse, vil indlæringsprocessen være stillestående. I tilfælde af dyb læring fortsætter modellen med at lære. Det er kompleksiteten af problemet, for et komplekst problem kræves der mere mængde data.
For eksempel bruges en maskinindlæringsmodel til at give anbefalinger til streaming af musik. Nu for modellen at tage beslutningen om at anbefale sange / albums / artister, vil den kontrollere den lignende funktion (musiksmag) og vil anbefale en lignende playliste. For dyb læring er det bedste eksempel automatiseret tekstgenerering, mens du søger efter noget på google eller skriver en mail. En dyb læringsmodel foreslår automatisk mulige resultater baseret på tidligere erfaringer.

Deep Learning vs Machine Learning Sammenligningstabel

Lad os diskutere den bedste sammenligning mellem Deep Learning vs Machine learning

Grundlag for sammenligning	Deep Learning	Maskinelæring
Afhængighed af data	Det er nødvendigt med den relativt store mængde data plus med stigning i inputdataernes ydeevne	En tilstrækkelig mængde data kan opbygge en god model. Men mere end det, der er nødvendigt, forbedrer ikke ydeevnen som sådan.
Afhængighed af hardware	High-end maskiner er et must.	Kan arbejde på små slutmaskiner.
Anvendt metode	Ved dyb læring løses problemet på én gang ved at bruge flere lag af neuroner.	Et stort problem er opdelt i flere små opgaver og til sidst kombineres for at opbygge ML-modellen.
Den tid, der kræves til henrettelse	Mere tid er nødvendig til udførelse. Fordi et antal neuroner bruger forskellige-2 parametre til at opbygge en model.	For ML er det nødvendigt med relativt mindre eksekveringstid.
Featurization	Dyb læring lærer af selve dataene og har ikke brug for ekstern intervention.	Ekstern intervention er nødvendig for at give det rigtige input.
Tolkning	Svært at fortolke processen med at løse problemet. Fordi adskillige neuroner samlet løser problemet.	Let at fortolke processen i maskinlæringsmodellen. Det har en logisk begrundelse bag sig.

Konklusion

Vi har diskuteret, hvordan maskinindlæringsmodellen og dybe indlæringsmodeller er forskellige. Vi bruger maskinlæring, når datatolkning er enkel (ikke til kompleks), til at give automatisering i gentagne operationer. Vi bruger en dyb læringsmodel, når vi har en meget stor mængde data, eller problemet er for kompliceret til at løse med maskinlæring. Dyb læring har brug for flere ressourcer end maskinlæring, det er dyrt men mere nøjagtigt.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Deep Learning vs Machine learning. Her diskuterer vi Deep Learning vs Machine læringsforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -