Sügav õppimine vs. Masinõpe: mis vahe on?

Viimastel aastatel on tehisintellekti (AI) valdkond mitmete tegurite tõttu kiiresti kasvanud sealhulgas ASIC protsessorite loomine, suurettevõtete suurenenud huvi ja investeeringud ning kättesaadavus Suured andmed. Ja kuna OpenAI ja TensorFlow on avalikkusele kättesaadavad, on seda teinud paljud väiksemad ettevõtted ja eraisikud otsustasid liituda ja koolitada oma tehisintellekti erinevate masinõppe ja süvaõppe kaudu algoritmid.

Kui teid huvitab masinõpe ja süvaõpe, nende erinevused ning nende kasutamise väljakutsed ja piirangud, siis olete õiges kohas!

Mis on masinõpe?

Masinõpe on tehisintellekti valdkond, mis õpetab arvuteid tegema arukalt ennustusi ja otsuseid ilma selgesõnalise programmeerimiseta. Olenevalt koolitusalgoritmist võib masinõpe mudelit treenida lihtsate kui-siis reeglite, keeruliste matemaatiliste võrrandite ja/või närvivõrgu arhitektuuride kaudu.

Paljud masinõppe algoritmid kasutavad mudelite koolitamiseks struktureeritud andmeid. Struktureeritud andmed on kindlas vormingus või struktuuris korraldatud andmed, näiteks arvutustabelid ja tabelid. Mudeli koolitamine struktureeritud andmetega võimaldab kiirendada koolitusaega ja vähendada ressursivajadust ning annab arendajatele selge ülevaate sellest, kuidas mudel probleeme lahendab.

Masinõppemudeleid kasutatakse sageli erinevates tööstusharudes, nagu tervishoid, e-kaubandus, rahandus ja tootmine.

Mis on süvaõpe?

Süvaõpe on masinõppe alamvaldkond, mis keskendub koolitusmudelitele, matkides inimeste õppimist. Kuna kvalitatiivsemate teabetükkide tabeldamine ei ole võimalik, töötati välja süvaõpe, et käsitleda kõiki analüüsimist vajavaid struktureerimata andmeid. Struktureerimata andmete näideteks on pildid, sotsiaalmeedia postitused, videod ja helisalvestised.

Kuna arvutitel on raske struktureerimata mustreid ja seoseid täpselt tuvastada andmeid, süvaõppealgoritmide abil koolitatud mudelite treenimine võtab kauem aega, vajavad tohutuid andmemahtusid, ja spetsiaalsed AI koolitusprotsessorid.

Tehisnärvivõrkude kasutamine muudab ka sügava õppimise raskesti mõistetavaks, kuna sisend läbib kompleksi, mittelineaarne ja suuremõõtmeline algoritm, mille puhul on raske kindlaks teha, kuidas närvivõrk jõudis oma väljundini või vastama. Süvaõppe mudelid on muutunud nii raskesti mõistetavaks, et paljud hakkasid neid nimetama mustad kastid.

Süvaõppe mudeleid kasutatakse keeruliste ülesannete jaoks, mille täitmine nõuab tavaliselt inimest, näiteks loomuliku keele töötlemine, autonoomne sõit ja pildituvastus.

Erinevus masinõppe ja süvaõppe vahel

Masinõpe ja süvaõpe on tehisintellekti kaks olulist valdkonda. Kuigi mõlemat metoodikat on kasutatud paljude kasulike mudelite koolitamiseks, on neil siiski erinevusi. Siin on mõned:

Algoritmide keerukus

Üks peamisi erinevusi masinõppe ja süvaõppe vahel on nende algoritmide keerukus. Masinõppe algoritmid kasutavad tavaliselt lihtsamaid ja lineaarsemaid algoritme. Seevastu süvaõppe algoritmid kasutavad kunstlikke närvivõrke, mis võimaldavad suuremat keerukust.

Nõutav andmete hulk

Süvaõpe kasutab tehisnärvivõrke, et luua antud andmetega korrelatsioone ja seoseid. Kuna igal andmel on erinevad omadused, nõuavad süvaõppe algoritmid sageli suuri andmemahtusid, et andmekogus mustreid täpselt tuvastada.

Teisest küljest nõuab masinõpe üsna täpsete otsuste tegemiseks oluliselt väiksemaid andmemahtusid. Kuna masinõppealgoritmid on sageli lihtsamad ja nõuavad vähem parameetreid, saaksid masinõppe algoritmide abil koolitatud mudelid hakkama väiksema andmekogumiga.

Tõlgendatavus

Masinõpe nõuab tõhusate mudelite loomiseks nii struktureeritud andmeid kui ka tihedat arendaja sekkumist. See muudab masinõppe tõlgendamise lihtsamaks, kuna arendajad osalevad sageli tehisintellekti koolitamise protsessis. Läbipaistvuse tase pluss väiksem andmekogum ja vähem parameetreid muudavad mudeli toimimise ja otsuste tegemise lihtsamaks.

Süvaõpe kasutab kunstlikke närvivõrke, et õppida struktureerimata andmetest, nagu pildid, videod ja heli. Keeruliste närvivõrkude kasutamine hoiab arendajad teadmatuses, kui on vaja mõista, kuidas mudel suutis oma otsuseni jõuda. Seetõttu peetakse süvaõppe algoritme sageli "musta kasti" mudeliteks.

Vajalikud ressursid

Nagu varem mainitud, nõuavad masinõpe ja süvaõppe algoritmid erinevat andmemahtu ja keerukust. Kuna masinõppe algoritmid on lihtsamad ja nõuavad oluliselt väiksemat andmekogumit, võiks masinõppe mudelit treenida personaalarvutis.

Seevastu süvaõppe algoritmid eeldaksid mudeli koolitamiseks oluliselt suuremat andmekogumit ja keerukamat algoritmi. Kuigi süvaõppemudelite väljaõpetamist saab teha tarbijaklassi riistvaraga, kasutatakse sageli spetsiaalseid protsessoreid, näiteks TPU-sid, et säästa palju aega.

Probleemide tüübid

Masinõpe ja süvaõppe algoritmid sobivad paremini erinevat tüüpi probleemide lahendamiseks. Masinõpe sobib kõige paremini lihtsamate ja lineaarsemate probleemide lahendamiseks, näiteks:

• Klassifikatsioon: klassifitseerige midagi omaduste ja atribuutide alusel.
• Regressioon: ennustage järgmist tulemust sisendfunktsioonide varasemate mustrite põhjal.
• Mõõtmete vähendamine: vähendage funktsioonide arvu, säilitades samas millegi põhiidee.
• Klasterdamine: rühmitage sarnased asjad funktsioonide põhjal, teadmata juba olemasolevaid klasse või kategooriaid.

Süvaõppe algoritme saab paremini kasutada keeruliste probleemide lahendamiseks, mida usaldate inimesele. Sellised probleemid hõlmavad järgmist:

• Pildi- ja kõnetuvastus: tuvastage ja klassifitseerige piltidel ja videol objekte, nägusid, loomi jne.
• Autonoomsed süsteemid: Autonoomselt juhtida/juhtida autosid, roboteid ja droone, kas inimese sekkumine on piiratud või puudub.
• AI mängubotid: pange AI mängima, õppima ja täiustama strateegiaid selliste võistlusmängude võitmisel nagu male, Go ja Dota 2.
• Loomuliku keele töötlemine: mõista inimkeelt nii tekstis kui ka kõnes.

Kuigi lihtsaid ja lineaarseid ülesandeid saate tõenäoliselt lahendada süvaõppe algoritmidega, sobivad need kõige paremini masinõppe algoritme, kuna nende käitamiseks on vaja vähem ressursse, neil on väiksemad andmekogumid ja nende koolitus on minimaalne aega.

On ka teisi masinõppe alamvälju

Nüüd mõistate masinõppe ja süvaõppe erinevust. Kui olete kunagi huvitatud oma mudeli koolitamisest, pidage meeles, et süvaõpe on vaid üks domeen masinas õppimist, kuid võib olla ka teisi masinõppe alamdomeene, mis sobiksid paremini teie proovitava probleemiga lahendada. Kui jah, siis peaks muude masinõppe alamdomeenide õppimine suurendama teie tõhusust probleemi lahendamisel.