Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Reihe von Methoden, um Computerprogramme zu erstellen, die aus Beobachtungen lernen und Vorhersagen treffen können. Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, Regressionen und verwandte Wissenschaften, um Daten zu verstehen. Diese Algorithmen können im Allgemeinen als statistische Modelle und Netzwerke angesehen werden.

Was ist tiefes Lernen?

Deep Learning ist eine Untergruppe von Methoden für maschinelles Lernen. Die Daten werden durch mehrere Ebenen eines Deep -Learning -Netzwerks analysiert, damit das Netzwerk Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen über die Daten treffen kann. Deep Learning-Methoden ermöglichen eine große Genauigkeit für große Datensätze, aber diese Funktionen machen tiefes Lernen viel ressourcenintensiver als klassisches maschinelles Lernen.

Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen

Beziehung zur künstlichen Intelligenz

Seit mehreren Jahrzehnten wird maschinelles Lernen als Methode verwendet, um künstliche Intelligenz in Maschinen zu erreichen. Im Kern konzentriert sich das Gebiet des maschinellen Lernens auf das Erstellen von Computern, die lernen und Entscheidungen treffen können, was das maschinelle Lernen gut für künstliche Intelligenzforschung geeignet macht. Allerdings sollen nicht alle Modelle für maschinelles Lernen „wahre“ künstliche Intelligenz entwickeln, die die menschliche Intelligenz perfekt entspricht oder übersteigt. Stattdessen sind Modelle häufig so konzipiert, dass bestimmte, begrenzte Probleme erforschen.

Deep Learning wurde in den frühen Phasen von Diskussionen für maschinelles Lernen vorgeschlagen, aber nur wenige Forscher verfolgten Deep -Lern -Methoden, da die rechnerischen Anforderungen des Deep -Lernens viel größer sind als in klassischem maschinellem Lernen. Die Computerleistung von Computern hat jedoch seit 2000 exponentiell zugenommen und es den Forschern ermöglicht, eine enorme Verbesserung des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenzkonstruktion vorzunehmen. Da Deep Learning -Modelle mit erhöhten Daten gut skalieren, kann das Deep -Lernen erhebliche Hindernisse bei der Schaffung echter künstlicher Intelligenz überwinden.

Grundkonstruktion in Maschinen und tiefem Lernen

Maschinelles Lernen und tiefes Lernen sind beide algorithmisch. Im klassischen maschinellen Lernen verwenden Forscher eine relativ geringe Datenmenge und entscheiden, welche wichtigsten Merkmale in den Daten sind, die der Algorithmus benötigt, um Vorhersagen zu treffen. Diese Methode wird als Feature Engineering bezeichnet. Wenn beispielsweise ein Programm für maschinelles Lernen gelehrt würde, das Bild eines Flugzeugs zu erkennen, würden seine Programmierer Algorithmen herstellen, die es dem Programm ermöglichen, die typischen Formen, Farben und Größen von kommerziellen Flugzeugen zu erkennen. Mit diesen Informationen würde das Programm für maschinelles Lernen Vorhersagen darüber treffen, ob Bilder mit enthaltenen Flugzeugen präsentiert werden.

Deep Learning unterscheidet sich im Allgemeinen von klassischem maschinellem Lernen durch seine vielen Schichten der Entscheidungsfindung. Deep -Learning -Netzwerke werden häufig als „schwarze Kästchen“ angesehen, da Daten über mehrere Netzwerkschichten analysiert werden, die jeweils Beobachtungen machen. Dies kann die Ergebnisse erschweren, die zu verstehen sind, als das klassische maschinelle Lernen hervorzurufen. Die genaue Anzahl von Schichten oder Schritten bei der Entscheidungsfindung hängt von der Art und Komplexität des gewählten Modells ab.

Daten und Skalierbarkeit in Maschinen und tiefem Lernen

Maschinelles Lernen verwendet traditionell kleine Datensätze, um Vorhersagen zu lernen und zu treffen. Mit geringen Datenmengen können Forscher genaue Merkmale bestimmen, die dem Programm des maschinellen Lernens helfen, die Daten zu verstehen und zu lernen. Wenn das Programm jedoch Informationen betreibt, die es nicht basierend auf seinen bereits bestehenden Algorithmen klassifizieren kann, müssen die Forscher die problematischen Daten in der Regel manuell analysieren und eine neue Funktion erstellen. Aus diesem Grund skaliert das klassische maschinelle Lernen normalerweise nicht gut mit massiven Datenmengen, kann jedoch Fehler in kleineren Datensätzen minimieren.

Deep Learning eignet sich besonders für große Datensätze, und Modelle erfordern häufig große Datensätze, um nützlich zu sein. Aufgrund der Komplexität eines Deep -Learning -Netzwerks benötigt das Netzwerk eine beträchtliche Menge an Trainingsdaten und zusätzlichen Daten, um das Netzwerk nach dem Training zu testen. Derzeit verfeinern Forscher Deep -Learning -Netzwerke, die effizienter sein können und kleinere Datensätze verwenden.

Leistungsanforderungen für Maschinen und tiefes Lernen

Maschinelles Lernen hat eine variable Anforderungen an die Computerleistung. Es gibt viele Modelle, die auf einem durchschnittlichen PC ausgeführt werden können. Je fortgeschrittener die statistischen und mathematischen Methoden, desto schwieriger ist es, dass der Computer Daten schnell verarbeitet.

Deep Learning ist in der Regel sehr ressourcenintensiv. Das Parsen großer Informationen durch mehrere Entscheidungsschichten erfordert eine Menge Rechenleistung. Wenn Computer schneller werden, ist Deep Learning zunehmend zugänglicher.

Einschränkungen in Maschinen und tiefem Lernen

Traditionell maschinelles Lernen hat einige gemeinsame und bedeutende Einschränkungen. Überanpassung ist ein statistisches Problem, das einen Algorithmus für maschinelles Lernen beeinflussen kann. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen enthält eine bestimmte Menge an „Fehler“ bei der Analyse und Vorhersage mit Daten. Der Algorithmus soll eine Beziehung zwischen den relevanten Variablen zeigen, aber bei Überanpassung beginnt er auch den Fehler, was zu einem „laueren“ oder ungenauen Modell führt. Modelle für maschinelles Lernen können auch auf die Eigenheiten der Daten ausgebildet werden, mit denen sie trainiert wurden, ein Problem, das besonders deutlich ist, wenn Forscher Algorithmen auf dem gesamten verfügbaren Datensatz trainieren, anstatt einen Teil der Daten zu speichern, um den Algorithmus zu testen.

Deep Learning hat die gleichen statistischen Fallstricke wie klassisches maschinelles Lernen sowie einige einzigartige Probleme. Für viele Probleme sind nicht genügend Daten verfügbar, um ein einigermaßen genaues Deep -Learning -Netzwerk zu schulen. Es ist oft kostengünstig oder unmöglich, mehr Daten über ein reales Problem zu sammeln oder zu simulieren, was den aktuellen Bereich der Themen einschränkt.

Vergleichstabelle für Maschinen und tiefes Lernen

Zusammenfassung der Maschine vs. Tiefes Lernen

Maschinelles Lernen und tiefes Lernen beschreiben beide Methoden des Computers, um Computer zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Deep Learning ist eine Untergruppe klassisches maschinelles Lernen, und einige wichtige Abweichungen machen tiefes Lernen und maschinelles Lernen jeweils für verschiedene Anwendungen geeignet.

• Klassisches maschinelles Lernen umfasst häufig Feature Engineering von Programmierern, die dem Algorithmus hilft. Deep Learning-Algorithmen werden normalerweise mit mehreren Entscheidungsschichten ausgelegt, um weniger spezifische Feature Engineering zu erfordern.
• Deep Learning wird traditionell für sehr große Datensätze verwendet, damit die Netzwerke oder Algorithmen geschult werden können, um viele geschichtete Entscheidungen zu treffen. Klassisches maschinelles Lernen verwendet kleinere Datensätze und ist nicht so skalierbar wie tiefes Lernen.
• Obwohl Deep Learning bei vielen Daten gut lernen kann, gibt es viele Probleme, bei denen nicht genügend Daten verfügbar sind, um nützlich zu sein, um nützlich zu sein. Sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen teilen statistische Standardeinschränkungen und können verzerrt werden, wenn der Trainingsdatensatz sehr eigenwillig ist oder wenn er mit unsachgemäßen statistischen Techniken gesammelt wurde.