Koneoppimisesta ja syvästä oppimisesta on tullut olennainen osa jokaista uraa. Vuosien mittaan tietokoneet ovat yrittäneet tehdä tarkkoja ennusteita mahdollisimman pienellä ihmisen väliintulolla.
Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat kaksi sellaista tekoälyn yritystä, joiden tavoitteena on parantaa tietokoneen tehokkuutta ja ymmärrettävyyttä.
Keskeiset ostokset
- Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, jonka avulla tietokoneet voivat oppia ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ilman erityistä ohjelmointia.
- Deep learning on koneoppimisen erikoisala, joka hyödyntää keinotekoisia hermoverkkoja suurten tietomäärien käsittelyyn ja monimutkaisten päätösten tekemiseen.
- Syväoppiminen sopii erinomaisesti jäsentämätöntä dataa sisältäviin tehtäviin, kuten kuvantunnistukseen ja luonnollisen kielen käsittelyyn, kun taas koneoppiminen on monipuolisempaa eri ongelmatyypeille.
Koneoppiminen vs syväoppiminen
Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka keskittyy sellaisten algoritmien ja tilastollisten mallien kehittämiseen, joiden avulla tietokoneet voivat parantaa suorituskykyään tietyssä tehtävässä automaattisesti. Syvällinen oppiminen on koneoppimisen alakenttä, joka käyttää keinotekoisia hermoverkkoja datasta oppimiseen. Keinotekoiset hermoverkot koostuvat toisiinsa yhdistetyistä solmuista, jotka on järjestetty kerroksiin.
Koneoppiminen keskittyy datan ja algoritmien soveltamiseen kopioimaan tapaa, jolla ihmiset hankkivat tietoa.
Jotkut koneoppimista hyödyntävät alat ovat lääketiede, sähköpostin suodatus, puheentunnistus ja tietokonenäkö. Lisäksi koneoppiminen on kehittynyt versio tekoälystä.
Koneoppimisen tulokset ovat numeerisia, kuten pisteluokitus.
Syväoppiminen perustuu keinotekoisiin hermoverkkoihin, joissa on esitysoppiminen. Syväymmärrysprosessi sisältää useiden verkon kerrosten käytön.
Syväoppiminen tunnetaan myös syvärakenteisena oppimisena. Nämä kerrokset voivat olla heterogeenisiä syväoppimisessa tehokkuuden ja ymmärrettävyyden varmistamiseksi.
Syväoppimisarkkitehtuureja on laaja valikoima. Syväoppiminen sisältää miljoonia datapisteitä.
Syväoppiminen pyrkii ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia käyttämällä dataa ja algoritmeja.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | Koneen oppiminen | Deep Learning |
|---|---|---|
| Datapisteet | Koneoppiminen sisältää tuhansia datapisteitä. | Syväoppiminen sisältää lakhs datapisteitä. |
| Toiminto | Koneoppimisen päätavoite on pysyä kilpailukykyisenä ja oppia uusia asioita. | Syväoppimistoiminnot monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi. |
| Lähdöt | Syväoppimisen tuotos sisältää numeerisia arvoja sekä vapaamuotoisia elementtejä. | Koneoppiminen on vähemmän monimutkaista ja siten helpompi ymmärtää kuin syväoppiminen. |
| Monimutkaisuus | Koneoppiminen on vähemmän monimutkaista ja helpompi ymmärtää kuin syväoppiminen. | Syväoppiminen on monimutkainen prosessi. |
| Asennusaika | Koneoppiminen vaatii vähemmän asennusaikaa. | Syvä oppiminen vaatii enemmän asennusaikaa. |
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on tekoälyn ja tietojenkäsittelytieteen osajoukko.
Koneoppimisen päätavoitteena on keskittyä soveltamaan dataa ja algoritmeja kopioimaan, miten ihminen hankkii tietoa.
Koneoppimisalgoritmit rakentavat harjoitustietomallin näytetietojen perusteella.
Koneoppimisessa on useita käytännön sovelluksia. Jotkut koneoppimista hyödyntävät alat ovat lääketiede, sähköpostin suodatus, puheentunnistus ja tietokonenäkö.
Koneoppimista käytetään näillä aloilla tehokkaasti, koska muuten perinteisten algoritmien kehittäminen on haastavaa. Koneoppiminen tunnetaan liiketoiminta-alueella ennakoivana analytiikkana.
Siksi koneoppiminen on prosessi, joka käyttää dataa ja algoritmeja luotettavien tulosten tuottamiseksi. Koneoppiminen Tietoa ja käyttäjää itseään analysoivien tietokoneohjelmien kehittäminen.
Lisäksi koneoppiminen on kehittynyt versio tekoälystä. Koneoppimisen tulokset ovat numeerisia, kuten pisteluokitus.
Joitakin merkittäviä koneoppimissovelluksia ovat maataloudessa, tähtitiedessä, pankkitoiminnassa, kansalaistieteessä, tietokonenäössä, tiedonhaussa, vakuutuksissa, käsinkirjoituksen tunnistamisessa, markkinoinnissa, lääketieteellisessä diagnoosissa ja hakukoneissa.
Koneoppimisessa on tiettyjä rajoituksia, kuten kyvyttömyys tuottaa odotettuja tuloksia. Lisäksi koneoppimiseen voi kohdistua erilaisia tietopoikkeamia.
Mikä on syväoppiminen?
Syväoppiminen viittaa koneoppimisen osa-alueeseen. Toinen syvän oppimisen nimi on strukturoitu syväoppiminen.
Syväoppimisarkkitehtuureja on laaja valikoima. Jotkut näistä ovat syviä hermoverkkoja, syviä vahvistaminen oppiminen, syvä uskomusverkostot ja konvoluutiohermoverkot.
Jotkut syväoppimisen käytännön sovellukset ovat tietokonenäössä, luonnollisen kielen käsittelyssä, bioinformatiikassa, materiaalitarkastuksessa, puheentunnistuksessa ja lääkesuunnittelussa.
Syväoppimisprosessi sisältää useiden verkon kerrosten käytön. Nämä kerrokset voivat olla heterogeenisiä syväymmärryksessä tehokkuuden ja ymmärrettävyyden varmistamiseksi.
Syväoppiminen sisältää miljoonia datapisteitä. Syväymmärryksen tuotoksia ovat sekä numeeriset arvot että vapaamuotoiset elementit.
Syväoppiminen pyrkii ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia käyttämällä dataa ja algoritmeja. Syvä ymmärrys voidaan rakentaa ahneella kerros kerrokselta -menetelmällä.
Syväoppimismenetelmillä on tärkeä käytännön sovellus ohjaamaton oppiminen tehtäviä.
Vakuuttavin syvän oppimisen tapaus on huomattavan mittakaavan puheentunnistus. Muita syväoppimisen toiminnan osa-alueita ovat kuvataiteen prosessointi, kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja asiakassuhteiden hallinta.
Jotkut syväoppimistekniikat voivat kuitenkin osoittaa ongelmallista käyttäytymistä.
Tärkeimmät erot koneoppimisen ja syväoppimisen välillä
- Kun koneoppiminen koostuu tuhansista datapisteistä, syvä ymmärrys koostuu miljoonista.
- Koneoppimisen päätavoite on pysyä kilpailukykyisenä ja oppia uusia asioita. Sen sijaan syväoppiminen toimii monimutkaisten ongelmien ratkaisemisessa.
- Koneoppiminen vaatii vähemmän asennusaikaa. Toisaalta syväoppiminen vaatii enemmän asennusaikaa.
- Koneoppiminen on vähemmän monimutkaista ja helpompi ymmärtää kuin syväoppiminen.
- Koneoppimisen tulokset ovat numeerisia, kuten pisteytysluokitus. Sen sijaan syväoppimisen tuotokset sisältävät numeerisia arvoja sekä vapaamuotoisia elementtejä.
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications
Viimeksi päivitetty: 05. heinäkuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Sandeep Bhandari on suorittanut tietokonetekniikan kandidaatin tutkinnon Thaparin yliopistosta (2006). Hänellä on 20 vuoden kokemus teknologia-alalta. Hän on kiinnostunut erilaisista teknisistä aloista, mukaan lukien tietokantajärjestelmät, tietokoneverkot ja ohjelmointi. Voit lukea hänestä lisää hänen sivuiltaan bio-sivu.
Artikkelin sävy on liian dogmaattinen, ikään kuin koneoppiminen ja syväoppiminen esitettäisiin ihmelääkenä kaikkiin ongelmiin. Tasapainoisempi lähestymistapa, haasteiden ja kritiikin tunnustaminen olisi rikastanut sisältöä.
Kirjoittaja on tehnyt kiitettävän työn esitellessään koneoppimisen ja syväoppimisen monimutkaisia yksityiskohtia. Erityisen ajatuksia herättävä on käytännön sovellusten ja näiden tekniikoiden rajoitusten korostaminen.
Artikkeli tarjoaa selkeän selityksen koneoppimisesta ja syvästä oppimisesta. Olisin kuitenkin toivonut konkreettisempia esimerkkejä todellisista sovelluksista eri aloilla.
Tämä artikkeli on kiehtova ja varsin informatiivinen. Kirjoittaja on antanut kattavan yleiskatsauksen koneoppimisen ja syväoppimisen käsitteistä hahmottaen näiden kahden keskeiset erot. Nautin sen lukemisesta perusteellisesti.
Olen täysin samaa mieltä kanssasi. Vertailutaulukko auttoi erityisesti ymmärtämään eroja koneoppimisen ja syväoppimisen välillä.
Kuka tiesi, että koneet voivat oppia? No, tulevaisuutta näyttävät hallitsevan keinotekoiset hermoverkot ja datapisteet. Skynet, täältä tullaan!
Minusta artikkeli oli liian yksinkertainen ja syvällinen analyysi puuttui. Se tuskin naarmuta näiden monimutkaisten aiheiden pintaa. Pettymys.