Машинное обучение против глубокого обучения: разница и сравнение

Машинное обучение и глубокое обучение стали неотъемлемой частью любой карьеры. На протяжении многих лет компьютеры пытались делать точные прогнозы с минимальным вмешательством человека.

Машинное обучение и глубокое обучение — две такие попытки в области искусственного интеллекта, направленные на повышение эффективности и понятности компьютера. 

Основные выводы

1. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться и принимать решения на основе данных без явного программирования.
2. Глубокое обучение — это специализированная ветвь машинного обучения, в которой искусственные нейронные сети используются для обработки больших объемов данных и принятия сложных решений.
3. Глубокое обучение отлично справляется с задачами, связанными с неструктурированными данными, такими как распознавание изображений и обработка естественного языка, тогда как машинное обучение более универсально для различных типов задач.

Машинное обучение против глубокого обучения 

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам автоматически улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Глубокое обучение — это область машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Искусственные нейронные сети состоят из взаимосвязанных узлов, организованных в слои.

Машинное обучение фокусируется на применении данных и алгоритмов для копирования того, как люди получают информацию.

Некоторые области, в которых используется машинное обучение, — это медицина, фильтрация электронной почты, распознавание речи и компьютерное зрение. Кроме того, машинное обучение — это усовершенствованная версия искусственного интеллекта.

Результаты машинного обучения имеют числовой характер, например классификация баллов. 

Глубокое обучение основано на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Процесс глубокого понимания включает в себя использование нескольких слоев в сети.

Глубокое обучение также известно как глубокое структурированное обучение. Эти слои могут быть разнородными в глубоком обучении, чтобы обеспечить эффективность и понятность.

Существует большое разнообразие архитектур глубокого обучения. Глубокое обучение включает в себя миллионы точек данных.

Глубокое обучение имеет тенденцию решать сложные проблемы, используя данные и алгоритмы. 

Сравнительная таблица

Параметры сравнения	Машинное обучение	Глубокое обучение
Точки данных	Машинное обучение включает в себя тысячи точек данных.	Глубокое обучение имеет тысячи точек данных.
Функция	Основная цель машинного обучения — оставаться конкурентоспособными и учиться новому.	Функции глубокого обучения для решения сложных задач.
Выходы	Результаты глубокого обучения включают числовые значения, а также элементы произвольной формы.	Машинное обучение менее сложное и, следовательно, его легче понять, чем глубокое обучение.
Многогранность	Машинное обучение менее сложное и более простое для понимания, чем глубокое обучение.	Глубокое обучение — сложный процесс.
Время установки	Машинное обучение требует меньше времени на настройку.	Глубокое обучение требует больше времени на настройку.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта и информатики.

Основная цель машинного обучения — сосредоточиться на применении данных и алгоритмов для копирования того, как люди получают информацию.

Алгоритмы машинного обучения строят модель обучающих данных на основе выборочных данных. 

Есть несколько практических применений машинного обучения. Некоторые области, в которых используется машинное обучение, — это медицина, фильтрация электронной почты, распознавание речи и компьютерное зрение.

Машинное обучение эффективно используется в этих областях, поскольку иначе разработать обычные алгоритмы сложно. Машинное обучение известно как прогнозная аналитика в сфере бизнеса.

Следовательно, машинное обучение — это процесс, в котором используются данные и алгоритмы для получения надежных результатов. Машинное обучение делает упор на разработку компьютерных программ, которые анализируют данные и самих пользователей.

Кроме того, машинное обучение — это развитая версия искусственного интеллекта. Результаты машинного обучения имеют числовой характер, например классификация баллов. 

Некоторые известные приложения машинного обучения используются в сельском хозяйстве, астрономии, банковском деле, гражданской науке, компьютерном зрении, поиске информации, страховании, распознавании рукописного ввода, маркетинге, медицинской диагностике и поисковых системах.

Машинное обучение имеет определенные ограничения, например невозможность получения ожидаемых результатов. Кроме того, машинное обучение может быть подвержено различным смещениям данных. 

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение относится к области машинного обучения. Другое название глубокого обучения — структурированное глубокое обучение.

Существует большое разнообразие архитектур глубокого обучения. Некоторые из них — это глубокие нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением, глубокие сети убеждений и сверточные нейронные сети.

Некоторые практические приложения глубокого обучения относятся к компьютерному зрению, обработке естественного языка, биоинформатике, проверке материалов, распознаванию речи и разработке лекарств.

Процесс глубокого обучения включает использование нескольких слоев в сети. Эти слои могут быть разнородными по глубине понимания, чтобы обеспечить эффективность и понятность. 

Глубокое обучение включает в себя миллионы точек данных. Результаты глубокого понимания включают числовые значения, а также элементы произвольной формы.

Глубокое обучение имеет тенденцию решать сложные проблемы, используя данные и алгоритмы. Глубокое понимание может быть достигнуто с помощью жадного послойного метода.

Методы глубокого обучения имеют жизненно важное практическое применение в задачах обучения без учителя. 

Наиболее убедительным примером глубокого обучения является распознавание речи в значительных масштабах. Другими областями глубокого обучения являются обработка изображений, распознавание изображений, обработка естественного языка и управление взаимоотношениями с клиентами.

Однако некоторые методы глубокого обучения могут демонстрировать проблемное поведение. 

Основные различия между машинным обучением и глубоким обучением 

1. В то время как машинное обучение состоит из тысяч точек данных, глубокое понимание состоит из миллионов. 
2. Основная цель машинного обучения — оставаться конкурентоспособными и учиться новому. Напротив, глубокое обучение предназначено для решения сложных задач. 
3. Машинное обучение требует меньше времени на настройку. С другой стороны, глубокое обучение требует больше времени на настройку. 
4. Машинное обучение менее сложное и более простое для понимания, чем глубокое обучение. 
5. Результаты машинного обучения являются числовыми, например классификация оценок. Напротив, результаты глубокого обучения включают числовые значения, а также элементы произвольной формы.

Рекомендации

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications