Машинне навчання проти глибокого навчання: різниця та порівняння

Машинне та глибоке навчання стали невід’ємною частиною кожної кар’єри. Протягом багатьох років комп’ютери намагалися робити точні прогнози з якомога меншим втручанням людини.

Машинне навчання та глибоке навчання є двома такими спробами штучного інтелекту, які спрямовані на підвищення ефективності та зрозумілості комп’ютера. 

Ключові винесення

1. Машинне навчання — це підмножина штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам вчитися та приймати рішення на основі даних без явного програмування.
2. Глибоке навчання — це спеціалізована галузь машинного навчання, яка використовує штучні нейронні мережі для обробки великих обсягів даних і прийняття складних рішень.
3. Глибоке навчання чудово справляється із завданнями, пов’язаними з неструктурованими даними, такими як розпізнавання зображень і обробка природної мови, тоді як машинне навчання є більш універсальним для різних типів проблем.

Машинне навчання проти глибокого навчання 

Машинне навчання — це підмножина штучного інтелекту, яка зосереджена на розробці алгоритмів і статистичних моделей, які дозволяють комп’ютерам автоматично підвищувати ефективність виконання певного завдання. Глибоке навчання це підгалузь машинного навчання, яка використовує штучні нейронні мережі для вивчення даних. Штучні нейронні мережі складаються з взаємопов’язаних вузлів, організованих у шари.

Машинне навчання зосереджується на застосуванні даних і алгоритмів для копіювання способу, за допомогою якого люди отримують інформацію.

Машинне навчання використовується в таких галузях, як медицина, фільтрація електронної пошти, розпізнавання мови та комп’ютерний зір. Крім того, машинне навчання є вдосконаленою версією штучного інтелекту.

Результати машинного навчання є числовими, як-от класифікація балів. 

Глибоке навчання базується на штучних нейронних мережах із навчанням репрезентації. Процес глибокого розуміння передбачає використання кількох рівнів у мережі.

Глибоке навчання також відоме як глибоке структуроване навчання. Ці рівні можуть бути неоднорідними в глибокому навчанні, щоб забезпечити ефективність і зрозумілість.

Існує велика різноманітність архітектур глибокого навчання. Глибоке навчання містить мільйони точок даних.

Глибоке навчання має тенденцію вирішувати складні проблеми за допомогою даних і алгоритмів. 

Таблиця порівняння

Параметри порівняння	машинне навчання	Глибоке навчання
Точки даних	Машинне навчання містить тисячі точок даних.	Глибоке навчання має тисячі точок даних.
функція	Основна мета машинного навчання — залишатися конкурентоспроможним і навчатися новому.	Функції глибокого навчання для вирішення складних завдань.
Виходи	Результати глибокого навчання включають числові значення, а також елементи довільної форми.	Машинне навчання є менш складним і, отже, легшим для розуміння, ніж глибоке навчання.
складність	Машинне навчання є менш складним і легшим для розуміння, ніж глибоке навчання.	Глибоке навчання – складний процес.
Час налаштування	Машинне навчання вимагає менше часу на налаштування.	Глибоке навчання вимагає більше часу на налаштування.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання є підмножиною штучного інтелекту та інформатики.

Основна мета машинного навчання — зосередитися на застосуванні даних і алгоритмів для копіювання того, як люди отримують інформацію.

Алгоритми машинного навчання створюють навчальну модель даних на основі вибіркових даних. 

Існує кілька практичних застосувань машинного навчання. Машинне навчання використовується в таких галузях, як медицина, фільтрація електронної пошти, розпізнавання мови та комп’ютерний зір.

Машинне навчання ефективно використовується в цих сферах, оскільки інакше розробити звичайні алгоритми складно. Машинне навчання відоме як прогнозна аналітика в сфері бізнесу.

Тому машинне навчання – це процес, який використовує дані та алгоритми для отримання надійних результатів. Машинне навчання наголошує на розробці комп’ютерних програм, які аналізують дані та самих користувачів.

Крім того, машинне навчання є вдосконаленою версією штучного інтелекту. Результати машинного навчання є числовими, як-от класифікація балів. 

Деякі відомі програми машинного навчання є в сільському господарстві, астрономії, банківській справі, громадянській науці, комп’ютерному зорі, пошуку інформації, страхуванні, розпізнаванні рукописного тексту, маркетингу, медичній діагностиці та пошукових системах.

Машинне навчання має певні обмеження, наприклад нездатність забезпечити очікувані результати. Крім того, машинне навчання може бути схильне до різних зміщень даних. 

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання відноситься до галузі машинного навчання. Інша назва глибинного навчання – структуроване глибоке навчання.

Існує велика різноманітність архітектур глибокого навчання. Деякі з них є глибокими нейронними мережами, глибокими армування навчання, мережі глибоких переконань і згорткові нейронні мережі.

Деякі практичні застосування глибокого навчання є в комп’ютерному зорі, обробці природної мови, біоінформатиці, перевірці матеріалів, розпізнаванні мови та дизайні ліків.

Процес глибокого навчання передбачає використання кількох рівнів у мережі. Ці рівні можуть бути неоднорідними в глибокому розумінні, щоб забезпечити ефективність і зрозумілість. 

Глибоке навчання містить мільйони точок даних. Результати глибокого розуміння включають числові значення, а також елементи довільної форми.

Глибоке навчання має тенденцію вирішувати складні проблеми за допомогою даних і алгоритмів. Глибоке розуміння можна побудувати, використовуючи жадібний пошаровий метод.

Методи глибокого навчання мають життєво важливе практичне застосування в непідконтрольне навчання завдання. 

Найбільш переконливим прикладом глибокого навчання є розпізнавання мовлення значного масштабу. Інші сфери глибокого навчання — це обробка візуального мистецтва, розпізнавання зображень, обробка природної мови та управління взаємовідносинами з клієнтами.

Однак деякі методи глибокого навчання можуть демонструвати проблематичну поведінку. 

Основні відмінності між машинним навчанням і глибоким навчанням 

1. У той час як машинне навчання складається з тисяч точок даних, глибоке розуміння складається з мільйонів. 
2. Основна мета машинного навчання — залишатися конкурентоспроможним і навчатися новому. Навпаки, глибоке навчання функціонує для вирішення складних проблем. 
3. Машинне навчання вимагає менше часу на налаштування. З іншого боку, глибоке навчання вимагає більше часу на налаштування. 
4. Машинне навчання є менш складним і легшим для розуміння, ніж глибоке навчання. 
5. Результати машинного навчання є числовими, наприклад класифікація результатів. Навпаки, результати глибокого навчання включають числові значення, а також елементи довільної форми.

посилання

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

Останнє оновлення: 05 липня 2023 р