Дълбоко учене срещу машинно учене: каква е разликата

Дълбоко учене срещу машинно учене – и двете са методи за обучение на изкуствени системи. Разберете какви са методите на обучение и къде са действителните разлики.

Дълбоко обучение срещу машинно обучение

Преди да ви покажем конкретните разлики между дълбокото и машинното обучение, ето определение на двата метода.

• Машинното обучение или машинното обучение се основава на математически методи, които трябва да разпознават модел, който след това се обобщава. В този процес изкуствената система придобива знания от опита.
• Разпознаването на модели в машинното обучение работи например чрез формиране на йерархия в дърветата на решенията, които сравняват дадена променлива с определена стойност и след това я класифицират като вярна или невярна, например. Също толкова възможно е създаването на векторни сходства, при които се отчита най-близкият съсед на дадена стойност K, която системата трябва да намери.
• Повечето методи за машинно обучение са контролирани, т.е. човекът дава ясни инструкции и класове на системата и тя трябва да изведе подходящите стойности. Алгоритмите за машинно обучение се използват по много начини в ежедневието, напр. когато смарт часовник анализира профила на движението ви.
• Използването на машинно обучение става трудно, ако са въведени твърде малко данни или ако данните са твърде многоизмерни. Тъй като предварително определените данни са от голямо значение за една система за машинно обучение, тя работи само ако има на разположение подходящо количество данни.
• Машинното обучение до известна степен се разпростира и върху дълбокото обучение. Тук обаче се използват изкуствени невронни мрежи, които са моделирани по биологични мрежи като човешкия мозък.

• Глубокото обучение получава името си от факта, че работи с дълбоки измерения, които биха създали проблеми за машинното обучение. Тук системата се учи сама и не получава никакви предварителни данни.

• Задълбоченото учене, използвано например в изкуствените интелекти, също се нуждае от грешки, тъй като по този начин системата научава коя информация е била правилна и трябва да бъде подсилена в невронната мрежа.

• По отношение на дълбокото обучение винаги е необходима помощта на хора, например за предоставяне на информация на ИИ. Например програмата „AlphaGo“ на Google успя да победи човек в настолната игра „Go“ през 2015 г.

Какви са разликите между дълбокото и машинното обучение

Глубокото обучение има сходства с машинното обучение, но двата метода за обучение се различават значително в някои отношения.

• Задълбоченото обучение използва методи от машинното обучение, но не и обратното.
• Докато за машинното обучение многобройните измерения са твърде сложни за една система, дълбокото обучение се основава именно на тази дълбочина.
• Тъй като машинното обучение често е контролирано, решенията на такива системи за обучение са по-прозрачни от тези на дълбокото обучение. Тук работи изкуствена невронна мрежа, която, подобно на биологичната, също взема решения, които не могат да бъдат проследени.
• Глубокото учене също е много важно за изследванията на ИИ, но все още не е толкова развито, колкото машинното учене.