Głębokie uczenie a uczenie maszynowe: oto różnica

by Johannes

Głębokie uczenie a uczenie maszynowe – obie metody uczenia się sztucznych systemów. Dowiedz się, na czym polegają poszczególne metody nauczania i gdzie leżą rzeczywiste różnice

Deep Learning vs. Machine Learning

Zanim przedstawimy konkretne różnice między uczeniem głębokim a maszynowym, poniżej podajemy definicję obu metod.

  • Uczenie maszynowe opiera się na metodach matematycznych, których zadaniem jest rozpoznawanie wzorców, a następnie ich uogólnianie. W tym procesie sztuczny system zdobywa wiedzę na podstawie doświadczenia.
  • Rozpoznawanie wzorców w uczeniu maszynowym działa na przykład poprzez tworzenie hierarchii w drzewach decyzyjnych, które porównują zmienną z określoną wartością, a następnie klasyfikują ją na przykład jako prawdę lub fałsz. Równie możliwe jest tworzenie podobieństw wektorowych, gdzie liczy się najbliższy sąsiad wartości K, którą system musi znaleźć.
  • Większość metod uczenia maszynowego to metody nadzorowane, tzn. człowiek wydaje systemowi jasne instrukcje i klasy, a on musi podać odpowiednie wartości. Algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane na wiele sposobów w życiu codziennym, np. gdy smartwatch analizuje profil ruchu użytkownika.
  • Użycie uczenia maszynowego staje się trudne, gdy wprowadzono zbyt mało danych lub gdy dane są zbyt wielowymiarowe. Ponieważ wcześniej ustalone dane mają ogromne znaczenie dla systemu uczenia maszynowego, działa on tylko wtedy, gdy dostępna jest odpowiednia ilość danych.
  • Uczenie maszynowe w pewnym stopniu obejmuje także Deep Learning. Tutaj jednak stosuje się sztuczne sieci neuronowe, które są wzorowane na sieciach biologicznych, takich jak ludzki mózg.
  • Deep learning zawdzięcza swoją nazwę temu, że pracuje z głębokimi wymiarami, które mogłyby sprawiać problemy w uczeniu maszynowym. W tym przypadku system uczy się samodzielnie i nie otrzymuje żadnych danych z wyprzedzeniem.
  • Głębokie uczenie, stosowane na przykład w sztucznej inteligencji, również wymaga błędów, ponieważ system uczy się w ten sposób, które informacje były poprawne i wymagają wzmocnienia w sieci neuronowej.
  • W szczególności w przypadku Deep Learning zawsze potrzebna jest pomoc ludzi, na przykład w celu dostarczenia informacji SI. Na przykład programowi „AlphaGo” firmy Google udało się w 2015 roku pokonać człowieka w grze planszowej „Go”.

Jakie są różnice między głębokim uczeniem a uczeniem maszynowym

Głębokie uczenie jest podobne do uczenia maszynowego, ale te dwie metody uczenia pod pewnymi względami znacznie się różnią.

  • Deep learning czerpie z metod uczenia maszynowego, ale nie odwrotnie.
  • Podczas gdy dla uczenia maszynowego wiele wymiarów jest zbyt złożonych dla systemu, głębokie uczenie opiera się właśnie na tej głębi.
  • Ponieważ uczenie maszynowe jest często nadzorowane, decyzje takich systemów są bardziej przejrzyste niż w przypadku uczenia głębokiego. W tym przypadku działa sztuczna sieć neuronowa, która, podobnie jak biologiczna, również podejmuje decyzje, których nie da się prześledzić.
  • Głębokie uczenie jest również bardzo ważne dla badań nad AI, ale nie jest jeszcze tak zaawansowane jak uczenie maszynowe

Related Articles

Leave a Comment