638
Глубокое обучение против машинного обучения — оба метода представляют собой способы обучения искусственных систем. Узнайте, в чем суть методов обучения и в чем заключаются реальные различия.
Глубокое обучение против машинного обучения
Прежде чем мы покажем вам конкретные различия между глубоким и машинным обучением, вот определение обоих методов.
- Машинное обучение или машинное обучение основано на математических методах, которые должны распознать закономерность, которая затем обобщается. В этом процессе искусственная система приобретает знания из опыта.
- Распознавание шаблонов в машинном обучении работает, например, через формирование иерархии в деревьях решений, которые сравнивают переменную с заданным значением, а затем классифицируют ее, например, как истинную или ложную. Равным образом возможно создание вектора подобия, где ближайшим соседом значения K считается значение, которое система должна найти.
- Большинство методов машинного обучения являются контролируемыми, т.е. человек дает системе четкие инструкции и классы, а она должна выдать соответствующие значения. Алгоритмы машинного обучения используются во многих случаях в повседневной жизни, например, когда смарт-часы анализируют профиль вашего движения.
- Использование машинного обучения становится затруднительным, если было введено слишком мало данных или если данные слишком многомерны. Поскольку ранее определенные данные имеют большое значение для системы машинного обучения, она работает только при наличии соответствующего количества данных.
- Машинное обучение также в некоторой степени распространяется на глубокое обучение. Здесь, однако, используются искусственные нейронные сети, смоделированные на основе биологических сетей, таких как человеческий мозг.
- Глубокое обучение получило свое название благодаря тому, что оно работает с глубокими измерениями, которые могли бы вызвать проблемы для машинного обучения. Здесь система обучается самостоятельно и не получает никаких данных заранее.
- Глубокое обучение, используемое, например, в искусственном интеллекте, также нуждается в ошибках, поскольку система таким образом узнает, какая информация была правильной и требует усиления в нейронной сети.
- В частности, для глубокого обучения всегда требуется помощь человека, например, для предоставления информации ИИ. Например, в 2015 году программа «AlphaGo» компании Google смогла победить человека в настольной игре «Го».
Каковы различия между глубоким обучением и машинным обучением
Глубокое обучение имеет сходство с машинным обучением, но эти два метода обучения существенно различаются по некоторым параметрам.
- Глубокое обучение использует методы машинного обучения, но не наоборот.
- В то время как для машинного обучения множественные измерения слишком сложны для системы, глубокое обучение строится именно на такой глубине.
- Поскольку машинное обучение часто является контролируемым, решения таких обучающих систем более прозрачны, чем решения систем глубокого обучения. Здесь работает искусственная нейронная сеть, которая, подобно биологической, также принимает не отслеживаемые решения.
- Глубокое обучение также очень важно для исследований в области ИИ, но пока еще не так развито, как машинное обучение.
