Einführung in Deep Learning vs Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen und tiefes Lernen sind beide eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Beim maschinellen Lernen werden die Daten dem maschinellen Lernalgorithmus zugeführt, dieser holt Informationen und lernt aus den Daten und trifft dann die Entscheidung. Auf der anderen Seite ist Deep Learning wie eine Teilmenge des maschinellen Lernens, der Prozess ist fast der gleiche, aber mit der Erfahrung wird das Deep-Learning-Modell ohne Anleitung immer besser. In diesem Thema lernen wir Deep Learning vs Machine Learning kennen.
Das maschinelle Lernmodell würde ein Eingreifen des Menschen erfordern, um die Modellleistung zu verbessern, wobei Parameter / Hyperparameter eingestellt werden können. Wenn beispielsweise ein Modell für maschinelles Lernen nicht in der Lage ist, das richtige Ergebnis vorherzusagen, müssen wir es korrigieren. Beim Deep Learning lernt das Modell durch Fehler und passt die Gewichtung der Eingabeparameter entsprechend an. Das beste Beispiel für ein Deep-Learning-Modell ist das automatisierte Fahrsystem.
Head to Head Vergleich zwischen Deep Learning und Machine Learning (Infografiken)
Nachfolgend sind die sechs wichtigsten Unterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning aufgeführt
Hauptunterschiede zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen
Sowohl maschinelles als auch tiefes Lernen sind eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden.
- Beim maschinellen Lernen liegt der Schwerpunkt auf der Verbesserung des Lernprozesses von Modellen auf der Grundlage ihrer Erfahrung mit Eingabedaten. Beim maschinellen Lernen durchlaufen beschriftete oder nicht beschriftete Daten zunächst die Datenentwicklung und -erstellung. Je sauberer die Daten sind, desto besser wird das Modell. Im Fall von Deep Learning liegt der Fokus eher darauf, dass ein Modell von selbst lernt, dh eine Trainings- und Fehlermethode, um zur endgültigen Lösung zu gelangen.
- Maschinelles Lernen tendiert zur Zerstäubung und zur Vorhersage eines Regressions- oder Klassifizierungsproblems, beispielsweise zur Vorhersage, ob der x-Kunde einen Kredit basierend auf n Merkmalen zahlt. Andererseits versucht Deep Learning, eine Kopie des menschlichen Geistes zu erstellen, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Zum Beispiel durch Betrachten von Bildern, die erkennen, welches die Katze und welches der Hund ist, usw.
- Beim maschinellen Lernen beschäftigen wir uns mit zwei Arten von Problemen des überwachten Lernens und des unbeaufsichtigten Lernens. Bei überwachtem Ein- und Ausgang werden Daten beschriftet, bei unbeaufsichtigtem Lernen hingegen nicht. Im Fall von Tiefenlernen ist es ein weiterer Schritt, in dem das Modell dem verstärkten Lernen näher kommt. Für jeden Fehler gibt es eine Strafe und eine Belohnung für die richtige Entscheidung.
- Beim maschinellen Lernen haben wir einen geeigneten Algorithmus ausgewählt (manchmal mehrere und dann den besten für unser Modell), Parameter definiert und Daten bereitgestellt. Der maschinelle Lernalgorithmus lernt anhand von Zugdaten, und beim Überprüfen / Auswerten anhand von Testdaten wird das Modell erstellt für eine bestimmte Aufgabe bereitgestellt. Andererseits definieren wir beim Tiefenlernen eine Schicht des Perzeptrons. Ein Perzeptron kann im menschlichen Geist als Neuron betrachtet werden. Ein Neuron nimmt Eingaben über mehrere Dendriten entgegen, verarbeitet sie (trifft eine kleine Aktion / Entscheidung) und sendet sie mit Axonterminals an das nächste Neuron in der Schicht. Auf die gleiche Weise verfügt ein Perzeptron über Eingabeknoten (die von Eingabedaten-Features oder der vorherigen Schicht des Perzeptrons stammen), eine Aktivierungsfunktion, um eine kleine Entscheidung zu treffen, und Ausgabeknoten, um die Ausgabe an das nächste Perzeptron in der Schicht zu senden.
- Der Prozess zum Erstellen eines Modells aus maschinellem Lernen besteht aus der Bereitstellung von Merkmalen für Eingabedaten, einem Auswahlalgorithmus gemäß dem Problem, dem Definieren der erforderlichen Parameter und Hyperparameter, dem Trainieren des Trainingssatzes und der Laufoptimierung. Bewerten Sie das Modell anhand der Testdaten. Im Fall von Deep Learning ist der Prozess derselbe, bis Eingabedaten mit Features versehen werden. Danach definieren wir die Eingabe- und Ausgabeschicht des Modells mit der Anzahl der Perzeptrone. Wir wählen die Anzahl der erforderlichen versteckten Schichten entsprechend der Komplexität des Problems. Wir definieren Perceptron für jede Schicht und für jedes Perceptron die Eingabe-, Aktivierungs- und Ausgabeknoten. Sobald es definiert ist und dann Daten zugeführt werden, trainiert das Modell von selbst durch Ausprobieren.
- Beim maschinellen Lernen ist die Datenmenge, die zum Erstellen eines Modells benötigt wird, vergleichsweise gering. Im Fall von Deep Learning ist die Methode Versuch und Irrtum, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Je mehr Daten für das Training verfügbar sind, desto stärker wird das Modell sein. Wenn wir beim maschinellen Lernen die Datenmenge ebenfalls erhöhen, der Lernprozess jedoch nach einer bestimmten Grenze stagniert. Im Falle eines tiefen Lernens lernt das Modell weiter: Es ist die Komplexität des Problems, für ein komplexes Problem ist mehr Datenmenge erforderlich.
- Beispielsweise wird ein Modell für maschinelles Lernen verwendet, um Empfehlungen für das Musik-Streaming bereitzustellen. Damit das Modell die Entscheidung über die Empfehlung von Songs / Alben / Künstlern treffen kann, prüft es die ähnliche Funktion (Musikgeschmack) und empfiehlt eine ähnliche Wiedergabeliste. Das beste Beispiel für Deep Learning ist die automatisierte Texterstellung bei der Suche auf Google oder beim Schreiben einer E-Mail. Ein Deep Learning-Modell schlägt automatisch mögliche Ergebnisse vor, die auf früheren Erfahrungen basieren.
Vergleichstabelle zwischen Deep Learning und Machine Learning
Lassen Sie uns den besten Vergleich zwischen Deep Learning und Machine Learning diskutieren
| Vergleichsbasis | Tiefes Lernen | Maschinelles Lernen |
| Abhängigkeit von Daten | Die vergleichsweise große Datenmenge wird benötigt, und mit zunehmender Leistung der Eingabedaten steigt die Leistung | Eine ausreichende Datenmenge kann ein gutes Modell bilden. Aber mehr als das, was benötigt wird, wird die Leistung als solche nicht verbessern. |
| Abhängigkeit von Hardware | High-End-Maschinen sind ein Muss. | Kann auf kleinen Endmaschinen arbeiten. |
| Ansatz verwendet | Beim Tiefenlernen wird das Problem in einem Durchgang selbst gelöst, indem mehrere Schichten von Neuronen verwendet werden. | Ein großes Problem wird in mehrere kleine Aufgaben unterteilt und am Ende zum ML-Modell zusammengefasst. |
| Die für die Ausführung benötigte Zeit | Für die Ausführung wird mehr Zeit benötigt. Weil eine Reihe von Neuronen unterschiedliche 2-Parameter verwenden, um ein Modell zu erstellen. | Bei ML wird vergleichsweise weniger Ausführungszeit benötigt. |
| Featurization | Deep Learning lernt aus den Daten selbst und erfordert keine externen Eingriffe. | Externe Eingriffe sind erforderlich, um den richtigen Input zu liefern. |
| Deutung | Schwer zu interpretieren, wie das Problem gelöst wird. Weil mehrere Neuronen gemeinsam das Problem lösen. | Einfache Interpretation des Prozesses im Modell des maschinellen Lernens. Es steckt logisches Denken dahinter. |
Fazit
Wir haben diskutiert, wie sich das Modell des maschinellen Lernens und das Modell des vertieften Lernens unterscheiden. Wir verwenden maschinelles Lernen, wenn die Dateninterpretation einfach (nicht zu komplex) ist, um die Automatisierung bei sich wiederholenden Vorgängen zu gewährleisten. Wir verwenden ein Deep-Learning-Modell, wenn wir eine sehr große Datenmenge haben oder das Problem zu komplex ist, um es mit maschinellem Lernen zu lösen. Deep Learning benötigt mehr Ressourcen als maschinelles Lernen. Es ist teuer, aber genauer.
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