Deep Learning vs. Maskininlärning: Vad är skillnaden?

Under de senaste åren har området för artificiell intelligens (AI) upplevt en snabb tillväxt, driven av flera faktorer inklusive skapandet av ASIC-processorer, ökat intresse och investeringar från stora företag, och tillgängligheten av stora data. Och med OpenAI och TensorFlow tillgängliga för allmänheten har många mindre företag och privatpersoner bestämde sig för att vara med och träna sin egen AI genom olika maskininlärning och djupinlärning algoritmer.

Om du är nyfiken på vad maskininlärning och djupinlärning är, deras skillnader och utmaningarna och begränsningarna med att använda dem, då är du på rätt plats!

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är ett område inom artificiell intelligens som tränar datorer att på ett intelligent sätt göra förutsägelser och beslut utan explicit programmering. Beroende på träningsalgoritmen kan maskininlärning träna en modell genom enkla om-då-regler, komplexa matematiska ekvationer och/eller neurala nätverksarkitekturer.

Många maskininlärningsalgoritmer använder strukturerad data för att träna modeller. Strukturerad data är data organiserad i ett specifikt format eller struktur, såsom kalkylblad och tabeller. Att träna en modell med strukturerad data ger snabbare utbildningstider och mindre resurskrav och ger utvecklare en tydlig förståelse för hur modellen löser problem.

Maskininlärningsmodeller används ofta i olika branscher som sjukvård, e-handel, finans och tillverkning.

Vad är Deep Learning?

Deep learning är ett underområde av maskininlärning som fokuserar på träningsmodeller genom att efterlikna hur människor lär sig. Eftersom det inte är möjligt att tabellera mer kvalitativ information, utvecklades djupinlärning för att hantera all ostrukturerad data som behöver analyseras. Exempel på ostrukturerad data är bilder, inlägg på sociala medier, videor och ljudinspelningar.

Eftersom datorer har svårt att exakt identifiera mönster och relationer från ostrukturerade data, modeller tränade genom algoritmer för djupinlärning tar längre tid att träna, behöver enorma mängder data, och specialiserade AI-utbildningsprocessorer.

Användningen av artificiella neurala nätverk gör också djupinlärning svår att förstå eftersom input går igenom en komplex, icke-linjär och högdimensionell algoritm där det blir svårt att fastställa hur det neurala nätverket kom fram till sin utgång eller svar. Modeller för djupinlärning har blivit så svåra att förstå att många började hänvisa till dem som svarta lådor.

Modeller för djupinlärning används för komplexa uppgifter som normalt kräver en människa att utföra, såsom naturlig språkbehandling, autonom körning och bildigenkänning.

Skillnaden mellan maskininlärning och djupinlärning

Maskininlärning och djupinlärning är två viktiga områden inom artificiell intelligens. Även om båda metoderna har använts för att träna många användbara modeller, har de sina skillnader. Här är några:

Algoritmernas komplexitet

En av de största skillnaderna mellan maskininlärning och djupinlärning är komplexiteten i deras algoritmer. Maskininlärningsalgoritmer använder vanligtvis enklare och mer linjära algoritmer. Däremot använder algoritmer för djupinlärning användningen av artificiella neurala nätverk som möjliggör högre nivåer av komplexitet.

Mängd data som krävs

Deep learning använder artificiella neurala nätverk för att skapa korrelationer och relationer med givna data. Eftersom varje databit kommer att ha olika egenskaper kräver algoritmer för djupinlärning ofta stora mängder data för att exakt identifiera mönster i datamängden.

Å andra sidan kommer maskininlärning att kräva betydligt mindre mängder data för att fatta ganska exakta beslut. Eftersom maskininlärningsalgoritmer ofta är enklare och kräver färre parametrar, kan modeller som tränats genom maskininlärningsalgoritmer nöja sig med en mindre datamängd.

Tolkbarhet

Maskininlärning kräver strukturerad data såväl som nära utvecklarintervention för att skapa effektiva modeller. Detta gör maskininlärning lättare att tolka eftersom utvecklare ofta är en del av processen när de tränar AI. Transparensnivån plus den mindre datamängden och färre parametrar gör det lättare att förstå hur modellen fungerar och fattar sina beslut.

Deep learning använder artificiella neurala nätverk för att lära av ostrukturerad data som bilder, videor och ljud. Användningen av komplexa neurala nätverk håller utvecklare i mörkret när det gäller att förstå hur modellen kunde komma fram till sitt beslut. Det är därför som djupinlärningsalgoritmer ofta anses vara "black box"-modeller.

Resurser som krävs

Som diskuterats tidigare kräver maskininlärning och djupinlärningsalgoritmer olika mängder data och komplexitet. Eftersom maskininlärningsalgoritmer är enklare och kräver en betydligt mindre datamängd, skulle en maskininlärningsmodell kunna tränas på en persondator.

Däremot skulle algoritmer för djupinlärning kräva en betydligt större datamängd och en mer komplex algoritm för att träna en modell. Även om utbildningsmodeller för djupinlärning skulle kunna göras på hårdvara av konsumentkvalitet, används ofta specialiserade processorer som TPU: er för att spara en betydande mängd tid.

Typer av problem

Maskininlärning och djupinlärningsalgoritmer är bättre lämpade för att lösa olika typer av problem. Maskininlärning är bäst lämpad för enklare och mer linjära problem som:

• Klassificering: Klassificera något baserat på egenskaper och attribut.
• Regression: Förutsäg nästa resultat baserat på tidigare mönster som finns på inmatningsfunktioner.
• Dimensionalitetsreduktion: Minska antalet funktioner samtidigt som du behåller kärnan eller väsentlig idé om något.
• Klustring: Gruppera liknande saker tillsammans baserat på funktioner utan kunskap om redan existerande klasser eller kategorier.

Algoritmer för djupinlärning är bättre att använda för komplexa problem som du skulle lita på att en människa gör. Sådana problem skulle omfatta:

• Bild- och taligenkänning: Identifiera och klassificera föremål, ansikten, djur etc. inom bilder och video.
• Autonoma system: Styr/kör automatiskt bilar, robotar och drönare med begränsad eller ingen mänsklig inblandning.
• AI spelbots: Få AI att spela, lära sig och förbättra strategier för att vinna konkurrenskraftiga spel som schack, Go och Dota 2.
• Naturlig språkbehandling: Förstå mänskligt språk i både text och tal.

Även om du förmodligen skulle kunna lösa enkla och linjära problem med algoritmer för djupinlärning, är de bäst lämpade för maskininlärningsalgoritmer eftersom de kräver färre resurser att köra, har mindre datamängder och kräver minimal träning tid.

Det finns andra underfält för maskininlärning

Du förstår nu skillnaden mellan maskininlärning och djupinlärning. Om du någonsin är intresserad av att träna din egen modell, kom ihåg att djupinlärning bara är en domän inom maskinen inlärning, men det kan finnas andra underdomäner för maskininlärning som bättre passar det problem du försöker lösa. Om så är fallet, bör du lära dig andra underdomäner för maskininlärning öka din effektivitet för att lösa ett problem.