Трудно игнорировать культурное и организационное влияние, которое искусственный интеллект оказал на людей. Большинство компаний сегодня осознали влияние ИИ и делают все возможное, чтобы участвовать в этом и способствовать росту этой технологии.
Для тех, кто знает нюансы ИИ и метрики, связанные с ним, глубокое и машинное обучение могут не выглядеть сложными терминами. Но для тех, кто плохо знаком с ИИ, эти термины могут быть трудны для понимания. Чтобы понять сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении машинного обучения, нужно сначала полностью понять разницу между глубоким и машинным обучением.


Что такое машинное и глубокое обучение?


Машинное обучение – это наука о том, как заставить компьютеры работать заданным образом, не вмешиваясь в их возможности программирования. Уникальность машинного обучения заключается именно в этом определении. Данные обычно меняются в обычном режиме. И с быстрыми темпами накопления компьютеры, запрограммированные для выполнения определенных задач, не могут приспособиться к этому темпу. Вот где появляется машинное обучение, поскольку оно реализует алгоритмы, которые помогают распознавать шаблоны в режиме реального времени. Как только эти шаблоны распознаются, система может делать здоровые прогнозы на их основе.

 


Можно применять многочисленные алгоритмы машинного обучения ко всем видам проблем с данными. Такие методы как, логистическая регрессия, линейная регрессия, дерево решений и т. д., могут быть применены к реальным случаям использования, чтобы собрать действенные идеи.
Глубокое обучение может рассматриваться как часть машинного обучения. Этот метод особенно эффективен при обнаружении особенностей. На самом деле это означает подачу в модель большого объема данных, но без определения всех функций, которые нужно было бы сделать с моделью линейной регрессии для машинного обучения.


Это также может привести к реальным примерам, где учебная модель работает без большого количества функций. Например, нужно классифицировать изображения собак. Для этого придется кормить модель сотнями изображений собак, но не нужно будет определять для нее особенности. Не придется сообщать машине, какие особенности делают собаку собакой.


Модели глубокого обучения не предназначены для обучения с использованием алгоритма. Вместо этого они делают шаг вперед в обучении. Модели глубокого обучения работают напрямую с аудио, изображениями и видеоданными для анализа в реальном времени. Данные, поступающие в модель глубокого обучения, не требуют какого-либо внешнего вмешательства или начальной подготовки. Можно передавать необработанные данные в модель и получать полезные советы.


Как глубокое обучение может восполнить пробелы в машинном обучении?


В то время как машинное обучение продолжает решать многие проблемы с данными, это все же новая технология со многими ограничениями. Глубокое обучение может помочь там, где одного машинного обучения не хватает.
Основываясь на недостатках машинного обучения, упомянутых выше, глубокое обучение идеально подходит для заполнения пробела. Благодаря углубленному проектированию и неконтролируемому обучению в машинном обучении, глубокое обучение гарантирует, что эти недостатки будут решены.


Специалисты, работающие с данными, могут извлечь выгоду из включения глубокого обучения в качестве подтипа машинного обучения и обеспечения того, чтобы они достигли лучших результатов, используя оба метода.

Другие статьи:

Жизнь студента

Маленькие хитрости для лучшего запоминания

Жалоба на учителя: как составить и куда жаловаться, юридические тонкости

Как студенту зарабатывать деньги во время учебы

Как стать успешным студентом?