Maşın Öyrənməsi ilə Dərin Öyrənmə arasındakı fərq
Texnologiya inkişaf etdikcə, "maşın öyrənməsi" (ML) və "dərin öyrənmə" (DL) terminləri süni intellektdən (Sİ) tətbiqi məlumatların təhlilinə qədər müxtəlif kontekstlərdə getdikcə daha çox eşidilir. Bununla belə, bir çox insan bu iki anlayış arasındakı fərq barədə çaşqınlıq içindədir. Oxşarlıqlarına baxmayaraq, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə metodları, tətbiqləri və mürəkkəbliyi baxımından əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir. Bu məqalədə maşın öyrənməsi ilə dərin öyrənmə arasındakı əsas fərqlər izah ediləcək.
Maşın Öyrənməsi nədir?
Maşın öyrənməsi, sistemlərin məlumatlardan öyrənməsinə və zamanla performanslarını artırmasına imkan verən süni intellektin bir qoludur və açıq şəkildə yenidən proqramlaşdırmaya ehtiyac olmadan istifadə olunur. Bu texnika qərarlar və ya proqnozlar vermək üçün məlumatlar üzərində öyrədilmiş riyazi alqoritmlərdən istifadə edir.
Maşın öyrənməsinin bəzi əsas kateqoriyaları bunlardır:
1. Nəzarət altında öyrənmə: Modelin artıq etiketləri və ya düzgün cavabları olan məlumatlardan istifadə etməklə öyrədildiyi yer. Nümunə tətbiqlərə görüntü tanıma, spam aşkarlanması və ev qiymətinin proqnozlaşdırılması daxildir.
2. Nəzarətsiz Öyrənmə: Modelin məlumatlardakı gizli strukturları aşkar etmək məqsədi ilə etiketlənməmiş məlumatlardan istifadə edərək öyrədildiyi yer. Onun tətbiqlərinə nümunələr klasterləşdirmə və ölçülülüyün azaldılmasıdır.
3. Gücləndirici Öyrənmə: Modelin sınaq və səhv yolu ilə öyrəndiyi, görülən hərəkətlərə əsasən mükafat və ya cəza aldığı yer. Bu tətbiqə nümunə olaraq süni intellekt oyunları və robototexnika daxildir.
Dərin Öyrənmə nədir?
Dərin öyrənmə, məlumatları emal etmək üçün çoxqatlı süni neyron şəbəkələrinin istifadəsinə yönəlmiş maşın öyrənməsinin bir alt sahəsidir. Dərin öyrənmə son on ildə nitq tanıma, kompüter görmə və təbii dil emalı (NLP) kimi müxtəlif tətbiqlərdəki uğurları sayəsində əhəmiyyətli dərəcədə populyarlıq qazanmışdır.
Əsasən, dərin öyrənmə təlim prosesi zamanı tənzimlənən çəkilər vasitəsilə bir-birinə bağlı olan bir çox neyron və təbəqədən ibarət neyron şəbəkələrindən istifadə edir. Dərin öyrənmə alqoritmləri çox vaxt daha mürəkkəbdir və ənənəvi maşın öyrənmə alqoritmlərindən daha çox məlumat və hesablama gücü tələb edir.
Maşın Öyrənməsi və Dərin Öyrənmə arasındakı əsas fərqlər
1. Alqoritm Mürəkkəbliyi:
– Maşın öyrənməsi: Maşın öyrənməsində istifadə olunan alqoritmlər çox vaxt daha sadə və insan tərəfindən daha asan başa düşülən olur. Alqoritmlərə misal olaraq xətti reqressiya, qərar ağacları və dəstək vektor maşınlarını (SVM) göstərmək olar.
– Dərin Öyrənmə: Dərin öyrənmə alqoritmləri çox vaxt daha mürəkkəbdir və neyron şəbəkələrinin çoxsaylı təbəqələrindən ibarətdir. Bu şəbəkələrin bəzi məşhur növlərinə təsvir emalı üçün konvolyusiya neyron şəbəkələri (CNN) və təbii dil emalı üçün rekursiv neyron şəbəkələri (RNN) daxildir.
2. Məlumat Tələbləri:
– Maşın Öyrənməsi: Ənənəvi maşın öyrənmə alqoritmləri məhdud miqdarda məlumatla yaxşı işləyə bilər, baxmayaraq ki, onların performansı daha çox məlumatla yaxşılaşmağa meyllidir.
– Dərin Öyrənmə: Dərin öyrənmə alqoritmləri optimal performansa nail olmaq üçün ümumiyyətlə çoxlu miqdarda məlumat tələb edir. Məsələn, təsvir tanıma üçün konvolyusion neyron şəbəkələri effektiv şəkildə təlim keçmək üçün adətən on minlərlə təsvir nümunəsi tələb edir.
3. Hesablama Gücü:
– Maşın Öyrənməsi: Ənənəvi maşın öyrənmə alqoritmləri çox vaxt xüsusi avadanlıqlara ehtiyac olmadan adi kompüterlərdən istifadə etməklə öyrədilə bilər.
– Dərin Öyrənmə: Dərin öyrənmə alqoritmləri yüksək hesablama mürəkkəbliyinə görə demək olar ki, həmişə səmərəli təlim üçün GPU və ya TPU tələb edir.
4. Xüsusiyyətlərin çıxarılması prosesi:
– Maşın öyrənməsi: Xüsusiyyətlərin çıxarılması çox vaxt sahə mütəxəssisləri tərəfindən əl ilə aparılmalıdır. Bu, istifadə olunan məlumatlara dərindən nəzər salmağı tələb edir.
– Dərin Öyrənmə: Dərin öyrənmənin əsas üstünlüklərindən biri xüsusiyyətləri avtomatik olaraq çıxarmaq qabiliyyətidir. Dərin öyrənmə neyron şəbəkələri xam məlumatlardan müvafiq təsvirləri birbaşa öyrənə bilər.
5. Təfsir edilə bilənlik:
– Maşın Öyrənməsi: Ənənəvi maşın öyrənmə modellərini şərh etmək və izah etmək adətən daha asandır. Məsələn, qərar ağacının qərar şərtləri və xətti reqressiyadakı əmsallar modelin proqnozları necə verdiyinə dair məlumat verə bilər.
– Dərin Öyrənmə: Dərin öyrənmə modelləri, xüsusən də çoxqatlı neyron şəbəkələri, çox vaxt şərh edilməsi çətin olan “qara qutular” kimi çıxış edir. Bu modellərin təhlili daha mürəkkəbdir və qəbul edilən qərarları başa düşmək üçün xüsusiyyətlərin vizuallaşdırılması və ya daha sadə neyron şəbəkələrinin istifadəsi kimi xüsusi texnikalar tələb edir.
Maşın Öyrənməsindən və ya Dərin Öyrənmədən Nə Zaman İstifadə Edilməlidir?
Maşın öyrənməsindən və ya dərin öyrənmədən nə vaxt istifadə olunacağının müəyyən edilməsi problemin mürəkkəbliyi, məlumatların ölçüsü və təlim vaxtı tələbləri daxil olmaqla bir neçə əsas amildən asılıdır.
– Maşın Öyrənməsi:
– Kiçik və orta ölçülü məlumat dəstləri üçün uyğundur.
– Tətbiq etmək daha asandır gündəlik təcrübələr və biznes ekosistemi.
– Əgər şərh oluna bilənlik vacibdirsə, ML modelləri daha çox arzuolunandır, çünki onları izah etmək daha asandır.
– Dərin Öyrənmə:
– Şəkillər, mətn və səs kimi müxtəlif məlumatlara malik çox böyük verilənlər dəstləri üçün tövsiyə olunur.
– Yüksək dəqiqliyin şərh oluna bilmədən daha vacib olduğu tətbiqlər üçün idealdır.
- Daha çox ehtiyac var resurs effektiv təlim üçün hesablama və məlumatlar.
Case Study Nümunəsi
1. Təsvirin tanınması:
– Maşın Öyrənməsi: Ənənəvi yanaşmalar, SIFT (Miqyas-Dəyişməz Xüsusiyyət Transformasiyası) kimi üsullarla əl ilə çıxarılan xüsusiyyətlərlə SVM və ya K-NN (K-Ən Yaxın Qonşular) istifadəsini əhatə edə bilər.
– Dərin Öyrənmə: Bu yanaşma, xüsusiyyətlərin tam çıxarılması və təsnifatı üçün CNN-dən istifadə edir və müasir təsvir tanıma tapşırıqlarında çox dominantdır.
2. Təbii Dilin Emalı (NLP):
– Maşın öyrənməsi: Ənənəvi üsullar TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) kimi xüsusiyyətlərə malik Naive Bayes və ya SVM kimi alqoritmlərdən istifadə edə bilər.
– Dərin Öyrənmə: RNN, LSTM (Uzun Qısamüddətli Yaddaş) kimi modellər və ya BERT (Transformerlərdən İki İstiqamətli Kodlayıcı Təqdimatlar) kimi Transformatorlar dilin kontekstini və nüanslarını anlamaqda üstün performansa malikdir.
Nəticə
Həm maşın öyrənməsinin, həm də dərin öyrənmənin öz üstünlükləri və məhdudiyyətləri var. İkisi arasındakı əsas fərqləri anlamaq, müəyyən bir problem üçün ən yaxşı yanaşmanı müəyyən etməyə kömək edə bilər. Maşın öyrənməsi (MA) kiçik və orta ölçülü məlumat dəstləri üçün ideal olan daha sadə və daha interpretasiya edilə bilən həllər təklif edir. Digər tərəfdən, MA, xüsusiyyətlərin çıxarılmasında güclü avtomatlaşdırma imkanları və təkmilləşdirilmiş proqnozlaşdırma performansı sayəsində böyük məlumatlarla mürəkkəb problemlərin həlli üçün yeni imkanlar açır.
İkisi arasında seçim mövcud tapşırığın spesifik tələblərinə, verilənlər bazasının ölçüsünə və mürəkkəbliyinə, eləcə də mövcud resurslara əsaslanmalıdır.
