Մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման միջև տարբերությունը

Մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման միջև տարբերությունը

Տեխնոլոգիաների զարգացմանը զուգընթաց, «մեքենայական ուսուցում» (ML) և «խորը ուսուցում» (DL) տերմինները ավելի ու ավելի հաճախ են լսվում տարբեր համատեքստերում՝ արհեստական ​​բանականությունից (AI) մինչև կիրառական տվյալների վերլուծություն: Այնուամենայնիվ, շատերը շարունակում են շփոթված մնալ այս երկուսի միջև եղած տարբերության հարցում: Իրենց նմանություններին չնայած, մեքենայական ուսուցումը և խորը ուսուցումը զգալիորեն տարբերվում են իրենց մեթոդներով, կիրառություններով և բարդությամբ: Այս հոդվածը կբացատրի մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման միջև եղած հիմնական տարբերությունները:

Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը։

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​բանականության այն ճյուղն է , որը թույլ է տալիս համակարգերին սովորել տվյալներից և ժամանակի ընթացքում բարելավել իրենց աշխատանքը՝ առանց հստակ վերածրագրավորման անհրաժեշտության: Այս տեխնիկան օգտագործում է տվյալների վրա մարզված մաթեմատիկական ալգորիթմներ՝ որոշումներ կամ կանխատեսումներ կայացնելու համար:

Մեքենայական ուսուցման հիմնական կատեգորիաներից մի քանիսն են՝

1. Վերահսկվող ուսուցում. Երբ մոդելը մարզվում է արդեն իսկ պիտակավորված կամ ճիշտ պատասխաններ ունեցող տվյալների միջոցով: Օրինակելի կիրառություններից են պատկերի ճանաչումը, սպամի հայտնաբերումը և տների գների կանխատեսումը:

2. Անվերահսկելի ուսուցում. Երբ մոդելը մարզվում է չպիտակավորված տվյալների միջոցով՝ տվյալների մեջ թաքնված կառուցվածքները հայտնաբերելու նպատակով: Դրա կիրառությունների օրինակներից են կլաստերացումը և չափողականության նվազեցումը:

3. Ուժեղացված ուսուցում. երբ մոդելը սովորում է փորձի և սխալի միջոցով՝ ստանալով պարգևներ կամ տույժեր՝ հիմնվելով ձեռնարկված գործողությունների վրա: Այս կիրառման օրինակներից են արհեստական ​​բանականության խաղերը և ռոբոտաշինությունը:

Ի՞նչ է խորը ուսուցումը։

Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ենթաոլորտ է, որը կենտրոնանում է բազմաշերտ արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերի օգտագործման վրա՝ տվյալների մշակման համար: Խորը ուսուցումը վերջին տասնամյակում զգալի ժողովրդականություն է ձեռք բերել՝ շնորհիվ իր հաջողության տարբեր կիրառություններում, ինչպիսիք են խոսքի ճանաչումը, համակարգչային տեսողությունը և բնական լեզվի մշակումը (NLP):

Ըստ էության, խորը ուսուցումն օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր, որոնք բաղկացած են բազմաթիվ նեյրոններից և շերտերից, որոնք միացված են ուսուցման ընթացքում կարգավորվող կշիռների միջոցով: Խորը ուսուցման ալգորիթմները հաճախ ավելի բարդ են և պահանջում են ավելի շատ տվյալներ և հաշվողական հզորություն, քան ավանդական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները:

Մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման միջև հիմնական տարբերությունները

1. Ալգորիթմի բարդությունը.
– Մեքենայական ուսուցում. Մեքենայական ուսուցման մեջ օգտագործվող ալգորիթմները հաճախ ավելի պարզ են և մարդու կողմից ավելի հեշտ մեկնաբանվող: Ալգորիթմների օրինակներից են գծային ռեգրեսիան, որոշումների ծառերը և օժանդակ վեկտորային մեքենաները (SVM):
– Խորը ուսուցում. Խորը ուսուցման ալգորիթմները հաճախ ավելի բարդ են և բաղկացած են նեյրոնային ցանցերի բազմաթիվ շերտերից: Այս ցանցերի որոշ տարածված տեսակներից են պատկերի մշակման համար նախատեսված կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) և բնական լեզվի մշակման համար նախատեսված ռեկուրսիվ նեյրոնային ցանցերը (RNN):

2. Տվյալների պահանջներ՝
– Մեքենայական ուսուցում. Ավանդական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են լավ աշխատել սահմանափակ քանակությամբ տվյալների հետ, չնայած դրանց աշխատանքը հակված է բարելավվել ավելի շատ տվյալների հետ։
– Խորը ուսուցում. Խորը ուսուցման ալգորիթմները սովորաբար պահանջում են մեծ քանակությամբ տվյալներ՝ օպտիմալ աշխատանքի հասնելու համար: Օրինակ՝ պատկերի ճանաչման համար նախատեսված կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը արդյունավետ մարզման համար սովորաբար պահանջում են տասնյակներից մինչև հարյուր հազարավոր պատկերների օրինակներ:

3. Հաշվողական հզորություն։
– Մեքենայական ուսուցում. Ավանդական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները հաճախ կարող են մարզվել սովորական համակարգիչների միջոցով՝ առանց մասնագիտացված սարքավորումների անհրաժեշտության։
– Խորը ուսուցում. Խորը ուսուցման ալգորիթմները գրեթե միշտ պահանջում են գրաֆիկական պրոցեսորներ կամ TPU-ներ արդյունավետ ուսուցման համար՝ իրենց բարձր հաշվողական բարդության պատճառով։

4. Հատկանիշների արդյունահանման գործընթաց.
– Մեքենայական ուսուցում. Հատկանիշների արդյունահանումը հաճախ պետք է կատարվի ձեռքով ոլորտի մասնագետների կողմից: Սա պահանջում է օգտագործվող տվյալների խորը ուսումնասիրություն:
– Խորը ուսուցում. Խորը ուսուցման հիմնական առավելություններից մեկը հատկանիշներ ավտոմատ կերպով արդյունահանելու ունակությունն է: Խորը ուսուցման նեյրոնային ցանցերը կարող են անմիջապես հում տվյալներից սովորել համապատասխան ներկայացումներ:

5. Մեկնաբանելիություն.
– Մեքենայական ուսուցում. Ավանդական մեքենայական ուսուցման մոդելները սովորաբար ավելի հեշտ են մեկնաբանել և բացատրել: Օրինակ, որոշումների ծառի որոշման անդամները և գծային ռեգրեսիայի գործակիցները կարող են պատկերացում տալ այն մասին, թե ինչպես է մոդելը կանխատեսումներ անում:
– Խորը ուսուցում. Խորը ուսուցման մոդելները, մասնավորապես բազմաշերտ նեյրոնային ցանցերը, հաճախ հանդես են գալիս որպես «սև արկղեր», որոնք դժվար է մեկնաբանել: Այս մոդելների վերլուծությունն ավելի բարդ է և պահանջում է մասնագիտացված տեխնիկաներ, ինչպիսիք են հատկանիշների վիզուալիզացիան կամ ավելի պարզ նեյրոնային ցանցերի օգտագործումը՝ կայացված որոշումները հասկանալու համար:

Ե՞րբ օգտագործել մեքենայական ուսուցումը կամ խորը ուսուցումը:

Մեքենայական կամ խորը ուսուցման օգտագործման ժամանակը որոշելը կախված է մի քանի հիմնական գործոններից, այդ թվում՝ խնդրի բարդությունից, տվյալների չափից և ուսուցման ժամանակի պահանջներից։

– Մեքենայական ուսուցում.
– Հարմար է փոքր և միջին տվյալների հավաքածուների համար։
- Ավելի հեշտ է իրականացնել ամենօրյա գործելակերպեր և բիզնես էկոհամակարգ.
– Եթե մեկնաբանելիությունը կարևոր է, մեքենայական ուսուցման մոդելները հաճախ ավելի ցանկալի են, քանի որ դրանք ավելի հեշտ է բացատրել։

– Խորը ուսուցում.
– Խորհուրդ է տրվում շատ մեծ տվյալների հավաքածուների համար, որոնք պարունակում են բազմազան տվյալներ, ինչպիսիք են պատկերները, տեքստը և ձայնը։
– Իդեալական է այն կիրառությունների համար, որտեղ բարձր ճշգրտությունն ավելի կարևոր է, քան մեկնաբանելիությունը։
- Ավելի շատ է պետք ռեսուրս Հաշվողական տեխնիկա և տվյալներ արդյունավետ ուսուցման համար։

Դեպքի ուսումնասիրության օրինակ

1. Պատկերի ճանաչում.
– Մեքենայական ուսուցում. Ավանդական մոտեցումները կարող են ներառել SVM կամ K-NN (K-ամենամոտ հարևաններ) օգտագործումը՝ հատկանիշները ձեռքով արդյունահանելով այնպիսի տեխնիկաների միջոցով, ինչպիսին է SIFT-ը (մասշտաբային անփոփոխ հատկանիշների փոխակերպում):
– Խորը ուսուցում. Այս մոտեցումը օգտագործում է CNN-ը հատկանիշների ամբողջական արդյունահանման և դասակարգման համար և շատ գերիշխող է ժամանակակից պատկերների ճանաչման առաջադրանքներում։

2. Բնական լեզվի մշակում (ԲԼՄ):
– Մեքենայական ուսուցում. Ավանդական մեթոդները կարող են օգտագործել Naive Bayes-ի կամ SVM-ի նման ալգորիթմներ՝ TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) նման գործառույթներով։
– Խորը ուսուցում. RNN-ի, LSTM-ի (երկարատև կարճաժամկետ հիշողություն) կամ BERT-ի (երկկողմանի կոդավորիչի ներկայացումներ տրանսֆորմերներից) նման մոդելները գերազանց արդյունավետություն ունեն լեզվի համատեքստը և նրբությունները հասկանալու հարցում։

Եզրակացություն

Ե՛վ մեքենայական ուսուցումը, և՛ խորը ուսուցումն ունեն իրենց առավելություններն ու սահմանափակումները: Երկուսի միջև հիմնական տարբերությունները հասկանալը կարող է օգնել որոշել տվյալ խնդրի լավագույն մոտեցումը: Մարդկային ուսուցումը հաճախ առաջարկում է ավելի պարզ և մեկնաբանելի լուծումներ, որոնք իդեալական են փոքր և միջին չափի տվյալների հավաքածուների համար: Մյուս կողմից, մարդկային ուսուցումը (DL) նոր հնարավորություններ է բացում մեծ տվյալներով բարդ խնդիրներ լուծելու համար՝ շնորհիվ հատկանիշների արդյունահանման հզոր ավտոմատացման հնարավորությունների և բարելավված կանխատեսողական կատարողականության:

Երկուսի միջև ընտրությունը պետք է հիմնված լինի տվյալ առաջադրանքի կոնկրետ պահանջների, տվյալների բազմության չափի և բարդության, ինչպես նաև առկա ռեսուրսների վրա։