Машиналық оқыту мен терең оқытудың айырмашылығы
Технология дамыған сайын «машиналық оқыту» (ML) және «терең оқыту» (DL) терминдері жасанды интеллекттен (AI) қолданбалы деректерді талдауға дейінгі әртүрлі контексттерде жиі естіледі. Дегенмен, көптеген адамдар екеуінің арасындағы айырмашылық туралы шатасып қалады. Ұқсастықтарына қарамастан, машиналық оқыту мен терең оқыту әдістері, қолданылуы және күрделілігі бойынша айтарлықтай ерекшеленеді. Бұл мақалада машиналық оқыту мен терең оқытудың негізгі айырмашылықтары түсіндіріледі.
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Машиналық оқыту - бұл жүйелерге деректерден үйренуге және уақыт өте келе олардың өнімділігін нақты қайта бағдарламалауды қажет етпей жақсартуға мүмкіндік беретін жасанды интеллект саласы . Бұл әдіс шешімдер қабылдау немесе болжамдар жасау үшін деректерге үйретілген математикалық алгоритмдерді пайдаланады.
Машиналық оқытудың негізгі санаттарының кейбірі:
1. Бақылаумен оқыту: Модель бұрыннан бар белгілер немесе дұрыс жауаптар бар деректерді пайдаланып оқытылады. Мысал ретінде кескіндерді тану, спамды анықтау және үй бағасын болжау кіреді.
2. Бақылаусыз оқыту: Модель деректер ішіндегі жасырын құрылымдарды анықтау мақсатында белгіленбеген деректерді пайдаланып оқытылады. Оны қолдану мысалдарына кластерлеу және өлшемділікті азайту жатады.
3. Нығайту арқылы оқыту: модель сынақ және қателіктер арқылы үйренеді, қабылданған әрекеттерге негізделген сыйақылар немесе жазалар алады. Бұл қолданбаның мысалдарына жасанды интеллект ойындары мен робототехника жатады.
Терең оқыту дегеніміз не?
Терең оқыту - деректерді өңдеу үшін көп қабатты жасанды нейрондық желілерді пайдалануға бағытталған машиналық оқытудың бір саласы. Терең оқыту соңғы онжылдықта сөйлеуді тану, компьютерлік көру және табиғи тілді өңдеу (NLP) сияқты әртүрлі қолданбалардағы табысының арқасында айтарлықтай танымал болды.
Негізінен, терең оқыту оқыту процесінде реттелетін салмақтар арқылы байланысқан көптеген нейрондар мен қабаттардан тұратын нейрондық желілерді пайдаланады. Терең оқыту алгоритмдері көбінесе күрделірек және дәстүрлі машиналық оқыту алгоритмдеріне қарағанда көбірек деректер мен есептеу қуатын қажет етеді.
Машиналық оқыту мен терең оқытудың негізгі айырмашылықтары
1. Алгоритмнің күрделілігі:
– Машиналық оқыту: Машиналық оқытуда қолданылатын алгоритмдер көбінесе қарапайым және адам түсіндіре алатын болады. Алгоритмдердің мысалдарына сызықтық регрессия, шешім ағаштары және тірек векторлық машиналар (ТВМ) жатады.
– Терең оқыту: Терең оқыту алгоритмдері көбінесе күрделірек және нейрондық желілердің бірнеше қабаттарынан тұрады. Бұл желілердің кейбір танымал түрлеріне кескіндерді өңдеуге арналған конволюциялық нейрондық желілер (CNN) және табиғи тілдерді өңдеуге арналған рекурсивті нейрондық желілер (RNN) жатады.
2. Деректерге қойылатын талаптар:
– Машиналық оқыту: Дәстүрлі машиналық оқыту алгоритмдері шектеулі көлемдегі деректермен жақсы жұмыс істей алады, дегенмен олардың өнімділігі көбірек деректермен жақсарады.
– Терең оқыту: Терең оқыту алгоритмдері әдетте оңтайлы өнімділікке жету үшін көп мөлшерде деректерді қажет етеді. Мысалы, кескіндерді тануға арналған конволюциялық нейрондық желілерді тиімді оқыту үшін ондаған немесе жүздеген мың кескін үлгілері қажет.
3. Есептеу қуаты:
– Машиналық оқыту: Дәстүрлі машиналық оқыту алгоритмдерін көбінесе арнайы жабдықты қажет етпей-ақ кәдімгі компьютерлерді пайдаланып оқытуға болады.
– Терең оқыту: Терең оқыту алгоритмдері есептеу күрделілігінің жоғары болуына байланысты тиімді оқыту үшін әрқашан дерлік GPU немесе TPU қажет етеді.
4. Функцияны алу процесі:
– Машиналық оқыту: Мүмкіндіктерді алуды көбінесе сала мамандары қолмен жасауы керек. Бұл пайдаланылып жатқан деректерді терең түсінуді талап етеді.
– Терең оқыту: Терең оқытудың негізгі артықшылықтарының бірі – оның мүмкіндіктерді автоматты түрде алу мүмкіндігі. Терең оқытудың нейрондық желілері шикі деректерден тиісті көріністерді тікелей үйрене алады.
5. Түсіндірмелілік:
– Машиналық оқыту: Дәстүрлі машиналық оқыту модельдерін әдетте түсіндіру және түсіндіру оңайырақ. Мысалы, шешім ағашының шешім қабылдау шарттары және сызықтық регрессиядағы коэффициенттер модельдің болжамдарды қалай жасайтыны туралы түсінік бере алады.
– Терең оқыту: Терең оқыту модельдері, әсіресе көп қабатты нейрондық желілер, көбінесе түсіндіру қиын «қара жәшіктер» ретінде әрекет етеді. Бұл модельдерді талдау күрделірек және қабылданған шешімдерді түсіну үшін мүмкіндіктерді визуализациялау немесе қарапайым нейрондық желілерді пайдалану сияқты арнайы әдістерді қажет етеді.
Машиналық оқытуды немесе терең оқытуды қашан қолдану керек?
Машиналық оқытуды немесе терең оқытуды қашан қолдану керектігін анықтау бірнеше негізгі факторларға, соның ішінде мәселенің күрделілігіне, деректер көлеміне және оқыту уақытына қойылатын талаптарға байланысты.
– Машиналық оқыту:
– Шағын және орта деректер жиынтығына жарамды.
– Іске асыру оңайырақ күнделікті тәжірибелер және бизнес экожүйесі.
– Егер түсіндіру маңызды болса, машиналық оқыту модельдері көбінесе түсіндіру оңайырақ болғандықтан, көбірек қажет.
– Терең оқыту:
– Суреттер, мәтін және дыбыс сияқты әртүрлі деректері бар өте үлкен деректер жиынтықтары үшін ұсынылады.
– Жоғары дәлдік түсіндіру мүмкіндігінен маңыздырақ болатын қолданбалар үшін өте қолайлы.
- Көбірек керек ресурс тиімді оқыту үшін есептеу және деректер.
Кейс-стади мысалы
1. Кескінді тану:
– Машиналық оқыту: Дәстүрлі тәсілдер SIFT (масштабты-инварианттық мүмкіндіктерді түрлендіру) сияқты әдістер арқылы қолмен алынған мүмкіндіктерді пайдалана отырып, SVM немесе K-NN (K-негізгі көршілер) пайдалануды қамтуы мүмкін.
– Терең оқыту: Бұл тәсіл CNN-ді толық мүмкіндіктерді алу және жіктеу үшін пайдаланады және қазіргі заманғы кескіндерді тану тапсырмаларында өте басым.
2. Табиғи тілді өңдеу (НТӨ):
– Машиналық оқыту: Дәстүрлі әдістер TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) сияқты мүмкіндіктері бар Naive Bayes немесе SVM сияқты алгоритмдерді пайдалануы мүмкін.
– Терең оқыту: RNN, LSTM (ұзақ мерзімді жад) немесе BERT (трансформаторлардан екі бағытты кодтаушы көріністері) сияқты трансформаторлар тілдің мәнмәтіні мен нюанстарын түсінуде жоғары өнімділікке ие.
Қорытынды
Машиналық оқыту мен терең оқытудың өзіндік артықшылықтары мен шектеулері бар. Екеуінің арасындағы негізгі айырмашылықтарды түсіну берілген мәселеге ең жақсы тәсілді анықтауға көмектеседі. Машиналық оқыту көбінесе шағын және орта көлемді деректер жиынтығы үшін өте қолайлы қарапайым және түсіндірілетін шешімдерді ұсынады. Екінші жағынан, машиналық оқыту мүмкіндіктерді алудағы қуатты автоматтандыру мүмкіндіктерінің және болжамдық өнімділіктің жақсаруының арқасында үлкен деректермен күрделі мәселелерді шешу үшін жаңа мүмкіндіктер ашады.
Екеуінің арасынан таңдау қолдағы тапсырманың нақты талаптарына, деректер жиынтығының көлемі мен күрделілігіне және қолжетімді ресурстарға негізделуі керек.
