Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi
Tobulėjant technologijoms, terminai „mašininis mokymasis“ (ML) ir „gilusis mokymasis“ (DL) vis dažniau girdimi įvairiuose kontekstuose – nuo dirbtinio intelekto (DI) iki taikomosios duomenų analizės. Tačiau daugelis žmonių vis dar nesupranta skirtumo tarp šių dviejų sąvokų. Nepaisant panašumų, mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis labai skiriasi savo metodais, taikymu ir sudėtingumu. Šiame straipsnyje bus paaiškinti pagrindiniai mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi skirtumai.
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka , leidžianti sistemoms mokytis iš duomenų ir laikui bėgant gerinti savo našumą, nereikalaujant aiškiai perprogramuoti. Ši technika naudoja matematinius algoritmus, apmokytus remiantis duomenimis, kad būtų galima priimti sprendimus ar numatyti.
Kai kurios pagrindinės mašininio mokymosi kategorijos yra šios:
1. Prižiūrimas mokymasis: kai modelis apmokomas naudojant duomenis, kurie jau turi etiketes arba teisingus atsakymus. Taikymo pavyzdžiai: vaizdų atpažinimas, šlamšto aptikimas ir būsto kainų prognozavimas.
2. Neprižiūrimas mokymasis: kai modelis apmokomas naudojant nepažymėtus duomenis, siekiant juose atrasti paslėptas struktūras. Jo taikymo pavyzdžiai apima klasterizavimą ir dimensijų mažinimą.
3. Pastiprinamasis mokymasis: modelis mokosi bandymų ir klaidų metodu, gaudamas atlygį arba nuobaudas pagal atliktus veiksmus. Šios taikymo pavyzdžiai: dirbtinio intelekto žaidimai ir robotika.
Kas yra gilusis mokymasis?
Gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi posritis, kurioje daugiausia dėmesio skiriama daugiasluoksnių dirbtinių neuroninių tinklų naudojimui duomenims apdoroti. Gilusis mokymasis per pastarąjį dešimtmetį įgijo didelį populiarumą dėl savo sėkmės įvairiose srityse, tokiose kaip kalbos atpažinimas, kompiuterinis matymas ir natūralios kalbos apdorojimas (NLP).
Iš esmės gilusis mokymasis naudoja neuroninius tinklus, sudarytus iš daugelio neuronų ir sluoksnių, sujungtų per svorius, reguliuojamus mokymo proceso metu. Gilusis mokymosi algoritmai dažnai yra sudėtingesni ir reikalauja daugiau duomenų bei skaičiavimo galios nei tradiciniai mašininio mokymosi algoritmai.
Pagrindiniai mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi skirtumai
1. Algoritmo sudėtingumas:
– Mašininis mokymasis: Mašininiame mokymesi naudojami algoritmai dažnai yra paprastesni ir lengviau suprantami žmogui. Algoritmų pavyzdžiai: tiesinė regresija, sprendimų medžiai ir atraminių vektorių mašinos (SVM).
– Gilusis mokymasis: gilaus mokymosi algoritmai dažnai yra sudėtingesni ir susideda iš kelių neuroninių tinklų sluoksnių. Kai kurie populiarūs šių tinklų tipai yra konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) vaizdams apdoroti ir rekursiniai neuroniniai tinklai (RNN) natūralios kalbos apdorojimui.
2. Duomenų reikalavimai:
– Mašininis mokymasis: tradiciniai mašininio mokymosi algoritmai gali gerai veikti su ribotu duomenų kiekiu, nors jų našumas paprastai pagerėja turint daugiau duomenų.
– Gilusis mokymasis: gilaus mokymosi algoritmams paprastai reikia didelių duomenų kiekių, kad būtų pasiektas optimalus našumas. Pavyzdžiui, vaizdų atpažinimo konvoliuciniams neuroniniams tinklams paprastai reikia dešimčių ar šimtų tūkstančių vaizdų pavyzdžių, kad jie būtų efektyviai apmokyti.
3. Skaičiavimo galia:
– Mašininis mokymasis: tradicinius mašininio mokymosi algoritmus dažnai galima apmokyti naudojant įprastus kompiuterius, nereikalaujant specializuotos įrangos.
– Gilusis mokymasis: Dėl didelio skaičiavimo sudėtingumo gilaus mokymosi algoritmams efektyviam mokymui beveik visada reikalingi GPU arba TPU.
4. Funkcijų išskyrimo procesas:
– Mašininis mokymasis: funkcijų išskyrimą dažnai turi atlikti rankiniu būdu srities ekspertai. Tam reikia išsamių įžvalgų apie naudojamus duomenis.
– Gilusis mokymasis: vienas iš pagrindinių gilaus mokymosi privalumų yra gebėjimas automatiškai išskirti ypatybes. Gilaus mokymosi neuroniniai tinklai gali tiesiogiai išmokti atitinkamus atvaizdavimus iš neapdorotų duomenų.
5. Aiškinamasis aspektas:
– Mašininis mokymasis: tradicinius mašininio mokymosi modelius paprastai lengviau interpretuoti ir paaiškinti. Pavyzdžiui, sprendimų medžio sprendimo terminai ir tiesinės regresijos koeficientai gali suteikti įžvalgų apie tai, kaip modelis teikia prognozes.
– Gilusis mokymasis: gilaus mokymosi modeliai, ypač daugiasluoksniai neuroniniai tinklai, dažnai veikia kaip „juodosios dėžės“, kurias sunku interpretuoti. Šių modelių analizė yra sudėtingesnė ir reikalauja specializuotų metodų, tokių kaip funkcijų vizualizavimas arba paprastesnių neuroninių tinklų naudojimas, kad būtų galima suprasti priimamus sprendimus.
Kada naudoti mašininį mokymąsi ar gilųjį mokymąsi?
Mašininio ar gilaus mokymosi naudojimo pasirinkimas priklauso nuo kelių pagrindinių veiksnių, įskaitant problemos sudėtingumą, duomenų dydį ir mokymo laiko reikalavimus.
– Mašininis mokymasis:
– Tinka mažiems ir vidutinio dydžio duomenų rinkiniams.
– Lengviau įdiegti kasdienės praktikos ir verslo ekosistema.
– Jei svarbus interpretuojamumas, ML modeliai dažnai yra pageidautini, nes juos lengviau paaiškinti.
– Gilusis mokymasis:
– Rekomenduojama labai dideliems duomenų rinkiniams su įvairiais duomenimis, tokiais kaip vaizdai, tekstas ir garsas.
– Idealiai tinka taikymams, kur didelis tikslumas yra svarbesnis už interpretuojamumą.
– Reikia daugiau išteklių skaičiavimai ir duomenys efektyviam mokymui.
Atvejo analizės pavyzdys
1. Vaizdo atpažinimas:
– Mašininis mokymasis: tradiciniai metodai gali apimti SVM arba K-NN (K artimiausių kaimynų) naudojimą, kai požymiai rankiniu būdu išskiriami tokiais metodais kaip SIFT (masto invariantinė požymių transformacija).
– Gilusis mokymasis: šis metodas naudoja CNN visapusiškam požymių išskyrimui ir klasifikavimui ir yra labai dominuojantis šiuolaikinėse vaizdų atpažinimo užduotyse.
2. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP):
– Mašininis mokymasis: tradiciniai metodai gali naudoti tokius algoritmus kaip Naivusis Bajesas arba SVM su tokiomis funkcijomis kaip TF-IDF (terminų dažnis-atvirkštinis dokumentų dažnis).
– Gilusis mokymasis: tokie modeliai kaip RNN, LSTM (ilga trumpalaikė atmintis) arba transformatoriai, tokie kaip BERT (dvipusio kodavimo reprezentacijos iš transformatorių), pasižymi geresniais kalbos konteksto ir niuansų supratimo rezultatais.
Išvada
Tiek mašininis mokymasis, tiek gilusis mokymasis turi savų privalumų ir apribojimų. Supratimas apie pagrindinius šių dviejų skirtumus gali padėti nustatyti geriausią požiūrį į konkrečią problemą. ML dažnai siūlo paprastesnius ir lengviau interpretuojamus sprendimus, idealiai tinkančius mažiems ir vidutinio dydžio duomenų rinkiniams. Kita vertus, gilusis mokymasis atveria naujų galimybių spręsti sudėtingas problemas su dideliais duomenimis dėl galingų automatizavimo galimybių išskiriant požymius ir pagerinant prognozavimo našumą.
Pasirinkimas tarp šių dviejų turėtų būti grindžiamas konkrečiais užduoties reikalavimais, duomenų rinkinio dydžiu ir sudėtingumu bei turimais ištekliais.
