Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это два термина, которые небрежно упоминаются в повседневных дискуссиях, будь то в компаниях, учреждениях или на технических встречах. Предполагается, что машинное обучение позволит использовать искусственный интеллект в будущем.
ИИ теперь определяется как «теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи поддержки и легитимности человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод». Проще говоря, это означает сделать машины более умными для воспроизведения человеческих задач, а машинное обучение — это метод (с использованием доступных данных) для этого.
Исследователи экспериментировали с фреймворками, чтобы создать алгоритмы, обучающие роботов работать с данными так же, как это делают люди. Эти методы приводят к созданию искусственных нейронных сетей, которые производят выборку данных и предсказывают результаты с почти идеальной точностью. Некоторые компании выпустили открытые библиотеки нейронных сетей, чтобы помочь в разработке этих искусственных нейронных сетей, таких как Google Tensorflow (выпущенный в ноябре 2015 г.), среди прочего, для создания моделей, которые обрабатывают и предсказывают конкретные случаи приложений. Например, Tensorflow поддерживается графическими процессорами, центральными процессорами, настольными компьютерами, серверами и мобильными вычислительными платформами. Caffe, Deeplearning4j и Distributed Deep Learning — некоторые альтернативные фреймворки. Языки, поддерживаемые этими платформами, включают Python, C/C++ и Java.
Следует отметить, что искусственные нейронные сети ведут себя так же, как настоящий мозг с нейронами. Таким образом, каждый нейрон анализирует входные данные, которые затем передаются следующему нейрону и так далее, а сеть постоянно изменяется и адаптируется. Машинное обучение теперь должно генерироваться из глубоких сетей, известных как глубокие нейронные сети, чтобы справляться со все более сложными данными.
Мы много говорили об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении в прошлых записях блога и о том, что эти фразы не являются взаимозаменяемыми, даже если они кажутся похожими. В этой статье в блоге объясняется, чем машинное обучение отличается от глубокого обучения.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Что отличает машинное обучение от глубокого обучения?
Машинное обучение анализирует данные, чтобы предвидеть предполагаемый результат. Создаваемые нейронные сети обычно неглубокие, с одним входом, одним выходом и едва скрытым слоем. Машинное обучение делится на два типа: контролируемое и неконтролируемое. Первый использует помеченные наборы данных с указанными входными и выходными данными, а второй использует неструктурированные наборы данных.
С другой стороны, представьте себе объем данных, которые необходимо обработать, и симуляции слишком сложны. Это требует более глубоких знаний или обучения, что становится возможным благодаря использованию сложных слоев. Сети глубокого обучения используются для решения гораздо более сложных задач и имеют несколько уровней узлов, которые указывают на их глубину.
В нашем предыдущем сообщении в блоге мы узнали о четырех архитектурах глубокого обучения. Кратко подведем итоги:
Предварительно обученные неконтролируемые сети (UPN)
Сети глубокого обучения, в отличие от традиционных алгоритмов машинного обучения, могут выполнять автоматическое извлечение признаков без необходимости вмешательства человека. Таким образом, неконтролируемый означает, что никто не сообщает сети, что правильно, а что нет; оно само разберется. Предварительно обученный означает, что нейронная сеть была обучена с использованием набора данных. Например, обучение пар слоев как ограниченных машин Больцмана. Тренированные веса впоследствии будут использоваться для тренировок под наблюдением. Однако эта стратегия неэффективна для решения сложных задач обработки изображений, что выдвигает на передний план свертки или сверточные нейронные сети (CNN).
Нейронные сети, использующие свертки (CNN)
Сверточные нейронные сети используют дубликаты одного и того же нейрона, что позволяет изучать и использовать нейроны в разных местах. Это ускоряет процесс, особенно когда речь идет об идентификации объекта или изображения. Топологии сверточных нейронных сетей основаны на предположении, что входными данными являются изображения. Это позволяет дизайну кодировать несколько атрибутов. Это также уменьшает количество сетевых параметров.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) используют последовательную информацию, а не предполагают, что все входы и выходы независимы, как это делают классические нейронные сети. RNN, в отличие от нейронных сетей с прямой связью, могут обрабатывать входные последовательности, используя свою внутреннюю память. Они зависят от более ранних вычислений и того, что уже было вычислено. Его можно использовать для таких задач, как распознавание голоса, рукописного ввода или любой другой несегментированной деятельности.
Рекурсивные нейронные сети (RNN)
Рекурсивная нейронная сеть — это обобщение рекуррентной нейронной сети, которая формируется путем повторного или рекурсивного применения фиксированного и согласованного набора весов к структуре. Рекурсивные нейронные сети имеют форму дерева, а рекуррентные нейронные сети — цепочки. В проектах обработки естественного языка (NLP), таких как анализ настроений, использовались рекурсивные нейронные сети.
Одним словом, глубокое обучение — это более сложный вид машинного обучения. Сети глубокого обучения работают с немаркированными данными, которые были обучены. Каждый узел в этом глубоком слое автоматически изучает набор признаков. Затем он пытается перестроить ввод, уменьшая количество предположений с каждым последующим узлом. Ему не нужны определенные данные, и, по сути, он настолько интеллектуален, что создает корреляции из набора функций для получения наилучших результатов. Они могут изучать массивные наборы данных со многими параметрами и создавать структуры из немаркированных или неструктурированных данных.
Теперь давайте рассмотрим существенные различия:
Отличия: будущее машинного обучения и глубокого обучения:
Двигаясь дальше, рассмотрим приложения как машинного обучения, так и глубокого обучения. Однако следует отметить, что случаи применения машинного обучения уже доступны, но глубокое обучение все еще находится на ранних стадиях разработки.
Хотя машинное обучение играет важную роль в ИИ, именно возможности, предоставляемые глубоким обучением, меняют мир, каким мы его знаем. У этих технологий есть будущее в различных секторах, в том числе:
Обслуживание клиентов.
Машинное обучение используется для понимания проблем клиентов и реагирования на них настолько правильно и быстро, насколько это возможно. Например, вполне нормально встретить на веб-сайтах продуктов чат-ботов, обученных отвечать на все вопросы клиентов о продукте и послепродажном обслуживании. Глубокое обучение делает еще один шаг вперед, определяя настроение, интересы и эмоции клиентов в режиме реального времени и делая динамические материалы доступными для более тщательного обслуживания клиентов.
Машинное обучение против глубокого обучения в автомобильной промышленности : что вам нужно знать!
Автономные автомобили то и дело появлялись в новостях. Все пробуют свои силы в этом, от Google до Uber. Машинное обучение и глубокое обучение лежат в основе всего, но что еще более интригует, так это автономное обслуживание клиентов, которое делает CSR более продуктивными с помощью этих новых технологий. Цифровые CSR изучают и предоставляют практически точную информацию за более короткий период времени.
УЗНАЙТЕ О ГЛУБОКОМ ОБУЧЕНИИ
Распознавание речи:
Машинное обучение, которое со временем учится у пользователей, играет важную роль в распознавании голоса. Глубокое обучение также может выйти за рамки машинного обучения, предоставляя, среди прочего, возможность классифицировать аудио и распознавать голоса.
Глубокое обучение сочетает в себе все преимущества машинного обучения и часто считается основным двигателем искусственного интеллекта. Стартапы, транснациональные корпорации, ученые и правительственные учреждения осознали перспективы ИИ и начали использовать его, чтобы сделать нашу жизнь проще.
Считается, что искусственный интеллект и большие данные — это новые темы, за которыми стоит следить. В настоящее время доступно несколько онлайн-курсов, которые в режиме реального времени предоставляют подробные инструкции по этим новым, развивающимся технологиям.
И вот оно! Большое спасибо за упорство до конца этой статьи! Надеюсь, вы нашли это полезным. вы можете следить за мной на Medium и Twitter
Вы можете поддержать меня, купив мне кофе ☕
Если вам понравилась эта статья, не забудьте хлопнуть в ладоши (совет для профессионалов: это бесплатно)
