Diep leren vs. Machine learning: wat is het verschil?

In de afgelopen jaren heeft het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) een snelle groei doorgemaakt, aangedreven door verschillende factoren inclusief de oprichting van ASIC-processors, toegenomen interesse en investeringen van grote bedrijven, en de beschikbaarheid van grote gegevens. En met OpenAI en TensorFlow beschikbaar voor het publiek, hebben veel kleinere bedrijven en individuen dat ook gedaan besloten om mee te doen en hun eigen AI te trainen door middel van verschillende machine learning en deep learning algoritmen.

Als je nieuwsgierig bent naar wat machine learning en deep learning zijn, hun verschillen en de uitdagingen en beperkingen van het gebruik ervan, dan ben je hier aan het juiste adres!

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een veld binnen kunstmatige intelligentie dat computers traint om op intelligente wijze voorspellingen te doen en beslissingen te nemen zonder expliciete programmering. Afhankelijk van het trainingsalgoritme kan machine learning een model trainen door middel van eenvoudige als-dan-regels, complexe wiskundige vergelijkingen en/of neurale netwerkarchitecturen.

Veel algoritmen voor machine learning gebruiken gestructureerde gegevens om modellen te trainen. Gestructureerde gegevens zijn gegevens die zijn georganiseerd in een specifieke indeling of structuur, zoals spreadsheets en tabellen. Het trainen van een model met gestructureerde gegevens zorgt voor snellere trainingstijden en minder resourcevereisten, en geeft ontwikkelaars een duidelijk inzicht in hoe het model problemen oplost.

Machine learning-modellen worden vaak gebruikt in verschillende sectoren, zoals de gezondheidszorg, e-commerce, financiën en productie.

Wat is diep leren?

Diep leren is een deelgebied van machine learning dat zich richt op trainingsmodellen door na te bootsen hoe mensen leren. Aangezien het niet mogelijk is om meer kwalitatieve stukjes informatie in een tabel op te nemen, is deep learning ontwikkeld om met alle ongestructureerde gegevens om te gaan die moeten worden geanalyseerd. Voorbeelden van ongestructureerde gegevens zijn afbeeldingen, posts op sociale media, video's en audio-opnamen.

Omdat computers moeite hebben met het nauwkeurig identificeren van patronen en relaties van ongestructureerd gegevens, modellen die zijn getraind door middel van deep learning-algoritmen, hebben meer tijd nodig om te trainen, hebben enorme hoeveelheden gegevens nodig, En gespecialiseerde AI-trainingsprocessors.

Het gebruik van kunstmatige neurale netwerken maakt ook diep leren moeilijk te begrijpen, omdat de input door een complex, niet-lineair en hoogdimensionaal algoritme waarbij het moeilijk wordt om vast te stellen hoe het neurale netwerk aan zijn output is gekomen of antwoord. Deep learning-modellen zijn zo moeilijk te begrijpen dat velen ernaar begonnen te verwijzen als zwarte dozen.

Deep learning-modellen worden gebruikt voor complexe taken die normaal gesproken door een mens moeten worden uitgevoerd, zoals natuurlijke taalverwerking, autonoom rijden en beeldherkenning.

Het verschil tussen machinaal leren en diep leren

Machine learning en deep learning zijn twee belangrijke gebieden binnen kunstmatige intelligentie. Hoewel beide methoden zijn gebruikt om veel bruikbare modellen te trainen, hebben ze toch hun verschillen. Hier zijn een paar:

Complexiteit van algoritmen

Een van de belangrijkste verschillen tussen machine learning en deep learning is de complexiteit van hun algoritmen. Algoritmen voor machinaal leren gebruiken doorgaans eenvoudigere en meer lineaire algoritmen. Daarentegen maken deep learning-algoritmen gebruik van kunstmatige neurale netwerken die hogere niveaus van complexiteit mogelijk maken.

Hoeveelheid gegevens vereist

Diep leren maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken om correlaties en relaties met de gegeven gegevens te maken. Omdat elk stuk data verschillende kenmerken heeft, hebben deep learning-algoritmen vaak grote hoeveelheden data nodig om patronen binnen de dataset nauwkeurig te identificeren.

Aan de andere kant zal machine learning aanzienlijk kleinere hoeveelheden gegevens nodig hebben om redelijk nauwkeurige beslissingen te nemen. Aangezien machine learning-algoritmen vaak eenvoudiger zijn en minder parameters vereisen, zouden modellen die zijn getraind door middel van machine learning-algoritmen genoegen kunnen nemen met een kleinere dataset.

interpreteerbaarheid

Machine learning vereist zowel gestructureerde gegevens als nauwe tussenkomst van ontwikkelaars om effectieve modellen te maken. Dit maakt machine learning gemakkelijker te interpreteren, aangezien ontwikkelaars vaak deel uitmaken van het proces bij het trainen van de AI. Het niveau van transparantie plus de kleinere dataset en minder parameters maakt het gemakkelijker om te begrijpen hoe het model functioneert en zijn beslissingen neemt.

Diep leren maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken om te leren van ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen, video's en geluid. Het gebruik van complexe neurale netwerken houdt ontwikkelaars in het ongewisse als het erom gaat te begrijpen hoe het model tot zijn beslissing heeft kunnen komen. Dit is de reden waarom deep learning-algoritmen vaak worden beschouwd als "black box"-modellen.

Middelen die nodig zijn

Zoals eerder besproken, vereisen machine learning en deep learning-algoritmen verschillende hoeveelheden gegevens en complexiteit. Aangezien machine-learning-algoritmen eenvoudiger zijn en een aanzienlijk kleinere dataset vereisen, zou een machine-learning-model op een personal computer kunnen worden getraind.

Deep learning-algoritmen zouden daarentegen een aanzienlijk grotere dataset en een complexer algoritme nodig hebben om een ​​model te trainen. Hoewel het trainen van deep learning-modellen kan worden gedaan op hardware van consumentenkwaliteit, worden vaak gespecialiseerde processors zoals TPU's gebruikt om een ​​aanzienlijke hoeveelheid tijd te besparen.

Soorten problemen

Machine learning en deep learning-algoritmen zijn beter geschikt om verschillende soorten problemen op te lossen. Machine learning is het meest geschikt voor eenvoudigere en meer lineaire problemen zoals:

• Classificatie: classificeer iets op basis van kenmerken en attributen.
• Regressie: Voorspel de volgende uitkomst op basis van eerdere patronen die zijn gevonden op invoerfuncties.
• Dimensionaliteitsreductie: Verminder het aantal functies met behoud van de kern of het essentiële idee van iets.
• Clustering: Groepeer vergelijkbare dingen op basis van kenmerken zonder kennis van reeds bestaande klassen of categorieën.

Deep learning-algoritmen kunnen beter worden gebruikt voor complexe problemen die u een mens zou toevertrouwen. Dergelijke problemen zijn onder meer:

• Beeld- en spraakherkenning: Identificeer en classificeer objecten, gezichten, dieren enz. in afbeeldingen en video.
• Autonome systemen: Autonoom besturen/rijden van auto's, robots en drones met beperkte of geen menselijke tussenkomst.
• AI-gamebots: Laat AI spelen, leren en strategieën verbeteren bij het winnen van competitieve spellen zoals schaken, Go en Dota 2.
• Natuurlijke taalverwerking: Begrijp menselijke taal in zowel tekst als spraak.

Hoewel je waarschijnlijk eenvoudige en lineaire problemen kunt oplossen met deep learning-algoritmen, zijn ze het meest geschikt voor machine learning-algoritmen omdat ze minder middelen nodig hebben om te worden uitgevoerd, kleinere datasets hebben en minimale training vereisen tijd.

Er zijn andere subvelden voor machine learning

U begrijpt nu het verschil tussen machine learning en deep learning. Als u ooit geïnteresseerd bent in het trainen van uw eigen model, houd er dan rekening mee dat diep leren slechts één domein binnen de machine is leren, maar er kunnen andere machine learning-subdomeinen zijn die beter passen bij het probleem dat u probeert op te lossen oplossen. Als dat het geval is, zou het leren van andere machine learning-subdomeinen uw efficiëntie bij het oplossen van een probleem moeten vergroten.