Uczenie maszynowe a uczenie głębokie: różnica między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to modne hasła w branży technologicznej. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to poddziały technologii sztucznej inteligencji. Jeśli dalej się rozbijamy, głębokie uczenie jest pododdziałem technologii uczenia maszynowego.

Jeśli znasz podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, to świetna wiadomość!

Jeśli jednak jesteś nowy w dziedzinie AI, musisz być zdezorientowany. Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim?

Nie ma się czym martwić. W tym artykule wyjaśnimy różnice w łatwym do zrozumienia języku.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to gałąź technologii zajmująca się badaniem algorytmów komputerowych. Algorytmy te umożliwiają systemowi uczenie się na podstawie danych lub samodoskonalenie dzięki doświadczeniu. Algorytmy uczenia maszynowego dokonują przewidywań lub decyzji bez wyraźnego programowania.

Aby to uprościć, przypomnę kilka aplikacji AI, z których korzystałeś. Czy pamiętasz grę w szachy z komputerem? Tak, to były wczesne dni AI. Te gry w szachy były wynikiem zakodowanych na sztywno algorytmów zaprojektowanych przez programistę. Programista komputerowy wymyślił serię sprytnych ruchów z najlepszymi wynikami i napisanymi kodami do tych partii szachowych.

Uczenie maszynowe znacznie wyprzedza początki algorytmów AI. Algorytmy uczenia maszynowego nie są zaprojektowane z zapisanymi na stałe regułami w celu rozwiązania problemu. Algorytmy te uczą się same, dostarczając im dane ze świata rzeczywistego. Oznacza to, że w miarę upływu czasu algorytmy uczenia maszynowego stają się inteligentne i same dokonują przewidywań.

Weźmy przykład i zrozummy, jak te algorytmy uczą się samodzielnie. Przekaż kolekcję obrazów królika i myszy do algorytmu ML. Teraz chcesz oddzielnie zidentyfikować obrazki królika i myszy za pomocą algorytmu ML. Aby działał, musisz przesłać uporządkowane dane do algorytmu ML. Teraz oznacz konkretne cechy królika i myszy na obrazach i przedstaw je algorytmowi ML. Algorytmy ML poznają różne cechy tych dwóch zwierząt na podstawie tych oznaczonych danych. W dalszym ciągu identyfikuje miliony obrazów królików i myszy na podstawie cech, których nauczył się z etykiet.

Przeczytaj więcej: Głębokie uczenie a sieci neuronowe: różnica między głębokim uczeniem a sieciami neuronowymi

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie to gałąź uczenia maszynowego, która składa się z wirtualnych neuronów w kolejnej warstwie. Głębokie uczenie jest niezwykle elastyczne i jest inspirowane funkcją ludzkiego mózgu. Praca każdego neuronu polega na przeanalizowaniu wchodzącego do niego sygnału wejściowego i podjęciu decyzji, czy przekazać dane wyjściowe do kolejnych neuronów, czy nie. Każdy neuron w warstwie jest połączony. Sieć neuronowa może rozwiązać wiele problemów, podobnie jak ludzki mózg.

Aby zrozumieć, jak działa głębokie uczenie, weźmy ten sam przykład identyfikacji obrazu królika i myszy. Aby rozwiązać ten problem, sieci głębokiego uczenia się przyjmą inne podejście. Zaletą jest to, że do identyfikacji zwierzęcia nie potrzeba uporządkowanych ani oznakowanych danych.

Kiedy przesyłamy obrazy królika i myszy do sieci neuronowych głębokiego uczenia, dane wejściowe będą przechodzić przez inną warstwę neuronów. Każda warstwa neuronów w hierarchii zdefiniuje konkretną cechę obrazu i przeniesie go na wyższy poziom. Czy teraz widzisz podobieństwo między sieciami głębokiego uczenia się a ludzkim mózgiem? Ludzki mózg również rozwiązuje problem, przekazując go innej hierarchii pojęć i zapytań oraz znajdując rozwiązanie.

Gdy dane zostaną przetworzone przez inną warstwę sieci neuronowej, utworzy określony identyfikator, aby zaklasyfikować oba zwierzęta.

Kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim

To tylko podstawowe przykłady wyjaśniające, jak działa uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Podsumujmy teraz kluczowe różnice:

• Uczenie maszynowe wymaga uporządkowanych danych i uczenia się z funkcji oznaczonych etykietami. Dla porównania, Deep Learning nie wymaga ustrukturyzowanych lub oznaczonych danych i przetwarza dane w sztucznej sieci neuronowej.

• Algorytmy uczenia maszynowego są zaprojektowane w taki sposób, aby uczyły się robić rzeczy z doświadczeniem. Gdy pożądany wynik nie zostanie odebrany, ponowne nauczenie algorytmu wymaga interwencji człowieka. Dla porównania, sieci neuronowe głębokiego uczenia uczą się na swoich błędach i nie wymagają interwencji człowieka. Jeśli jednak dane wejściowe nie są dobrej jakości, nawet głębokie uczenie może dawać niepożądane wyniki, ponieważ wytwarzają je za pośrednictwem warstwowej sieci neuronowej.

Jak widzieliśmy w obu przypadkach, dane wejściowe są niezbędne. Jakość danych wejściowych decyduje o jakości wyników.

Przyjrzyjmy się również zastosowaniom uczenia maszynowego i głębokiego uczenia:

Wykorzystanie uczenia maszynowego

• W organizacji, która ma pewne uporządkowane dane, uczenie maszynowe może być przydatne. Mogą łatwo wykorzystać te dane do trenowania algorytmów uczenia maszynowego.
• Inteligentne zastosowanie rozwiązań uczenia maszynowego może pomóc w automatyzacji różnych procesów biznesowych.
• Może być również wykorzystany do tworzenia chatbotów.

Wykorzystanie głębokiego uczenia

• Kiedy organizacja ma do czynienia z ogromną ilością nieustrukturyzowanych danych, lepsze jest uczenie głębokie.

• W przypadku złożonych problemów, głębokie uczenie zapewnia lepsze rozwiązania.

• Zastosowanie głębokiego uczenia błyszczy w przypadku przetwarzania języka naturalnego lub rozpoznawania mowy.

Zapotrzebowanie na uczenie maszynowe i uczenie głębokie w nauce o danych i sztucznej inteligencji

W firmie codziennie generowana jest znaczna ilość danych. Wiele ważnych informacji pozostaje niezauważonych ze względu na dużą ilość danych. Teraz firmy bardzo dobrze zrozumiały siłę analizy danych. Dogłębne przetwarzanie danych może generować różne spostrzeżenia, które będą służyć wielu celom biznesowym.

Uczenie maszynowe, głębokie uczenie, analiza danych i sztuczna inteligencja stają się integralną częścią każdej rozwijającej się firmy. Technologie te wkroczyły już w nasze życie w postaci współczesnych asystentów. Jeśli weźmiesz pod uwagę, czy jest to Netflix czy Amazon, wykorzystują te technologie do rozwoju swojej firmy.

Przeglądając konkretny produkt na Amazon, nieświadomie generujesz dane. Dane te są analizowane przez analityka danych, aby zrozumieć Twoje zainteresowanie. Czy zauważyłeś kiedyś wzór reklam podczas oglądania YouTube lub Netflix? Reklamy te dotyczą podobnych produktów z Twojej historii przeglądania. Jak to się stało? To nic innego jak nauka o danych wykonująca swoją pracę.

Teraz poznaj związek między nauką o danych a uczeniem maszynowym.

Data Science służy do analizy i przetwarzania danych. Głównym celem jest wyodrębnienie znaczących wyników do celów biznesowych. Data Science obejmuje nie tylko przetwarzanie danych, ale także ich ekstrakcję, czyszczenie danych, analizę danych, wizualizację danych i generowanie danych umożliwiających wgląd w działania. W biznesie jest mnóstwo danych, które pozostają niezauważone.

Data Scientist to osoba, która jest odpowiedzialna za wydobycie znaczącego spostrzeżenia z tych danych. Analizując wzorzec danych, analitycy danych rzucają światło na wyniki produkcji, zachowania klientów i inne cele biznesowe. Analiza danych jest niezbędna dla firm, aby pokonać konkurencję rynkową i zwiększyć satysfakcję klientów.

Powstaje więc pytanie, jaka jest rola uczenia maszynowego w nauce o danych?

Krótko mówiąc, uczenie maszynowe jest częścią nauki o danych. Jak wspomnieliśmy, w firmach dane są generowane w ogromnej ilości. Praca nad nim staje się żmudnym zadaniem dla analityka danych. Tutaj pojawia się rola uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe wykorzystuje statystyki i algorytmy do przetwarzania i analizy danych. Wszystkie te przetwarzanie i analiza danych odbywa się bez interwencji człowieka. Można również powiedzieć, że uczenie maszynowe to zdolność systemu do samodzielnego przetwarzania, analizowania i zapewniania wglądu w wyniki.

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to tylko niektóre z funkcji nauki o danych. Jednak technologie te są wykorzystywane w różnych celach w sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe w połączeniu ze sztuczną inteligencją staje się potężną kombinacją. Teraz firmy energicznie poszukują automatyzacji cyfrowej. Jednym ze sposobów automatyzacji procesów biznesowych jest wykorzystanie Robotic Process Automation. RPA wykorzystuje zarówno sztuczną inteligencję, jak i uczenie maszynowe do automatyzacji procesów biznesowych. Teraz roboty zastępują ludzi w przyziemnej i powtarzalnej pracy. Pomaga firmom w lepszym wykorzystaniu zasobów.

Jak widać, ML, AI i Data Science odgrywają kluczową rolę w cyfrowej transformacji. Faktem jest, że każda firma ma do czynienia z ogromnymi danymi, powtarzalną pracą i wymagającymi klientami. Cały świat zmierza w kierunku cyfrowej transformacji. W tym scenariuszu technologie takie jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, sztuczna inteligencja i nauka o danych są bardzo popularne.

Wymagane umiejętności

Każdy profesjonalista, który jest zainteresowany najnowszą technologią i podnoszeniem umiejętności, może uczyć się uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Aby kontynuować karierę w tej dziedzinie, specjalista musi posiadać następujące umiejętności:

• Wymaga dogłębnego zrozumienia statystyk, algorytmów, eksperta w rysowaniu danych z prawdopodobieństwa i tworzeniu modeli predykcyjnych oraz umiejętności rozwiązywania macierzy pomyłek.

• Profesjonalista musi znać języki programowania, takie jak Python, R, C++ i Java.

• Bardzo kluczową umiejętnością wymaganą do uczenia maszynowego jest modelowanie danych. Specjalista musi mieć dogłębną wiedzę na temat działania modelowania danych, miar dokładności dla danych błędów i strategii oceny pracy.

• Oprócz wyżej wymienionych umiejętności profesjonaliści muszą być na bieżąco z najnowszymi technologiami, narzędziami programistycznymi i algorytmami.

Jak opanować wymagane umiejętności?

upGrad to kompleksowe rozwiązanie dla wszystkich Twoich potrzeb technologicznych. Po zrozumieniu zapotrzebowania rynku i indywidualnych potrzeb w zakresie podnoszenia kwalifikacji, upGrad zaprojektował różne kursy. upGrad oferuje wiele kursów związanych ze sztuczną inteligencją, nauką o danych, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem. Rzućmy okiem na ich kursy:

• Certyfikacja PG w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
• Certyfikacja PG w zakresie uczenia maszynowego i NLP
• Dyplom PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
• Master of Science in Machine Learning i AI
• Zaawansowana certyfikacja w zakresie uczenia maszynowego i chmury
• Certyfikacja PG w dziedzinie nauki o danych
• Dyplom PG z nauki o danych
• Master of Science in Data Science

Wszystkie te kursy są zaprojektowane z myślą o potrzebach branży. Kursy te są przedstawione zgodnie z zawodowymi potrzebami pracy. Podczas kursu eksperci branżowi będą udzielać wskazówek studentom. Aby zapewnić lepsze doświadczenie edukacyjne, uczniom zapewnimy oddanych mentorów.

Każdy, kto chce przenieść swoją karierę na wyższy poziom, może kontynuować te kursy. Minimalne kryteria kwalifikacyjne to dowolny stopień licencjata i nie wymaga się znajomości kodowania. Najlepsza część jest po zakończeniu; oczywiście otrzymasz prestiżowe wyróżnienie od IIIT-B.

Wniosek

Uczenie maszynowe, uczenie głębokie, sztuczna inteligencja i nauka o danych są bardzo poszukiwane. Firmy w szybkim tempie zmierzają w kierunku cyfrowej transformacji. Pierwszym krokiem w kierunku zmiany jest automatyzacja i dogłębny wgląd w dane organizacji.

Według The Hindu „Maszyna będzie rządzić miejscem pracy do 2025 roku”. Światowe Forum Ekonomiczne mówi: „Ponad 54% indyjskich pracowników w 12 sektorach wymaga przekwalifikowania do 2022 roku”.

Rewolucja przemysłowa jest u szczytu. Każda firma chce zautomatyzować swój proces. Aby być liderem na rynku, konieczne jest dogłębne zrozumienie wymagań operacyjnych i szybszych procesów, aby zaoszczędzić czas i satysfakcję klienta.

Niezbędne jest zrozumienie, że technologie rozwijają się w szybkim tempie, a automatyzacja jest w pośpiechu. Roboty przejmą wszystkie powtarzalne, przyziemne i ogromne zadania związane z danymi. W takim scenariuszu ludzka siła robocza zostanie wykorzystana do lepszej pracy. Teraz podnoszenie umiejętności jest obowiązkowe, aby pozostać w zawodach.

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie to kręgosłup najnowszych technologii. Trendy pokazują również, że uczenie maszynowe i głębokie uczenie będą odgrywać istotną rolę w automatyzacji procesów biznesowych. Tak więc opanowanie umiejętności, na którą jest duże zapotrzebowanie, przyniesie ci nieograniczone możliwości.