Învățare automată vs învățare profundă: diferența dintre învățarea automată și învățarea profundă

Învățarea automată și învățarea profundă sunt ambele cuvinte la modă în industria tehnologiei. Învățarea automată și învățarea profundă sunt ambele subdiviziune a tehnologiei inteligenței artificiale. Dacă vom defalca în continuare, învățarea profundă este o subdiviziune a tehnologiei de învățare automată.

Dacă sunteți familiarizat cu elementele de bază ale învățării automate și ale învățării profunde, este o veste excelentă!

Cu toate acestea, dacă ești nou în domeniul AI, atunci trebuie să fii confuz. Care este diferența dintre învățarea automată și învățarea profundă?

Nu este nimic de care să vă faceți griji. Acest articol va explica diferențele de limbaj ușor de înțeles.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată este o ramură a tehnologiei care studiază algoritmii de computer. Acești algoritmi permit sistemului să învețe din date sau să se îmbunătățească singur prin experiență. Algoritmii de învățare automată fac predicții sau decizii fără a fi programați în mod explicit.

Pentru a fi simplu, permiteți-mi să vă reamintesc câteva aplicații AI pe care le-ați folosit. Îți amintești să joci șah cu un computer? Da, acestea au fost primele zile ale AI. Aceste jocuri de șah au fost rezultatul unor algoritmi hard-codați care sunt proiectați de un programator. Un programator de computer s-a gândit la o serie de mișcări inteligente cu cele mai bune rezultate și coduri scrise pentru aceste jocuri de șah.

Învățarea automată este cu mult înaintea primelor zile ale algoritmilor AI. Algoritmii de învățare automată nu sunt proiectați cu reguli codificate pentru a rezolva problema. Acești algoritmi învață singuri, furnizându-le date din lumea reală. Înseamnă că, pe măsură ce trece timpul, algoritmii de învățare automată devin inteligenți și fac propriile predicții.

Să luăm un exemplu și să înțelegem cum acești algoritmi învață singuri. Hrăniți o colecție de imagini cu iepure și șoarece la algoritmul ML. Acum doriți să identificați imaginile cu iepure și șoarece separat cu ajutorul algoritmului ML. Pentru a funcționa, trebuie să transmiteți date structurate algoritmului ML. Acum etichetați caracteristicile specifice ale iepurelui și mouse-ului în imagini și prezentați-le algoritmului ML. Algoritmii ML vor învăța caracteristicile distincte ale acestor două animale din aceste date etichetate. Continuă să identifice milioane de imagini cu iepuri și șoareci pe baza caracteristicilor pe care le-a învățat din etichete.

Citește mai mult: Învățare profundă vs rețele neuronale: diferența dintre învățarea profundă și rețelele neuronale

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este o ramură a învățării automate care este formată din neuroni virtuali în stratul succesiv. Învățarea profundă este extrem de flexibilă și este inspirată de funcția creierului uman. Lucrarea fiecărui neuron este să analizeze intrarea care vine în el și să decidă dacă să transfere ieșirea către următorii neuroni sau nu. Fiecare neuron dintr-un strat este conectat. Rețeaua de neuroni poate rezolva un număr mare de probleme, la fel ca creierul uman.

Pentru a înțelege cum funcționează învățarea profundă, să luăm același exemplu de identificare a imaginii a iepurelui și șoarecelui. Pentru a rezolva această problemă, rețelele de învățare profundă vor adopta o abordare diferită. Avantajul este că nu are nevoie de date structurate sau etichetate pentru a identifica animalul.

Când hrănim imagini de iepure și șoarece către rețelele neuronale de învățare profundă, această intrare va trece printr-un strat diferit de neuroni. Fiecare strat de neuroni din ierarhie va defini o caracteristică specifică a imaginii și o va muta la nivelul următor. Acum puteți vedea asemănarea dintre rețelele de învățare profundă și creierul uman? De asemenea, creierul uman rezolvă problema trecând-o la o ierarhie diferită de concepte și interogări și găsind o soluție.

Odată ce datele sunt procesate printr-un strat diferit de rețea de neuroni, se va crea un identificator specific pentru a clasifica ambele animale.

Diferențele cheie între învățarea automată și învățarea profundă

Acestea sunt doar exemple de bază pentru a explica cum funcționează învățarea automată și învățarea profundă. Acum să rezumam diferențele cheie:

• Învățarea automată necesită date structurate și învățare din funcțiile etichetate. În comparație, Deep Learning nu necesită date structurate sau etichetate și procesează datele în cadrul rețelei de neuroni artificiali.

• Algoritmii de învățare automată sunt proiectați în așa fel încât să învețe să facă lucruri cu experiență. Ori de câte ori ieșirea dorită nu este primită, este nevoie de intervenție umană pentru reantrenarea algoritmului. În comparație, rețelele neuronale de învățare profundă învață din erorile lor și nu necesită intervenția umană. Cu toate acestea, dacă intrarea nu este de bună calitate, chiar și învățarea profundă poate da rezultate nedorite, deoarece produc rezultate printr-o rețea de neuroni stratificată.

După cum am văzut în ambele cazuri, datele de intrare sunt esențiale. Calitatea datelor de intrare decide calitatea ieșirii.

Să aruncăm o privire și asupra utilizărilor învățării automate și a învățării profunde:

Utilizarea Machine Learning

• Într-o organizație care are unele date structurate, învățarea automată poate fi utilă. Ei pot folosi cu ușurință aceste date pentru a antrena algoritmi de învățare automată.
• Aplicarea inteligentă a soluțiilor de învățare automată poate ajuta la automatizarea diferitelor procese de afaceri.
• Poate fi folosit și pentru a dezvolta chatbot-uri.

Utilizarea Deep Learning

• Atunci când o organizație are de-a face cu o cantitate masivă de date nestructurate, învățarea profundă este o opțiune mai bună.

• În cazul problemelor complexe, învățarea profundă oferă soluții mai bune.

• Utilizarea învățării profunde strălucește în cazul procesării limbajului natural sau al recunoașterii vorbirii.

Cererea de Machine Learning și Deep Learning în Data Science și AI

Într-o companie, o cantitate considerabilă de date este generată zilnic. O mulțime de informații cruciale trec neobservate din cauza cantității mari de date. Acum companiile au înțeles foarte bine puterea analizei datelor. Prelucrarea în profunzime a datelor poate genera diverse perspective care vor servi multor scopuri de afaceri.

Învățarea automată, învățarea profundă, știința datelor și inteligența artificială devin o parte integrantă a fiecărei afaceri în creștere. Aceste tehnologii au intrat deja în viața noastră și sub forma asistenților moderni. Dacă luați o perspectivă, fie că este vorba de Netflix sau Amazon, aceștia folosesc aceste tehnologii pentru creșterea afacerii lor.

Când răsfoiți un anumit produs pe Amazon, fără să știți, generați date. Aceste date sunt analizate de un Data Scientist pentru a vă înțelege interesul. Ați observat vreodată modelul reclamelor când vizionați YouTube sau Netflix? Aceste anunțuri sunt produse similare din istoricul dvs. de navigare. Cum se întâmplă asta? Nu este altceva decât știința datelor care își face treaba.

Acum înțelegeți legătura dintre știința datelor și învățarea automată.

Știința datelor este folosită pentru a face analiza și procesarea datelor. Scopul principal este de a extrage rezultate semnificative în scopuri comerciale. Știința datelor implică nu numai procesarea datelor, ci și extragerea datelor, curățarea datelor, analiza datelor, vizualizarea datelor și generarea de date a informațiilor utile. Există tone de date care trec neobservate în afaceri.

Un Data Scientist este o persoană care este responsabilă pentru extragerea unei perspective semnificative din aceste date. Analizând modelul de date, oamenii de știință din date aruncă lumină asupra rezultatelor producției, comportamentului clienților și altor scopuri de afaceri. Știința datelor este esențială pentru companii pentru a învinge concurența de pe piață și pentru a spori satisfacția clienților.

Așadar, apare întrebarea, care este rolul învățării automate în știința datelor?

Cu cuvinte simple, Machine Learning face parte din Data Science. După cum am discutat, datele sunt generate într-o cantitate masivă în companii. Devine o sarcină obositoare pentru un Data Scientist să lucreze la ea. Deci, aici intervine rolul învățării automate. Machine Learning folosește statistici și algoritmi pentru a procesa și analiza datele. Toate aceste procesări și analize de date se fac fără intervenția umană. Puteți spune, de asemenea, că învățarea automată este o capacitate dată sistemului de a procesa, analiza și oferi o perspectivă asupra rezultatelor pe cont propriu.

Machine Learning și Deep Learning sunt câteva dintre funcționalitățile științei datelor. Cu toate acestea, aceste tehnologii sunt utilizate într-un scop distinct în inteligența artificială.

Învățarea automată, atunci când este combinată cu AI, devine o combinație puternică. Acum, companiile caută cu putere automatizarea digitală. Una dintre modalitățile de automatizare a proceselor de afaceri este utilizarea automatizării proceselor robotizate. RPA folosește atât inteligența artificială, cât și învățarea automată pentru a automatiza procesele de afaceri. Acum roboții înlocuiesc oamenii pentru muncă banală și repetitivă. Ajută companiile cu o mai bună utilizare a resurselor.

După cum puteți vedea, ML, AI și Data Science joacă un rol crucial în transformarea digitală. Faptul este că fiecare companie are de-a face cu date masive, muncă repetitivă și clienți pretențioși. Întreaga lume se îndreaptă către transformarea digitală. În acest scenariu, tehnologii precum învățarea automată, învățarea profundă, inteligența artificială și știința datelor sunt foarte solicitate.

Abilitati cerute

Orice profesionist care este interesat de cea mai recentă tehnologie și de perfecționare poate învăța învățarea automată și învățarea profundă. Pentru a urma o carieră în acest domeniu, profesionistul trebuie să fie calificat în următoarele:

• Este nevoie de o înțelegere aprofundată a statisticilor, algoritmilor, un expert în desenarea datelor din formulare de probabilitate și realizarea de modele predictive și capacitatea de a rezolva matrice de confuzie.

• Profesionist trebuie să cunoască limbaje de programare precum Python, R, C++ și Java.

• O abilitate foarte crucială necesară pentru învățarea automată este modelarea datelor. Un profesionist trebuie să aibă o înțelegere aprofundată a modului în care funcționează modelarea datelor, a măsurilor de precizie pentru erorile date și a strategiei de evaluare de lucru.

• Alături de abilitățile menționate mai sus, profesioniștii trebuie să se mențină la curent cu cele mai recente tehnologii, instrumente de dezvoltare și algoritmi.

Cum să stăpânești abilitățile necesare?

upGrad este o soluție unică pentru toate nevoile dvs. de tehnologie. După ce a înțeles cererea pieței și nevoile individuale de perfecționare, upGrad a conceput diverse cursuri. upGrad oferă mai multe cursuri legate de AI, Data Science, Machine Learning și Deep Learning. Să aruncăm o privire la cursurile lor:

• Certificare PG în Machine Learning și Deep Learning
• Certificare PG în Machine Learning și NLP
• Diploma PG în Machine Learning și AI
• Master în învățare automată și AI
• Certificare avansată în Machine Learning și Cloud
• Certificare PG în știința datelor
• Diploma PG în Data Science
• Master în Știința Datelor

Toate aceste cursuri sunt concepute, ținând cont de cererea industriei. Aceste cursuri sunt prezentate în funcție de nevoile profesionale de lucru. Pe parcursul cursului, experții din industrie vor oferi îndrumări studenților. Pentru o experiență de învățare mai bună, studenților li se vor oferi mentori dedicați.

Cine dorește să-și ducă cariera la următorul nivel poate urma aceste cursuri. Criteriile minime de eligibilitate sunt orice diplomă de licență și nu este necesar un fundal de codare. Cea mai bună parte este după finalizare; desigur, veți primi o recunoaștere prestigioasă de la IIIT-B.

Concluzie

Învățarea automată, învățarea profundă, AI și știința datelor sunt la mare căutare. Companiile se îndreaptă către transformarea digitală într-un ritm rapid. Primul pas către schimbare este automatizarea și o perspectivă aprofundată a datelor organizației.

Conform The Hindu, „Mașina va guverna locul de muncă până în 2025”. Forumul Economic Mondial spune: „Peste 54% dintre angajații Indiei din 12 sectoare au nevoie de recalificare până în 2022”.

Revoluția industrială este la apogeu. Fiecare companie vrea să-și automatizeze procesul. Pentru a fi lideri de piață, este esențial să aveți o înțelegere aprofundată a cerințelor operaționale și a proceselor mai rapide pentru a economisi timp și satisfacția clienților.

Este imperativ să înțelegem că tehnologiile se mișcă într-un ritm rapid, iar automatizarea este la furie. Roboții vor prelua toate sarcinile de date repetitive, banale și masive. Într-un astfel de scenariu, forța de muncă umană va fi utilizată pentru o muncă mai bună. Acum perfecţionarea este obligatorie pentru a rămâne în competiţie.

Învățarea automată și învățarea profundă sunt coloana vertebrală a celor mai noi tehnologii. Tendințele arată, de asemenea, că Machine Learning și Deep Learning vor juca un rol vital în automatizarea proceselor de afaceri. Deci, stăpânirea abilității care este la mare căutare vă va aduce oportunități nelimitate.