Terminologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning sind heutzutage ein Hype. Menschen verwenden diese Begriffe jedoch oft synonym. Obwohl diese Begriffe stark miteinander in Beziehung stehen, haben sie auch charakteristische Merkmale und spezifische Anwendungsfälle.
KI befasst sich mit automatisierten Maschinen, die Probleme lösen und Entscheidungen treffen, indem sie menschliche kognitive Fähigkeiten imitieren. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind die Teilbereiche von KI. Maschinelles Lernen ist eine KI, die mit minimalem menschlichem Eingreifen Vorhersagen treffen kann. Während Deep Learning die Teilmenge des maschinellen Lernens ist, das neuronale Netze verwendet, um Entscheidungen zu treffen, indem es die neuronalen und kognitiven Prozesse des menschlichen Geistes nachahmt.
Das obige Bild veranschaulicht die Hierarchie. Wir werden mit der Erläuterung der Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen fortfahren. Es hilft Ihnen auch bei der Auswahl der geeigneten Methodik basierend auf Anwendung und Schwerpunkt. Lassen Sie uns dies im Detail besprechen.
Maschinelles Lernen auf den Punkt gebracht
Maschinelles Lernen ermöglicht es Experten, eine Maschine zu „trainieren“, indem sie riesige Datensätze analysieren lässt. Je mehr Daten die Maschine analysiert, desto genauere Ergebnisse kann sie erzielen, indem sie Entscheidungen und Vorhersagen für unsichtbare Ereignisse oder Szenarien trifft.
Maschinelle Lernmodelle benötigen strukturierte Daten, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen treffen zu können. Wenn die Daten nicht gekennzeichnet und organisiert sind, können Modelle des maschinellen Lernens sie nicht genau erfassen, und sie werden zu einer Domäne des Deep Learning.
Die Verfügbarkeit gigantischer Datenmengen in Organisationen hat das maschinelle Lernen zu einem integralen Bestandteil von gemacht Entscheidungsfindung. Empfehlungsmaschinen sind das perfekte Beispiel für maschinelle Lernmodelle. OTT-Dienste wie Netflix lernen Ihre Inhaltspräferenzen und schlagen basierend auf Ihren Suchgewohnheiten und Ihrem Wiedergabeverlauf ähnliche Inhalte vor.
Um zu verstehen, wie Modelle für maschinelles Lernen trainiert werden, lassen Sie uns zunächst einen Blick auf die Arten von ML werfen.
Es gibt vier Arten von Methoden beim maschinellen Lernen.
Überwachtes Lernen – Es benötigt gekennzeichnete Daten, um genaue Ergebnisse zu liefern. Es erfordert oft das Erlernen von mehr Daten und regelmäßige Anpassungen, um die Ergebnisse zu verbessern. Halbüberwacht – Es ist eine mittlere Ebene zwischen überwachtem und nicht überwachtem Lernen, die die Funktionalität beider Bereiche aufweist. Es kann Ergebnisse zu teilweise beschrifteten Daten liefern und erfordert keine laufenden Anpassungen, um genaue Ergebnisse zu liefern. Unüberwachtes Lernen – Es entdeckt Muster und Erkenntnisse in Datensätzen ohne menschliches Eingreifen und liefert genaue Ergebnisse. Clustering ist die häufigste Anwendung des unbeaufsichtigten Lernens. Reinforcement Learning – Das Reinforcement-Learning-Modell erfordert ständiges Feedback oder Verstärkung, wenn neue Informationen eintreffen, um genaue Ergebnisse zu liefern. Es verwendet auch eine „Belohnungsfunktion“, die Selbstlernen ermöglicht, indem gewünschte Ergebnisse belohnt und falsche bestraft werden.
Deep Learning in a Nutshell
Machine Learning-Modelle erfordern menschliches Eingreifen, um die Genauigkeit zu verbessern. Im Gegenteil, Deep-Learning-Modelle verbessern sich nach jedem Ergebnis ohne menschliche Überwachung. Aber es erfordert oft detailliertere und längere Datenmengen.
Die Deep-Learning-Methodik entwirft ein ausgeklügeltes Lernmodell, das auf neuronalen Netzwerken basiert, die vom menschlichen Geist inspiriert sind. Diese Modelle verfügen über mehrere Schichten von Algorithmen, die als Neuronen bezeichnet werden. Sie verbessern sich ohne menschliches Eingreifen weiter, wie der kognitive Verstand, der sich durch Übung, Wiederholungen und Zeit verbessert und weiterentwickelt.
Deep-Learning-Modelle werden hauptsächlich zur Klassifizierung und Merkmalsextraktion verwendet. Beispielsweise speisen sich Tiefenmodelle aus einem Datensatz in der Gesichtserkennung. Das Modell erstellt mehrdimensionale Matrizen, um jedes Gesichtsmerkmal als Pixel zu speichern. Wenn Sie es bitten, ein Bild einer Person zu erkennen, der es nicht ausgesetzt war, erkennt es es leicht, indem es begrenzte Gesichtszüge abgleicht.
Convolutional Neural Networks (CNN) – Faltung ist der Prozess, bei dem verschiedenen Objekten einer Bild. Anhand dieser zugewiesenen Gewichtungen erkennt das CNN-Modell dies. Die Ergebnisse basieren darauf, wie nah diese Gewichte an dem Gewicht des Objekts liegen, das als Zugsatz zugeführt wird.Recurrent Neural Network (RNN) – Im Gegensatz zu CNN überprüft das RNN-Modell die vorherigen Ergebnisse und Datenpunkte, um genauere Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Es ist eine tatsächliche Nachbildung der menschlichen kognitiven Funktionalität.Generative Adversarial Networks (GANs) – Die beiden Klassifikatoren in GAN, der Generator und der Diskriminator, greifen auf dieselben Daten zu. Der Generator erzeugt gefälschte Daten, indem er Feedback vom Diskriminator einbezieht. Der Diskriminator versucht zu klassifizieren, ob bestimmte Daten echt oder gefälscht sind.
Hervorstechende Unterschiede
Im Folgenden sind einige bemerkenswerte Unterschiede aufgeführt.
Machine Learning vs Deep Learning – Welches ist das Beste?
Die Wahl zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning basiert wirklich auf ihren Anwendungsfällen. Beide werden verwendet, um Maschinen mit nahezu menschlicher Intelligenz herzustellen. Die Genauigkeit beider Modelle hängt davon ab, ob Sie die relevanten KPIs und Datenattribute verwenden.
Machine Learning und Deep Learning werden branchenübergreifend zu routinemäßigen Geschäftskomponenten. Zweifellos wird KI in naher Zukunft Branchenaktivitäten wie Luftfahrt, Kriegsführung und Autos vollständig automatisieren.