© archy13/Shutterstock.com
Das Studium und die Nachverfolgung technologischer Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) ist eine ziemliche Herausforderung. Beim Erlernen der Grundlagen kommen wir jedoch zu zwei Hauptmethoden: Machine Learning und Deep Learning.
Diese Systeme haben unser Leben in vielerlei Hinsicht beeinflusst. Sie sind zum Beispiel die treibende Kraft, die es populären Plattformen wie Netflix ermöglicht, eine passende Show für Sie auszuwählen, und sie stehen auch hinter der Aktualisierung der Auto-Selbstfahrtechnologie.
Also , sind Machine Learning und Deep Learning umsetzbare Tech-Wörter? In diesem Artikel enthüllen wir alles, was Sie über diese vorherrschenden KI-Konzepte wissen müssen, einschließlich ihrer Unterschiede und Gemeinsamkeiten. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
Machine Learning vs. Deep Learning: Direkter Vergleich
Machine Learning vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?
Schauen wir mal auf die Unterschiede zwischen den beiden.
Definition und Bedeutung
Maschinelles Lernen ist eine Art von KI, die es dem System ermöglicht, aus seinen Erfahrungen zu lernen, um seine Abläufe ohne menschliches Eingreifen zu verbessern. Dieses KI-Konzept wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Kunst, Finanzen und Wissenschaft.
Auf der anderen Seite ist Deep Learning eine aktualisierte Version des maschinellen Lernens. Es verwendet neuronale Netze, die die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmen sollen. Darüber hinaus benötigen Deep-Learning-Systeme keine menschliche Eingabe, um zu funktionieren. Sie können ihre Kenntnisse und Genauigkeit anhand der vom Benutzer bereitgestellten Daten selbstständig verbessern.
Menschlicher Eingriff
In seiner Anwendung bei Geschäftsproblemen wird maschinelles Lernen auch als prädiktive Analytik bezeichnet.
©Alexander Supertramp/Shutterstock.com
Maschinelle Lernsysteme benötigen einen Programmierer, um codiert angewendete Merkmale in Abhängigkeit vom Datentyp (Ausrichtung, Form, Pixelwert). Andererseits können Deep-Learning-Systeme diese Funktionen ohne menschliches Zutun lernen. Sie funktionieren ähnlich wie das menschliche Gehirn, und Sie müssen das Programm nach der Erstellung nicht neu codieren.
Das beste Beispiel für ein Deep-Learning-System ist das Gesichtserkennungssystem. Dieses System wird Möglichkeiten entdecken, Gesichtskanten, Linien und Gesamtgesichtsdarstellungen unabhängig zu erkennen und zu bewerten. Die für die Durchführung dieser Arbeit erforderlichen Daten sind enorm, sodass sich das Programm im Laufe der Zeit kontinuierlich weiterbildet. Dieses Training wird die Genauigkeit bei der Identifizierung von Gesichtern weiter steigern.
Hardware
Deep-Learning-Systeme verarbeiten enorme Datenmengen und lösen kontinuierlich komplexe mathematische Berechnungen mit ihren Algorithmen. Daher benötigen sie leistungsstarke Hardware, um diese Aufgabe effektiv und termingerecht zu erledigen.
Hochwertige Grafikprozessoren (GPUs) eignen sich am besten für Deep Learning. Im Gegensatz dazu Programme für maschinelles Lernen benötigen keine höhere Rechenleistung, um zu funktionieren. Sie funktionieren nahtlos auf den meisten Low-End-Hardware.
Zeit
Deep-Learning-Systeme benötigen mehr Zeit zum Trainieren. Dies liegt an den massiven Daten, die das System verarbeiten muss, und den zahlreichen komplizierten mathematischen Formeln und Parametern, die es lösen muss.
Im Vergleich zum maschinellen Lernen ist die Trainingszeit sehr lang. Es kann von ein paar Stunden bis zu mehreren Jahren dauern. Maschinelles Lernen hingegen benötigt nur wenige Sekunden bis einige Stunden.
Ansatz
Das Wort „Deep“ in Deep Learning bezieht sich auf die Verwendung mehrerer Schichten im Netzwerk.
©Laurent T/Shutterstock.com
Maschinelle Lernalgorithmen parsen Daten in Segmente und kombinieren sie, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Andererseits bewertet das Deep-Learning-Programm das gesamte Problem auf einen Schlag.
Angenommen, Sie müssen ein bestimmtes Objekt in einem Bild mit maschinellem Lernen identifizieren; Sie müssen den Prozess in mehrere Phasen unterteilen. Beim Deep Learning stellen Sie jedoch nur das Objekt in das System. Ohne fremde Hilfe stellt das Programm sofort das identifizierte Objekt und seine Position im Bild her.
Anwendungen
Aufgrund der oben genannten Unterschiede müssen Sie das Deep Learning erkannt haben und maschinelle Lernsysteme haben unterschiedliche Anwendungen. Einige bemerkenswerte Anwendungen für maschinelles Lernen umfassen E-Mail-Spam-Identifikatoren, Vorhersageprogramme wie Börsenkurse und Wettervorhersagen sowie Programme zur Erstellung evidenzbasierter Behandlungspläne in Gesundheitszentren.
Zu den Deep-Learning-Anwendungen gehören Musik-Streaming-Dienste, Gesichtserkennung, Netflix und viel beachtete selbstfahrende Autos. In selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglichen es ihnen die mehreren Ebenen neutraler Netzwerke, Ampeln und Hindernisse zu erkennen und zu bestimmen, wann sie langsamer oder schneller werden müssen.
Herausforderungen bei der Implementierung von Maschinen-und Deep-Learning-Systemen
Die Implementierung sowohl von Systemen für maschinelles Lernen als auch von Deep-Learning-Systemen ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Hier sind einige der Hürden, denen Sie wahrscheinlich begegnen werden:
Geringe Qualität oder unzureichende Daten: Beide KI-Konzepte erfordern Schulungen mit relevanten Daten zu den Themen, die sie behandeln, um effektiv zu funktionieren. Die meisten Nutzer haben Mühe, ihre KI-Algorithmen mit Qualität und ausreichenden Datenmengen zu füttern. Leider tritt das Problem auf, wenn sie keinen Zugriff auf die erforderlichen Daten haben oder diese nicht vorhanden sind. Dieses Ungleichgewicht führt zu diskriminierenden oder widersprüchlichen Ergebnissen, wenn maschinelle Lern-oder Deep-Learning-Systeme verwendet werden. Veraltete Infrastruktur: Diese KI-Konzepte müssen riesige Mengen an Informationen innerhalb von Sekunden verarbeiten, um dringend benötigte Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus benötigen sie eine geeignete Infrastruktur mit High-End-Bediengeräten, um effektiv arbeiten zu können. Anwender mit veralteten Maschinen können von diesen Systemen nicht voll profitieren. Damit Sie Machine-Learning-oder Deep-Learning-Systeme nutzen können, müssen Sie in technologisch fortschrittliche Tools, Anwendungen und Infrastruktur investieren. Integration in Systeme: Die Integration von KI in Ihr Schulungsprogramm erfordert mehr als Plugin-Downloads in Ihrem LMS. Sie müssen zunächst überlegen, ob Sie über die Infrastruktur, den Speicher und die Prozessoren verfügen, um dieses System nahtlos auszuführen. Außerdem benötigen Ihre Mitarbeiter eine angemessene Schulung für die Verwendung von Systemen für maschinelles Lernen und Deep Learning. Sie benötigen das Fachwissen, um einfache Fehlerbehebungsprobleme zu lösen und Probleme mit unzureichender Leistung durch den KI-Algorithmus zu erkennen. Die Schaffung der notwendigen Grundlage für die Integration dieser Technologie ist für die meisten Unternehmen eine große Herausforderung. Unzureichende KI-Talente: Es ist eine Herausforderung, kompetente Mitarbeiter mit umfassenden Kenntnissen und Fähigkeiten in diesen KI-Konzepten zu finden und einzustellen. Der Mangel an KI-Experten in Unternehmen ist eine große Herausforderung und hindert sie daran, Deep Learning oder Machine Learning in ihren Organisationen zu implementieren. Überschätzung Ihres Systems: Technologische Fortschritte beim maschinellen Lernen und beim Deep Learning haben einige Menschen dazu gebracht zu glauben, dass diese Systeme niemals falsch liegen. Das ist eine Überschätzung dieser Systeme, da sie stark auf vom Benutzer hochgeladene Daten angewiesen sind. Die Datenqualität bestimmt also die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems. Viele Nutzer haben aufgrund dieses Problems negative Erfahrungen mit Deep-Learning-und Machine-Learning-Systemen gemacht. Kostenanforderungen: Durch die Implementierung von Systemen für Deep Learning und maschinelles Lernen entstehen zusätzliche Kosten. Die Entwicklung, Implementierung und Integration dieser Systeme erfordert die Zusammenarbeit mit KI-Spezialisten, um erfolgreich zu sein. Neben der Bezahlung dieser Experten müssen Sie KI-Schulungen für Ihre Mitarbeiter finanzieren. Andere unvermeidliche Kosten umfassen die Aufrüstung Ihrer IT-Ausrüstung und-Infrastruktur. Ehrlich gesagt ist dieser gesamte Prozess sehr kapitalintensiv.
Machine Learning vs. Deep Learning: 7 Must-Know Facts
Deep Learning und maschinelles Lernen haben es Robotern ermöglicht, journalistische Aufgaben zu übernehmen, was leider dazu führen kann, dass Mitarbeiter, die in diesen verwandten Bereichen arbeiten, ersetzt werden müssen in der Zukunft. Deep Learning hat dazu beigetragen, die Benutzererfahrung in der Branche für mobile Anwendungen zu personalisieren. Durch Deep Learning-Algorithmen sind wir jetzt in der Lage, Tools zu entwickeln, die Aufgaben wie Sprachübersetzung und Spracherkennung ausführen können. Data Scientists arbeiten fleißig daran, Deep zu ermöglichen Lernen, Zeichen und Körpersprache lesen zu können, um Emotionen zu erkennen. Künstliche Intelligenz in Kombination mit Deep Learning kann Millionen von Informationsmeldungen verarbeiten und aus den gewonnenen Daten das bestmögliche Ergebnis berechnen. Deep Learning kann jetzt mithilfe von Computervision Objekte in Bildern und Videos erkennen und klassifizieren. Durch Deep Learning ist es jetzt möglich, Roboterhaustiere zu entwerfen, die wie echte Tiere aussehen, aber den Vorteil haben, dass sie weniger Aufmerksamkeit erfordern.
Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was ist besser?
Während die Debatte über Deep Learning und maschinelles Lernen weitergeht, ist klar, dass sich Deep Learning als beliebteste Option herauskristallisiert. Die meisten Menschen bevorzugen es aus folgenden Gründen gegenüber maschinellem Lernen:
Verborgene Erkenntnisse aus Daten: Deep-Learning-Systeme, die mit Qualität und Big Data trainiert wurden, können verborgene Beziehungen, Muster und Eigenschaften in den Daten aufdecken, die Menschen haben kann nicht erkennen. Dieses Modell eignet sich zum Sammeln von Marketing-, Forschungs-und Geschäftseinblicken. Es kann auch mit anderen Informationsquellen wie Texten, Bildern und Videos arbeiten. Minimierter menschlicher Faktor: Deep-Learning-Algorithmen führen eigenständig Merkmalsextraktionsprozesse durch. Sie verlassen sich nicht auf menschliches Eingreifen, erfüllen diese Aufgabe jedoch genau. Sie können diesen Prozess auch schneller abschließen und das Risiko menschlicher Fehler minimieren. Unvergleichliche Effizienz: Bei ausreichender Rechenkapazität können Deep-Learning-Algorithmen Tausende von Aufgaben in Minuten bewältigen. Es steigert auch seine Leistung und Effizienz, indem es sich im Laufe der Zeit kontinuierlich weiterbildet.
Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Vollständige Erklärung und Unterschiede FAQs (häufig gestellte Fragen)
Verwenden Datenanalysten maschinelles Lernen?
Ja, Datenanalysten verwenden häufig maschinelles Lernen als Werkzeug, um Daten zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen und statistische Modelle verwendet, damit Systeme automatisch aus Erfahrungen lernen und sich verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden.
Datenanalysten können Techniken des maschinellen Lernens verwenden, um Vorhersagemodelle und Clusterdaten zu erstellen , und klassifizieren Sie Daten basierend auf verschiedenen Faktoren. Durch die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen können Datenanalysten Muster und Beziehungen in Daten erkennen, die durch herkömmliche statistische Analysemethoden möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.
Maschinelles Lernen kann besonders nützlich sein, wenn es darum geht, große und komplexe Datensätze zu handhaben, die ausgefeilt sein müssen Algorithmen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Wie schnell kann ich maschinelles Lernen lernen?
Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes und sich veränderndes Gebiet. Das Studium ist also ein fortlaufender Prozess. Abhängig von der Lernzeit und Ihrem Hintergrund kann es einige Wochen, Monate oder ein Jahr dauern, bis Sie eine solide Grundlage für maschinelles Lernen geschaffen haben. Darüber hinaus wird Ihr Verständnis dieses KI-Konzepts bestimmen, wie schnell Sie lernen.
Wie herausfordernd ist das Studium von Deep Learning?
Die technischen Konzepte und Fähigkeiten, die damit verbunden sind Deep Learning sind für Anfänger zunächst immer eine Herausforderung. Das Lernen ist jedoch einfacher, wenn Sie beginnen, es mithilfe von Lernmustern aufzuschlüsseln, wie in diesem Artikel beschrieben.
Wenn Sie täglich Zeit für das Lernen aufwenden, werden Sie das Deep-Learning-Konzept ganz einfach verstehen. Außerdem müssen Sie nicht alle komplexen Deep-Learning-Konzepte beherrschen, um Ihre Fähigkeiten in der realen Welt zu üben. Sie können während der Arbeit kontinuierlich dazulernen.
Ist beim Deep Learning Codierung erforderlich?
Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Serviceplattformen, die Benutzern die Möglichkeit geben zum Entwickeln von Modellen und zum Trainieren, Bereitstellen und Ausführen von Programmen ohne Codierung. Sie müssen also kein Meisterprogrammierer sein, um diese KI-Konzepte zu erforschen. Es ist jedoch ein zusätzlicher Vorteil, grundlegende Programmierkenntnisse zu entwickeln.
Gibt es eine Zukunft für maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen wächst schnell Studien-und Forschungsbereich, was bedeutet, dass auch die Nachfrage nach Fachleuten für maschinelles Lernen wächst. Und diese Nachfrage wird in Zukunft noch zunehmen, da sich immer mehr Menschen dafür interessieren, mehr über Computeralgorithmen und ihre Funktionsweise zu erfahren.