Машинное обучение и глубокое обучение: в чем разница?

Как опытный геймер с глубоким интересом к технологиям, я считаю развитие искусственного интеллекта (ИИ) и его областей — машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО) — абсолютно увлекательным. Потенциал этих технологий произвести революцию в промышленности и изменить то, как мы взаимодействуем с машинами, просто поражает воображение.

Как страстный геймер и энтузиаст технологий, я заметил, что искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Однако понимание тонкостей этой революционной технологии может вызвать у некоторых затруднения. Двумя ключевыми областями в разработке ИИ, которые произвели фурор, являются машинное обучение и глубокое обучение. Позвольте мне рассказать, что влекут за собой эти две важные дисциплины и как они продвигают автоматизацию.

Во-первых, что такое ИИ?

Давайте поразмышляем о сути искусственного интеллекта (ИИ). Сторонники искусственного интеллекта стремятся создать машины, которые смогут самостоятельно обрабатывать информацию и принимать решения, имитируя мыслительные процессы человека. Хотя наш мозг демонстрирует замечательные вычислительные способности, современные машины этого не достигают. Конечная цель — создать машину, способную сравниться или даже превзойти интеллектуальное мастерство человека.

Объяснение машинного обучения

Как ярый последователь искусственного интеллекта, я рад описать машинное обучение (МО) как сложную технику, с помощью которой мы позволяем программному обеспечению учиться на данных и принимать обоснованные решения или прогнозы. Инженер IBM Джефф Крам красноречиво выразил это: Машинное обучение представляет собой высокоразвитую форму статистического анализа, которая позволяет машинам делать выводы на основе предоставленной информации, повышая их способность предоставлять точные прогнозы с каждым новым вводом.

Вместо создания машины для выполнения конкретной задачи в традиционном программировании машинное обучение предполагает обучение алгоритму для самостоятельного обнаружения закономерностей в данных. Эта область охватывает широкий спектр приложений.

Глубокое обучение, объяснение

Глубокое обучение представляет собой разновидность машинного обучения, основная цель которого — привить искусственному интеллекту способность думать и учиться, как и другие методы машинного обучения. Однако глубокое обучение выделяется тем, что позволяет алгоритмам выполнять значительную часть работы независимо. Движущей силой глубокого обучения является использование сложных математических моделей, называемых искусственными нейронными сетями (ИНС). Эти сети предназначены для воспроизведения когнитивных процессов, присущих человеческому мозгу, включая решение проблем и распознавание образов.

Ключевое различие между ML и DL

Как энтузиаст глубокого обучения, я хотел бы объяснить одно ключевое различие между глубоким обучением и другими подходами к машинному обучению: требуемая степень человеческого контроля. В более простых сценариях машинного обучения компьютер обычно следует контролируемому пути обучения. Это означает, что он полагается на людей для предоставления маркированных данных, то есть данных, которые были классифицированы или помечены соответствующей информацией. Благодаря этому руководству машина учится выявлять закономерности в данных и расширяет свои возможности для прогнозного анализа.

Машинное обучение требует для своего функционирования большого количества «инструктивных данных». Люди обычно собирают эти данные посредством трудоемкого процесса маркировки, при этом многие из этих маркировщиков получают скудную компенсацию. В результате создается набор данных для обучения, который впоследствии можно использовать для обучения модели ИИ распознаванию закономерностей. Например, предположим, что компания намерена разработать алгоритм, способный идентифицировать на изображениях автомобили определенной марки. Затем он снабжал бы этот алгоритм огромными партиями таких помеченных изображений этой модели автомобиля, тщательно помеченных сотрудниками-людьми. Также собирается «набор проверочных данных» для оценки точности прогнозирующих способностей машины после обучения.

Как страстный геймер и энтузиаст искусственного интеллекта, я бы описал обучение без присмотра в DL следующим образом: В сфере глубокого обучения, когда дело касается меня, исследователя немаркированных данных, я копаюсь в огромных объемах сырой, неструктурированной информации. Без какого-либо вмешательства человека или заранее заданных ярлыков моя нейронная сеть анализирует эти данные, обнаруживая скрытые закономерности и структуры. Компании используют автоматизированные алгоритмы для оптимизации этого процесса, сокращая потребность в большом человеческом труде.

Как работают нейронные сети

Как геймер, я могу вам сказать, что искусственные нейронные сети (ИНС) состоят из элементов, называемых «узлами». MIT объясняет, что одна ИНС может содержать «тысячи или даже миллионы» таких узлов. Эти узлы выполняют роль, аналогичную нейронам в нашем мозгу, передавая и обрабатывая данные. В ИНС узлы структурированы в отдельные уровни, поэтому у нас есть сети «глубокого обучения» с многочисленными уровнями узлов. Поток информации через эту сеть и ее взаимодействие с различными аспектами облегчает процесс принятия машиной решений, когда ей поступает человеческий запрос.

Одна важная идея в искусственных нейронных сетях (ИНС) называется «весами». Знающий наблюдатель провел параллели между этими грузами и синапсами человеческого мозга. Веса — это, по сути, числовые представления, которые рассредоточены по нейронной сети искусственного интеллекта. Они играют решающую роль в определении конечного результата этой системы ИИ, влияя на процесс принятия решений. MIT поясняет это понятие следующим образом:

Как геймер, я могу объяснить эту концепцию следующим образом: когда я получаю информацию от разных узлов сети, каждому соединению присваивается определенное значение или «вес». Во время игры я получаю отдельные пакеты данных по каждому соединению и умножаю их на соответствующие веса. Затем я складываю все эти продукты, чтобы получить окончательное число. Если это число падает ниже заранее определенного порога, я не передаю никаких данных дальше. Однако, если число превышает пороговое значение, я активирую или «запускаю», что обычно означает широковещательную рассылку суммы взвешенных входных данных всем моим подключенным узлам.

Нейронные сети позволяют алгоритмам автономно распознавать важные взаимосвязи в огромных наборах данных. Посредством своего программирования эти системы выявляют ценные закономерности и связи, позволяя людям получать ценную информацию на основе их анализа.

Почему машинное обучение важно для разработки ИИ?

Машины и глубокое обучение позволяют машинам выполнять задачи, которые раньше требовали человеческого интеллекта, например, делать прогнозы и интерпретировать сложные данные. Хотя эта технология приносит множество преимуществ, существует опасение, что она может быть использована во вредных целях, таких как передовые системы наблюдения или автоматизация военных функций. Положительным моментом является то, что искусственный интеллект можно в лучшем виде использовать в рекомендациях потребителям, программировании и медицинских исследованиях. В конечном счете, влияние искусственного интеллекта на мир во многом зависит от того, как он используется людьми.

Смотрите также

2024-05-19 17:09