Diep leren versus machinaal leren - Top 6 verschillen & infographics

Inleiding tot diep leren versus machinaal leren

Machine learning en diep leren zijn beide een subset van kunstmatige intelligentie. In machine learning worden de gegevens ingevoerd in het machine learning-algoritme, het haalt informatie op en leert van gegevens en neemt vervolgens de beslissing. Aan de andere kant is diep leren als een subset van machine learning, het proces is bijna hetzelfde, maar met ervaring wordt het diepgaande leermodel geleidelijk beter zonder enige begeleiding. In dit onderwerp gaan we leren over Deep Learning versus Machine learning.

Het machine learning-model zou menselijke tussenkomst nodig hebben om de prestaties van het model te verbeteren door parameters / hyperparameters af te stemmen. Als een machine-leermodel bijvoorbeeld niet in staat is om de juiste uitkomst te voorspellen, moeten we dit oplossen. Bij diepgaand leren leert het model door fouten te maken en past het de gewichten van de invoerparameters aan. Het beste voorbeeld van een diepgaand leermodel is het geautomatiseerde aandrijfsysteem.

Head to Head-vergelijking tussen diep leren versus machinaal leren (infographics)

Hieronder staan de top 6 verschillen tussen Deep Learning versus Machine learning

Belangrijkste verschillen tussen Deep Learning en Machine Learning

Zowel machine learning als deep learning vormen een subset van kunstmatige intelligentie. Hier zijn de belangrijkste belangrijkste verschillen tussen deze twee methoden.

Bij machine learning ligt de nadruk vooral op het verbeteren van het leerproces van modellen op basis van hun ervaring met invoergegevens. In Machine learning gaan gelabelde of niet-geëtiketteerde gegevens eerst door data engineering en featurization. Hoe schoner de gegevens worden ingevoerd, hoe beter het model zal zijn. In het geval van diep leren ligt de nadruk meer op het zelfstandig laten leren van een model, dat wil zeggen de trein- en foutmethode om de eindoplossing te bereiken.
Machine learning neigt naar atomisering en het voorspellen van een regressie- of classificatieprobleem, zoals voorspellen of de x-klant een lening zal betalen op basis van n aantal functies. Aan de andere kant probeert Deep learning een replica van de menselijke geest te creëren om een specifiek probleem op te lossen. Door bijvoorbeeld naar foto's te kijken die herkennen welke de kat is en welke hond, enz.
In machine learning hebben we te maken met twee soorten problemen onder toezicht leren en zonder toezicht leren. In bewaakte invoer en uitvoer zijn gegevens gelabeld, aan de andere kant is dit bij onbewaakt leren niet het geval. In het geval van diep leren gaat het een stap verder wanneer het model het versterkingsleren benadert. Voor elke gemaakte fout is er een boete en een beloning voor de juiste beslissing.
Bij machine learning hebben we een geschikt algoritme gekozen (soms meerdere en vervolgens de beste gekozen voor ons model), parameters gedefinieerd en gegevens verstrekt, het machine learning-algoritme leert over treingegevens en bij het verifiëren / evalueren met testgegevens zal het model ingezet voor een specifieke taak. Aan de andere kant definiëren we in Deep learning een laag van de perceptron. Een perceptron kan worden beschouwd als een neuron in de menselijke geest. Een neuron neemt input via meerdere dendrieten, verwerkt het (neem een kleine actie / beslissing) en stuur het met axonterminals naar het volgende neuron in de laag. Op dezelfde manier heeft een perceptron invoerknooppunten (afkomstig van invoergegevensfuncties of vorige laag van perceptron), een activeringsfunctie om een kleine beslissing te nemen en uitvoerknooppunten om uitvoer naar de volgende perceptron in de laag te sturen.
Het proces om een model van machine learning te maken, bestaat uit het bieden van functies van invoergegevens, een select algoritme volgens het probleem, het definiëren van de noodzakelijke parameters en hyperparameters, het trainen op de trainingsset en het uitvoeren van optimalisatie. Evalueer het model op testgegevens. In het geval van diep leren is het proces hetzelfde tot het voorzien van invoergegevens met functies. Hierna definiëren we de invoer- en uitvoerlaag van het model met het aantal perceptron erin. We kiezen het aantal benodigde verborgen lagen volgens de complexiteit van het probleem. We definiëren Perceptron voor elke laag en voor elke perceptron de invoer-, activeringsfunctie en uitvoerknooppunten. Zodra het is gedefinieerd en de gegevens worden ingevoerd, traint het model vanzelf met vallen en opstaan.
In Machine learning is de hoeveelheid gegevens die nodig is om een model te maken, relatief minder. In het geval van diep leren is de methode trial and error om de best mogelijke uitkomst te leren. Dus hoe meer gegevens er beschikbaar zijn voor training, hoe sterker het model zal zijn. Als we in Machine learning ook de hoeveelheid gegevens vergroten, maar na een bepaalde limiet, zal het leerproces stagneren. In het geval van diep leren blijft het model leren, het is de complexiteit van het probleem, voor een complex probleem is meer hoeveelheid gegevens vereist.
Een machine learning-model wordt bijvoorbeeld gebruikt om aanbevelingen te doen voor het streamen van muziek. Nu het model de beslissing neemt om nummers / albums / artiesten aan te bevelen, controleert het de vergelijkbare functie (muzieksmaak) en beveelt een vergelijkbare afspeellijst aan. Voor diep leren is het beste voorbeeld geautomatiseerde tekstgeneratie tijdens het zoeken naar iets op Google of het schrijven van een e-mail. Een diep leermodel suggereert automatisch mogelijke resultaten op basis van eerdere ervaringen.

Diep leren versus machinaal leren Vergelijkingstabel

Laten we de topvergelijking tussen Deep Learning versus Machine learning bespreken

Vergelijkingsbasis	Diep leren	Machine leren
Afhankelijkheid van gegevens	De relatief grote hoeveelheid gegevens is nodig plus bij een toename van de prestaties van de invoergegevens	Een voldoende hoeveelheid gegevens kan een goed model bouwen. Maar meer dan wat nodig is, zal de prestaties als zodanig niet verbeteren.
Afhankelijkheid van hardware	High-end machines zijn een must.	Kan werken op kleine eindmachines.
Benadering gebruikt	In diep leren wordt het probleem in één keer zelf opgelost door verschillende lagen neuronen te gebruiken.	Een groot probleem is onderverdeeld in verschillende kleine taken en wordt uiteindelijk gecombineerd om het ML-model te bouwen.
De benodigde tijd voor uitvoering	Er is meer tijd nodig voor de uitvoering. Omdat een aantal neuronen verschillende-2 parameters gebruiken om een model te bouwen.	Er is relatief minder uitvoeringstijd nodig in het geval van ML.
Featurization	Diep leren leert van de gegevens zelf en vereist geen externe interventie.	Externe interventie is nodig om de juiste input te leveren.
Interpretatie	Moeilijk om het proces van het oplossen van het probleem te interpreteren. Omdat verschillende neuronen het probleem gezamenlijk oplossen.	Eenvoudig het proces te interpreteren in het machine learning-model. Het heeft een logische redenering.

Conclusie

We hebben besproken hoe het Machine learning-model en de deep learning-modellen verschillen. We gebruiken Machine learning wanneer gegevensinterpretatie eenvoudig is (niet te complex), om automatisering te bieden bij repetitieve bewerkingen. We gebruiken een diep leermodel wanneer we een zeer grote hoeveelheid gegevens hebben of als het probleem te complex is om op te lossen met machine learning. Diep leren heeft meer middelen nodig dan die van machine learning, het is duur maar nauwkeuriger.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor Deep Learning versus Machine learning. Hier bespreken we de verschillen tussen Deep Learning en Machine Learning met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -