ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
Искусственный интеллект – одна из самых популярных тенденций последнего времени. Машинное обучение и глубокое обучение составляют искусственный интеллект. Диаграмма Венна, показанная ниже, объясняет взаимосвязь машинного обучения и глубокого обучения:
Машинное обучение – это наука о том, как заставить компьютеры действовать в соответствии с алгоритмами, разработанными и запрограммированными. Многие исследователи считают, что машинное обучение – лучший способ достичь ИИ на уровне человека. Машинное обучение включает в себя следующие типы моделей
Глубокое обучение – это подполе машинного обучения, где соответствующие алгоритмы вдохновлены структурой и функциями мозга, называемыми искусственными нейронными сетями.
Вся ценность глубокого обучения сегодня заключается в контролируемом обучении или обучении с использованием маркированных данных и алгоритмов.
Каждый алгоритм глубокого обучения проходит один и тот же процесс. Он включает в себя иерархию нелинейного преобразования входных данных, которые можно использовать для создания статистической модели в качестве выходных данных.
Рассмотрим следующие шаги, которые определяют процесс машинного обучения
В этом разделе мы узнаем о разнице между машинным обучением и глубоким обучением.
Машинное обучение работает с большими объемами данных. Это полезно для небольших объемов данных тоже. Глубокое обучение, с другой стороны, работает эффективно, если объем данных быстро увеличивается. Следующая диаграмма показывает работу машинного обучения и глубокого обучения с количеством данных:
Алгоритмы глубокого обучения предназначены для сильной зависимости от высокопроизводительных машин в отличие от традиционных алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы глубокого обучения выполняют ряд операций умножения матриц, которые требуют большого количества аппаратной поддержки.
Проектирование функций – это процесс внедрения знаний в предметные области в определенные функции, чтобы уменьшить сложность данных и создать шаблоны, которые будут видны алгоритмам обучения, с которыми он работает.
Пример. Традиционные шаблоны машинного обучения фокусируются на пикселях и других атрибутах, необходимых для процесса разработки функций. Алгоритмы глубокого обучения ориентированы на высокоуровневые возможности данных. Это уменьшает задачу разработки экстрактора новых функций для каждой новой проблемы.
Традиционные алгоритмы машинного обучения следуют стандартной процедуре для решения проблемы. Он разбивает проблему на части, решает каждую из них и объединяет их, чтобы получить требуемый результат. Глубокое обучение фокусируется на решении проблемы от конца до конца, а не разбивает их на подразделения.
Время выполнения – это количество времени, необходимое для обучения алгоритма. Глубокое обучение требует много времени для обучения, так как оно включает много параметров, которые занимают больше времени, чем обычно. Алгоритм машинного обучения сравнительно требует меньше времени выполнения.
Интерпретируемость является основным фактором для сравнения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Основная причина заключается в том, что глубокому обучению еще предстоит подумать, прежде чем использовать его в промышленности.
В этом разделе мы узнаем о различных применениях машинного обучения и глубокого обучения.
В этой статье у нас был обзор машинного обучения и глубокого обучения с иллюстрациями и различиями, также с акцентом на будущие тенденции. Многие приложения AI используют алгоритмы машинного обучения, прежде всего, для обеспечения самообслуживания, повышения производительности агентов и повышения надежности рабочих процессов. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения включают захватывающую перспективу для многих предприятий и лидеров отрасли.
