Deep Learning vs. Machine Learning: Ποια είναι η διαφορά;

Τα τελευταία χρόνια, ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης (AI) γνώρισε ταχεία ανάπτυξη, καθοδηγούμενος από διάφορους παράγοντες συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας επεξεργαστών ASIC, του αυξημένου ενδιαφέροντος και των επενδύσεων από μεγάλες εταιρείες και της διαθεσιμότητας μεγάλα δεδομένα. Και με το OpenAI και το TensorFlow να είναι διαθέσιμα στο κοινό, πολλές μικρότερες εταιρείες και ιδιώτες έχουν αποφάσισαν να συμμετάσχουν και να εκπαιδεύσουν το δικό τους AI μέσω διαφόρων μηχανικών μάθησης και βαθιάς μάθησης αλγόριθμους.

Εάν είστε περίεργοι για το τι είναι η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση, οι διαφορές τους και οι προκλήσεις και οι περιορισμοί της χρήσης τους, τότε βρίσκεστε στο σωστό μέρος!

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι ένα πεδίο εντός της τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύει τους υπολογιστές να κάνουν έξυπνα προβλέψεις και αποφάσεις χωρίς ρητό προγραμματισμό. Ανάλογα με τον αλγόριθμο εκπαίδευσης, η μηχανική μάθηση μπορεί να εκπαιδεύσει ένα μοντέλο μέσω απλών κανόνων αν-τότε, σύνθετων μαθηματικών εξισώσεων ή/και αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων.

Πολλοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν δομημένα δεδομένα για την εκπαίδευση μοντέλων. Τα δομημένα δεδομένα είναι δεδομένα οργανωμένα σε συγκεκριμένη μορφή ή δομή, όπως υπολογιστικά φύλλα και πίνακες. Η εκπαίδευση ενός μοντέλου με δομημένα δεδομένα επιτρέπει ταχύτερους χρόνους εκπαίδευσης και λιγότερες απαιτήσεις πόρων και παρέχει στους προγραμματιστές μια σαφή κατανόηση του τρόπου με τον οποίο το μοντέλο επιλύει προβλήματα.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται συχνά σε διάφορους κλάδους όπως η υγειονομική περίθαλψη, το ηλεκτρονικό εμπόριο, τα οικονομικά και η κατασκευή.

Τι είναι η βαθιά μάθηση;

Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που εστιάζει σε μοντέλα εκπαίδευσης μιμούμενοι τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουν οι άνθρωποι. Δεδομένου ότι η ταξινόμηση περισσότερων ποιοτικών πληροφοριών δεν είναι δυνατή, η βαθιά μάθηση αναπτύχθηκε για την αντιμετώπιση όλων των μη δομημένων δεδομένων που πρέπει να αναλυθούν. Παραδείγματα μη δομημένων δεδομένων θα είναι οι εικόνες, οι αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τα βίντεο και οι ηχογραφήσεις.

Δεδομένου ότι οι υπολογιστές δυσκολεύονται να προσδιορίσουν με ακρίβεια μοτίβα και σχέσεις από μη δομημένα δεδομένα, τα μοντέλα που εκπαιδεύονται μέσω αλγορίθμων βαθιάς μάθησης χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να εκπαιδευτούν, χρειάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων, και εξειδικευμένους επεξεργαστές εκπαίδευσης AI.

Η χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων καθιστά επίσης δύσκολη την κατανόηση της βαθιάς μάθησης, επειδή η είσοδος περνά μέσα από ένα σύνθετο, μη γραμμικός και υψηλών διαστάσεων αλγόριθμος όπου είναι δύσκολο να εξακριβωθεί πώς το νευρωνικό δίκτυο έφτασε στην έξοδο του ή απάντηση. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης έχουν γίνει τόσο δυσνόητα σε σημείο που πολλοί άρχισαν να τα αναφέρουν ως μαύρα κουτιά.

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται για σύνθετες εργασίες που συνήθως απαιτούν από έναν άνθρωπο να εκτελεστεί, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η αυτόνομη οδήγηση και η αναγνώριση εικόνας.

Η διαφορά μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης

Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση είναι δύο σημαντικά πεδία στην τεχνητή νοημοσύνη. Αν και και οι δύο μεθοδολογίες έχουν χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση πολλών χρήσιμων μοντέλων, έχουν τις διαφορές τους. Εδώ είναι μερικά:

Πολυπλοκότητα Αλγορίθμων

Μία από τις κύριες διαφορές μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης είναι η πολυπλοκότητα των αλγορίθμων τους. Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης συνήθως χρησιμοποιούν απλούστερους και πιο γραμμικούς αλγόριθμους. Αντίθετα, οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν τη χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων που επιτρέπουν υψηλότερα επίπεδα πολυπλοκότητας.

Ποσότητα δεδομένων που απαιτούνται

Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να κάνει συσχετίσεις και σχέσεις με τα δεδομένα. Δεδομένου ότι κάθε τμήμα δεδομένων θα έχει διαφορετικά χαρακτηριστικά, οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης συχνά απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων για τον ακριβή εντοπισμό μοτίβων εντός του συνόλου δεδομένων.

Από την άλλη πλευρά, η μηχανική εκμάθηση θα απαιτήσει σημαντικά μικρότερες ποσότητες δεδομένων για τη λήψη αρκετά ακριβών αποφάσεων. Δεδομένου ότι οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι συχνά απλούστεροι και απαιτούν λιγότερες παραμέτρους, τα μοντέλα που εκπαιδεύονται μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης θα μπορούσαν να αρκεστούν σε μικρότερο σύνολο δεδομένων.

Ερμηνευσιμότητα

Η μηχανική εκμάθηση απαιτεί δομημένα δεδομένα καθώς και στενή παρέμβαση προγραμματιστή για τη δημιουργία αποτελεσματικών μοντέλων. Αυτό διευκολύνει την ερμηνεία της μηχανικής μάθησης, καθώς οι προγραμματιστές αποτελούν συχνά μέρος της διαδικασίας κατά την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης. Το επίπεδο διαφάνειας συν το μικρότερο σύνολο δεδομένων και λιγότερες παραμέτρους διευκολύνουν την κατανόηση του τρόπου λειτουργίας του μοντέλου και λήψης των αποφάσεων του.

Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για να μάθει από μη δομημένα δεδομένα όπως εικόνες, βίντεο και ήχος. Η χρήση πολύπλοκων νευρωνικών δικτύων κρατά τους προγραμματιστές στο σκοτάδι όταν πρόκειται να κατανοήσουν πώς το μοντέλο κατάφερε να καταλήξει στην απόφασή του. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης συχνά θεωρούνται μοντέλα «μαύρου κουτιού».

Απαιτούμενοι πόροι

Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης απαιτούν διαφορετικές ποσότητες δεδομένων και πολυπλοκότητα. Δεδομένου ότι οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι απλούστεροι και απαιτούν ένα σημαντικά μικρότερο σύνολο δεδομένων, ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης θα μπορούσε να εκπαιδευτεί σε έναν προσωπικό υπολογιστή.

Αντίθετα, οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης θα απαιτούσαν ένα σημαντικά μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων και έναν πιο σύνθετο αλγόριθμο για την εκπαίδευση ενός μοντέλου. Αν και η εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθησης θα μπορούσε να γίνει σε υλικό καταναλωτικής ποιότητας, εξειδικευμένοι επεξεργαστές όπως οι TPU χρησιμοποιούνται συχνά για να εξοικονομηθεί σημαντικός χρόνος.

Τύποι Προβλημάτων

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης είναι πιο κατάλληλοι για την επίλυση διαφορετικών ειδών προβλημάτων. Η μηχανική μάθηση είναι η καταλληλότερη για απλούστερα και πιο γραμμικά προβλήματα όπως:

• Ταξινόμηση: Ταξινομήστε κάτι με βάση τα χαρακτηριστικά και τα χαρακτηριστικά.
• Οπισθοδρόμηση: Προβλέψτε το επόμενο αποτέλεσμα με βάση τα προηγούμενα μοτίβα που βρέθηκαν στις λειτουργίες εισαγωγής.
• Μείωση διαστάσεων: Μειώστε τον αριθμό των χαρακτηριστικών, διατηρώντας παράλληλα τον πυρήνα ή την ουσιαστική ιδέα για κάτι.
• Ομαδοποίηση: Ομαδοποιήστε παρόμοια πράγματα μαζί με βάση χαρακτηριστικά χωρίς γνώση ήδη υπαρχουσών κλάσεων ή κατηγοριών.

Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται καλύτερα για πολύπλοκα προβλήματα που θα εμπιστευόσασταν να κάνει έναν άνθρωπο. Τέτοια προβλήματα θα περιλαμβάνουν:

• Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας: Προσδιορίστε και ταξινομήστε αντικείμενα, πρόσωπα, ζώα κ.λπ., μέσα σε εικόνες και βίντεο.
• Αυτόνομα συστήματα: Αυτόνομος έλεγχος/οδήγηση αυτοκινήτων, ρομπότ και drones με περιορισμένη ή καθόλου ανθρώπινη παρέμβαση.
• Bots παιχνιδιών AI: Κάντε την τεχνητή νοημοσύνη να παίζει, να μαθαίνει και να βελτιώνει τις στρατηγικές κερδίζοντας ανταγωνιστικά παιχνίδια όπως το σκάκι, το Go και το Dota 2.
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας: Κατανοήστε την ανθρώπινη γλώσσα τόσο στο κείμενο όσο και στο λόγο.

Αν και θα μπορούσατε πιθανώς να λύσετε απλά και γραμμικά προβλήματα με αλγόριθμους βαθιάς μάθησης, είναι οι καταλληλότεροι για αυτούς αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης καθώς απαιτούν λιγότερους πόρους για να εκτελεστούν, έχουν μικρότερα σύνολα δεδομένων και απαιτούν ελάχιστη εκπαίδευση χρόνος.

Υπάρχουν άλλα υποπεδία μηχανικής μάθησης

Τώρα καταλαβαίνετε τη διαφορά μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Εάν ενδιαφέρεστε ποτέ να εκπαιδεύσετε το δικό σας μοντέλο, να έχετε κατά νου ότι η βαθιά εκμάθηση είναι μόνο ένας τομέας μέσα στη μηχανή εκμάθηση, αλλά μπορεί να υπάρχουν άλλοι υποτομείς μηχανικής εκμάθησης που θα ταιριάζουν καλύτερα στο πρόβλημα που προσπαθείτε λύσει. Αν ναι, τότε η εκμάθηση άλλων υποτομέων μηχανικής εκμάθησης θα αυξήσει την αποτελεσματικότητά σας για την επίλυση ενός προβλήματος.