Duboko učenje vs. Strojno učenje: u čemu je razlika?

Posljednjih godina područje umjetne inteligencije (AI) doživjelo je brzi rast, potaknut nekoliko čimbenika uključujući stvaranje ASIC procesora, povećani interes i ulaganja velikih tvrtki te dostupnost veliki podaci. A uz OpenAI i TensorFlow koji su dostupni javnosti, mnoge manje tvrtke i pojedinci to imaju odlučili su se pridružiti i trenirati vlastitu umjetnu inteligenciju kroz različito strojno učenje i duboko učenje algoritmi.

Ako vas zanima što su strojno i duboko učenje, njihove razlike te izazovi i ograničenja njihove upotrebe, onda ste na pravom mjestu!

Što je strojno učenje?

Strojno učenje je područje unutar umjetne inteligencije koje obučava računala da inteligentno donose predviđanja i donose odluke bez eksplicitnog programiranja. Ovisno o algoritmu obuke, strojno učenje može obučavati model pomoću jednostavnih ako-onda pravila, složenih matematičkih jednadžbi i/ili arhitekture neuronske mreže.

Mnogi algoritmi strojnog učenja koriste strukturirane podatke za obuku modela. Strukturirani podaci su podaci organizirani u određenom formatu ili strukturi kao što su proračunske tablice i tablice. Uvježbavanje modela sa strukturiranim podacima omogućuje brže vrijeme uvježbavanja i manje zahtjeve za resursima, a pruža programerima jasno razumijevanje načina na koji model rješava probleme.

Modeli strojnog učenja često se koriste u raznim industrijama kao što su zdravstvo, e-trgovina, financije i proizvodnja.

Što je duboko učenje?

Duboko učenje je potpolje strojnog učenja koje se fokusira na modele obuke oponašajući način na koji ljudi uče. Budući da tabelarno prikazivanje kvalitativnijih informacija nije moguće, razvijeno je duboko učenje kako bi se pozabavilo svim nestrukturiranim podacima koje je potrebno analizirati. Primjeri nestrukturiranih podataka bile bi slike, objave na društvenim mrežama, videozapisi i audiosnimke.

Budući da je računalima teško točno identificirati obrasce i odnose od nestrukturiranih podataka, modelima obučenim putem algoritama dubinskog učenja potrebno je više vremena za obuku, trebaju ogromne količine podataka, i specijalizirani AI procesori za obuku.

Korištenje umjetnih neuronskih mreža također čini dubinsko učenje teškim za razumijevanje jer ulaz prolazi kroz složenu, nelinearni i visokodimenzionalni algoritam gdje postaje teško utvrditi kako je neuronska mreža došla do svog izlaza ili odgovor. Modele dubokog učenja postalo je toliko teško razumjeti do te mjere da su ih mnogi počeli nazivati crne kutije.

Modeli dubokog učenja koriste se za složene zadatke za čije izvršavanje je obično potreban čovjek, kao što je obrada prirodnog jezika, autonomna vožnja i prepoznavanje slika.

Razlika između strojnog učenja i dubokog učenja

Strojno učenje i duboko učenje dva su važna polja unutar umjetne inteligencije. Iako su obje metodologije korištene za obuku mnogih korisnih modela, one imaju svoje razlike. Evo nekoliko:

Složenost algoritama

Jedna od glavnih razlika između strojnog učenja i dubokog učenja je složenost njihovih algoritama. Algoritmi strojnog učenja obično koriste jednostavnije i linearnije algoritme. Suprotno tome, algoritmi dubokog učenja koriste upotrebu umjetnih neuronskih mreža koje omogućuju više razine složenosti.

Količina potrebnih podataka

Duboko učenje koristi umjetne neuronske mreže za stvaranje korelacija i odnosa s danim podacima. Budući da će svaki dio podataka imati različite karakteristike, algoritmi dubokog učenja često zahtijevaju velike količine podataka kako bi točno identificirali uzorke unutar skupa podataka.

S druge strane, strojno učenje će zahtijevati znatno manje količine podataka za donošenje prilično točnih odluka. Budući da su algoritmi strojnog učenja često jednostavniji i zahtijevaju manje parametara, modeli obučeni pomoću algoritama strojnog učenja mogli bi se zadovoljiti s manjim skupom podataka.

Interpretabilnost

Strojno učenje zahtijeva strukturirane podatke kao i blisku intervenciju programera za izradu učinkovitih modela. To čini strojno učenje lakšim za tumačenje budući da su programeri često dio procesa kada obučavaju AI. Razina transparentnosti plus manji skup podataka i manje parametara olakšavaju razumijevanje kako model funkcionira i donosi odluke.

Duboko učenje koristi umjetne neuronske mreže za učenje iz nestrukturiranih podataka kao što su slike, videozapisi i zvuk. Korištenje složenih neuronskih mreža programere drži u neznanju kada treba razumjeti kako je model uspio donijeti svoju odluku. Zbog toga se algoritmi dubokog učenja često smatraju modelima "crne kutije".

Potrebni resursi

Kao što je ranije spomenuto, algoritmi strojnog i dubokog učenja zahtijevaju različite količine podataka i složenost. Budući da su algoritmi strojnog učenja jednostavniji i zahtijevaju znatno manji skup podataka, model strojnog učenja mogao bi se trenirati na osobnom računalu.

Nasuprot tome, algoritmi dubokog učenja zahtijevaju značajno veći skup podataka i složeniji algoritam za treniranje modela. Iako se obuka modela dubokog učenja može izvesti na hardveru potrošačke razine, specijalizirani procesori poput TPU-a često se koriste kako bi se uštedjelo značajno vrijeme.

Vrste problema

Algoritmi strojnog i dubokog učenja prikladniji su za rješavanje različitih vrsta problema. Strojno učenje je najprikladnije za jednostavnije i linearnije probleme kao što su:

• Klasifikacija: Klasificirajte nešto na temelju značajki i atributa.
• Regresija: Predvidite sljedeći ishod na temelju prethodnih uzoraka pronađenih na ulaznim značajkama.
• Smanjenje dimenzionalnosti: Smanjite broj značajki uz zadržavanje srži ili bitne ideje nečega.
• Grupiranje: Grupirajte slične stvari zajedno na temelju značajki bez znanja o već postojećim klasama ili kategorijama.

Algoritme dubokog učenja bolje je koristiti za složene probleme za koje biste vjerovali da će ih riješiti čovjek. Takvi bi problemi uključivali:

• Prepoznavanje slike i govora: Identificirajte i klasificirajte predmete, lica, životinje itd. unutar slika i videa.
• Autonomni sustavi: Autonomno kontrolirajte/vozite automobile, robote i dronove uz ograničenu ili nikakvu ljudsku intervenciju.
• AI roboti za igre: Neka AI igra, uči i poboljšava strategije u pobjeđivanju u natjecateljskim igrama kao što su šah, Go i Dota 2.
• Obrada prirodnog jezika: Razumjeti ljudski jezik u tekstu i govoru.

Iako biste vjerojatno mogli riješiti jednostavne i linearne probleme s algoritmima dubokog učenja, oni su najprikladniji za algoritme strojnog učenja jer zahtijevaju manje resursa za rad, imaju manje skupove podataka i zahtijevaju minimalnu obuku vrijeme.

Postoje i druga potpolja strojnog učenja

Sada razumijete razliku između strojnog učenja i dubokog učenja. Ako vas ikada bude zanimalo treniranje vlastitog modela, imajte na umu da je duboko učenje samo jedna domena unutar stroja učenje, ali možda postoje druge poddomene strojnog učenja koje bi bolje odgovarale problemu koji pokušavate riješiti riješiti. Ako je tako, učenje drugih poddomena strojnog učenja trebalo bi povećati vašu učinkovitost u rješavanju problema.