Deep Learning vs Machine learning Top 6 Differenze e infografiche

Introduzione al Deep Learning vs Machine Learning

L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo sono entrambi un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Nell'apprendimento automatico i dati vengono inviati all'algoritmo di apprendimento automatico, recuperano informazioni e apprendono dai dati, quindi prendono la decisione. D'altra parte, l'apprendimento profondo è come un sottoinsieme dell'apprendimento automatico, il processo è quasi lo stesso ma con l'esperienza, il modello di apprendimento profondo diventa progressivamente migliore senza alcuna guida. In questo argomento, impareremo a conoscere Deep Learning vs Machine learning.

Il modello di apprendimento automatico avrebbe bisogno dell'intervento umano per migliorare le prestazioni del modello, sintonizzando parametri / iperparametri. Ad esempio, se un modello di apprendimento automatico non è in grado di prevedere il risultato giusto, dobbiamo risolverlo. Nell'apprendimento profondo, il modello apprenderà facendo errori e di conseguenza regolerà i pesi dei parametri di input. Il miglior esempio di modello di apprendimento profondo è il sistema di guida automatizzato.

Confronto diretto tra apprendimento profondo e apprendimento automatico (infografica)

Di seguito sono riportate le 6 principali differenze tra Deep Learning e Machine learning

Differenze chiave tra apprendimento profondo e apprendimento automatico

Sia l'apprendimento automatico sia l'apprendimento profondo sono un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Ecco le principali differenze chiave tra questi due metodi.

Nell'apprendimento automatico, l'obiettivo principale è migliorare il processo di apprendimento dei modelli in base alla loro esperienza con i dati di input. Nell'apprendimento automatico, i dati etichettati o senza etichetta passeranno prima attraverso l'ingegnerizzazione e la realizzazione dei dati. Più i dati vengono forniti in modo più pulito, migliore sarà il modello. Nel caso del deep learning, l'attenzione è più rivolta a far apprendere un modello da solo, ad esempio il metodo di formazione e di errore per raggiungere la soluzione finale.
L'apprendimento automatico è propenso all'atomizzazione e alla previsione di un problema di regressione o di classificazione, come la previsione se il cliente x pagherà un prestito in base a n numero di funzionalità. D'altro canto, l'apprendimento profondo cerca di creare una replica della mente umana al fine di risolvere un problema specifico. Ad esempio, guardando le immagini che riconoscono quale è il gatto e quale è il cane, ecc.
Nell'apprendimento automatico, ci occupiamo di due tipi di problemi di apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. In input e output supervisionati i dati sono etichettati, d'altra parte nell'apprendimento non supervisionato non lo sono. Nel caso dell'apprendimento approfondito, è un ulteriore passo in cui il modello si avvicina all'apprendimento per rinforzo. Per ogni errore fatto c'è una penalità e una ricompensa per la decisione giusta.
Nell'apprendimento automatico abbiamo scelto un algoritmo adatto (a volte multiplo e poi abbiamo scelto quello migliore per il nostro modello), definiamo i parametri e forniamo i dati, l'algoritmo di apprendimento automatico apprenderà sui dati del treno e dopo la verifica / valutazione con i dati di test, il modello sarà distribuito per un'attività specifica. D'altra parte in Deep learning, definiamo uno strato del percettrone. Un percettrone può essere considerato come un neurone nella mente umana. Un neurone prende input attraverso più dendriti, lo elabora (intraprende una piccola azione / decisione) e con i terminali degli assoni lo invia in uscita al neurone successivo nello strato. Allo stesso modo, un percettrone ha nodi di input (provenienti dalle caratteristiche dei dati di input o dallo strato precedente di perceptron), una funzione di attuazione per prendere una piccola decisione e nodi di output per inviare l'output al perceptron successivo nello strato.
Il processo per creare un modello dall'apprendimento automatico consiste nel fornire funzionalità dei dati di input, un algoritmo di selezione in base al problema, definire i parametri e gli iperparametri necessari, allenarsi sul set di addestramento ed eseguire l'ottimizzazione. Valuta il modello sui dati di test. Nel caso del deep learning, il processo è lo stesso fino a quando non si forniscono dati di input con funzionalità. Successivamente, definiamo il livello di input e output del modello con il numero di percetron in esso. Scegliamo il Numero di livelli nascosti richiesti in base alla complessità del problema. Definiamo Perceptron per ogni strato e per ogni perctron l'input, la funzione di attivazione e i nodi di output. Una volta definiti e poi dati alimentati, il modello si allenerà da solo attraverso tentativi ed errori.
Nell'apprendimento automatico, la quantità di dati necessaria per creare un modello è relativamente inferiore. Nel caso dell'apprendimento approfondito, il metodo è prova ed errore per apprendere il miglior risultato possibile. Quindi più dati sono disponibili per l'allenamento, più forte sarà il modello. Nell'apprendimento automatico, se aumentiamo anche la quantità di dati, ma dopo un certo limite, il processo di apprendimento sarà stagnante. In caso di apprendimento approfondito il modello continua ad apprendere, è la complessità del problema, per un problema complesso è necessaria una maggiore quantità di dati.
Ad esempio, un modello di apprendimento automatico viene utilizzato per fornire consigli per lo streaming musicale. Ora che il modello prenda la decisione di raccomandare canzoni / album / artisti, controllerà la funzione simile (gusto musicale) e raccomanderà una playlist simile. Per il deep learning l'esempio migliore è la generazione di testo automatizzata durante la ricerca di qualcosa su Google o la scrittura di una posta, un modello di deep learning suggerisce automaticamente possibili risultati sulla base di esperienze precedenti.

Tabella di confronto Deep Learning vs Machine learning

Discutiamo il confronto principale tra Deep Learning vs Machine learning

Base di confronto	Apprendimento approfondito	Apprendimento automatico
Dipendenza dai dati	È necessaria una quantità relativamente elevata di dati, oltre all'aumento degli aumenti delle prestazioni dei dati di input	Una quantità sufficiente di dati può costruire un buon modello. Ma più di quanto è necessario non migliorerà le prestazioni in quanto tali.
Dipendenza dall'hardware	Le macchine di fascia alta sono un must.	Può lavorare su macchine di piccole dimensioni.
Approccio usato	Nell'apprendimento profondo, il problema viene risolto in una volta sola utilizzando diversi strati di neuroni.	Un grosso problema è suddiviso in diversi piccoli compiti e alla fine vengono combinati per costruire il modello ML.
Il tempo necessario per l'esecuzione	È necessario più tempo per l'esecuzione. Perché un certo numero di neuroni utilizza parametri 2 diversi per costruire un modello.	Comparativamente meno tempo di esecuzione è necessario nel caso di ML.
Featurization	Il deep learning apprende dai dati stessi e non necessita di interventi esterni.	È necessario un intervento esterno per fornire il giusto contributo.
Interpretazione	Difficile interpretare il processo di risoluzione del problema. Perché diversi neuroni risolvono collettivamente il problema.	Facile interpretare il processo nel modello di apprendimento automatico. Ha un ragionamento logico dietro di esso.

Conclusione

Abbiamo discusso di come il modello di apprendimento automatico e i modelli di apprendimento profondo sono diversi. Usiamo l'apprendimento automatico quando l'interpretazione dei dati è semplice (non troppo complessa), per fornire automazione in operazioni ripetitive. Usiamo il modello di apprendimento profondo quando disponiamo di una grande quantità di dati o il problema è troppo complesso per essere risolto con l'apprendimento automatico. L'apprendimento profondo ha bisogno di più risorse di quello dell'apprendimento automatico, è costoso ma più preciso.

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