Deep Learning vs Machine learning - Topp 6 forskjeller og infografikk

Introduksjon til Deep Learning vs Machine Learning

Maskinlæring og dyp læring er begge en delmengde av kunstig intelligens. I maskinlæring blir dataene ført til maskinlæringsalgoritmen, de vil hente informasjon og lære av data, og deretter ta avgjørelsen. På den annen side er dyp læring som et undergruppe av maskinlæring, prosessen er nesten den samme, men med erfaring blir dyp læringsmodell gradvis bedre uten noen veiledning. I dette emnet skal vi lære om Deep Learning vs Machine learning.

Maskinlæringsmodellen trenger menneskelig intervensjon for å forbedre modellytelsen kan være ved å stille inn parametere / hyperparametere. For eksempel, hvis en maskinlæringsmodell ikke er i stand til å forutsi riktig utfall, må vi fikse det. Ved dyp læring vil modellen lære ved å gjøre feil og deretter justere vekten til inngangsparametrene. Det beste eksemplet på en dyp læringsmodell er det automatiserte kjøresystemet.

Sammenligning mellom hodet og hodet mellom dyp læring vs maskinlæring (Infographics)

Nedenfor er de topp 6 forskjellene mellom Deep Learning vs Machine learning

Viktige forskjeller mellom Deep Learning vs Machine Learning

Både maskinlæring og dyp læring er en undergruppe av kunstig intelligens. Her er de viktigste nøkkelforskjellene mellom disse to metodene.

I maskinlæring er hovedfokuset å forbedre læringsprosessen til modeller basert på deres dataopplevelse. I maskinlæring vil merkede eller umerkede data først gå gjennom datateknikk og funksjoner. Jo renere dataene blir matet, jo bra vil modellen være. Når det gjelder dyp læring, er fokuset mer mot å få en modell til å lære av seg selv, dvs. trening og feilmetode for å nå til sluttløsningen.
Maskinlæring er tilbøyelig til forstøvning og forutsi et regresjons- eller klassifiseringsproblem som å forutsi om x-kunden vil betale et lån basert på et antall funksjoner. På den annen side prøver Deep learning å skape en kopi av det menneskelige sinn for å løse et spesifikt problem. For eksempel ved å se på bilder som gjenkjenner hvilken som er katten og hvilken på er Hund osv.
I maskinlæring tar vi for oss to typer problemer med veiledet læring og uovervåket læring. I overvåket input og output data er merket, på den annen side i uovervåket læring er det ikke. Når det gjelder dyp læring er det et skritt videre der modellen nærmer seg forsterkningslæring. For hver feil som er gjort er det en straff og en belønning for riktig avgjørelse.
I maskinlæring valgte vi en passende algoritme (noen ganger flere og valgte deretter den beste for modellen vår), definerer parametere og gir data, maskinlæringsalgoritmen skal lære på togdata og ved verifisering / evaluering med testdata vil modellen være distribuert for en spesifikk oppgave. På den andre siden i dyp læring definerer vi et lag av perceptronet. En perceptron kan betraktes som en nevron i det menneskelige sinn. En nevron tar innspill gjennom flere dendritter, behandler det (ta en liten handling / avgjørelse) og med aksonterminaler sender den ut til neste nevron i laget. På samme måte har en perceptron inngangsnoder (kommer fra inndatadatafunksjoner eller forrige lag med perceptron), en aktiveringsfunksjon for å ta en liten beslutning og utdata noder for å sende utdata til neste perceptron i laget.
Prosessen for å lage en modell fra maskinlæring består av, tilveiebringe funksjoner for inndata, en valgt algoritme i henhold til problemet, definere nødvendige parametere og hyperparametere, trene på treningssettet og kjøre optimalisering. Evaluer modellen på testdata. Når det gjelder dyp læring, er prosessen den samme inntil de gir inputdata med funksjoner. Etter dette definerer vi input- og output-laget til modellen med antall perceptron i seg. Vi velger antall skjulte lag som kreves i henhold til problemets kompleksitet. Vi definerer Perceptron for hvert lag og for hvert perceptron input, aktiveringsfunksjon og output noder. Når den er definert og deretter mates data, vil modellen trene av seg selv gjennom prøving og feiling.
I maskinlæring er datamengden som trengs for å lage en modell relativt mindre. Ved dyp læring er metoden prøving og feiling for å lære et best mulig resultat. Så mer data er tilgjengelig for å trene jo sterkere modellen vil være. I maskinlæring, hvis vi øker datamengden også, men etter en viss grense, vil læringsprosessen være stillestående. Ved dyp læring fortsetter modellen å lære. Det er kompleksiteten i problemet, for et komplekst problem kreves det mer mengde data.
For eksempel brukes en maskinlæringsmodell for å gi anbefalinger for streaming av musikk. Nå for at modellen skal ta beslutningen om å anbefale sanger / album / artister, vil den sjekke den lignende funksjonen (musikksmak) og vil anbefale en lignende spilleliste. For dyp læring er det beste eksemplet automatisert tekstgenerering mens du søker etter noe på google eller skriver en mail. En dyp læringsmodell antyder automatisk mulige utfall basert på tidligere erfaringer.

Deep Learning vs Machine Learning Comparison Table

La oss diskutere den beste sammenligningen mellom Deep Learning vs Machine learning

Grunnlag for sammenligning	Dyp læring	Maskinlæring
Avhengighet av data	Den relativt store datamengden er nødvendig, pluss med økning i inngangsdataene øker ytelsen	En tilstrekkelig mengde data kan bygge en god modell. Men mer enn det som trengs, vil ikke forbedre ytelsen som sådan.
Avhengighet av maskinvare	High-end maskiner er et must.	Kan jobbe på små sluttmaskiner.
Tilnærming brukt	Ved dyp læring løses problemet på en gang ved å bruke flere lag av nevroner.	Et stort problem er delt inn i flere små oppgaver og blir på slutten kombinert for å bygge ML-modellen.
Tiden som trengs for henrettelse	Mer tid trengs for utførelse. Fordi en rekke nevroner bruker forskjellige-2 parametere for å bygge en modell.	Relativt mindre utførelsestid er nødvendig for ML.
Featurization	Dyp læring lærer av selve dataene og trenger ikke ekstern intervensjon.	Ekstern intervensjon er nødvendig for å gi riktig innspill.
Tolkning	Vanskelig å tolke prosessen med å løse problemet. Fordi flere nevroner samlet løser problemet.	Lett å tolke prosessen i maskinlæringsmodellen. Det har logisk begrunnelse bak seg.

Konklusjon

Vi har diskutert hvordan Machine learning-modellen og deep learning-modellene er forskjellige. Vi bruker maskinlæring når datatolkning er enkel (ikke til kompleks), for å gi automatisering i repeterende operasjoner. Vi bruker dyp læringsmodell når vi har en veldig stor mengde data, eller problemet er for komplekst til å løse med maskinlæring. Dyp læring trenger mer ressurser enn maskinlæring, den er dyr, men mer nøyaktig.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Deep Learning vs Machine learning. Her diskuterer vi Deep Learning vs Machine læringsforskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -