Deep Learning vs Machine Learning - Ähnlich? Sie müssen noch einmal überlegen!

Deep Learning und Machine Learning stehen in Flammen. Alle reden von diesen Begriffen, egal ob sie die Konzepte und Unterschiede zwischen beiden verstehen.

Nun, das ist mir auch passiert. Als ich zum ersten Mal die Begriffe Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Tiefes Lernen hörte, kam mir der Gedanke, dass alle diese Begriffe gleich sind.

Dann habe ich viel recherchiert und bin zu dem Schluss gekommen, dass es einen kleinen Unterschied zwischen allen gibt. Heute teile ich mein Lernen mit echten Beispielen dafür, wie ich den Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning identifizierte. Hoffe, Sie werden meine Arbeit genießen.

Kurz gesagt - Deep Learning und Machine Learning sind die beiden Hauptbefürworter der künstlichen Intelligenz. Während sie austauschbar verwendet werden, gibt es bestimmte Unterschiede. Auch wenn Deep Learning Teil des maschinellen Lernens ist, unterscheidet sich seine Methodik erheblich von den herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen.

Nicht so klar, oder? Lassen Sie uns den Vergleich von vertieftem Lernen und maschinellem Lernen im Detail verstehen.

Was ist tiefes Lernen?

Deep Learning ist ein relativ neues Gebiet des maschinellen Lernens und wächst schneller als je zuvor. Deep Learning ist eine leistungsstarke und dynamische Technologie, die es den Maschinen ermöglicht, autonome Entscheidungen zu treffen. Es gibt mehrere Fälle, in denen Sie Deep Learning in Ihrem täglichen Leben erleben.

Zum Beispiel kann sich Ihr Mobiltelefon selbst entsperren, nachdem Sie Ihr Gesicht erkannt haben. Sie werden durch ein Gespräch mit Google Now über das aktuelle Wetter informiert. Darüber hinaus erhalten Sie künftige Einblicke in die Börse, sodass Sie vorsichtig investieren können. All dies basiert auf Deep Learning, einer revolutionären Technologie, die die Industrie auf der ganzen Welt verändert hat.

Lerne alles über tiefes Lernen

Aber wie funktioniert Deep Learning?

Im Allgemeinen ist Deep Learning dem menschlichen Gehirn nachempfunden, das in der Lage ist, autonome Entscheidungen zu treffen. Das Nervensystem des menschlichen Körpers besteht aus vielen Neuronen, die in der Lage sind, die Informationen, die ihnen durch verschiedene Reize bereitgestellt werden, zu lernen und daher die erforderlichen Schritte zu unternehmen. Wenn Sie beispielsweise als Kind zum ersten Mal versehentlich etwas Heißes berühren, werden Ihre Neuronen darauf trainiert, zu verstehen, dass das Berühren von etwas Heißem schmerzhaft ist. Deshalb sind Sie unbewusst geschult, die Hände vom Gasherd zu lassen.

Tatsächlich ist die Struktur eines neuronalen Netzwerks den Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden. Es umfasst viele Schichten von Neuronen, die so strukturiert sind, dass sie Informationen von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht übertragen. Zwischen der Eingabe- und der Ausgabeebene sind ausgeblendete Ebenen vorhanden. Diese verborgenen Schichten können viele oder nur eine sein. Ein einfaches neuronales Netzwerk, das aus einer einzelnen verborgenen Schicht besteht, ist als Perceptron bekannt.

Im obigen Diagramm für ein einfaches neuronales Netzwerk gibt es eine Eingabeebene, die die Eingabe in Form eines Vektors annimmt. Dann wird diese Eingabe an die verborgene Schicht übergeben, die verschiedene mathematische Funktionen umfasst, die eine Berechnung für die gegebene Eingabe durchführen. Zum Beispiel führen unsere verborgenen Ebenen angesichts der Bilder von Katzen und Hunden verschiedene mathematische Operationen aus, um die maximale Wahrscheinlichkeit für die Klasse zu ermitteln, in die unser Eingabebild fällt. Dies ist ein Beispiel für eine binäre Klassifizierung, bei der die Klasse, dh Hund oder Katze, wird seinen entsprechenden Platz zugewiesen.

Es gibt zwei wichtige Operationen, die beim tiefen Lernen ausgeführt werden - Klassifikation und Regression. Das obige Beispiel ist eine Klassifizierungsoperation. Regression ist die Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Beispiel: Prognose der Aktienkurse anhand der historischen Notierungen als Beispiel für eine Regression.

In diesem Stadium empfehle ich Ihnen, etwas über Data Science zu lernen

Was ist maschinelles Lernen?

"Hey Siri, was ist maschinelles Lernen?"

Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen die Fähigkeit zu geben, durch das Trainieren von Algorithmen mit einer großen Datenmenge zu lernen. Es verwendet Algorithmen und statistische Modelle, um eine Aufgabe auszuführen, ohne explizite Anweisungen zu benötigen.

Hier gibt es drei Arten des Lernens:

  • Betreutes und semi-betreutes Lernen
  • Unbeaufsichtigtes Lernen
  • Verstärkung lernen

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Maschinelles Lernen beschäftigt sich häufig mit folgenden Themen:

  • Daten sammeln
  • Daten filtern
  • Daten analysieren
  • Trainingsalgorithmen
  • Algorithmen testen
  • Verwendung von Algorithmen für zukünftige Vorhersagen

Häufige Beispiele für dieses Phänomen sind virtuelle persönliche Assistenten, verfeinerte Suchmaschinenergebnisse, Bilderkennung und Produktempfehlungen.

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Wie unterscheidet sich Deep Learning vom maschinellen Lernen?

Deep Learning ist eine Erweiterung der aktuellen Algorithmen für maschinelles Lernen. Es hat den Umfang des maschinellen Lernens erweitert, um die Berechnung und das Lernen von massiven Datensätzen einzubeziehen. Während die traditionellen Algorithmen für maschinelles Lernen wie K-Means Clustering, lineare und multivariate Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume in der Lage waren, Muster in den Daten zu finden, war die Genauigkeit nicht immer hoch. Mit der Einführung von Deep Learning haben sich die Dinge jedoch drastisch geändert.

Deep Learning beinhaltet verschiedene Verfahren und Methoden für Trainingssysteme, um Daten zu lernen und geeignete Vorhersagen auf der Grundlage von entdeckten Mustern durchzuführen. Deep Learning verwendet fortgeschrittene Paradigmen, die zuvor beim maschinellen Lernen nicht verwendet wurden. Beispielsweise verwendeten herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen statistische Analysen, um Muster in den Daten zu finden. Dies könnte in gewissem Umfang Einblicke in die Daten liefern, jedoch nicht darüber hinaus. Das heißt, seine Leistung würde mit zunehmenden Datenmengen zunehmen, jedoch nach einiger Zeit stagnieren.

Deep-Learning-Algorithmen wie künstliche neuronale Netze können eine große Datenmenge aufnehmen und verarbeiten, um äußerst genaue Ergebnisse zu erzielen. Diese neuronalen Netze können feinabgestimmt werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise können Sie die Anzahl der ausgeblendeten Ebenen im neuronalen Netzwerk erhöhen, um dessen Genauigkeit zu erhöhen. Dies ermöglicht es den neuronalen Netzen, eine große Anzahl von komplizierten Mustern zu erfassen, die der herkömmliche Algorithmus für maschinelles Lernen nicht erfassen kann. Dies gibt ihnen einen Vorteil gegenüber dem herkömmlichen maschinellen Lernen.

Daher wird der Schluss gezogen, dass Deep Learning eine viel bessere Alternative zum maschinellen Lernen darstellt, da es eine hohe Genauigkeit und eine schnellere Berechnung ermöglicht.

Am Ende kommen wir zu dem Schluss, dass Deep Learning eine fortgeschrittene Erweiterung des maschinellen Lernens ist. Deep Learning ist Teil des maschinellen Lernens, da beide dasselbe Ziel verfolgen. Sie wenden jedoch unterschiedliche Methoden an, um dieses Ziel zu erreichen.

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