Deep Learning vs Machine learning - Topp 6 skillnader och infografik

Introduktion till Deep Learning vs Machine Learning

Maskininlärning och djupinlärning är båda en delmängd av konstgjord intelligens. Vid maskininlärning matas data till maskininlärningsalgoritmen, den kommer att hämta information och lär sig från data och sedan fatta beslutet. Å andra sidan är djupinlärning som en delmaskin av maskininlärning, processen är nästan densamma men med erfarenhet blir djupinlärningsmodellen gradvis bättre utan någon vägledning. I det här ämnet kommer vi att lära oss om Deep Learning vs Machine learning.

Maskininlärningsmodellen skulle behöva mänsklig intervention för att förbättra modellprestanda kan vara genom att ställa in parametrar / hyperparametrar. Om till exempel en maskininlärningsmodell inte kan förutsäga rätt resultat måste vi fixa den. Vid djup inlärning kommer modellen att lära sig genom att göra misstag och justera följaktligen vikterna på ingångsparametrarna. Det bästa exemplet på en djup inlärningsmodell är det automatiserade körsystemet.

Jämförelse mellan djupt lärande och maskininlärning (Infographics)

Nedan visas de sex främsta skillnaderna mellan Deep Learning vs Machine learning

De viktigaste skillnaderna i Deep Learning vs Machine Learning

Både maskininlärning och djupinlärning är en delmängd av konstgjord intelligens. Här är de viktigaste skillnaderna mellan dessa två metoder.

I maskininlärning är huvudfokuset att förbättra inlärningsprocessen för modeller baserat på deras erfarenhet av inmatad data. I maskininlärning kommer märkta eller omärkta data först att genomgå datateknik och featurisering. Ju renare informationen matas, desto bra blir modellen. I fallet med djup inlärning är fokus mer på att få en modell att lära av sig självt, dvs träna och felmetoden för att nå slutlösningen.
Maskininlärning är benägen att finfördelning och förutsäga ett regressions- eller klassificeringsproblem som att förutsäga om x-kunden kommer att betala ett lån baserat på ett antal funktioner. Å andra sidan försöker Deep learning skapa en kopia av det mänskliga sinnet för att lösa ett specifikt problem. Till exempel genom att titta på bilder som känner igen vilken som är katten och vilken som är hund osv.
I maskininlärning hanterar vi två typer av problem med övervakad inlärning och oövervakat lärande. I övervakad inmatnings- och utgångsdata är märkta, å andra sidan i oövervakad inlärning är det inte. När det gäller djup inlärning är det ett steg längre där modellen närmar sig förstärkningslärande. För varje misstag som görs finns det en straff och en belöning för rätt beslut.
I maskininlärning valde vi en lämplig algoritm (ibland flera och valde sedan den bästa för vår modell), definierar parametrar och tillhandahåller data, maskininlärningsalgoritmen kommer att lära sig på tågdata och efter verifiering / utvärdering med testdata kommer modellen att vara distribueras för en specifik uppgift. Å andra sidan i Deep learning, definierar vi ett lager av perceptron. En perceptron kan betraktas som en neuron i det mänskliga sinnet. En neuron tar input genom flera dendriter, bearbetar det (vidta en liten åtgärd / beslut) och med axonterminaler skickar den ut till nästa neuron i skiktet. På samma sätt har en perceptron ingångsnoder (kommer från inmatningsdatafunktioner eller föregående lager av perceptron), en aktiveringsfunktion för att fatta ett litet beslut och utgångsnoder för att skicka utdata till nästa perceptron i skiktet.
Processen att skapa en modell från maskininlärning består av, tillhandahålla funktioner för inmatningsdata, en utvald algoritm enligt problemet, definiera nödvändiga parametrar och hyperparametrar, träna på träningsuppsättningen och köra optimering. Utvärdera modellen på testdata. När det gäller djup inlärning är processen densamma tills man tillhandahåller inmatningsdata med funktioner. Därefter definierar vi ingångs- och utgångsskiktet för modellen med antalet perceptron i den. Vi väljer antalet dolda lager som krävs enligt problemets komplexitet. Vi definierar Perceptron för varje lager och för varje perceptron ingångs-, aktiveringsfunktionen och utgångsnoderna. När det har definierats och sedan matas in data kommer modellen att tränas av sig själv genom prov och fel.
I maskininlärning behövs mängden data för att skapa en modell jämförelsevis mindre. När det gäller djup inlärning är metoden test och fel för att lära sig bästa möjliga resultat. Så mer information finns tillgänglig för utbildning desto starkare blir modellen. I maskininlärning, om vi ökar mängden data också, men efter en viss gräns, kommer inlärningsprocessen att bli stillastående. Vid djup inlärning fortsätter modellen att lära sig, det är problemets komplexitet, för ett komplext problem krävs mer mängd data.
Till exempel används en maskininlärningsmodell för att ge rekommendationer för musikströmning. Nu för modellen att fatta beslutet om att rekommendera låtar / album / artister kommer den att kontrollera den liknande funktionen (musiksmak) och kommer att rekommendera en liknande spellista. För djup inlärning är det bästa exemplet automatiserad textgenerering när du söker efter något på google eller skriver en e-post. En djup inlärningsmodell föreslår automatiskt möjliga resultat baserat på tidigare erfarenheter.

Deep Learning vs Machine Learning Comparison Table

Låt oss diskutera den bästa jämförelsen mellan Deep Learning vs Machine learning

Grund för jämförelse	Djup lärning	Maskininlärning
Beroende på data	Den jämförelsevis stora mängden data behövs plus med ökad inputdatas prestanda ökar	En tillräcklig mängd data kan bygga en bra modell. Men mer än vad som behövs kommer inte att förbättra prestandan som sådan.
Beroende på hårdvara	High-end maskiner är ett måste.	Kan arbeta på små slutmaskiner.
Tillvägagångssätt används	Vid djup inlärning löses problemet på en gång själv genom att använda flera lager av neuroner.	Ett stort problem är indelat i flera små uppgifter och i slutet kombineras för att bygga ML-modellen.
Den tid som behövs för avrättningen	Mer tid krävs för körning. Eftersom ett antal neuroner använder olika 2-parametrar för att bygga en modell.	Relativt mindre exekveringstid krävs för ML.
Featurization	Djupt lärande lär sig av själva uppgifterna och behöver inte extern ingripande.	Extern intervention är nödvändig för att ge rätt input.
tolkning	Svårt att tolka processen att lösa problemet. Eftersom flera neuroner gemensamt löser problemet.	Lätt att tolka processen i maskininlärningsmodellen. Det har logiska resonemang bakom sig.

Slutsats

Vi har diskuterat hur maskininlärningsmodellen och djupinlärningsmodellerna skiljer sig åt. Vi använder maskininlärning när datatolkning är enkel (Inte till komplex) för att tillhandahålla automatisering i repetitiva operationer. Vi använder djup inlärningsmodell när vi har en mycket stor mängd data, eller problemet är för komplicerat för att lösa med maskininlärning. Djupt lärande behöver mer resurser än för maskininlärning, det är dyrt men mer exakt.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Deep Learning vs Machine learning. Här diskuterar vi Deep Learning vs Machine inlärningsskillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -