Perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran yang mendalam

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah seperangkat metode yang digunakan untuk membuat program komputer yang dapat belajar dari pengamatan dan membuat prediksi. Pembelajaran mesin menggunakan algoritma, regresi, dan ilmu terkait untuk memahami data. Algoritma ini umumnya dapat dianggap sebagai model dan jaringan statistik.

Apa itu pembelajaran yang mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari metode pembelajaran mesin. Data diuraikan melalui beberapa lapisan jaringan pembelajaran yang mendalam sehingga jaringan dapat menarik kesimpulan dan membuat keputusan tentang data. Metode pembelajaran yang mendalam memungkinkan akurasi besar pada dataset besar, tetapi fitur-fitur ini membuat pembelajaran mendalam jauh lebih padat sumber daya daripada pembelajaran mesin klasik.

Perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran yang mendalam

Hubungan dengan kecerdasan buatan

Selama beberapa dekade, pembelajaran mesin telah digunakan sebagai metode untuk mencapai kecerdasan buatan dalam mesin. Pada intinya, bidang pembelajaran mesin difokuskan pada pembuatan komputer yang dapat belajar dan membuat keputusan, yang membuat pembelajaran mesin sangat cocok untuk penelitian kecerdasan buatan. Namun, tidak semua model pembelajaran mesin dimaksudkan untuk mengembangkan kecerdasan buatan "benar" yang sangat cocok atau melampaui kecerdasan manusia. Sebaliknya, model sering dirancang untuk meneliti masalah spesifik dan terbatas.

Pembelajaran mendalam diusulkan pada tahap awal diskusi pembelajaran mesin, tetapi beberapa peneliti mengejar metode pembelajaran yang mendalam karena persyaratan komputasi pembelajaran mendalam jauh lebih besar daripada dalam pembelajaran mesin klasik. Namun, kekuatan komputasi komputer telah meningkat secara eksponensial sejak tahun 2000, yang memungkinkan para peneliti untuk melakukan peningkatan besar dalam pembelajaran mesin dan konstruksi kecerdasan buatan. Karena model pembelajaran mendalam menskala baik dengan peningkatan data, pembelajaran mendalam memiliki potensi untuk mengatasi hambatan yang signifikan dalam menciptakan kecerdasan buatan yang benar.

Konstruksi dasar dalam mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam keduanya algoritmik. Dalam pembelajaran mesin klasik, para peneliti menggunakan sejumlah kecil data dan memutuskan fitur apa yang paling penting dalam data yang dibutuhkan algoritma untuk membuat prediksi. Metode ini disebut rekayasa fitur. Misalnya, jika program pembelajaran mesin diajarkan untuk mengenali citra pesawat terbang, pemrogramnya akan membuat algoritma yang memungkinkan program untuk mengenali bentuk, warna, dan ukuran pesawat komersial yang khas. Dengan informasi ini, program pembelajaran mesin akan membuat prediksi tentang apakah gambar disajikan dengan pesawat yang disertakan.

Pembelajaran mendalam umumnya dibedakan dari pembelajaran mesin klasik dengan banyak lapisan pengambilan keputusan. Jaringan pembelajaran yang mendalam sering dianggap sebagai "kotak hitam" karena data diuraikan melalui beberapa lapisan jaringan yang masing -masing melakukan pengamatan. Ini dapat membuat hasil lebih sulit untuk dipahami daripada hasil dalam pembelajaran mesin klasik. Jumlah lapisan atau langkah yang tepat dalam pengambilan keputusan tergantung pada jenis dan kompleksitas model yang dipilih.

Data dan skalabilitas dalam mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin secara tradisional menggunakan kumpulan data kecil untuk belajar dan membuat prediksi. Dengan sejumlah kecil data, peneliti dapat menentukan fitur yang tepat yang akan membantu program pembelajaran mesin memahami dan belajar dari data. Namun, jika program ini menjalankan informasi yang tidak dapat diklasifikasikan berdasarkan algoritma yang sudah ada sebelumnya, para peneliti biasanya perlu menganalisis data yang bermasalah secara manual dan membuat fitur baru. Karena itu, pembelajaran mesin klasik biasanya tidak skala baik dengan jumlah data yang sangat besar, tetapi dapat meminimalkan kesalahan pada dataset yang lebih kecil.

Pembelajaran mendalam sangat cocok untuk kumpulan data besar, dan model sering membutuhkan kumpulan data yang besar untuk bermanfaat. Karena kompleksitas jaringan pembelajaran yang mendalam, jaringan membutuhkan sejumlah besar data pelatihan dan data tambahan untuk menguji jaringan setelah pelatihan. Saat ini peneliti memperbaiki jaringan pembelajaran mendalam yang bisa lebih efisien dan menggunakan set data yang lebih kecil.

Persyaratan kinerja untuk mesin dan pembelajaran mendalam

Pembelajaran mesin memiliki persyaratan kinerja komputer yang bervariasi. Ada banyak model yang dapat dijalankan di atas komputer pribadi rata -rata. Semakin maju metode statistik dan matematika, semakin sulit bagi komputer untuk memproses data dengan cepat.

Pembelajaran mendalam cenderung sangat intensif sumber daya. Menguras sejumlah besar informasi melalui banyak lapisan pengambilan keputusan membutuhkan banyak kekuatan komputasi. Saat komputer semakin cepat, pembelajaran mendalam semakin mudah diakses.

Keterbatasan dalam mesin dan pembelajaran mendalam

Secara tradisional pembelajaran mesin memiliki beberapa keterbatasan yang umum dan signifikan. Overfitting adalah masalah statistik yang dapat memengaruhi algoritma pembelajaran mesin. Algoritma pembelajaran mesin berisi sejumlah "kesalahan" saat menganalisis dan memprediksi dengan data. Algoritma ini seharusnya menunjukkan hubungan antara variabel yang relevan, tetapi dalam overfitting, itu mulai menangkap kesalahan juga, yang mengarah ke "lebih berisik" atau model yang tidak akurat. Model pembelajaran mesin juga dapat menjadi bias terhadap keistimewaan data yang mereka latih, masalah yang sangat jelas ketika para peneliti melatih algoritma pada seluruh dataset yang tersedia alih -alih menyimpan sebagian data untuk menguji algoritma terhadap.

Pembelajaran mendalam memiliki jebakan statistik yang sama dengan pembelajaran mesin klasik, serta beberapa masalah unik. Untuk banyak masalah, tidak ada cukup data yang tersedia untuk melatih jaringan pembelajaran mendalam yang cukup akurat. Seringkali mahal atau tidak mungkin untuk mengumpulkan lebih banyak data tentang atau mensimulasikan masalah dunia nyata, yang membatasi kisaran topik saat ini yang dapat digunakan oleh pembelajaran mendalam.

Tabel perbandingan untuk mesin dan pembelajaran yang mendalam

Ringkasan Mesin VS. Pembelajaran yang mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam keduanya menggambarkan metode mengajar komputer untuk belajar dan membuat keputusan. Pembelajaran mendalam adalah subset dari pembelajaran mesin klasik, dan beberapa divergensi penting membuat pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin masing -masing cocok untuk aplikasi yang berbeda.

• Pembelajaran mesin klasik sering mencakup rekayasa fitur oleh programmer yang membantu algoritma membuat prediksi yang akurat pada set kecil data. Algoritma pembelajaran mendalam biasanya dirancang dengan beberapa lapisan pengambilan keputusan untuk membutuhkan rekayasa fitur yang kurang spesifik.
• Pembelajaran mendalam secara tradisional digunakan untuk set data yang sangat besar sehingga jaringan atau algoritma dapat dilatih untuk membuat banyak keputusan berlapis. Pembelajaran mesin klasik menggunakan dataset yang lebih kecil dan tidak dapat diukur seperti pembelajaran yang mendalam.
• Meskipun pembelajaran mendalam dapat belajar dengan baik pada banyak data, ada banyak masalah di mana tidak ada cukup data yang tersedia untuk pembelajaran mendalam untuk bermanfaat. Pembelajaran pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin memiliki keterbatasan statistik standar dan dapat bias jika dataset pelatihan sangat istimewa atau jika dikumpulkan dengan teknik statistik yang tidak tepat.