Deep Learning vs. Machine Learning – разбиране на разликите

Запознайте се със случаите на употреба, както и с разликата между двете AI-технологии

Дълбокото обучение и машинното обучение са две важни технологии в света на изкуствения интелект (ИИ) и по този начин са част от общото понятие „наука за данните“. Въпреки че понякога се използват като синоними, между тях има важни разлики, които трябва да бъдат разбрани.

Историята на дълбокото и машинното обучение датира от 50-те години на миналия век, когато учени работят върху разработването на компютри, които могат да вземат решения и да решават проблеми. Идеята беше, че компютрите могат да се учат, като анализират данни и действат по модели и правила.

Какво представлява машинното обучение (Machine Learning)?

Машинното обучение (или ML) е технология, която позволява на компютрите да се учат и усъвършенстват автоматично, без да бъдат изрично програмирани. Той използва алгоритми, които се учат и подобряват въз основа на опита. Машинното обучение често се използва за решаване на проблеми, при които е трудно да се определят сложни правила. След това машинното обучение може да се използва за вземане на информирани решения.

Дали е дълбоко обучение (Deep Learning)?

Дълбокото обучение е технология, базирана на машинното обучение, и е особено подходяща за обработка на големи количества данни. По този начин дълбокото обучение е подобласт на машинното обучение. Дълбокото обучение използва изкуствени невронни мрежи за разпознаване на модели и връзки в данните. Мрежите са разделени на различни слоеве, което им позволява да решават сложни проблеми. Дълбокото обучение често се използва за анализиране на изображения и видеоклипове и извличане на информация от тях. За разлика от машинното обучение, при което разработчиците често се намесват, за да правят корекции, при дълбокото обучение алгоритмите сами решават дали решенията са правилни.

Диференциация

Така че има важна разлика между Deep Learning и Machine Learning: Deep Learning използва невронни мрежи, докато Machine Learning се основава на други алгоритми. Дълбокото обучение е особено подходящо за обработка на големи количества данни, докато машинното обучение е по-подходящо за определяне на сложни правила.

Случаи на употреба

По-долу са разгледани различни области на приложение на технологиите. Този списък, разбира се, не е пълен и може да бъде разширен.

Някои случаи на използване на машинното обучение са:

  1. Класификация на данните: Моделите за машинно обучение могат да се използват за разделяне на данни в конкретни категории чрез разпознаване на модели и връзки в данните. Например, това може да се използва за прогнозиране на резултати, като например прогнозиране на поведението на клиентите или прогнозиране на метеорологичните условия.
  2. Регресия: Моделите за машинно обучение могат да се използват за изследване на връзката между различни променливи и за изготвяне на прогнози за бъдещето. Това може да се използва например за прогнозиране на цените на жилищата или акциите.
  3. Клъстеризация: Моделите за машинно обучение могат да се използват за разделяне на данни на групи, които имат сходни характеристики. Това може да се използва например за анализ на поведението на клиентите или на социалните мрежи.

Някои случаи на използване на Deep Learning са:

  1. Разпознаване на изображения: Моделите за дълбоко обучение могат да се използват за анализиране на изображения и извличане на информация от тях. Това може да се използва например за анализ на сателитни изображения или за разпознаване на обекти в изображения. Конкретен пример, в който се използва дълбоко обучение, е например търсенето на изображения в корпоративните търсачки.
  2. Разпознаване на реч: Моделите за дълбоко обучение могат да се използват за анализиране на човешка реч и извличане на информация от нея. Това може да се използва например за създаване на гласови асистенти или за превод на реч. Сега те се използват в различни системи, например в смартфони.
  3. Прогнозиране на пазарите: Моделите за дълбоко обучение могат да се използват за идентифициране на модели и връзки в големи количества пазарни данни и за изготвяне на прогнози за бъдещето. Това може да се използва например за прогнозиране на цените на акциите или валутните курсове.

Важно е да се отбележи, че дълбокото и машинното обучение невинаги се различават и че често се използват в комбинация. Например машинното обучение може да се използва за дефиниране на правила за моделите за дълбоко обучение, а дълбокото обучение след това може да разпознава модели и връзки въз основа на тези правила и обработените данни.

При разглеждане на текущото състояние на техниката е очевидно, че през последните години дълбокото обучение е постигнало огромен напредък. Моделите за дълбоко обучение, например, надминаха ефективността на моделите за машинно обучение в много области, особено при обработката на големи количества неструктурирани данни, като изображения и видеоклипове. Това включва например обработка на естествен език или генериране на съдържание от изкуствен интелект.

Перспективи

През следващите няколко години много неща ще се променят в тези области. От една страна, моделите ще станат по-силни и по-бързи, а от друга – ще станат достъпни за все повече компании. Това дава възможност за изцяло нови бизнес модели и ще принуди някои индустрии да се променят.

Заключение и обобщение

Дълбокото обучение (Deep Learning) и машинното обучение (Machine Learning) са важни технологии в света на изкуствения интелект, които се използват в различни области. Дълбокото обучение използва невронни мрежи за разпознаване на модели и връзки в големи количества данни, докато машинното обучение се основава на алгоритми за определяне на сложни правила. В бъдеще дълбокото и машинното обучение могат да се усъвършенстват още повече и да могат да решават още по-сложни проблеми.

Bastian is the Co-Founder & CRO of the enterprise search tech company amberSearch. Me and my Co-Founders recognized the need for a state-of-the-art information management solution and now help companies and their employees to find access information as easily as possible within enterprises.  I primarily write about the latest developments relevant to enterprise search and start-ups. I look forward to growing my network on LinkedIn and meeting new people at different events. If you think, that there might be an opportunity or if you'd like to dive deeper into my topics, please reach out to me.

Comments are closed.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More