Глубокое обучение и машинное обучение — понимание различий

История Deep Learning и Machine Learning восходит к 1950-м годам, когда ученые работали над созданием компьютеров, способных принимать решения и решать проблемы. Идея заключалась в том, что компьютеры могут обучаться, анализируя данные и действуя на основе закономерностей и правил.

Что такое машинное обучение (Machine Learning)?

Машинное обучение (или Machine Learning — ML) — это технология, которая позволяет компьютерам автоматически обучаться и совершенствоваться без явного программирования. Он использует алгоритмы, которые обучаются и совершенствуются на основе опыта. Машинное обучение часто используется для решения проблем, где сложно определить сложные правила. Затем машинное обучение может быть использовано для принятия обоснованных решений.

Что такое глубокое обучение (Deep Learning)?

Глубокое обучение — это технология, основанная на машинном обучении и особенно хорошо подходящая для обработки больших объемов данных. Таким образом, глубокое обучение — это область машинного обучения. Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для распознавания закономерностей и взаимосвязей в данных. Сети разделены на различные уровни, что позволяет им решать сложные задачи. Глубокое обучение часто используется для анализа изображений и видео и извлечения из них информации. В отличие от машинного обучения, где разработчики часто вмешиваются для внесения корректировок, в глубоком обучении алгоритмы сами определяют правильность решений.

Дифференциация

Итак, между глубоким обучением и машинным обучением есть важное различие: глубокое обучение использует нейронные сети, в то время как машинное обучение основано на других алгоритмах. Глубокое обучение особенно хорошо подходит для обработки больших объемов данных, в то время как машинное обучение лучше подходит для определения сложных правил.

Области применения

Далее рассматриваются различные области применения этих технологий. Этот список, конечно, не полный и может быть расширен соответствующим образом.

Некоторые примеры использования машинного обучения:

1. Классификация данных: Модели машинного обучения могут использоваться для разделения данных на определенные категории путем распознавания закономерностей и взаимосвязей в данных. Например, это может быть использовано для прогнозирования результатов, таких как прогнозирование поведения клиентов или прогнозирование погодных условий.
2. Регрессия: Модели машинного обучения можно использовать для изучения взаимосвязи между различными переменными и составления прогнозов на будущее. Это можно использовать, например, для прогнозирования цен на жилье или акций.
3. Кластеризация: модели машинного обучения можно использовать для разделения данных на группы, которые имеют схожие характеристики. Это можно использовать, например, для анализа поведения клиентов или социальных сетей.

Некоторые примеры использования Deep Learning:

1. Распознавание изображений: модели Deep Learning можно использовать для анализа изображений и извлечения из них информации. Это можно использовать, например, для анализа спутниковых снимков или для распознавания объектов на изображениях. Конкретным примером использования Deep Learning является, например, поиск изображений в корпоративных поисковых системах.
2. Распознавание речи: модели Deep Learning могут использоваться для анализа человеческой речи и извлечения из нее информации. Это можно использовать, например, для создания голосовых помощников или перевода речи. В настоящее время они используются в различных системах, например, в смартфонах.
3. Прогнозирование рынков: Модели Deep Learning могут использоваться для выявления закономерностей и взаимосвязей в больших объемах рыночных данных и составления прогнозов на будущее. Это можно использовать, например, для прогнозирования цен на акции или курсов валют.

Важно отметить, что Deep Learning и Machine Learning не всегда отличаются друг от друга и часто используются в комбинации. Например, машинное обучение может использоваться для определения правил для моделей глубокого обучения, в то время как глубокое обучение способно распознавать закономерности и взаимосвязи на основе этих правил и обработанных данных.

Если взглянуть на текущее состояние дел, то очевидно, что Deep Learning за последние годы добился огромного прогресса. Модели глубокого обучения, например, превзошли производительность моделей машинного обучения во многих областях, особенно в обработке больших объемов неструктурированных данных, таких как изображения и видео. Это включает, например, обработку естественного языка (Natural Language Processing — NLP) или искусственный интеллект, генерирующий контент.

Перспектива

В ближайшие несколько лет в этих областях многое изменится. С одной стороны, модели станут сильнее и быстрее, а с другой стороны, они станут доступны все большему числу компаний. Это позволит создать совершенно новые бизнес-модели и заставит некоторые отрасли измениться.

Заключение и резюме

Глубокое обучение и машинное обучение — важные технологии в мире ИИ, которые используются в различных областях. Глубокое обучение использует нейронные сети для распознавания закономерностей и взаимосвязей в больших объемах данных, а машинное обучение основано на алгоритмах для определения сложных правил. В будущем Deep Learning и Machine Learning могут быть усовершенствованы еще больше и смогут решать еще более сложные задачи.

Bastian Maiworm

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.