Глубокое обучение против обычного машинного обучения: основы и недостатки

Отправляясь в огромный мир искусственного интеллекта (ИИ), вы неизменно сталкиваетесь с двумя фундаментальными столпами — машинным обучением (ML) и его более сложной подобластью — глубоким обучением (DL). Хотя они являются частью одного семейства ИИ и имеют некоторые общие генетические черты, они обладают разными характеристиками, возможностями и вариантами использования. Давайте отправимся в путешествие, чтобы понять их основы и пропасти, которые их разделяют.

1. Происхождение алгоритмов:

  • Машинное обучение. По своей сути машинное обучение представляет собой набор алгоритмов, которые позволяют компьютерам выполнять определенные задачи без предварительного программирования для них. Это похоже на обучение компьютеров учиться на собственном опыте. Классические алгоритмы включают линейную регрессию, деревья решений и машины опорных векторов. Эти методы часто требуют ручного извлечения признаков и основаны на общепринятых статистических методах.
  • Глубокое обучение. DL, с другой стороны, представляет собой разновидность машинного обучения, вдохновленную структурой и функциями человеческого мозга, в частности нейронных сетей. Модели глубокого обучения, особенно нейронные сети с тремя и более слоями, автоматически изучают представление признаков на основе необработанных данных, устраняя необходимость ручного извлечения признаков. Эта автоматизация особенно эффективна при работе с неструктурированными данными, такими как изображения или текст.

2. Зависимость данных:

  • Машинное обучение. Традиционные модели машинного обучения часто теряют производительность по мере поступления большего количества данных. Их способность к обучению имеет предел, и после определенного момента увеличение объема данных не обязательно приведет к повышению производительности.
  • Глубокое обучение: модели DL, как известно, требуют больших объемов данных. Их производительность, как правило, продолжает улучшаться по мере того, как им поступает больше данных. Эта характеристика делает их идеальными для задач, в которых доступны большие объемы размеченных данных, таких как распознавание изображений или речи.

3. Требования к оборудованию:

  • Машинное обучение…