Masinõpe vs süvaõpe: siin on see, mida peate teadma!

By | september 20, 2022

Tehisintellekt (AI) ja masinõpe (ML) on kaks sõna, mida igapäevastes vestlustes, olgu siis kontorites, instituutides või tehnoloogiakohtumistel, juhuslikult visatakse. Tehisintellekt on väidetavalt masinõppe võimaldatud tulevik.

Nüüd defineeritakse tehisintellekti kui “arvutisüsteemide teooriat ja arendamist, mis on võimelised täitma ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimese intelligentsust, nagu visuaalne taju, kõnetuvastus, otsuste tegemine ja tõlkimine keelte vahel.” Selle sõnastamine tähendab lihtsalt masinate targemaks muutmist inimeste ülesannete kordamiseks ja masinõpe on tehnika (kasutades olemasolevaid andmeid), mis seda võimaldab.

Teadlased on katsetanud raamistikke, et luua algoritme, mis õpetavad masinaid andmetega ümber käima nagu inimesed. Need algoritmid viivad kunstlike närvivõrkude moodustumiseni, mis koguvad andmeid, et ennustada peaaegu täpseid tulemusi. Nende tehisnärvivõrkude loomise abistamiseks on mõned ettevõtted välja andnud avatud närvivõrgu teegid, nagu Google’i Tensorflow (välja antud novembris 2015), et luua mudeleid, mis töötlevad ja ennustavad rakendusspetsiifilisi juhtumeid. Näiteks Tensorflow töötab GPU-del, CPU-del, lauaarvutitel, serveritel ja mobiilsetel andmetöötlusplatvormidel. Mõned teised raamistikud on Caffe, Deeplearning4j ja Distributed Deep Learning. Need raamistikud toetavad selliseid keeli nagu Python, C/C++ ja Java.

Tuleb märkida, et tehisnärvivõrgud toimivad täpselt nagu tõeline aju, mis on ühendatud neuronite kaudu. Seega töötleb iga neuron andmeid, mis seejärel edastatakse järgmisele neuronile ja nii edasi ning võrk muutub ja kohandub vastavalt. Nüüd tuleb keerukamate andmete käsitlemiseks masinõpe tuletada sügavatest närvivõrkudest tuntud sügavatest võrkudest.

Oma eelmistes ajaveebipostitustes oleme pikalt arutanud tehisintellekti, masinõppe ja süvaõppe üle ning seda, kuidas neid termineid ei saa omavahel vahetada, kuigi need kõlavad sarnaselt. Selles ajaveebi postituses arutame, kuidas masinõpe erineb süvaõppest.

ÕPI MASINÕPET

Millised tegurid eristavad masinõpet süvaõppest?

Masinõpe koondab andmeid ja püüab ennustada soovitud tulemust. Moodustunud närvivõrgud on tavaliselt madalad ja koosnevad ühest sisendist, ühest väljundist ja vaevu peidetud kihist. Masinõppe võib laias laastus jagada kahte tüüpi – juhendatud ja järelevalveta. Esimene hõlmab konkreetse sisendi ja väljundiga märgistatud andmekogumeid, samas kui teine ​​kasutab konkreetse struktuurita andmekogumeid.

Teisest küljest kujutage nüüd ette, et andmed, mida tuleb purustada, on tõesti hiiglaslikud ja simulatsioonid on liiga keerulised. See nõuab sügavamat mõistmist või õppimist, mis on võimalik keerukate kihtide abil. Süvaõppevõrgud on mõeldud palju keerukamate probleemide jaoks ja sisaldavad mitmeid sõlmekihte, mis näitavad nende sügavust.

Eelmises ajaveebipostituses õppisime tundma süvaõppe nelja arhitektuuri. Teeme need kiiresti kokku:

Järelevalveta eelkoolitatud võrgud (UPN-id)

Erinevalt traditsioonilistest masinõppe algoritmidest saavad süvaõppevõrgud teostada funktsioonide automaatset ekstraheerimist ilma inimese sekkumiseta. Järelevalveta tähendab seega võrgule ütlemata, mis on õige või vale, mille võrk ise välja mõtleb. Ja eelkoolitatud tähendab andmestiku kasutamist närvivõrgu treenimiseks. Näiteks kihipaaride treenimine Restricted Boltzmanni masinatena. Seejärel kasutab see treenitud raskusi juhendatud treenimiseks. See meetod ei ole aga tõhus keerukate pilditöötlusülesannete lahendamiseks, mis tõstab konvolutsioonid või konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) esiplaanile.

Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN)

Konvolutsioonilised närvivõrgud kasutavad sama neuroni koopiaid, mis tähendab, et neuroneid saab õppida ja kasutada mitmes kohas. See lihtsustab protsessi, eriti objekti või kujutise tuvastamise ajal. Konvolutsiooniliste närvivõrkude arhitektuurid eeldavad, et sisenditeks on kujutised. See võimaldab kodeerida mõned omadused arhitektuuri. See vähendab ka parameetrite arvu võrgus.

Korduvad närvivõrgud

Korduvad närvivõrgud (RNN) kasutavad järjestikust teavet ega eelda, et kõik sisendid ja väljundid on sõltumatud, nagu me näeme traditsioonilistes närvivõrkudes. Seega, erinevalt edasisaatvatest närvivõrkudest, saavad RNN-id kasutada oma sisemälu järjestuse sisendite töötlemiseks. Nad tuginevad eelnevatele arvutustele ja juba arvutatule. Seda saab kasutada selliste ülesannete jaoks nagu kõnetuvastus, käekirjatuvastus või muud sarnased segmenteerimata toimingud.

Rekursiivsed närvivõrgud

Rekursiivne närvivõrk on korduva närvivõrgu üldistus ja see luuakse, rakendades struktuurile korduvalt või rekursiivselt fikseeritud ja järjepidevat kaalude komplekti. Rekursiivsed närvivõrgud on puu kujul, samas kui korduvad on kett. Rekursiivseid närvivõrke on loomuliku keele töötlemises (NLP) kasutatud selliste ülesannete jaoks nagu tunnete analüüs.

Lühidalt öeldes pole süvaõpe midagi muud kui masinõppe täiustatud meetod. Süvaõppe võrgustikud tegelevad märgistamata andmetega, mida koolitatakse. Nende sügavate kihtide iga sõlm õpib funktsioonide komplekti automaatselt tundma. Seejärel püüab see rekonstrueerida sisendi ja üritab seda teha, minimeerides iga mööduva sõlmega oletusi. See ei vaja konkreetseid andmeid ja on tegelikult nii nutikas, et loob optimaalsete tulemuste saamiseks funktsioonide komplektist seoseid. Nad on võimelised õppima tohutuid arvukate parameetritega andmekogumeid ja moodustama sildistamata või struktureerimata andmetest struktuure.

Vaatame nüüd peamisi erinevusi:

Erinevused:

Masinõppe ja süvaõppe tulevik:

Edasi liikudes heidame pilgu nii masinõppe kui ka süvaõppe kasutusjuhtudele. Siiski tuleb märkida, et masinõppe kasutusjuhtumid on saadaval ajal, mil süvaõpe on alles arendusjärgus.

Kuigi masinõppel on tehisintellektis tohutu roll, on süvaõppe pakutavad võimalused need, mis muudavad meie teadaolevat maailma. Need tehnoloogiad näevad tulevikku paljudes tööstusharudes, millest mõned on järgmised:

Kasutajatugi

Masinõpet rakendatakse, et klientide päringuid mõista ja neile vastata võimalikult täpselt ja võimalikult kiiresti. Näiteks on väga levinud tooteveebilehtedelt leida vestlusrobot, mis on koolitatud vastama kõikidele toote ja järelteenustega seotud klientide päringutele. Deep Learning viib selle sammu edasi, mõõtes kliendi meeleolu, huvisid ja emotsioone (reaalajas) ning tehes kättesaadavaks dünaamilise sisu täiustatud klienditeeninduse jaoks.

Autotööstus

Masinõpe vs süvaõpe: siin on see, mida peate teadma!

Autonoomsed autod on olnud nii pealkirjades kui ka väljas. Google’ist Uberini proovivad kõik kätt. Masinõpe ja süvaõpe on mugavalt oma keskmes, kuid veelgi huvitavam on autonoomne klienditeenindus, mis muudab CSR-i nende uute tehnoloogiate abil tõhusamaks. Digitaalsed CSR-id õpivad ja pakuvad teavet, mis on peaaegu täpne ja lühema aja jooksul.

ÕPI SÜVAÕPET

Kõnetuvastus:

Masinõpe mängib kõnetuvastuses suurt rolli, õppides aja jooksul kasutajatelt. Ja süvaõpe võib minna kaugemale masinõppe rollist, tutvustades muu hulgas võimeid heli klassifitseerida, kõlareid ära tunda.

Süvaõppel on kõik masinõppe eelised ja sellest saab tehisintellekti jõudmise peamine tõukejõud. Idufirmad, hargmaised ettevõtted, teadlased ja valitsusasutused on mõistnud tehisintellekti potentsiaali ja hakanud kasutama selle potentsiaali meie elu lihtsamaks muutmisel.

Arvatakse, et tehisintellekt ja suurandmed on suundumused, mida tuleks tulevikus jälgida. Tänapäeval on veebis saadaval palju kursusi, mis pakuvad reaalajas põhjalikku koolitust nende uuemate, esilekerkivate tehnoloogiate kohta.

Category: gpu

Lisa kommentaar

Sinu e-postiaadressi ei avaldata.