Машинное обучение против глубокого обучения: в чем разница?
В этой статье мы обсудим два основных подхода к созданию искусственного интеллекта (ИИ): машинное обучение и глубокое обучение.
Мы объясним эти термины, сравним и сопоставим два подхода и рассмотрим, где они используются в настоящее время. Мы также рассмотрим будущее глубокого обучения и различные типы ИИ.
Машинное обучение против глубокого обучения — TLDR
Машинное обучение включает в себя передачу компьютерной информации и позволяет ему «учиться» на ней, в то время как глубокое обучение предполагает создание компьютерной системы, которая может «имитировать мозг» и учиться независимо.
Глубокое обучение — это, по сути, более сложная форма машинного обучения.
Глубокое обучение способно распознавать закономерности в данных, которые слишком сложны для традиционных алгоритмов машинного обучения.
В настоящее время существует несколько приложений машинного обучения и глубокого обучения в различных областях. Некоторые примеры включают самоуправляемые автомобили, которые используют глубокое обучение, чтобы распознавать свое окружение и реагировать на него, и личные помощники, такие как Siri или Alexa, которые используют машинное обучение, чтобы понимать и реагировать на голосовые команды.
Таблица, показывающая характеристики машинного обучения и глубокого обучения
Примеры машинного обучения
- Распознавание изображений
Алгоритмы машинного обучения идентифицируют объекты на изображениях или видео. Например, программное обеспечение для распознавания лиц может обнаруживать лица на изображении или видео.
И почему распознавание изображений является примером машинного обучения, а не глубокого обучения? Распознавание изображений — это форма машинного обучения, которая включает использование алгоритмов для идентификации и классификации объектов на изображении. Это не считается глубоким обучением, поскольку оно не предполагает использование нейронных сетей или других сложных архитектур.
Вместо этого распознавание изображений опирается на более простые алгоритмы, которые могут обнаруживать закономерности в данных и делать прогнозы о том, что содержит изображение.
- Обработка естественного языка (NLP)
Алгоритмы машинного обучения используются для обработки естественного языка и извлечения из него смысла. Например, чат-бот может понимать запросы пользователей и отвечать на них.
- Рекомендательные/рекомендационные системы
Алгоритмы машинного обучения рекомендуют продукты или услуги пользователям. Например, система рекомендаций фильмов может предлагать фильмы пользователям на основе истории их прошлых просмотров. Классический пример — Netflix и то, как они, как известно, пообещали приз в 1 миллион долларов США любому, кто создаст лучший механизм рекомендаций.
- Предиктивная аналитика
Алгоритмы машинного обучения предсказывают будущие результаты на основе прошлых данных. Например, прогностическая модель может использоваться для прогнозирования оттока клиентов, позволяя компаниям принимать меры для упреждающего удержания клиентов.
- Обучение с подкреплением
Алгоритмы машинного обучения учатся на опыте и оптимизируют решения. Например, игровой ИИ можно использовать, чтобы научиться играть в игру методом проб и ошибок. Обучение с подкреплением можно использовать в сочетании с глубоким обучением, но это не обязательно одно и то же.
Примеры глубокого обучения
- Автономная автомобильная навигация
Автономные транспортные средства используют алгоритмы глубокого обучения для идентификации объектов в окружающей среде, таких как другие транспортные средства, пешеходы и дорожные знаки. Это позволяет им принимать решения о том, как безопасно передвигаться по дорогам.
- Распознавание лиц
Алгоритмы глубокого обучения используются для идентификации и классификации лиц на изображениях. Эта технология используется в целях безопасности, таких как разблокировка телефонов и проверка личности.
- Медицинский диагноз
Алгоритмы глубокого обучения можно использовать для распознавания заболеваний и отклонений от нормы на медицинских изображениях, помогая врачам ставить более точные диагнозы и обеспечивая лучшее лечение нуждающимся.
- Подпись к изображению
Алгоритмы глубокого обучения могут генерировать подписи к изображениям, описывая то, что находится на изображении, на естественном языке.
Надписи к изображениям — это задача, требующая использования алгоритмов глубокого обучения, а не алгоритмов машинного обучения, поскольку для этого требуется способность понимать содержимое изображения. Алгоритмы глубокого обучения могут распознавать закономерности в изображениях и использовать обработку естественного языка для создания подписей, точно описывающих содержание изображения.
Алгоритмы машинного обучения, с другой стороны, ограничены распознаванием закономерностей в данных, но не способны понять содержание изображения. Поэтому алгоритмы глубокого обучения лучше подходят для задач создания подписей к изображениям, поскольку они способны генерировать подписи, которые точно описывают содержимое изображения.
- Обнаружение объекта
Алгоритмы глубокого обучения можно использовать для обнаружения и классификации объектов на изображениях. Это можно использовать для различных приложений, таких как отслеживание объектов на видео или распознавание объектов на кадрах наблюдения.
На примере обнаружения объектов — насколько глубокое обучение сложнее обычного машинного обучения
Обнаружение объектов — это задача, которую можно выполнить с помощью машинного обучения или глубокого обучения.
В машинном обучении обнаружение объектов включает в себя обучение модели распознаванию объектов на изображениях или видео путем обучения распознаванию закономерностей в данных. Это можно сделать с помощью различных подходов, таких как машины опорных векторов (SVM) или деревья решений.
Подходы глубокого обучения также можно использовать для обнаружения объектов, и в последние годы они становятся все более популярными благодаря успеху сверточные нейронные сети (CNN) в этой сфере. В целом, подходы глубокого обучения, как правило, лучше справляются с задачами обнаружения объектов, чем традиционные подходы машинного обучения, но они также требуют больше данных и вычислительных ресурсов для обучения.
Методы глубокого обучения часто более успешны в задачах распознавания объектов, чем традиционные алгоритмы машинного обучения, потому что они могут научиться идентифицировать закономерности в данных из исходного ввода., вместо того, чтобы зависеть от функций, которые были специально разработаны. Это позволяет им распознавать более сложные и тонкие связи в данных, что может быть особенно полезно для таких задач, как обнаружение объектов, когда интересующие объекты могут быть найдены в различных положениях, размерах и ориентации.
Кроме того, подходы глубокого обучения могут изучать иерархические представления данных, при этом различные уровни в сети учатся распознавать все более сложные шаблоны. Эта иерархическая структура* позволяет им изучать более абстрактные концепции и получать больше контекста из данных, что может быть важно для таких задач, как обнаружение объектов, где отношения между различными объектами и их окружающим контекстом могут быть важны для понимания сцены.
«Иерархические представления» в контексте глубокого обучения относятся к тому, как компьютерная программа способна понимать и анализировать данные, разбивая их на более мелкие части и анализируя каждую часть отдельно. Представьте себе пирамиду, где верхний уровень представляет самые общие и широкие понятия, а каждый нижележащий уровень становится более конкретным и подробным.
Подходы к глубокому обучению могут использовать эту пирамидальную структуру для понимания данных, при этом различные уровни в сети обучаются распознавать все более сложные шаблоны.
Это позволяет им изучать абстрактные концепции и получать больше контекста из данных, что важно для таких задач, как обнаружение объектов, где отношения между различными объектами и их окружающим контекстом могут быть важны для понимания сцены.
Окончательно, подходы глубокого обучения можно обучать на очень больших наборах данныхчто может иметь решающее значение для таких задач, как обнаружение объектов, когда данные сильно варьируются, а модели должны хорошо обобщаться на новые примеры.
Таким образом, в форме пули это означает, что;
- Обнаружение объектов — это задача, которая включает в себя идентификацию объектов на изображениях или видео с помощью машинного или глубокого обучения.
- Машинное обучение использует закономерности в данных для идентификации объектов, в то время как глубокое обучение может учиться на самих данных и распознавать более тонкие закономерности.
- Глубокое обучение часто лучше подходит для обнаружения объектов, но требует больше данных и ресурсов для обучения.
- Глубокое обучение может распознавать сложные шаблоны и понимать контекст, что полезно для обнаружения объектов в разных положениях и ориентациях.
- Для обучения моделей глубокого обучения обнаружению объектов необходимы большие наборы данных, поскольку модели должны быть способны обобщать новые примеры.
Машинное обучение (синий) по-прежнему является наиболее часто используемым из двух поисковых запросов в Google (источник: Google Тренды)
Искусственный интеллект против машинного обучения и глубокого обучения
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО) — это три тесно связанных термина, которые часто используются взаимозаменяемо. Тем не менее, это разные концепции, и понимание различий между ними важно для понимания текущего состояния ИИ и его потенциальных приложений.
По своей сути ИИ — это более широкая концепция машин, способных выполнять задачи таким образом, который мы бы назвали «умным». Это может включать что угодно, от распознавания лиц до игры в шахматы.
ИИ, или искусственный интеллект, относится к интеллекту, отображаемому машинами или компьютерами. Термин был первым придуман в 1956 году Джоном Маккарти в статье для конференции и относится к использованию интеллекта в технологии.
Термин ИИ обычно используется, когда машина способна выполнять когнитивную задачу, которая обычно требует естественного интеллекта, например, распознавание образов или решение проблем. Но в наши дни он используется (некоторые сказали бы, что чрезмерно) в самых разных условиях.
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Это означает, что компьютер может учиться на данных без явного программирования.
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, использующее алгоритмы для моделирования абстракций высокого уровня в данных. Он использует несколько уровней обработки для анализа данных и принятия решений и особенно полезен для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка.
Таким образом, ИИ — это самый широкий термин, охватывающий все типы машинного интеллекта. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, использующее алгоритмы для моделирования абстракций высокого уровня в данных.
- Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО) — это связанные термины, которые часто используются взаимозаменяемо, но являются разными понятиями.
- ИИ относится к интеллекту, отображаемому машинами или компьютерами, и обычно используется, когда машина может выполнять задачи, требующие естественного интеллекта.
- Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает разработку компьютерных программ, которые могут учиться на данных без явного программирования.
- Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются алгоритмы для анализа данных и принятия решений, что особенно полезно для распознавания изображений и обработки естественного языка.
Уровни искусственного интеллекта
Существуют различные типы или уровни искусственного интеллекта, которые можно различать по их возможностям и функциям.
Узкий ИИ, также известный как слабый ИИ, — это тип искусственного интеллекта, предназначенный для выполнения конкретной задачи или небольшого набора задач. Это наиболее распространенный тип ИИ, который мы видим сегодня, и он используется в таких приложениях, как перевод искусственного интеллекта для распознавания текста, изображений и речи, а также в автономных транспортных средствах. Узкий ИИ не способен демонстрировать человеческий интеллект или адаптироваться к новым задачам, выходящим за рамки его запрограммированных возможностей.
Общий ИИ, также известный как сильный ИИ, — это тип искусственного интеллекта, способный демонстрировать интеллект, подобный человеческому, и адаптироваться к широкому кругу задач.
Это все еще теоретическая концепция, и она еще не реализована на практике. Общий ИИ сможет взаимодействовать со своей средой так же, как человек, и сможет выполнять несколько задач одновременно.
Некоторые люди предполагают, что очень сложные языковые модели, такие как GPT-3 и ChatGPT, могут находиться где-то между слабым и сильным ИИ или, по крайней мере, производят впечатление «осведомленных» и способных пройти тест Тьюринга благодаря своей способности генерировать сложные и человеческие реакции.
Супер ИИ, также известный как искусственный сверхинтеллектпредставляет собой гипотетический тип искусственного интеллекта, который значительно превосходит лучшие человеческие умы почти во всех областях, включая научный, творческий и практический интеллект.
Это очень спекулятивная концепция, и неясно, когда и будет ли вообще возможно ее достижение. Некоторые эксперты (в том числе Илон Маск, когда он классно указал на ИИ как на одну из самых больших экзистенциальных угроз человечеству) выразили обеспокоенность по поводу потенциальных рисков и последствий создания суперИИ, поскольку он потенциально может превзойти человеческий интеллект до такой степени, что станет угроза человечеству.
Иллюстрация из Подождите, но почему
Если вы заинтригованы этой разработкой Super AI, я рекомендую вам прочитать очень подробную и хорошо написанную статью. Революция ИИ: путь к сверхразуму.
Почему машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект важны для SEO-маркетолога?
Машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект становятся все более важными для SEO-маркетологов, поскольку они позволяют более эффективно и точно оптимизировать рейтинг в поисковых системах. Просто изучите множество различных способов использования ChatGPT в целях SEO.
Эти технологии могут помочь маркетологам лучше понять поведение и предпочтения пользователей, что позволит им создавать более эффективные кампании и стратегии.
Вот пять основных способов, которыми машинное обучение, глубокое обучение и ИИ могут принести пользу SEO-маркетологам:
1. Автоматическое исследование ключевых слов: Машинное обучение и ИИ могут помочь маркетологам быстро и точно определить лучшие ключевые слова для своих кампаний. Это может сэкономить время и деньги, а также помочь маркетологам оставаться впереди конкурентов.
2. Улучшена оптимизация контента: ИИ может помочь маркетологам оптимизировать свой контент для определенных ключевых слов, помогая гарантировать, что их контент с большей вероятностью будет занимать более высокое место в результатах поиска. (кто-нибудь сказал SEO.ai?)
3. Более точное построение ссылок: Глубокое обучение и ИИ могут помочь маркетологам определить наиболее релевантные и авторитетные веб-сайты, на которые можно ссылаться, помогая улучшить их усилия по созданию ссылок.
4. Более эффективная аналитика: Машинное обучение и ИИ могут помочь маркетологам быстро анализировать большие объемы данных, позволяя им принимать более обоснованные решения о своих стратегиях SEO.
5. Улучшенный пользовательский интерфейс: ИИ может помочь маркетологам создать более персонализированный опыт для своих пользователей, помогая повысить вовлеченность и конверсию.
