Was sind die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Das technologische Wunderwerk der künstlichen Intelligenz hat sich erheblich weiterentwickelt und zwei weitere geniale Technologien hervorgebracht – maschinelles Lernen und Deep Learning. Beide Technologien haben auf dem Softwaremarkt für Aufsehen gesorgt und setzen neue Trends, indem sie undenkbare Aufgaben ausführen. ML und DL eröffnen New-Age-Unternehmern neue Wege, indem sie intelligenten und intuitiven Softwarelösungen Platz machen. Unternehmer engagieren sich heutzutage in einem Unternehmen für maschinelles Lernen, um disruptive Lösungen für sie zu entwickeln.

Obwohl Maschinelles Lernen und Deep Learning Teilmengen derselben Technologie – Künstliche Intelligenz – sind, unterscheiden sie sich stark voneinander. Und New-Age-Unternehmen, die planen, die technischen Vorteile dieser erstaunlichen Technologien zu nutzen, müssen ihre Unterschiede gut verstehen, damit sie diese Technologien richtig implementieren können.

Dieser Beitrag bietet tiefe Einblicke in Machine Learning und Deep Learning und untersucht ihre Unterschiede.

Maschinelles Lernen: Ein Überblick

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es bietet ein System mit der Fähigkeit, aus den gewonnenen Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass es auf dieses Niveau programmiert werden muss. Die Daten werden für das Training und das Finden des richtigen Ergebnisses verwendet. Lösungen für maschinelles Lernen führen eine Funktion aus, indem sie die zugeführten Daten verwenden, und verbessern sich mit der Zeit.

Diese Technologie wird für die Ausführung aller Arten von automatisierten Aufgaben in mehreren Industriebereichen verwendet, von Datensicherheitsunternehmen zur Identifizierung von Malware bis hin zu Finanzunternehmen, die Benachrichtigungen über günstige Trades erhalten möchten.

Maschinelles Lernen wird in 3 Kategorien eingeteilt

Überwachtes Lernen: Dieser Ansatz beinhaltet einen vollständig gesteuerten Lernprozess, bei dem das Ergebnis auf der Grundlage einer Reihe von Trainingsmustern vorhergesagt wird, die mit Trainingsetiketten versehen sind, die auch als Klassifizierungsdatenpunkt bezeichnet werden. Hier sagen die Entwickler des maschinellen Lernens dem Algorithmus, was er während der Trainingszeit vorhersagen soll, daher der Name überwachtes Lernen.

Unüberwachtes Lernen: Dieser Ansatz erhält keine Trainingsbezeichnungen für die Trainingsbeispiele. Dabei werden die Algorithmen so angelegt, dass sie in der Lage sind, innerhalb der bereitgestellten Daten passende Muster und Strukturen zu finden. Ähnliche Datenpunkte werden zusammengefügt, nachdem die konsistenten Muster offensichtlich werden. Verschiedene Datenpunkte erscheinen in verschiedenen Clustern. Es projiziert hochdimensionale Daten in niedrigdimensionale, um sie zu visualisieren oder zu analysieren.

Verstärktes Lernen: Dieser Ansatz beinhaltet einen roboterähnlichen Agenten, der Aktionen ausführt und Ergebnisse quantifiziert, um zu lernen, wie er sich in einer bestimmten Umgebung verhalten sollte. Es folgt dem MDP (Markov Decision Process) – erhält einen Belohnungspunkt für eine korrekte Antwort. Dies beschleunigt das Vertrauensniveau des Agenten und ermutigt ihn, mehr solcher Funktionen zu übernehmen.

Beispiel:

Wenn ML auf einen On-Demand-Musik-Streaming-Dienst angewendet wird, besteht seine Aufgabe darin, herauszufinden, welche neuen Songs/Künstler bestimmten Hörergruppen vorgeschlagen werden sollen. Um Entscheidungen über solche Empfehlungen zu treffen, setzt ein ML-Algorithmus die Vorlieben des Benutzers mit denen anderer Benutzer mit ähnlichem Musikgeschmack in Beziehung.

Deep Learning: Ein Überblick

Deep Learning, eine Teilmenge von ML, ist eine Technologie, bei der rekurrentes neuronales Netzwerk und künstliches neuronales Netzwerk zusammenkommen. Die Bildung von Algorithmen ist der von ML ziemlich ähnlich, nur mit dem Unterschied, dass mehr Algorithmenebenen beteiligt sind. Alle diese Netzwerke bilden zusammen eine Schichtstruktur von Algorithmen, die als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet wird – es ist genau wie das biologische Netzwerk von Neuronen, das in einem menschlichen Gehirn vorhanden ist. Deep-Learning-Lösungen analysieren kontinuierlich Daten mit einer logischen Struktur, genau wie die Verarbeitung in einem menschlichen Gehirn, um Schlussfolgerungen zu ziehen.

Deep-Learning-Anwendungen können komplizierte Probleme lösen, indem sie die Algorithmen verarbeiten, und sind viel leistungsfähiger als die Standard-ML-Modelle.

Zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten sind mehrere Schichten gestapelt:

• Die Eingabeschicht besteht aus Zeitreihendaten oder Pixeln eines Bildes
• Versteckte Schicht namens Gewichte; es wird gelernt, während das neuronale Netz trainiert wird
• Die Ausgangsschicht ist die letzte Schicht, die eine prädiktive Analyse auf der Grundlage der in das Netzwerk eingespeisten Eingaben bereitstellt.

Beispiel:

Die von Google entwickelte Gaming-App namens AlphaGo ist ein perfektes Beispiel für die Implementierung von Deep Learning. Ein Computerprogramm wurde unter Verwendung eines neuronalen Netzwerks erstellt, um dieses abstrakte Brettspiel gegen professionelle Spieler zu spielen. Und AlphaGo hat erfolgreich weltberühmte Spieler des Go-Spiels besiegt – ein Fall von künstlicher Intelligenz, die menschliche Intelligenz besiegt.

Deep Learning wird auch für Funktionen wie Übersetzung, Spracherkennung und den Betrieb selbstfahrender Autos verwendet.

Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning

Lassen Sie uns nun die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning anhand der folgenden Parameter untersuchen.

Grundlegendes Funktionsprinzip

Maschinelles Lernen ist eine Obermenge von Deep Learning, das Daten als Eingabe aufnimmt, die Daten dann parst und Entscheidungen auf der Grundlage des Lernens trifft, während es trainiert wird. Deep Learning hingegen ist eine Teilmenge von ML, hier werden Daten als Eingabe für intelligente und intuitive Entscheidungen mithilfe eines schichtweise gestapelten künstlichen neuronalen Netzwerks akzeptiert.

Lösungen für maschinelles Lernen eignen sich zur Lösung einfacher oder teilweise komplexer Probleme; wohingegen Deep-Learning-Modelle für die Lösung komplexerer Probleme geeignet sind.

Die Art der beteiligten Daten und die Problemlösungstechnik

Lösungen für maschinelles Lernen arbeiten normalerweise mit strukturierten Daten und verwenden daher traditionelle Algorithmen wie die lineare Regression. Deep-Learning-Modelle können sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten arbeiten, da sie von den Schichten eines künstlichen neuronalen Netzes abhängen. Algorithmen für maschinelles Lernen parsen Daten in Teilen und integrieren sie nach separater Verarbeitung dieser Teile, um das Endergebnis zu erzielen. Im Gegensatz dazu verfolgen Deep-Learning-Systeme einen End-to-End-Ansatz – nehmen den Input für ein Problem auf und produzieren direkt das Endergebnis.

Beispielsweise muss ein Programm bestimmte Objekte – Nummernschilder von auf einem Parkplatz geparkten Autos – innerhalb eines Bildes identifizieren; Finden Sie die Identität und den Standort der Objekte heraus. Mit einer ML-Lösung wird diese Aufgabe in zwei Schritten ausgeführt – das Objekt erkennen und dann erkennen. Mit einer Deep-Learning-Anwendung wird die Aufgabe in einem Rutsch erledigt – Sie geben das Bild ein und die identifizierten Objekte zusammen mit ihrem Standort erscheinen in einem einzigen Ergebnis.

Datenabhängigkeiten und Ausgabe

Maschinelles Lernen verarbeitet Tausende von Datenpunkten und seine Ausgaben umfassen numerische Werte oder Klassifizierungen. Deep Learning hingegen verarbeitet Millionen von Daten und seine Ausgaben reichen von numerischen Werten bis hin zu Freiformelementen wie Text und Sprache.

ML ist auf eine große Datenmenge angewiesen, kann aber auch mit einer kleineren Datenmenge reibungslos funktionieren. Bei Deep-Learning-Modellen ist dies jedoch nicht der Fall – sie funktionieren nur dann gut, wenn sie mit riesigen Datenmengen gefüttert werden.

Algorithmus-Nutzung

ML verwendet verschiedene Arten von automatisierten Algorithmen zum Analysieren von Daten und wandelt sie in Modellfunktionen um, um zukünftige Aktionen vorherzusagen oder fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf dem Lernen aus gesammelten und verarbeiteten Daten basieren. Datenanalysten erkennen diese Algorithmen, um bestimmte Variablen innerhalb von Datensätzen zu untersuchen.

Deep Learning strukturiert die Algorithmen in Schichten, um ein künstliches neuronales Netzwerk aufzubauen. Bei diesem Ansatz durchlaufen Daten mehrere Verarbeitungsschichten, um Datenmerkmale und -beziehungen zu interpretieren. Dieses neuronale Netz ist in der Lage zu lernen und dann selbstständig intelligente Entscheidungen zu treffen.

Hardwareanforderung

ML-Programme sind im Vergleich zu Deep-Learning-Algorithmen weniger komplex. Machine-Learning-Programme benötigen zur Verarbeitung eine CPU und können daher auf herkömmlichen Computern oder Low-End-Maschinen funktionieren, ohne dass eine hohe Rechenleistung erforderlich ist. Deep-Learning-Algorithmen hingegen erfordern viel leistungsfähigere Hardware und Ressourcen; aufgrund der Komplexität der beteiligten mathematischen Berechnungen und der Notwendigkeit, eine riesige Datenmenge zu verarbeiten. Sie verwenden Hardware wie GPUs oder grafische Verarbeitungseinheiten, was den Energiebedarf erhöht. GPUs verfügen über einen Speicher mit hoher Bandbreite und verbergen die Latenz beim Übertragen des Speichers aufgrund der Thread-Parallelität.

Methodik der Merkmalsextraktion

Der Deep-Learning-Mechanismus ist ein idealer Weg, sinnvolle Funktionen aus Rohdaten zu extrahieren und ist nicht von handgefertigten Merkmalen wie einem Histogramm von Gradienten, binären Mustern usw. abhängig. Darüber hinaus ist die Merkmalsextraktionsmethodik hierarchisch – Merkmale sind erlernte Schichten -weise. Infolgedessen lernt es Funktionen auf niedriger Ebene von den Anfangsschichten, und wenn es in der Hierarchie nach oben geht, wird eine abstraktere Datendarstellung erlernt.

ML ist jedoch keine geeignete Option, wenn aussagekräftige Merkmale aus Daten extrahiert werden müssen. Dies liegt daran, dass eine gute Leistung in hohem Maße von handgefertigten Funktionen abhängt, die als Eingabe bereitgestellt werden.

Der Grad der erforderlichen menschlichen Intervention

ML erfordert kontinuierliches menschliches Eingreifen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Deep Learning erfordert zwar ein komplexeres Einrichtungsverfahren, erfordert jedoch nach der Einrichtung sehr viel weniger menschliches Eingreifen.

Beteiligte Ausführungszeit

Algorithmen für maschinelles Lernen benötigen viel weniger Zeit zum Trainieren des Modells, aber das Testen des Modells ist zeitaufwändig. Im Gegensatz dazu benötigen Deep-Learning-Anwendungen viel weniger Zeit zum Testen des Modells, aber etwas länger zum Trainieren des Modells.

Industrietauglichkeit

Es ist einfach, ML-Algorithmen zu dekodieren und zu interpretieren, welche Parameter ausgewählt wurden und warum diese Parameter ausgewählt wurden. Deep-Learning-Algorithmen hingegen sind lediglich eine Black Box und können den Menschen an Leistung in den Schatten stellen. Daher sind ML-Lösungen im Vergleich zu Deep-Learning-Lösungen ein besserer Köder für die Industrieanwendung.

Endgültiges Urteil

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind gekommen, um zu bleiben. Beide Technologien besitzen ein enormes Potenzial, um jede Branche vertikal zu transformieren. Gefährliche Aufgaben wie das Arbeiten in rauen Ökosystemen, Aktivitäten in der Raumfahrt usw. werden voraussichtlich in naher Zukunft durch ML- und DL-Modelle ersetzt. Höchste Zeit also, sich mit diesen herausragenden Technologien vertraut zu machen.

Die Entwicklung und Implementierung von ML- und DL-Lösungen ist jedoch kein Zuckerschlecken, und daher ist es ratsam, für diesen Zweck erfahrene Fachleute einzustellen. Für technische Unterstützung beim Entwerfen, Bereitstellen und Warten von ML/DL-Modellen wäre Biz4Solutions, ein sehr erfahrenes und kompetentes Outsourcing-Softwareunternehmen in Indien, eine gute Wahl. Wir verfügen über umfangreiche Erfahrung und Expertise im Umgang mit ML- und DL-Systemen für globale Kunden.