機械学習とディープラーニングの違いは何ですか？

公開: 2022-02-28

技術の驚異である人工知能は大幅に進化し、機械学習とディープラーニングという2つの独創的なテクノロジーを生み出しました。これらのテクノロジーはどちらもソフトウェア市場で話題を呼んでおり、考えられないタスクを実行することで新しいトレンドを生み出しています。 MLとDLは、インテリジェントで直感的なソフトウェアソリューションに道を開くことで、新世代の起業家に新しい道を切り開いています。最近の起業家は、彼らのために破壊的なソリューションを設計するために機械学習会社に侵入しています。

機械学習とディープラーニングは同じテクノロジー（人工知能）のサブセットですが、互いにまったく異なります。そして、これらの驚くべきテクノロジーの技術的利点を活用することを計画している新時代の企業は、これらのテクノロジーを正しく実装できるように、それらの違いをよく理解する必要があります。

この投稿では、機械学習とディープラーニングに関する深い洞察を提供し、それらの違いを探ります。

機械学習：概要

機械学習は人工知能のサブセットです。それは、そのレベルにプログラムされる必要なしに、得られた経験から学びそして改善する能力をシステムに提供します。データはトレーニングと正しい結果の発見に使用されます。機械学習ソリューションは、供給されたデータを使用して機能を実行し、時間の経過とともに徐々に向上します。

このテクノロジーは、データセキュリティ会社からマルウェアを特定し、有利な取引のアラートを受信したい企業に資金を提供するために、いくつかの産業ドメインにわたってあらゆる種類の自動化されたタスクを実行するために使用されます。

機械学習は3つのカテゴリに分類されます

教師あり学習：このアプローチには、完全に管理された学習プロセスが含まれます。このプロセスでは、分類データポイントとも呼ばれるトレーニングラベルが付いたトレーニングサンプルのセットに基づいて結果が予測されます。ここで、機械学習の開発者は、トレーニング時間中に何を予測するかをアルゴリズムに指示するため、教師あり学習という名前が付けられています。

教師なし学習：このアプローチでは、トレーニングサンプルのトレーニングラベルは取得されません。ここで、アルゴリズムは、提供されたデータ内で適切なパターンと構造を見つけることができるように作成されます。一貫したパターンが明らかになった後、同様のデータポイントが一緒に組み立てられます。さまざまなデータポイントがさまざまなクラスターに表示されます。視覚化または分析するために、高次元のデータを低次元のデータに投影します。

強化学習：このアプローチには、アクションを実行し、結果を定量化して、特定の環境内でどのように動作するかを学習するロボットのようなエージェントが含まれます。これは、MDP（マルコフ決定過程）に従います–正しい応答を行うことで報酬ポイントを受け取ります。これにより、エージェントの信頼度が高まり、そのような機能をさらに引き受けるようになります。

例：

MLがオンデマンドの音楽ストリーミングサービスに適用される場合、そのタスクは、特定のリスナーグループに提案する新しい曲/アーティストを見つけることです。このような推奨事項について決定を下すために、MLアルゴリズムは、ユーザーの好みを同様の音楽的好みを持つ他のユーザーの好みと関連付けます。

ディープラーニング：概要

MLのサブセットである深層学習は、リカレントニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークが一緒になるテクノロジーです。アルゴリズムの形成はMLの形成と非常に似ていますが、より多くのアルゴリズムレベルが関係しているという違いがあります。これらのネットワークはすべて組み合わされて、人工ニューラルネットワークと呼ばれるアルゴリズムの層状構造を形成します。これは、人間の脳内に存在するニューロンの生物学的ネットワークのようなものです。ディープラーニングソリューションは、人間の脳内で行われる処理と同じように、論理構造を使用してデータを継続的に分析し、結論を導き出します。

ディープラーニングアプリケーションは、アルゴリズムを処理することで複雑な問題を解決でき、標準のMLモデルよりもはるかに優れています。

複数のレイヤーが入力レイヤーと出力レイヤーの間にスタックされます。

入力レイヤーは、時系列データまたは画像のピクセルで構成されます
ウェイトと呼ばれる隠れ層。ニューラルネットワークがトレーニングされている間に学習されます
出力層は、ネットワークに供給された入力に基づいて予測分析を提供する最終層です。

例：

Googleが開発したAlphaGoという名前のゲームアプリは、ディープラーニングの実装の完璧な例です。この抽象的なボードゲームをプロのプレイヤーと対戦するために、ニューラルネットワークを使用してコンピュータープログラムが作成されました。そして、AlphaGoは、囲碁ゲームの世界的に有名なプレーヤーを首尾よく打ち負かしました。これは、人間の知性を打ち負かす人工知能のインスタンスです。

ディープラーニングは、翻訳、音声認識、自動運転車の操作などの機能にも使用されます。

機械学習とディープラーニングの主な違い

次に、次のパラメータに基づいて、機械学習とディープラーニングの主な違いを調べてみましょう。

基本的な機能原理

機械学習は、データを入力として受け取り、データを解析し、トレーニング中に学習に基づいて決定を下すディープラーニングのスーパーセットです。一方、深層学習はMLのサブセットであり、ここでは、データは、レイヤーごとに積み重ねられた人工ニューラルネットワークを使用してインテリジェントで直感的な意思決定を行うための入力として受け入れられます。

機械学習ソリューションは、単純または部分的に複雑な問題を解決するのに適しています。一方、ディープラーニングモデルは、より複雑な問題を解決するのに適しています。

関係するデータの種類と問題解決手法

機械学習ソリューションは通常、構造化データを処理するため、線形回帰などの従来のアルゴリズムを採用しています。深層学習モデルは、人工ニューラルネットワークのレイヤーに依存するため、構造化データと非構造化データの両方で機能します。機械学習アルゴリズムは、データをパーツごとに解析し、これらのパーツを個別に処理した後、それらを統合して最終的な結果を生成します。逆に、ディープラーニングシステムはエンドツーエンドのアプローチに従います。問題の入力を受け取り、最終結果を直接生成します。

たとえば、プログラムでは、画像内の特定のオブジェクト（たくさん駐車している車のナンバープレート）を特定する必要があります。オブジェクトのIDと場所を見つけます。 MLソリューションでは、このタスクは2つのステップで実行されます。つまり、オブジェクトを検出してから認識します。ディープラーニングアプリケーションを使用すると、タスクは一度に完了します。画像を入力すると、識別されたオブジェクトとその場所が1つの結果に表示されます。

データの依存関係と出力

機械学習は数千のデータポイントを処理し、その出力には数値または分類が含まれます。一方、ディープラーニングは数百万のデータを処理し、その出力は数値からテキストや音声などの自由形式の要素にまで及びます。

MLは大量のデータに依存しますが、少量のデータでもスムーズに機能します。ただし、これはディープラーニングモデルには当てはまりません。膨大なデータがモデルに提供された場合にのみ、パフォーマンスが向上します。

アルゴリズムの使用法

MLは、データを解析するためにさまざまな種類の自動アルゴリズムを採用し、収集および処理されたデータから取得した学習に基づいて、将来のアクションを予測したり、情報に基づいた意思決定を行ったりするためのモデル関数に変換します。データアナリストは、データセット内の特定の変数を調べるためにこれらのアルゴリズムを検出します。

ディープラーニングは、アルゴリズムをレイヤーに構造化して、人工ニューラルネットワークを構築します。このアプローチでは、データはデータの特徴と関係を解釈するためにいくつかの処理レイヤーを通過します。このニューラルネットワークは、それ自体でインテリジェントな決定を学習して形成することができます。

ハードウェア要件

MLプログラムは、深層学習アルゴリズムと比較して複雑になる可能性が低くなります。機械学習プログラムは処理するためにCPUを必要とするため、高い計算能力を必要とせずに、従来のコンピューターまたはローエンドのマシンで機能できます。一方、深層学習アルゴリズムには、リソースだけでなく、はるかに強力なハードウェアが必要です。関係する数学的計算の複雑な性質と大量のデータを処理する必要があるためです。 GPUやグラフィカルプロセッシングユニットなどのハードウェアを使用しているため、電力需要が増加します。 GPUは高帯域幅メモリを備えており、スレッドの並列処理のためにメモリを転送する際にレイテンシを隠します。

特徴抽出の方法論

ディープラーニングメカニズムは、生データから意味のある関数を抽出する理想的な方法であり、勾配のヒストグラムやバイナリパターンなどの手作りの特徴に依存しません。さらに、特徴抽出の方法は階層的です。特徴は学習層です。 -賢い。その結果、初期レイヤーから低レベルの機能を学習し、階層を上るにつれて、より抽象的なデータ表現が学習されます。

ただし、データから意味のある特徴を抽出する必要がある場合、MLは適切なオプションではありません。これは、優れたパフォーマンスを得るには、入力として提供される手作りの機能に大きく依存しているためです。

必要な人間の介入の程度

MLは、最良の結果を得るために継続的な人間の介入を必要とします。ディープラーニングには、より複雑なセットアップ手順が含まれますが、一度セットアップすると、人間の介入が非常に少なくて済みます。

関係する実行時間

機械学習アルゴリズムは、モデルのトレーニングにかかる時間が大幅に短縮されますが、モデルのテストには時間がかかります。それどころか、深層学習アプリケーションはモデルのテストにかかる時間がはるかに短くなりますが、モデルのトレーニングには少し時間がかかります。

業界の準備

MLアルゴリズムのデコードは簡単で、どのパラメーターが選択されたか、およびそれらのパラメーターが選択された理由を解釈できます。それどころか、深層学習アルゴリズムは単なるブラックボックスであり、パフォーマンスに関して人間を凌駕することができます。したがって、MLソリューションは、ディープラーニングソリューションと比較して、業界アプリケーションに適しています。

最終評決

機械学習とディープラーニングは今後も続くでしょう。これらのテクノロジーはどちらも、あらゆる業界を変革する大きな可能性を秘めています。過酷な生態系での作業や宇宙旅行に関する活動などの危険な作業は、近い将来、MLモデルとDLモデルに置き換えられると予想されます。したがって、これらの優れたテクノロジーに精通する時が来ました。

ただし、MLおよびDLソリューションの開発と実装は簡単なことではないため、この目的のために経験豊富な専門家を雇うことをお勧めします。 ML / DLモデルの設計、展開、および保守に関する技術支援については、インドの経験豊富で有能なアウトソーシングソフトウェア会社であるBiz4Solutionsが適しています。私たちは、グローバルクライアント向けのMLおよびDLシステムを扱う豊富な経験と専門知識を持っています。