Машинное обучение — это подмножество, приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предлагает системе возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования на этом уровне. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, где искусственная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть вступает в связь. Алгоритмы создаются точно так же, как машинное обучение, но оно состоит из гораздо большего количества уровней алгоритмов.
Машинное обучение использует данные для обучения и получения точных результатов. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерной программы, которая получает доступ к данным и использует их для обучения. Эти сети алгоритма вместе называются искусственной нейронной сетью. Проще говоря, он воспроизводится точно так же, как человеческий мозг, поскольку все нейронные сети связаны в мозге, что и является концепцией глубокого обучения. Он решает все сложные проблемы с помощью алгоритмов и своего процесса.
Мы узнали, что глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, и оба типа обучения являются подобластями искусственного интеллекта. Многие говорят, что глубокое обучение — это машинное обучение. Хотя эти два тесно связаны, у них есть свои различия. Давайте обсудим!
Вмешательство человека: хотя модели машинного обучения лучше справляются с конкретными задачами, они по-прежнему нуждаются в нашем руководстве. С другой стороны, алгоритмы глубокого обучения используют свои нейронные сети для принятия решений и анализа.
Сложность: хотя и машинное обучение, и глубокое обучение являются сложными системами, алгоритмы машинного обучения имеют более простые структуры, такие как деревья решений или линейная регрессия. Поскольку глубокое обучение моделируется по образцу человеческого мозга, структура ИНС намного сложнее и взаимосвязана.
Алгоритмические отличия: алгоритмы машинного обучения выявляют специалисты по данным и аналитики, в то время как алгоритмы глубокого обучения в основном представляют себя сами. Представление данных. Алгоритмы машинного обучения обычно требуют структурированных данных, тогда как алгоритмы глубокого обучения полагаются на слои искусственных нейронных сетей. Масштабируемость. Машинное обучение не так хорошо подходит для решения сложных задач с большими наборами данных, в отличие от глубокого обучения.
