В чем разница между машинным и глубоким обучением?

Глубокое обучение (deep learning), машинное обучение (machine learning) и искусственный интеллект (artificial intelligence, ИИ) – самые распространенные термины в сфере информационных технологий. Эти три технологии тесно связаны друг с другом, и часто ошибочно считается, что все три термина аналогичны.

Подробнее узнать о машинном обучении можно здесь >>

Однако на самом деле они не совсем относятся к одному и тому же. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, а глубокое обучение – подмножеством машинного обучения. Звучит, возможно, немного запутанно. Для наглядности мы можем представить сферу ИИ в виде луковицы, где ИИ – это внешний слой, машинное обучение – следующий слой, а глубокое обучение – еще один слой внутри.

Давайте теперь рассмотрим особенности каждого из представленных терминов.

Искусственный интеллект – это область информатики, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей. Эти системы стремятся имитировать или эмулировать человеческий интеллект в решении различных задач. Примеры искусственного интеллекта в широком понимании включают:

Экспертные системы: программы, которые используют базы знаний и логику для принятия решений в определенной области, подобно тому, как это делает человек-эксперт.

Логические игры: компьютерные программы, способные играть в такие игры, как шахматы или го, соперничая с профессиональными игроками.

Системы распознавания речи: программы, которые могут интерпретировать и понимать произнесенные человеком слова.

Системы планирования: программы, способные разрабатывать стратегии и планы действий для достижения определенных целей.

Программы для обработки естественного языка: системы, которые могут анализировать, интерпретировать и воспроизводить человеческий язык.

Робототехника: создание роботов и автономных систем, способных выполнять разнообразные задачи, от производственных операций до помощи в повседневной жизни.

Системы поддержки принятия решений: программы, помогающие в принятии решений на основе анализа данных и выработки рекомендаций.

Все эти примеры демонстрируют различные аспекты искусственного интеллекта, и их цель – создание систем, способных к "умным" действиям и решениям задач.

Это базовые знания об искусственном интеллекте. Теперь коротко о машинном обучении.

Машинное обучение

Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, способных обучаться на основе больших наборов данных. Алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам обнаруживать закономерности в данных, делать прогнозы и принимать решения на основе опыта, без явного установления конкретных правил или инструкций.

Машинное обучение предпочтительно использовать в ситуациях, где:

• Не существует явного алгоритма для решения задачи.
• Существует большое количество данных, на которых система может учиться.
• Задача сложная, и традиционные методы программирования неэффективны.
• Требуется способность обобщения и принятия решений на основе опыта.
• Существует потребность в автоматизации процесса обучения и адаптации к изменяющейся среде.

Глубокое обучение

Глубокое обучение – это подраздел машинного обучения, который основан на использовании искусственных нейронных сетей с множеством слоев. Этот подход стремится имитировать работу человеческого мозга в обработке и анализе данных, используя слои нейронов для извлечения иерархических представлений.

В каких же случаях из всего подмножества машинного обучения следует выбрать глубокое обучение? Глубокое обучение следует выбирать в случаях:

Когда требуется обработка сложных иерархических структур данных: глубокие нейронные сети хорошо справляются с анализом и выделением закономерностей в сложных данных, таких как изображения, звук, текст.

При наличии большого объема данных: глубокое обучение часто требует большого количества данных для эффективного обучения, поэтому, если есть доступ к обширным наборам данных, это может быть предпочтительным вариантом.

Когда задача требует высокой степени автоматизации: глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки из данных, что делает его мощным инструментом для автоматизации процессов.

В задачах с высокой размерностью данных: глубокое обучение хорошо работает с данными высокой размерности, такими как изображения, где каждый пиксель представляет собой отдельный признак.

Когда нужно решать задачи распознавания образов или классификации с высокой точностью: глубокие нейронные сети проявляют свою силу в задачах, где требуется высокая точность в распознавании и классификации.

Основное различие между машинным обучением и технологиями глубокого обучения

Машинное обучение и глубокое обучение представляют собой две важные области в сфере искусственного интеллекта. Основное различие между ними заключается в подходе к обработке данных.

В машинном обучении используются разнообразные методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов, которые часто ограничиваются небольшим числом слоев. Глубокое обучение, в свою очередь, оперирует глубокими нейронными сетями, создающими сложную иерархию признаков.

Важное различие касается извлечения признаков. В машинном обучении это требует ручного вмешательства, в то время как глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки на разных уровнях абстракции, что позволяет моделям обучаться более сложным представлениям.

Также стоит отметить различия в объеме данных. Машинное обучение может быть эффективным с небольшими объемами данных, в то время как глубокое обучение чаще требует больших объемов данных для эффективного обучения из-за большого числа параметров.

Наконец, вычислительные ресурсы играют роль: машинное обучение может быть реализовано на менее мощных вычислительных структурах, в то время как глубокое обучение обычно требует мощных вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU).

Таким образом, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение представляют собой три тесно связанных, но отдельные направления в области информационных технологий. Искусственный интеллект является общим термином, охватывающим любые системы, стремящиеся имитировать интеллект человека. Машинное обучение предоставляет методологии для обучения систем на основе данных, в то время как глубокое обучение, являясь частью машинного обучения, выделяется в связи с использованием многослойных нейронных сетей, способными автоматически извлекать сложные признаки. Правильный выбор между этими подходами зависит от конкретной задачи, доступных ресурсов и требований к точности модели. Вместе они составляют фундаментальные инструменты для создания интеллектуальных систем, приносящих значительные изменения в различные сферы нашей жизни.

Мария Липа, QuData разработчик