Djupinlärning och maskininlärning: en jämförelse

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är en gren av AI som innebär att data och algoritmer används för att imitera hur människor skaffar kunskap och lär sig genom trial and error. ML-algoritmer kräver enorma mängder data för att lära sig eller bli bättre på uppgifter. Processen skiljer sig lite från djupinlärning, som är en undergrupp till ML.

Övervakad inlärning

Övervakad inlärning är en vägledd teknik där en användare ger algoritmen kända datauppsättningar. Varje datauppsättning innehåller inmatade data och resultatdata.

När algoritmen gör förutsägelser utför operatören korrigeringar så att maskinen kan lära sig och utvecklas. Operatören upprepar processen tills systemets resultat är korrekta nog.

Halvövervakad inlärning

Vid halvövervakad inlärning ger operatören algoritmen både kända datauppsättningar och data utan etiketter. Data med etiketter har taggar som hjälper algoritmen att förstå dem Data utan etiketter har inga taggar eller identifierare.

Genom att analysera taggade och otaggade data kan ML-algoritmer lära sig att behandla ostrukturerad information.

Förstärkande inlärning

Vid förstärkande inlärning används organiserade processer för att lära algoritmen att använda trial and error. Operatören skapar strikta parametrar och ger ML-systemet en definierad uppsättning uppgifter. Algoritmen kommer att utforska datauppsättningen inom de gränserna och lära sig vilka strategier som ger önskade resultat.

Oövervakad inlärning

Med processen för oövervakad inlärning får ML-algoritmen en stor datauppsättning. Den får ingen vägledning utan är istället fri att organisera och ordna data som den vill.

Skillnaden mellan djupinlärning och maskininlärning

Med ML-processen matas ständigt nya data in i algoritmen för att lära den att göra korrekta förutsägelser. Till exempel måste en ML-algoritm kanske utföra funktionsextrahering för att utvinna ytterligare information om en viss datauppsättning.

Lösningar med djupinlärning å andra sidan kan använda den neurala nätverksinfrastrukturen med flera lager för att göra korrekta förutsägelser via sina inbyggda funktioner för databehandling.

Djupinlärningsteknologi minskar avsevärt graden av mänskligt ingripande som krävs för att producera korrekta resultat. Dessutom kan djupinlärningsalgoritmer behandla stora datauppsättningar, även om de är ostrukturerade.

Låt oss titta närmare på mekanismerna i djupinlärning jämfört med maskininlärning genom att titta på några viktiga skillnader.

Antal datapunkter

Maskininlärningsalgoritmer kan göra förutsägelser med endast små mängder data. Ju mer data algoritmerna har tillgång till, ju korrektare blir emellertid förutsägelserna.

Djupinlärningsalgoritmer måste få enorma mängder data för att kunna ge några resultat alls – de fungerar inte när de bara får små datauppsättningar.

Funktionsskapande

Inom maskininlärning måste användare korrekt tagga eller på annat sätt identifiera datafunktioner. Normalt sett kan inte ML-algoritmer utföra oberoende funktionsskapande.

Däremot kan djupinlärningsalgoritmer lära sig funktioner på hög nivå av ostrukturerad data. Dessa algoritmer kan även skapa nya funktioner själva.

Maskinvaruberoenden

Maskininlärningslösningar använder tre eller färre neurala nätverkslager, vilket innebär att de inte behöver någon betydande datorkraft för att fungera. Därför kan ML-algoritmer köras på mindre avancerad utrustning.

Vid djupinlärning utför algoritmen ett enormt antal matrismultipliceringsåtgärder. Robust maskinvara krävs för att möjliggöra dessa åtgärder.

Körningstid

De flesta maskininlärningsalgoritmer kan tränas på några timmar, medan särskilt enkla algoritmer kan tränas på bara några minuter. Det beror på att algoritmen behandlar information med hjälp av bara ett par nätverkslager.

Med djupinlärningsalgoritmer däremot behandlas data med många dolda lager. Särskilt sofistikerade algoritmer kan ta dagar eller till och med veckor att träna.

Utvärde

Maskininlärningsalgoritmernas resultat representeras nästan alltid som ett numeriskt värde. Detta värde kan var en klassificering eller en poäng.

Djupinlärningsresultat kan ha många olika format, till exempel ljud, poäng eller text. Den här mångsidigheten gör djupinlärning lämplig för en stor mängd tillämpningar från kommunikation med konsumenter till att användas för ljudaktiverade TV-fjärrkontroller.

Strategier för inlärning

Med ML-algoritmer delas komplexa inlärningsprocesser upp i små hanterbara steg. Algoritmen kombinerar sedan sina resultat i ett konsoliderat resultat.

Djupinlärning löser problem med en början-till-slut-strategi. Algoritmen använder rådata som matas in, behandlar problemet stegvis och kräver ingen manuell funktionsextrahering.

Fördelar med djupinlärning och maskininlärning

Det finns många fördelar förknippade med djupinlärning och maskininlärning. Här är några av de viktigaste.

• Fler källor till datainmatning. Enligt flera beräkningar, är mellan 80 % och 90 % av de data som företag samlar in ostrukturerade. Dessa data kan inte analyseras med standardverktyg, men med en kombination av ML- och DL-verktyg kan företag utvinna insikter ur dem.
• Bättre, snabbare beslutsfattande. Djupinlärning och ML-algoritmer ger företagsledare åtgärdbara insikter som de kan använda som vägledning för sina beslutsfattandeprocesser.
• Ökad verksamhetseffektivitet. I en enkät bland företag i USA sa 33 % av respondenterna att ”tidsbesparing” är den viktigaste fördelen med maskininlärningsverktyg.
• Bättre kundupplevelser. Maskininlärningsverktyg kan förbättra kundupplevelsen avsevärt genom att ge åtgärdbara insikter åt er målgrupp. Konsumenterna är också med på noterna då 48 % av enkätdeltagarna sa att de skulle interagera med AI ”oftare" om det förbättrade deras upplevelse.
• Lägre kostnader. Genom att ge en glimt av hur kunderna tänker, snabba på beslutsfattande och öka den övergripande effektiviteten kan ML- och djupinlärningsverktyg bana vägen för betydande kostnadsbesparingar.

Som du kan se kan det ha en positiv effekt på alla aspekter av ert företag att börja använda maskininlärnings- och djupinlärningsalgoritmer i ert arbetsflöde.

Hur djupinlärning och maskininlärning fungerar tillsammans

Eftersom djupinlärning är en undergrupp till maskininlärning är de två teknologierna redan sammanlänkade. Man kan emellertid använda djupinlärningsalgoritmer och ML-algoritmer tillsammans med varandra för att tolka komplexa uppsättningar data.

Hur det fungerar

Med djupinlärningslösningar struktureras maskininlärningsalgoritmer eller organiseras i lager för att bygga upp det tidigare nämnda neurala nätverket. När data passerar genom varje lager bedömer algoritmen informationen och fattar beslut baserat på vad den lär sig.

Låt oss säga att ni har samlat in en enorm mängd data om kundernas inköpsvanor, mycket av dem ostrukturerade. Ni kan använda djupinlärningsteknik för att gå igenom och kategorisera dessa rådata. Senare kan ni använda ML-algoritmer för att effektivt bedöma mindre nyligen strukturerade underuppsättningar av information för att urskilja små detaljer.

Djupinlärning och maskininlärning används varje dag. AI-drivna röstassistenter är ett utmärkt exempel, då 97 % av mobilanvändare redan förlitar sig på den här tekniken.

Använda djupinlärning och maskininlärning

Ni måste inte välja mellan maskininlärning och djupinlärning när ni börjar använda AI-teknik i ert arbetsflöde. Istället kan ni dra nytta av att kombinera möjligheterna i båda. Låt oss jämföra de olika branscherna, användningsområdena och funktionerna i samhället där djup- och maskininlärning kan användas.

Användningsområden för djupinlärning

Några användningsområden för djupinlärning är:

• Finanssektorn. Djupinlärningsalgoritmer kan hjälpa finansinstitutioner att förutsäga marknadsförhållanden, ge råd om investeringar och ge sina kunder bättre service.
• Kundtjänst. Djupinlärning kan göra det möjligt för kundtjänstteam att snabba upp leveransen av support och förutsäga användarnas behov.
• Polis. Brottsbekämpande organ kan använda djupinlärning för att förutsäga brottstrender och skydda medborgarna.
• Sjukvård. Djupinlärningsverkyg kan vara till hjälp inom sjukvården för att ställa diagnoser och förbättra behandlingsresultaten.

I och med att djupinlärningstekniken fortsätter att utvecklas kommer den utan tvekan att även dyka upp i många andra branscher.

Användningsområden för maskininlärning

Några användningsområden för ML är:

• Personaliserade webbplatser. ML gör så att varumärken kan servera personaliserade upplevelser åt kunderna baserat på webbhistorik och andra data.
• Sökmotorer. På samma sätt använder sökmotorer ML-algoritmer för att förutsäga framtida beteende och erbjuda användarna bättre resultat.
• Chattbotar. Med tiden kan chattbotar lära sig hur de kan ge användarna snabbare, korrektare svar på deras frågor.

Se hur Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) kan hjälpa er med användningsområden som dessa så att ert företag kan dra maximal nytta av maskininlärning och djupinlärning.

Adobe Real-Time CDP bygger på Adobe Senseis generativa AI och gör det enklare att arbeta smartare och snabbare. Titta på översiktsvideon eller en produktdemo och lär dig mer.