Machine learning e deep learning
L'intelligenza artificiale è una delle tendenze più popolari degli ultimi tempi. L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo costituiscono l'intelligenza artificiale. Il diagramma di Venn mostrato di seguito spiega la relazione tra machine learning e deep learning:
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è l'arte della scienza di far agire i computer secondo gli algoritmi progettati e programmati. Molti ricercatori pensano che l'apprendimento automatico sia il modo migliore per progredire verso l'IA a livello umano. L'apprendimento automatico include i seguenti tipi di pattern
- Modello di apprendimento supervisionato
- Modello di apprendimento senza supervisione
Apprendimento approfondito
L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico in cui gli algoritmi interessati sono ispirati dalla struttura e dalla funzione del cervello chiamate reti neurali artificiali.
Tutto il valore oggi del deep learning è attraverso l'apprendimento supervisionato o l'apprendimento da dati e algoritmi etichettati.
Ogni algoritmo nel deep learning passa attraverso lo stesso processo. Include una gerarchia di trasformazione non lineare dell'input che può essere utilizzata per generare un modello statistico come output.
Considera i seguenti passaggi che definiscono il processo di Machine Learning
- Identifica i set di dati rilevanti e li prepara per l'analisi.
- Sceglie il tipo di algoritmo da utilizzare
- Costruisce un modello analitico basato sull'algoritmo utilizzato.
- Addestra il modello su set di dati di test, rivedendolo secondo necessità.
- Esegue il modello per generare i punteggi dei test.
Differenza tra machine learning e deep learning
In questa sezione, impareremo la differenza tra Machine Learning e Deep Learning.
Quantità di dati
L'apprendimento automatico funziona con grandi quantità di dati. È utile anche per piccole quantità di dati. Il deep learning, invece, funziona in modo efficiente se la quantità di dati aumenta rapidamente. Il diagramma seguente mostra il funzionamento del machine learning e del deep learning con la quantità di dati:
Dipendenze hardware
Gli algoritmi di deep learning sono progettati per dipendere fortemente da macchine di fascia alta, a differenza dei tradizionali algoritmi di machine learning. Gli algoritmi di deep learning eseguono una serie di operazioni di moltiplicazione di matrici, che richiedono una grande quantità di supporto hardware.
Feature Engineering
L'ingegnerizzazione delle funzionalità è il processo di inserimento della conoscenza del dominio in funzionalità specifiche per ridurre la complessità dei dati e creare modelli visibili agli algoritmi di apprendimento su cui funziona.
Esempio: i modelli di apprendimento automatico tradizionali si concentrano sui pixel e altri attributi necessari per il processo di progettazione delle funzionalità. Gli algoritmi di deep learning si concentrano su funzionalità di alto livello dai dati. Riduce il compito di sviluppare nuove funzionalità per estrarre ogni nuovo problema.
Approccio alla risoluzione dei problemi
I tradizionali algoritmi di machine learning seguono una procedura standard per risolvere il problema. Spezza il problema in parti, risolve ognuna di esse e le combina per ottenere il risultato richiesto. Il deep learning si concentra sulla risoluzione del problema dall'inizio alla fine invece di suddividerli in divisioni.
Tempo di esecuzione
Il tempo di esecuzione è la quantità di tempo necessaria per addestrare un algoritmo. L'apprendimento profondo richiede molto tempo per allenarsi poiché include molti parametri che richiedono più tempo del solito. L'algoritmo di apprendimento automatico richiede comparativamente meno tempo di esecuzione.
Interpretabilità
L'interpretabilità è il fattore principale per il confronto tra algoritmi di machine learning e deep learning. Il motivo principale è che il deep learning è ancora oggetto di ripensamento prima del suo utilizzo nell'industria.
Applicazioni di Machine Learning e Deep Learning
In questa sezione, impareremo le diverse applicazioni di Machine Learning e Deep Learning.
Visione artificiale che viene utilizzata per il riconoscimento facciale e il segno di presenza tramite impronte digitali o identificazione del veicolo tramite targa.
Recupero di informazioni dai motori di ricerca come la ricerca di testo per la ricerca di immagini.
Email marketing automatizzato con identificazione del target specificato.
Diagnosi medica di tumori cancerosi o identificazione di anomalie di qualsiasi malattia cronica.
Elaborazione del linguaggio naturale per applicazioni come il tagging delle foto. Il miglior esempio per spiegare questo scenario è utilizzato in Facebook.
Pubblicità online.
Tendenze future
Con la crescente tendenza a utilizzare la scienza dei dati e l'apprendimento automatico nel settore, diventerà importante per ogni organizzazione inculcare l'apprendimento automatico nelle proprie attività.
Il deep learning sta acquisendo sempre più importanza rispetto al machine learning. L'apprendimento profondo si sta dimostrando una delle migliori tecniche per prestazioni all'avanguardia.
L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo si dimostreranno utili nel campo della ricerca e del mondo accademico.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo avuto una panoramica del machine learning e del deep learning con illustrazioni e differenze incentrate anche sulle tendenze future. Molte delle applicazioni di intelligenza artificiale utilizzano algoritmi di apprendimento automatico principalmente per guidare il self-service, aumentare la produttività degli agenti e flussi di lavoro più affidabili. Gli algoritmi di machine learning e deep learning rappresentano una prospettiva entusiasmante per molte aziende e leader del settore.