Mismunur á vélanámi og djúpt nám

Hvað er vélanám?

Vélanám er sett af aðferðum sem notaðar eru til að búa til tölvuforrit sem geta lært af athugunum og spáð. Vélanám notar reiknirit, afturför og skyld vísindi til að skilja gögn. Almennt má líta á þessa reiknirit sem tölfræðilíkön og netkerfi.

Hvað er Deep Learning?

Djúpt nám er undirmengi vélanámsaðferða. Gögnum er greint í gegnum mörg lög djúpt lærdómsnets svo að netkerfið geti dregið ályktanir og tekið ákvarðanir um gögnin. Djúpnámsaðferðir gera ráð fyrir mikilli nákvæmni í stórum gagnasöfnum, en þessir eiginleikar gera djúpt nám mun auðlindafrekara en klassískt vélanám.

Mismunur á vélanámi og djúpt nám

Tengsl við gervigreind

Í nokkra áratugi hefur vélanám verið notað sem aðferð til að ná gervigreind í vélum. Í kjarnanum beinist vélinám að því að búa til tölvur sem geta lært og tekið ákvarðanir, sem gerir vélanám vel til þess fallið að rannsaka gervigreind. Hins vegar er ekki öllum vélanámslíkönum ætlað að þróa „sanna“ gervigreind sem passar fullkomlega við eða umfram mannlega greind. Þess í stað eru líkön oft hönnuð til að rannsaka ákveðin, takmörkuð vandamál.

Djúpt nám var lagt til á fyrstu stigum vélrænnar umræðu en fáir vísindamenn sóttu eftir djúpnámsaðferðum vegna þess að útreikningskröfur um djúpt nám eru miklu meiri en í klassískri vélanámi. Reikningsgeta tölvna hefur hins vegar aukist veldishraða síðan 2000 og leyft vísindamönnum að gera gífurlegar endurbætur á vélanámi og smíði gervigreindar. Vegna þess að djúpt námslíkön mæla vel með auknum gögnum hefur djúpt nám möguleika á að sigrast á verulegum hindrunum við að búa til sanna gervigreind.

Grunnnám í vél og djúpt nám

Vélnám og djúpt nám eru bæði reiknirit. Í klassískri vélanámi nota vísindamenn tiltölulega lítið magn af gögnum og ákveða hver mikilvægustu eiginleikarnir eru innan gagna sem reikniritið þarf til að geta spáð. Þessi aðferð er kölluð lögun verkfræði. Til dæmis, ef verið var að kenna vélnámsforriti til að þekkja ímynd flugvélar, myndu forritarar þess gera reiknirit sem gera forritinu kleift að þekkja dæmigerð form, liti og stærðir atvinnuflugvéla. Með þessum upplýsingum myndi vélnámsáætlunin spá fyrir um hvort myndirnar sem henni eru kynntar séu með flugvélum.

Djúpt nám er almennt aðgreint frá klassískri vélanámi með mörgum lögum þess að taka ákvarðanir. Djúpt námsnet er oft talið vera „svarta kassa“ vegna þess að gögnum er greint í gegnum mörg netlag sem hvert gerir athuganir. Þetta getur gert niðurstöðurnar erfiðari að skilja en niðurstöður í klassískri vélanámi. Nákvæmur fjöldi laga eða þrepa við ákvarðanatöku fer eftir gerð og margbreytileika fyrirmyndarinnar sem valin er.

Gögn og sveigjanleiki í vél og djúpt nám

Vélanám notar venjulega lítil gagnasöfn til að læra af og spá. Með litlu magni af gögnum geta vísindamenn ákvarðað nákvæmar aðgerðir sem munu hjálpa vélanámsforritinu að skilja og læra af gögnunum. Hins vegar, ef forritið rekst á upplýsingar sem það getur ekki flokkað út frá fyrirliggjandi reikniritum, þurfa rannsakendur venjulega að greina vandræðagögnin handvirkt og búa til nýjan eiginleika. Vegna þessa er klassískt vélanám venjulega ekki mælikvarða með miklu magni af gögnum, en það getur lágmarkað villur á smærri gagnasöfnum.

Djúpt nám hentar sérstaklega stórum gagnasöfnum og líkön krefjast þess að stór gagnasöfn séu gagnleg. Vegna þess hve djúpt lærdómsnet er flókið þarf netið verulegt magn af þjálfunargögnum og auka gögnum til að prófa netið eftir þjálfun. Eins og er, eru vísindamenn að betrumbæta djúpt lærdómsnet sem geta verið skilvirkari og notað smærri gagnasöfn.

Árangurskröfur fyrir vél og djúpt nám

Vélanám hefur breytilegar kröfur um afköst tölvu. Það eru fullt af gerðum sem hægt er að keyra á venjulegri einkatölvu. Því þróaðri sem tölfræðilegar og stærðfræðilegar aðferðir verða því erfiðara er það fyrir tölvuna að vinna úr gögnum hratt.

Djúpt nám hefur tilhneigingu til að vera mjög auðlindafrekt. Að flokka mikið magn upplýsinga í gegnum mörg lög ákvarðanatöku krefst mikils útreikningsorku. Eftir því sem tölvur verða hraðari er djúpt nám sífellt aðgengilegra.

Takmarkanir í vél og djúpt nám

Hefð fyrir vélanámi hefur nokkrar algengar og verulegar takmarkanir. Ofbúnaður er tölfræðilegt vandamál sem getur haft áhrif á reiknirit fyrir vélanám. Vélrænan reiknirit inniheldur ákveðið magn af „villu“ við greiningu og spá með gögnum. Reikniritið á að sýna samband milli viðeigandi breytna, en í ofbúnaði byrjar það einnig að fanga villuna, sem leiðir til „hávaðasamari“ eða ónákvæmrar fyrirmyndar. Vélanámslíkön geta einnig orðið hlutdræg gagnvart sérkennilegum gögnum sem þeir voru þjálfaðir í, vandamál sem er sérstaklega augljóst þegar vísindamenn þjálfa reiknirit á öllu tiltæka gagnasafninu í stað þess að vista hluta gagna til að prófa reikniritið gegn.

Djúpt nám hefur sömu tölfræðilega gildra og klassískt vélanám, svo og nokkur einstök atriði. Fyrir mörg vandamál, það eru ekki næg gögn tiltæk til að þjálfa sæmilega náið djúpt nám net. Það er oft kostnaðarlaust eða ómögulegt að safna fleiri gögnum um eða líkja eftir raunverulegu vandamáli, sem takmarkar núverandi svið efni sem hægt er að nota djúpt nám fyrir.

Samanburðartafla fyrir vél og djúpt nám

Samantekt á vél vs. Djúpt nám

Vélnám og djúpt nám lýsa bæði aðferðum til að kenna tölvum að læra og taka ákvarðanir. Djúpt nám er undirmengur klassískrar vélináms og sumir mikilvægir munur gera djúpt nám og vélanám hentugt fyrir mismunandi forrit.

  • Klassísk vélanám inniheldur oft lögun verkfræðinga af forriturum sem hjálpar reikniritinu að gera nákvæmar spár um lítið gagnasafn. Djúpt nám reiknirit eru venjulega hönnuð með mörgum lögum ákvarðanatöku til að krefjast minna sértækrar aðgerðarverkfræði.
  • Djúpt nám er jafnan notað fyrir mjög stór gagnasöfn svo hægt sé að þjálfa netin eða reikniritin til að taka margar lagskiptar ákvarðanir. Klassísk vélanám notar smærri gagnasöfn og er ekki eins stigstærð og djúpt nám.
  • Þó að djúpt nám geti lært vel á fullt af gögnum, þá eru mörg vandamál þar sem ekki eru næg gögn tiltæk til að djúpt nám geti verið gagnlegt. Bæði djúpt nám og vélinám deila stöðluðum tölfræðilegum takmörkunum og geta verið hlutdrægir ef þjálfunargagnasafnið er mjög sérkennilegt eða ef því var safnað með óviðeigandi tölfræðilegri tækni.

Sjá meira um: ,