Aprendizado profundo vs aprendizado de máquina - 6 principais diferenças e infográficos

Introdução ao Deep Learning vs Machine Learning

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo são um subconjunto da inteligência artificial. No aprendizado de máquina, os dados são alimentados com o algoritmo de aprendizado de máquina, ele busca informações e aprende com os dados e depois toma a decisão. Por outro lado, o aprendizado profundo é como um subconjunto de aprendizado de máquina, o processo é quase o mesmo, mas com a experiência, o modelo de aprendizado profundo se torna progressivamente melhor sem nenhuma orientação. Neste tópico, vamos aprender sobre Deep Learning vs Machine Learning.

O modelo de aprendizado de máquina precisaria de intervenção humana para melhorar o desempenho do modelo, ajustando parâmetros / hiperparâmetros. Por exemplo, se um modelo de aprendizado de máquina não é capaz de prever o resultado certo, precisamos corrigi-lo. No aprendizado profundo, o modelo aprenderá cometendo erros e, consequentemente, ajustará os pesos dos parâmetros de entrada. O melhor exemplo de um modelo de aprendizado profundo é o sistema de direção automatizado.

Comparação cara a cara entre aprendizado profundo e aprendizado de máquina (infográficos)

Abaixo estão as 6 principais diferenças entre aprendizado profundo e aprendizado de máquina

Principais diferenças entre aprendizado profundo e aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são um subconjunto de inteligência artificial. Aqui estão as principais diferenças principais entre esses dois métodos.

No aprendizado de máquina, o foco principal é melhorar o processo de aprendizado de modelos com base em sua experiência com dados de entrada. No aprendizado de máquina, os dados rotulados ou não marcados passarão pela engenharia e caracterização de dados. Quanto mais limpos os dados forem alimentados, melhor será o modelo. No caso da aprendizagem profunda, o foco é mais o aprendizado de um modelo por si só, isto é, o treinamento e o método de erro para chegar à solução final.
O aprendizado de máquina está inclinado à atomização e à previsão de um problema de regressão ou classificação, como prever se o cliente x pagará um empréstimo com base no número de recursos. Por outro lado, o aprendizado profundo tenta criar uma réplica da mente humana para resolver um problema específico. Por exemplo, olhando fotos que reconhecem qual é o gato e qual é o cachorro, etc.
No aprendizado de máquina, lidamos com dois tipos de problemas: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Na entrada e saída supervisionadas, os dados são rotulados, por outro lado, na aprendizagem não supervisionada, não é. No caso da aprendizagem profunda, é um passo adiante, onde o modelo aborda a aprendizagem por reforço. Para cada erro cometido, há uma penalidade e uma recompensa pela decisão correta.
No aprendizado de máquina, escolhemos um algoritmo adequado (às vezes múltiplo e depois escolhemos o melhor para o nosso modelo), definimos parâmetros e fornecemos dados, o algoritmo de aprendizado de máquina aprenderá sobre dados de trem e, ao verificar / avaliar com dados de teste, o modelo será implantado para uma tarefa específica. Por outro lado, no aprendizado profundo, definimos uma camada do perceptron. Um perceptron pode ser considerado como um neurônio na mente humana. Um neurônio recebe entrada através de vários dendritos, processa-a (executa uma pequena ação / decisão) e, com os terminais axônios, envia a saída para o próximo neurônio na camada. Da mesma forma, um perceptron possui nós de entrada (provenientes de recursos de dados de entrada ou camada anterior de perceptron), uma função de atuação para tomar uma pequena decisão e nós de saída para enviar saída para o próximo perceptron na camada.
O processo para criar um modelo a partir do aprendizado de máquina consiste em fornecer recursos de dados de entrada, um algoritmo selecionado de acordo com o problema, definir parâmetros e hiperparâmetros necessários, treinar o conjunto de treinamento e otimizar a execução. Avalie o modelo nos dados de teste. No caso de aprendizado profundo, o processo é o mesmo até fornecer dados de entrada com recursos. Depois disso, definimos a camada de entrada e saída do modelo com o número de perceptron. Escolhemos o número de camadas ocultas necessárias de acordo com a complexidade do problema. Definimos o Perceptron para cada camada e para cada perceptron a entrada, função de ativação e nós de saída. Uma vez definido e, em seguida, os dados são alimentados, o modelo será treinado por tentativa e erro.
No aprendizado de máquina, a quantidade de dados necessária para criar um modelo é comparativamente menor. No caso de aprendizado profundo, o método é tentativa e erro para obter o melhor resultado possível. Quanto mais os dados estiverem disponíveis para treinamento, mais forte será o modelo. No aprendizado de máquina, se aumentarmos a quantidade de dados também, mas após um certo limite, o processo de aprendizado ficará estagnado. No caso de aprendizado profundo, o modelo continua aprendendo. É a complexidade do problema. Para um problema complexo, é necessária mais quantidade de dados.
Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina é usado para fornecer recomendações para streaming de música. Agora, para o modelo tomar a decisão de recomendar músicas / álbuns / artistas, ele verificará o recurso semelhante (gosto musical) e recomendará uma lista de reprodução semelhante. Para o aprendizado profundo, o melhor exemplo é a geração automatizada de texto enquanto procura algo no google ou escreve um e-mail. Um modelo de aprendizado profundo sugere automaticamente possíveis resultados com base em experiências anteriores.

Tabela de comparação Deep Learning vs Machine Learning

Vamos discutir a melhor comparação entre Deep Learning vs Machine Learning

Base de comparação	Aprendizagem Profunda	Aprendizado de máquina
Dependência de dados	É necessária uma quantidade comparativamente grande de dados, mais o aumento no desempenho dos dados de entrada	Uma quantidade suficiente de dados pode criar um bom modelo. Mas mais do que o necessário não melhorará o desempenho como tal.
Dependência de hardware	Máquinas de ponta são uma obrigação.	Pode trabalhar em pequenas máquinas finais.
Abordagem usada	No aprendizado profundo, o problema é resolvido de uma só vez, usando várias camadas de neurônios.	Um grande problema é subdividido em várias pequenas tarefas e, no final, são combinados para criar o modelo de ML.
O tempo necessário para a execução	É necessário mais tempo para execução. Porque vários neurônios usam parâmetros-2 diferentes para construir um modelo.	Comparativamente menos tempo de execução é necessário no caso de ML.
Caracterização	O aprendizado profundo aprende com os próprios dados e não precisa de intervenção externa.	A intervenção externa é necessária para fornecer a entrada correta.
Interpretação	Difícil de interpretar o processo de resolução do problema. Porque vários neurônios resolvem coletivamente o problema.	Fácil de interpretar o processo no modelo de aprendizado de máquina. Tem um raciocínio lógico por trás disso.

Conclusão

Discutimos como o modelo de aprendizado de máquina e os modelos de aprendizado profundo são diferentes. Usamos o aprendizado de máquina quando a interpretação dos dados é simples (não complexa), para fornecer automação em operações repetitivas. Usamos o modelo de aprendizado profundo quando temos uma quantidade muito grande de dados ou o problema é muito complexo para resolver com o aprendizado de máquina. O aprendizado profundo precisa de mais recursos do que o aprendizado de máquina, é caro, mas mais preciso.

Artigos recomendados

Este é um guia para o Deep Learning vs Machine Learning. Aqui discutimos as diferenças entre Aprendizado profundo e Aprendizado de máquina com infográficos e tabela de comparação. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -