Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei Wörter, die in alltäglichen Gesprächen beiläufig umhergeworfen werden, sei es in Büros, Instituten oder Technologietreffen . Künstliche Intelligenz soll die Zukunft sein, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wird.
Nun wird künstliche Intelligenz definiert als „die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Übersetzung zwischen Sprachen.“ Einfach ausgedrückt bedeutet dies, Maschinen intelligenter zu machen, um menschliche Aufgaben zu replizieren, und maschinelles Lernen ist die Technik (unter Verwendung verfügbarer Daten), um dies zu ermöglichen.
Forscher haben mit Frameworks experimentiert, um Algorithmen zu entwickeln, die Maschinen beibringen, mit Daten genauso umzugehen wie Menschen. Diese Algorithmen führen zur Bildung künstlicher neuronaler Netze, die Daten abtasten, um nahezu genaue Ergebnisse vorherzusagen. Um den Aufbau dieser künstlichen neuronalen Netze zu unterstützen, ELG MBA haben einige Unternehmen unter anderem offene neuronale Netzbibliotheken wie Googles Tensorflow (veröffentlicht im November 2015) veröffentlicht, um Modelle zu erstellen, die anwendungsspezifische Fälle verarbeiten und vorhersagen. Tensorflow läuft beispielsweise auf GPUs, CPUs, Desktop-, Server- und mobilen Computerplattformen. Einige andere Frameworks sind Caffe , Deeplearning4j und Distributed Deep Learning. Diese Frameworks unterstützen Sprachen wie Python, C/C++ und Java.
Zu beachten ist, dass künstliche neuronale Netze genauso funktionieren wie ein echtes Gehirn, das über Neuronen verbunden ist. Jedes Neuron verarbeitet also Daten, die dann an das nächste Neuron weitergegeben werden und so weiter, und das Netzwerk ändert sich ständig und passt sich entsprechend an. Für den Umgang mit komplexeren Daten muss maschinelles Lernen nun aus tiefen Netzwerken abgeleitet werden, die als tiefe neuronale Netze bekannt sind.
In unseren vorherigen Blogposts haben wir ausführlich über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning diskutiert und darüber, dass diese Begriffe nicht austauschbar sind, obwohl sie ähnlich klingen. In diesem Blogpost werden wir diskutieren, wie sich Machine Learning von Deep Learning unterscheidet.
MASCHINELLES LERNEN LERNEN
Welche Faktoren unterscheiden Machine Learning von Deep Learning?
Maschinelles Lernen verarbeitet Daten und versucht, das gewünschte Ergebnis vorherzusagen. Die gebildeten neuronalen Netze sind normalerweise flach und bestehen aus einem Eingang, einem Ausgang und kaum einer verborgenen Schicht. Maschinelles Lernen kann grob in zwei Arten eingeteilt werden – überwacht und nicht überwacht. Bei Ersterem handelt es sich um gekennzeichnete Datensätze mit spezifischer Ein- und Ausgabe, während Letzteres Datensätze ohne spezifische Struktur verwendet.
Stellen Sie sich andererseits jetzt vor, dass die Daten, die verarbeitet werden müssen, wirklich gigantisch sind und die Simulationen viel zu komplex sind. Dies erfordert ein tieferes Verstehen oder Lernen, was durch komplexe Schichten ermöglicht wird. Deep-Learning-Netzwerke sind für weitaus komplexere Probleme geeignet und enthalten eine Reihe von Knotenschichten, die ihre Tiefe anzeigen.
In unserem vorherigen Blogpost haben wir die vier Architekturen von Deep Learning kennengelernt. Fassen wir sie schnell zusammen :
Unüberwachte vortrainierte Netzwerke (UPNs)
Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen können Deep-Learning-Netzwerke eine automatische Merkmalsextraktion durchführen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Unüberwacht bedeutet also, dem Netzwerk nicht zu sagen, was richtig oder falsch ist, was es selbst herausfinden wird. Und vortrainiert bedeutet, dass ein Datensatz verwendet wird, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Zum Beispiel das Training von Layerpaaren als Restricted Boltzmann Machines. Es verwendet dann die trainierten Gewichte für das überwachte Training. Diese Methode ist jedoch nicht effizient, um komplexe Bildverarbeitungsaufgaben zu bewältigen, was Convolutions oder Convolutional Neural Networks (CNNs) in den Vordergrund rückt.
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Convolutional Neural Networks verwenden Nachbildungen desselben Neurons, was bedeutet, dass Neuronen an mehreren Stellen erlernt und verwendet werden können. Dies vereinfacht den Prozess, insbesondere bei der Objekt- oder Bilderkennung. Faltungsarchitekturen neuronaler Netze gehen davon aus, dass die Eingaben Bilder sind. Dies ermöglicht die Codierung einiger Eigenschaften in die Architektur. Es reduziert auch die Anzahl der Parameter im Netzwerk.
Wiederkehrende neuronale Netze
Recurrent Neural Networks (RNN) verwenden sequentielle Informationen und gehen nicht davon aus, dass alle Eingaben und Ausgaben unabhängig sind, wie wir es in traditionellen neuronalen Netzwerken sehen. Im Gegensatz zu neuronalen Feed-Forward-Netzen können RNNs also ihren internen Speicher verwenden, um Sequenzeingaben zu verarbeiten. Sie stützen sich auf vorangegangene Berechnungen und auf das, was bereits berechnet wurde. Es ist für Aufgaben wie Spracherkennung, Handschrifterkennung oder ähnliche unsegmentierte Aufgaben anwendbar.
Rekursive neuronale Netze
Ein rekursives neuronales Netzwerk ist eine Verallgemeinerung eines rekurrenten neuronalen Netzwerks und wird erzeugt, indem ein fester und konsistenter Satz von Gewichtungen wiederholt oder rekursiv auf die Struktur angewendet wird. Rekursive neuronale Netze haben die Form eines Baums, während Recurrent eine Kette ist. Rekursive neuronale Netze wurden in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Aufgaben wie die Stimmungsanalyse verwendet.
Kurz gesagt, Deep Learning ist nichts anderes als eine fortgeschrittene Methode des maschinellen Lernens. Deep-Learning-Netzwerke arbeiten mit unbeschrifteten Daten, die trainiert werden. Jeder Knoten in dieser Deep-Layer lernt den Satz von Features automatisch. Es zielt dann darauf ab, die Eingabe zu rekonstruieren, und versucht dies zu tun, indem es das Rätselraten bei jedem passierenden Knoten minimiert. Es benötigt keine spezifischen Daten und ist tatsächlich so intelligent, dass Korrelationen aus dem Feature-Set gezogen werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Sie sind in der Lage, riesige Datensätze mit zahlreichen Parametern zu lernen und aus unbeschrifteten oder unstrukturierten Daten Strukturen zu bilden.
Schauen wir uns nun die wichtigsten Unterschiede an:
Unterschiede:
Die Zukunft mit Machine Learning und Deep Learning:
Lassen Sie uns weiter gehen und einen Blick auf die Anwendungsfälle von Machine Learning und Deep Learning werfen. Man sollte jedoch beachten, dass Anwendungsfälle für maschinelles Lernen verfügbar sind, während sich Deep Learning noch in der Entwicklungsphase befindet.
Während maschinelles Lernen eine große Rolle in der künstlichen Intelligenz spielt, sind es die Möglichkeiten, die durch Deep Learning eingeführt werden, die die Welt, wie wir sie kennen, verändern. Diese Technologien werden in vielen Branchen eine Zukunft sehen, einige davon sind:
Kundendienst
Maschinelles Lernen wird implementiert, um Kundenanfragen so genau und so schnell wie möglich zu verstehen und zu beantworten. ELG MBA Beispielsweise ist es sehr üblich, auf Produktwebsites einen Chatbot zu finden, der darauf trainiert ist, alle Kundenanfragen in Bezug auf das Produkt und den Kundendienst zu beantworten . Deep Learning geht noch einen Schritt weiter, indem es die Stimmung, Interessen und Emotionen der Kunden (in Echtzeit) misst und dynamische Inhalte für einen verfeinerten Kundenservice zur Verfügung stellt.
Automobilindustrie
Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Folgendes müssen Sie wissen!
Autonome Autos machen immer wieder Schlagzeilen. Von Google bis Uber versucht sich jeder daran. Maschinelles Lernen und Deep Learning sitzen bequem im Kern, aber was noch interessanter ist, ist die autonome Kundenbetreuung, die CSRs mit diesen neuen Technologien effizienter macht. Digitale CSRs lernen und bieten Informationen, die nahezu genau und in kürzerer Zeit sind.
LERNEN SIE DEEP LEARNING
Spracherkennung:
Maschinelles Lernen spielt eine große Rolle bei der Spracherkennung, indem es im Laufe der Zeit von Benutzern lernt. Und Deep Learning kann über die Rolle des maschinellen Lernens hinausgehen, indem es unter anderem Fähigkeiten zur Klassifizierung von Audio und zur Erkennung von Sprechern einführt.
Deep Learning hat alle Vorteile des maschinellen Lernens und gilt als der wichtigste Treiber für künstliche Intelligenz. Startups, multinationale Unternehmen, Forscher und Regierungsbehörden haben das Potenzial von KI erkannt und damit begonnen, ihr Potenzial zu nutzen, um unser Leben einfacher zu machen.