डीप लर्निंग बनाम। मशीन लर्निंग: क्या अंतर है?

हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धि (एआई) के क्षेत्र में तेजी से विकास हुआ है, जो कई कारकों से प्रेरित है जिसमें ASIC प्रोसेसर का निर्माण, बड़ी कंपनियों से बढ़ी हुई रुचि और निवेश, और की उपलब्धता शामिल है बड़ा डेटा। और OpenAI और TensorFlow जनता के लिए उपलब्ध होने के साथ, कई छोटी कंपनियों और व्यक्तियों के पास है विभिन्न मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के माध्यम से शामिल होने और अपने स्वयं के एआई को प्रशिक्षित करने का निर्णय लिया एल्गोरिदम।

यदि आप इस बारे में उत्सुक हैं कि मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग क्या हैं, उनके अंतर क्या हैं, और उनका उपयोग करने की चुनौतियाँ और सीमाएँ हैं, तो आप सही जगह पर हैं!

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भीतर एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना बुद्धिमानी से भविष्यवाणियां और निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करता है। प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म के आधार पर, मशीन लर्निंग एक मॉडल को सरल अगर-तो नियमों, जटिल गणितीय समीकरणों और / या तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के माध्यम से प्रशिक्षित कर सकता है।

कई मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए संरचित डेटा का उपयोग करते हैं। संरचित डेटा एक विशिष्ट प्रारूप या संरचना जैसे स्प्रेडशीट और टेबल में व्यवस्थित डेटा है। संरचित डेटा के साथ एक मॉडल को प्रशिक्षित करने से प्रशिक्षण के समय में तेजी आती है, और संसाधन की कम आवश्यकता होती है, और डेवलपर्स को यह स्पष्ट समझ मिलती है कि मॉडल समस्याओं को कैसे हल करता है।

मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग अक्सर विभिन्न उद्योगों जैसे स्वास्थ्य सेवा, ई-कॉमर्स, वित्त और विनिर्माण में किया जाता है।

डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो मानव सीखने के तरीके की नकल करके प्रशिक्षण मॉडल पर केंद्रित है। चूँकि सूचना के अधिक गुणात्मक टुकड़ों को सारणीबद्ध करना संभव नहीं है, इसलिए सभी असंरचित डेटा से निपटने के लिए गहन शिक्षण विकसित किया गया था जिसका विश्लेषण करने की आवश्यकता है। असंरचित डेटा के उदाहरण चित्र, सोशल मीडिया पोस्ट, वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग होंगे।

चूंकि कंप्यूटरों को असंरचित से पैटर्न और संबंधों की सटीक पहचान करने में कठिनाई होती है डेटा, डीप लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से प्रशिक्षित मॉडल को प्रशिक्षित करने में अधिक समय लगता है, बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और विशेष एआई प्रशिक्षण प्रोसेसर.

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग भी गहरी शिक्षा को समझने में कठिन बनाता है क्योंकि इनपुट एक जटिल माध्यम से जाता है, गैर-रैखिक, और उच्च आयामी एल्गोरिथ्म जहां यह पता लगाना कठिन हो जाता है कि तंत्रिका नेटवर्क अपने आउटपुट पर कैसे पहुंचा या उत्तर। डीप लर्निंग मॉडल्स को इस हद तक समझना इतना मुश्किल हो गया है कि बहुत से लोग उन्हें इस रूप में संदर्भित करने लगे हैं ब्लैक बॉक्स.

डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग जटिल कार्यों के लिए किया जाता है, जिन्हें सामान्य रूप से निष्पादित करने के लिए मानव की आवश्यकता होती है, जैसे कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, स्वायत्त ड्राइविंग और छवि पहचान।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच का अंतर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भीतर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दो महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं। हालांकि दोनों पद्धतियों का उपयोग कई उपयोगी मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया है, लेकिन उनके बीच मतभेद हैं। यहाँ कुछ हैं:

एल्गोरिदम की जटिलता

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच मुख्य अंतर उनके एल्गोरिदम की जटिलता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आमतौर पर सरल और अधिक रैखिक एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। इसके विपरीत, गहन शिक्षण एल्गोरिदम कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं जो उच्च स्तर की जटिलता की अनुमति देता है।

आवश्यक डेटा की मात्रा

डीप लर्निंग दिए गए डेटा के साथ सहसंबंध और संबंध बनाने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। चूंकि डेटा के प्रत्येक टुकड़े में अलग-अलग विशेषताएं होंगी, डेटा सेट के भीतर पैटर्न की सटीक पहचान करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम को अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।

दूसरी ओर, मशीन लर्निंग को काफी सटीक निर्णय लेने के लिए काफी कम मात्रा में डेटा की आवश्यकता होगी। चूंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अक्सर सरल होते हैं और कम मापदंडों की आवश्यकता होती है, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से प्रशिक्षित मॉडल छोटे डेटा सेट के साथ काम कर सकते हैं।

विवेचनीयता

मशीन लर्निंग को प्रभावी मॉडल बनाने के लिए संरचित डेटा के साथ-साथ करीबी डेवलपर हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। इससे मशीन लर्निंग की व्याख्या करना आसान हो जाता है क्योंकि एआई को प्रशिक्षित करते समय डेवलपर्स अक्सर प्रक्रिया का हिस्सा होते हैं। पारदर्शिता का स्तर और छोटे डेटा सेट, और कम पैरामीटर यह समझने में आसान बनाता है कि मॉडल कैसे कार्य करता है और इसके निर्णय लेता है।

डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग असंरचित डेटा जैसे छवियों, वीडियो और ध्वनि से सीखने के लिए करता है। जटिल तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग डेवलपर्स को अंधेरे में रखता है जब यह समझने की बात आती है कि मॉडल अपने निर्णय पर कैसे पहुंचने में सक्षम था। यही कारण है कि डीप लर्निंग एल्गोरिदम को अक्सर "ब्लैक बॉक्स" मॉडल माना जाता है।

संसाधन आवश्यक

जैसा कि पहले चर्चा की गई है, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम को अलग-अलग मात्रा में डेटा और जटिलता की आवश्यकता होती है। चूंकि मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम सरल होते हैं और काफी छोटे डेटा सेट की आवश्यकता होती है, इसलिए मशीन-लर्निंग मॉडल को एक पर्सनल कंप्यूटर पर प्रशिक्षित किया जा सकता है।

इसके विपरीत, गहन शिक्षण एल्गोरिदम को एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए काफी बड़े डेटा सेट और अधिक जटिल एल्गोरिदम की आवश्यकता होगी। हालांकि उपभोक्ता-ग्रेड हार्डवेयर पर गहन शिक्षण मॉडल का प्रशिक्षण दिया जा सकता है, विशेष प्रोसेसर जैसे टीपीयू को अक्सर महत्वपूर्ण समय बचाने के लिए नियोजित किया जाता है।

समस्याओं के प्रकार

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं। मशीन लर्निंग सरल और अधिक रैखिक समस्याओं के लिए सबसे उपयुक्त है जैसे:

• वर्गीकरण: सुविधाओं और विशेषताओं के आधार पर कुछ वर्गीकृत करें।
• वापसी: इनपुट सुविधाओं पर मिले पिछले पैटर्न के आधार पर अगले परिणाम की भविष्यवाणी करें।
• आयामीता में कमी: किसी चीज़ के मूल या आवश्यक विचार को बनाए रखते हुए सुविधाओं की संख्या कम करें।
• क्लस्टरिंग: पहले से मौजूद वर्गों या श्रेणियों के ज्ञान के बिना सुविधाओं के आधार पर समान चीजों को एक साथ समूहित करें।

जटिल समस्याओं के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम का बेहतर उपयोग किया जाता है, जिसे करने के लिए आप एक इंसान पर भरोसा करेंगे। ऐसी समस्याओं में शामिल होंगे:

• छवि और भाषण मान्यता: छवियों और वीडियो के भीतर वस्तुओं, चेहरों, जानवरों आदि को पहचानें और वर्गीकृत करें।
• स्वायत्त प्रणाली: कारों, रोबोटों और ड्रोन को सीमित या बिना मानवीय हस्तक्षेप के स्वायत्त रूप से नियंत्रित/ड्राइव करें।
• एआई गेम बॉट्स: शतरंज, गो और डोटा 2 जैसे प्रतिस्पर्धी खेलों को जीतने के लिए एआई को खेलें, सीखें और रणनीतियों में सुधार करें।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: मानव भाषा को पाठ और बोली दोनों में समझें।

यद्यपि आप शायद सरल और रैखिक समस्याओं को गहन शिक्षण एल्गोरिदम के साथ हल कर सकते हैं, वे इसके लिए सबसे उपयुक्त हैं मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को चलाने के लिए कम संसाधनों की आवश्यकता होती है, छोटे डेटा सेट होते हैं, और न्यूनतम प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है समय।

अन्य मशीन लर्निंग सबफ़ील्ड हैं

अब आप मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के बीच के अंतर को समझ गए हैं। यदि आप कभी भी अपने खुद के मॉडल को प्रशिक्षित करने में रुचि रखते हैं, तो ध्यान रखें कि डीप लर्निंग मशीन के भीतर सिर्फ एक डोमेन है सीखना, लेकिन अन्य मशीन लर्निंग सबडोमेन हो सकते हैं जो उस समस्या के लिए बेहतर होंगे जिसे आप करने का प्रयास कर रहे हैं हल करना। यदि ऐसा है, तो अन्य मशीन लर्निंग उप डोमेन सीखने से किसी समस्या को हल करने के लिए आपकी दक्षता बढ़नी चाहिए।