Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzwerken erklärt

Einleitung: Konzepte, die oft verwirren

Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze sind Begriffe, die man in Nachrichten über künstliche Intelligenz ständig hört. Viele Menschen verwenden diese Wörter synonym, aber sie beschreiben verschiedene Technologien, jede mit ihrem eigenen Umfang und ihrer eigenen Anwendung.

Die Verwirrung entsteht, weil das eine im anderen enthalten ist: Neuronale Netze sind eine Technik des maschinellen Lernens, und Deep Learning ist eine Evolution neuronaler Netze Das Verständnis dieser Hierarchie ist wesentlich, um zu verstehen, wie KI funktioniert und welche Werkzeuge verschiedene Probleme lösen.

In diesem Leitfaden werden wir diese Konzepte aufschlüsseln und praktische Beispiele dafür zeigen, wie jedes einzelne in der realen Welt funktioniert.

Maschinelles Lernen: Der Schirm aller Algorithmen

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen ist das weiteste Feld, das jedes System umfasst, das aus Daten lernt, ohne explizit für jede Situation programmiert zu werden. Anstatt strengen Anweisungen zu folgen, identifizieren Algorithmen für maschinelles Lernen Muster in den Daten und verwenden diese Muster, um Vorhersagen zu treffen.

Stellen Sie sich einen E-Mail-Spamfilter vorEin Programmierer kann nicht für jede mögliche Spam-E-Mail eine Regel schreiben Also analysiert ein Algorithmus für maschinelles Lernen Millionen von E-Mails (als Spam oder legitim markiert) und lernt automatisch, welche Funktionen auf Spam hinweisen: verdächtige Wörter, unbekannter Absender, seltsames Format usw.

Die drei Haupttypen des maschinellen Lernens

Betreutes Lernen: Der Algorithmus lernt aus bereits beschrifteten Daten, Sie geben Eingabebeispiele mit der richtigen Antwort an, und das System lernt das Muster Beispiel: E-Mails als Spam oder Non-Spam klassifizieren, indem Sie den Verlauf bereits klassifizierter E-Mails verwenden.

Unüberwachtes Lernen: Es gibt keine vordefinierten richtigen Antworten Der Algorithmus findet Strukturen oder Gruppierungen in den Daten für sich allein Beispiel: Analyse der Kunden eines Geschäfts, um Gruppen mit ähnlichen Verhaltensweisen zu finden, ohne im Voraus zu wissen, wie viele Gruppen es gibt.

Verstärkungslernen: Der Algorithmus lernt durch Versuch und Irrtum, erhält Belohnungen oder Strafen.E.B, ein Roboter, der laufen lernt oder ein Programm, das lernt, Schach zu spielen, indem es seine Strategie schrittweise verbessert.

Neuronale Netze: Eine spezifische Art maschinellen Lernens

Wie neuronale Netzwerke funktionieren

Neuronale Netzwerke sind eine vom menschlichen Gehirn inspirierte Methode des maschinellen Lernens. Sie bestehen aus Schichten miteinander verbundener Einheiten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden. Jedes Neuron empfängt Informationen, verarbeitet sie und gibt sie weiter.

Ein einfaches neuronales Netzwerk besteht aus drei Teilen: Eingangsschicht (Daten), versteckte Schichten (Verarbeitung) und Ausgangsschicht (Ergebnis).Während des Trainings werden die Gewichte der Verbindungen zwischen Neuronen angepasst, um Fehler zu reduzieren.

Wann sollten neuronale Netze anstelle anderer Algorithmen verwendet werden

Neuronale Netzwerke erstrahlen, wenn man sie hat Viele Daten e Komplexe Muster Echte Beispiele: Gesichter auf Fotos erkennen, natürliche Sprache verstehen, Krankheiten anhand medizinischer Bilder diagnostizieren.

Bei einfachen Problemen mit wenig Daten sind ältere Algorithmen wie Entscheidungsbäume oder lineare Regression effizienter Ein neuronales Netzwerk mit Millionen von Parametern ist übertrieben, um vorherzusagen, ob ein Client ein Abonnement basierend auf 3 Merkmalen erneuern wird.

Deep Learning: Wenn neuronale Netzwerke tief greifen

Der grundlegende Unterschied: Tiefe

Deep Learning ist einfach neuronale Netze mit vielen versteckten Schichten Typischerweise 3 Schichten.