Постоянные споры вокруг искусственного интеллекта (ИИ) привели к большому количеству путаницы. Существует множество терминов, связанных с ним, которые кажутся похожими, но при более внимательном рассмотрении это восприятие не совсем точно. По этой причине постараемся противопоставить ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети, чтобы раз и навсегда их разграничить.
Вкратце, рассмотрим, как они все связаны друг с другом и что делает их особенными в их собственном роде. Мы также разберем роль ИИ в каждом из этих концептов.
Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети: как они связаны?
Лучший способ понять, как искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение связаны между собой, — это использовать (уже довольно известную) аналогию с матрешкой что означает, что эти концепции являются компонентами предыдущих.
Проще говоря, машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. Нейронные сети — это подраздел машинного обучения. А алгоритмы глубокого обучения — это развитие концепции нейронных сетей. Отличие нейронных сетей от глубокого обучения, заключается в том, что одно является более сложным компонентом другого.
Давайте рассмотрим некоторые ключевые различия, чтобы лучше понять, как работают эти компоненты ИИ.
Чем глубокое обучение отличается от нейронных сетей?
Мы говорили о том, что нейронные сети и глубокое обучение не обязательно являются полностью отдельными концепциями. Когда мы говорим о глубоком обучении, мы подразумеваем, что «глубина» — это глубина слоев и узлов в нейронной сети. Таким образом, нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев (включая вход и выход), считается алгоритмом глубокого обучения. И, если рассматривать современные нейронные сети, то практически все нейросети имеют больше трех слоёв.
Еще одним ключевым фактором является то, что большинство глубоких нейронных сетей являются прямого распространения, что означает, что информация распространяется исключительно от входа к выходу. Модели также могут обучаться посредством обратного распространения ошибки, позволяя им двигаться в подходящем направлении от выхода к входу.
Эта модель позволяет экспертам в области науки о данных вычислять и приписывать ошибку, связанную с каждым нейроном сети, что, соответственно, позволяет им корректировать узлы в алгоритме для достижения желаемого результата.
Вот еще несколько различий между глубоким обучением и нейронными сетями:
- Сеть глубокого обучения имеет множество отдельных слоев, что делает ее более сложной, чем нейронная сеть.
- Система глубокого обучения выполняет задачи эффективно и действенно, тогда как нейронная сеть выполняет задачи чуть менее эффективно, чем система глубокого обучения.
- Основными компонентами блока глубокого обучения являются мощный источник питания, графический процессор (GPU) и большой объем оперативной памяти. В отличие от этого, основными компонентами нейронной сети являются нейроны, скорость обучения, связи, функции распространения и вес.
- Из-за своей сложности сети глубокого обучения требуют значительного времени на обучение, тогда как нейронным сетям требуется меньше времени для обучения.
- Учатся глубокие нейросети так же, как и обычные: на данных, которые в них загружают. Только этих данных нужно гораздо больше, чем для обучения обычной нейросети.
Глубокое обучение и машинное обучение: в чем их различия?
Прежде чем узнать о различиях между глубоким обучением и машинным обучением, важно понимать, что алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения не являются противоположными концепциями. На самом деле, алгоритмы глубокого обучения сами по себе являются алгоритмами машинного обучения.
В результате лучше думать о том, что делает глубокое обучение уникальным в рамках машинного обучения, вместо того чтобы противопоставлять глубокое обучение и машинное обучение. В широком смысле, особенности, которые делают глубокое обучение уникальным, это его структура алгоритма нейронной сети, меньшая потребность в вмешательстве человека и более обширные требования к данным. Давайте разберем их по порядку:
Во-первых, традиционные алгоритмы машинного обучения имеют относительно простую структуру, которая включает линейную регрессию или модель дерева решений. С другой стороны, модели глубокого обучения основаны на искусственной нейронной сети. Эти нейронные сети имеют множество слоев и (как и человеческий мозг) сложны и переплетены через узлы (эквивалент нейронов человека в нейронной сети).
Во-вторых, существует тот факт, что модели глубокого обучения требуют гораздо меньшего вмешательства человека, чем их обычные аналоги машинного обучения. Если взять ИИ самоуправляемого автомобиля в качестве примера, можно сказать, что его способность распознавать дорожные знаки будет зависеть от ручного вмешательства инженера-программиста, также известного как выделение признаков.
Это означает, что они будут классифицировать и сортировать изображения перед их передачей через входной слой нейронной сети, проверять, получили ли они желаемый выход, и при необходимости корректировать алгоритм.
С другой стороны, в моделях глубокого обучения выделение признаков происходит автоматически, и алгоритм учится на своих ошибках, вместо того чтобы полагаться на инженера-программиста для ручной настройки и выделения признаков.
Наконец, последнее, но не менее важное: глубокое обучение требует гораздо больше данных, чем стандартные алгоритмы машинного обучения. Машинное обучение часто работает с тысячей точек данных, тогда как глубокое обучение может работать с миллионами. Из-за своей сложной многослойной структуры системы глубокого обучения нуждаются в большом наборе данных для уменьшения или устранения флуктуаций и получения высококачественных интерпретаций.
Как искусственный интеллект вписывается во все это?
Прежде чем приступить к этому вопросу, давайте вспомним, что такое искусственный интеллект.
Искусственный интеллект — это способность компьютерной системы имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение и решение проблем. С помощью ИИ компьютерная система использует математику и логику, чтобы имитировать рассуждения людей, учиться на новой информации и принимать решения.
Это область, которую инженеры по данным изучают уже много лет, и они расширяют свои возможности все больше и больше с каждым новым технологическим достижением в аппаратном и программном обеспечении.
Таким образом, быстрый ответ на наш первоначальный вопрос состоит в том, что ИИ вписывается во все, что связано с машинным обучением, нейронными сетями и глубоким обучением. Но чтобы сделать объяснение более понятным, мы разберем это в каждом конкретном случае:
ИИ и машинное обучение
Хотя искусственный интеллект и машинное обучение тесно связаны, они не одно и то же. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта.
Машинное обучение — это общий термин для случаев, когда компьютеры учатся распознавать закономерности и делать прогнозы на основе данных без необходимости явного программирования под каждую задачу. Это достигается путем применения алгоритмов, которые обучаются на существующих данных и затем применяют полученные знания к новым данным.
Процессы обучения в МО делятся на два основных типа:
Обучение без учителя (Unsupervised Learning): Алгоритм работает с неразмеченными данными и пытается выявить скрытые структуры или закономерности без предварительного знания о правильных ответах.
Обучение с учителем (Supervised Learning): Алгоритм обучается на размеченных данных, где каждому входу соответствует правильный выход. Это позволяет алгоритму научиться предсказывать выходы для новых, ранее не виденных входов.
ИИ и искусственные нейронные сети
Как мы уже упоминали, ИИ относится к машинам, которые могут имитировать человеческие когнитивные навыки. Нейронные сети, с другой стороны, относятся к сети искусственных нейронов или узлов, вдохновленных биологическими нейронными сетями, составляющими человеческий мозг.
Системы нейронных сетей функционируют подобно цепочке нейронов у людей, которые получают и обрабатывают информацию. Нейронные сети построены на алгоритмах, обнаруженных в наших мозгах, которые помогают в их работе.
Нейронная сеть интерпретирует числовые шаблоны, которые могут принимать форму векторов. Нейронные сети используются для преобразования этих векторов. Основная функция нейронной сети — классифицировать и категоризировать данные на основе сходств.
Наиболее значительное преимущество нейронной сети состоит в том, что она может легко адаптироваться к меняющимся выходным шаблонам. Кроме того, вам не нужно настраивать ее каждый раз на основе вводимых вами данных, что может быть достигнуто с помощью обучения с учителем или без учителя.
ИИ и глубокое обучение
Искусственный интеллект — это концепция создания инновационных, интеллектуальных машин. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует огромные объемы данных и сложные алгоритмы для обучения модели.
Глубокое обучение описывает алгоритмы, которые анализируют данные с логической структурой, подобной тому, как человек подошел бы к исследованию данных с помощью проб и ошибок. Обратите внимание, что это может происходить как через обучение с учителем, так и без учителя.
Для этого глубокого обучения используют многослойную структуру алгоритмов, называемую искусственной нейронной сетью (ANN). Дизайн такой ANN вдохновлен биологической нейронной сетью человеческого мозга, что приводит к процессу обучения, который гораздо более способен, чем у стандартных моделей машинного обучения.
Точность глубокого обучения может увеличиваться с большими данными
Глубокое обучение также может использоваться для анализа огромных наборов данных. Эпоха технологий предоставляет огромные возможности для развития технологий глубокого обучения. Модели глубокого обучения обычно более точны по мере увеличения данных для обучения, хотя стандартные модели машинного обучения, такие как SVM / Наивный Байес / Классифицированная модель, перестают улучшаться после точки насыщения. Модель глубокого обучения масштабируется лучше при наличии большего объема информации.
Основные выводы
Я постарался прояснить концепции определений, окружающих вселенную ИИ и его подразделы. Самое главное, мы увидели различия между ИИ и машинным обучением, ИИ и глубоким обучением, ИИ и нейронными сетями.
Наша первоначальная аналогия все еще актуальна, так как не следует думать об этих концепциях как об отдельных элементах, а скорее как о матрешке, где ИИ является основной мартешкой а машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение — их последующими меньшими матрешками.
Еще один вывод, который я хочу бы, чтобы вы сделали, — это то, насколько важно развеять путаницу вокруг нейронных сетей и глубокого обучения, а также машинного обучения и глубокого обучения. Важно помнить, что глубокое обучение — это просто система нейронных сетей с более чем тремя слоями, и алгоритмы глубокого обучения на самом деле являются алгоритмами машинного обучения.
ИИ и его многочисленные подразделы пришли надолго, и чем быстрее мы сможем адаптироваться к этим изменениям, тем быстрее мы сможем по-настоящему использовать их мощь и применить ее в мире ИТ, решений сервис-деска и предиктивной аналитики.
Поэтому, пожалуйста, хватит нагнетания страха. Ученые по данным уже прояснили, что сценарии апокалипсиса со Скайнетом, Терминаторами и Матрицей не произойдут в ближайшее время!
Часто задаваемые вопросы
В чем разница между искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением и нейронными сетями? Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта. Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, а нейронные сети составляют основу алгоритмов глубокого обучения. Количество слоев узлов или глубина нейронных сетей отличает одну нейронную сеть от алгоритма глубокого обучения, который должен иметь более трех.
Является ли ИИ тем же самым, что и нейронные сети? Нет, это не так. Это распространенное заблуждение, потому что основное отличие между ИИ и нейронными сетями заключается в том, что ИИ или искусственный интеллект — это целый раздел информатики, который занимается изучением и созданием интеллектуальных машин, обладающих собственным интеллектом. В то время как нейронная сеть относится к системе искусственных узлов, которые созданы в соответствии с мозгом, чтобы в некоторой степени имитировать их интеллект.
Являются ли ИИ и глубокое обучение одним и тем же? Нет, не являются. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения. Обычно, когда люди используют термин «глубокое обучение», они имеют в виду глубокие искусственные нейронные сети.
Глубокие искусственные нейронные сети — это набор алгоритмов, которые установили новые рекорды по точности для многих значимых задач, таких как распознавание изображений, распознавание звука, рекомендательные системы, обработка естественного языка и т.д.
Являются ли машинное обучение и ИИ одним и тем же? Нет, это не так. Искусственный интеллект — это область информатики, которая исследует методы наделения машин способностью выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, которое дает компьютерам доступ к массивным наборам данных и учит их учиться на этих данных. Программное обеспечение машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия интеллектуальных решений.
