Problème commun
Quelle est la différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique
Quelle est la différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique
La plus grande différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique est la « performance » ; l'apprentissage automatique est principalement utilisé pour doter les machines d'intelligence, mais l'apprentissage profond est une technologie qui met en œuvre l'apprentissage automatique, et l'apprentissage profond est également un type d'apprentissage automatique.
L'environnement d'exploitation de cet article : système Windows 7, ordinateur DELL G3
Quelle est la différence entre l'apprentissage et l'apprentissage automatique ?
La plus grande différence entre le deep learning et le machine learning est la performance.
L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour doter les machines d'intelligence, mais l'apprentissage profond est une technologie qui met en œuvre l'apprentissage automatique, et l'apprentissage profond est également un type d'apprentissage automatique. Si la quantité de données est relativement faible, les performances du deep learning seront relativement médiocres, car les algorithmes de deep learning doivent disposer d’une grande quantité de données pour bien comprendre les modèles.
D'une manière générale, l'intelligence artificielle est un sujet relativement brûlant, mais elle est désormais encore bien connue en tant que domaine de l'intelligence artificielle, et elle a eu un grand impact sur ces domaines. En raison de l'importance accordée à l'utilisation de l'intelligence artificielle, des systèmes ont été développés qui peuvent non seulement simuler les processus de pensée humaine, mais également acquérir des connaissances à partir du traitement des données, et ce phénomène est l'apprentissage automatique.
1. Dépendance aux données La principale différence entre le deep learning et le machine learning est la performance. Lorsque la quantité de données est faible, les performances du deep learning ne sont pas bonnes, car les algorithmes de deep learning nécessitent une grande quantité de données pour bien comprendre les modèles qu’elles contiennent.
2. Prise en charge matérielle. Les algorithmes d'apprentissage profond s'appuient fortement sur des machines haut de gamme, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels peuvent fonctionner sur des machines bas de gamme. L’apprentissage profond nécessite que les GPU effectuent de nombreuses opérations de multiplication matricielle.
3. L'ingénierie des fonctionnalités consiste à saisir les connaissances du domaine dans l'extracteur de fonctionnalités pour réduire la complexité des données. Ce processus est très coûteux en termes de temps et d’expertise.
4. Solution, généralement, nous utilisons des algorithmes traditionnels pour résoudre les problèmes. Cela nécessite de diviser le problème en plusieurs parties, de les résoudre séparément, puis de les combiner après avoir obtenu les résultats.
5. Temps d'exécution, car le deep learning contient beaucoup de paramètres, cela prendra plus de temps que le machine learning. L'apprentissage automatique prend moins de temps pour entraîner les données, ne prenant que quelques secondes à quelques heures.
Les principaux scénarios d'application sont :
Vision par ordinateur : reconnaissance de plaque d'immatriculation, reconnaissance faciale.
Récupération d'informations : moteur de recherche, récupération de texte, récupération d'images.
Marketing : email marketing automatique, identification des cibles.
Diagnostic médical : Détection du cancer, Détection des anomalies.
Traitement du langage naturel : analyse sémantique, marquage de photos, publicité en ligne.
Si l'on regarde les perspectives, les principales sont :
1. L’apprentissage automatique et la science des données prennent de l’ampleur, et l’utilisation de l’apprentissage automatique dans leur activité devient de plus en plus importante pour les entreprises qui veulent survivre.
2. L’apprentissage profond s’est avéré être l’une des technologies les plus avancées qui existent. Il a apporté d’innombrables surprises aux gens, et je pense qu’il en sera de même à l’avenir.
3. Les chercheurs explorent toujours l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Dans le passé, la recherche sur ces deux domaines se limitait au domaine universitaire, mais aujourd'hui, l'industrie a également intensifié ses efforts de recherche.
La meilleure preuve est la reconnaissance d’images, qui devient de plus en plus un domaine dominé par l’IA. Le système peut être conçu pour manipuler des routines pré-écrites qui analysent les formes, les couleurs et les objets des images, en numérisant des millions d'images afin d'apprendre à identifier correctement les images.
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
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Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.