Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam dan Rangkaian Neural: Definisi dan Perbezaan

Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf ialah beberapa istilah teknikal paling biasa yang anda akan dengar dalam bidang kecerdasan buatan. Jika anda tidak menumpukan pada membina sistem AI, anda mungkin keliru kerana istilah ini sering digunakan secara bergantian. Dalam artikel ini, saya akan menerangkan perbezaan antara pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf serta cara ia berkaitan. Mari kita mulakan dengan mentakrifkan istilah ini.

Apakah pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin ialah subbidang kecerdasan buatan yang menumpukan pada pembangunan algoritma dan model statistik yang membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan, tanpa eksplisit pengaturcaraan. Terdapat tiga jenis utama pembelajaran mesin:

1. Pembelajaran diselia: Sediakan komputer dengan data berlabel (data yang telah dikelaskan atau dikategorikan) dan belajar membuat ramalan berdasarkan data tersebut . Sebagai contoh, algoritma boleh dilatih untuk mengenali digit tulisan tangan dengan memberinya set data imej berlabel digit.

2. Pembelajaran tanpa pengawasan: Komputer tidak disediakan dengan data berlabel dan mesti mencari corak atau struktur dalam data itu sendiri. Algoritma boleh dilatih untuk mengumpulkan imej yang serupa berdasarkan ciri visualnya.

3. Pembelajaran Pengukuhan: Dalam pembelajaran pengukuhan (RL), komputer belajar melalui percubaan dan kesilapan dengan menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau hukuman. Oleh itu, algoritma boleh dilatih untuk bermain permainan dengan ganjaran apabila menang dan penalti apabila kalah.

Pembelajaran mesin mempunyai banyak aplikasi dalam pelbagai bidang, termasuk pengecaman imej dan pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, pengesanan penipuan dan sistem pengesyoran.

Apakah itu rangkaian saraf

Rangkaian saraf ialah algoritma pembelajaran mesin yang diilhamkan oleh struktur dan fungsi otak manusia. Rangkaian saraf terdiri daripada nod (neuron) yang saling berkait yang disusun dalam lapisan. Setiap neuron menerima input daripada neuron lain dan menggunakan transformasi tak linear kepada input sebelum menghantarnya ke lapisan seterusnya.

Terdapat beberapa jenis rangkaian saraf, termasuk:

1. Rangkaian saraf suapan hadapan: Maklumat hanya mengalir dalam satu arah, dari lapisan input ke lapisan output. Mereka biasanya digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi.

2. Rangkaian Neural Konvolusi: Ini ialah rangkaian neural suapan yang direka khusus untuk memproses data berbentuk grid, seperti imej. Ia terdiri daripada lapisan konvolusi yang menggunakan penapis pada input untuk mengekstrak ciri.

3. Rangkaian Neural Berulang: Direka untuk memproses data berjujukan, seperti teks atau pertuturan. Mereka mempunyai gelung yang membolehkan maklumat berterusan merentas langkah masa. Data boleh mengalir ke mana-mana arah.

Disebabkan inspirasi biologi dan keberkesanannya, rangkaian saraf telah menjadi salah satu algoritma yang paling banyak digunakan dalam pembelajaran mesin.

Apakah pembelajaran mendalam?

Pembelajaran mendalam ialah subbidang pembelajaran mesin yang memfokuskan pada rangkaian saraf berbilang lapisan (atau rangkaian saraf dalam). Rangkaian saraf dalam boleh belajar daripada sejumlah besar data dan secara automatik menemui ciri dan perwakilan data yang kompleks. Ini menjadikan mereka sesuai untuk tugasan yang melibatkan sejumlah besar data.

Seni bina pembelajaran mendalam termasuk:

1. Rangkaian saraf dalam: Rangkaian saraf dengan berbilang lapisan antara lapisan input dan lapisan output.

2. Rangkaian Neural Dalam Konvolusi: Berbilang lapisan konvolusi mengekstrak ciri yang semakin kompleks daripada input.

3. Rangkaian Deep Belief: Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang boleh digunakan untuk mempelajari perwakilan hierarki data input.

Kepopularan rangkaian neural yang dinyatakan di atas telah menjadikan pembelajaran mendalam sebagai paradigma terkemuka dalam bidang kecerdasan buatan.

Perbezaan antara pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf

Perbezaan antara pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf boleh difahami dari aspek berikut:

1. Seni Bina: Pembelajaran mesin selalunya berdasarkan model statistik, manakala rangkaian saraf dan seni bina pembelajaran mendalam adalah berdasarkan nod yang saling berkaitan yang melakukan pengiraan pada data input.

2. Algoritma: Algoritma pembelajaran mesin lazimnya menggunakan regresi linear atau logistik, pepohon keputusan atau mesin vektor sokongan, manakala rangkaian saraf dan seni bina pembelajaran mendalam menggunakan perambatan belakang dan keturunan kecerunan stokastik.

3 Data: Pembelajaran mesin secara amnya memerlukan kurang data daripada rangkaian saraf dan seni bina pembelajaran mendalam. Ini adalah kerana rangkaian saraf dan seni bina pembelajaran mendalam mempunyai lebih banyak parameter dan oleh itu memerlukan lebih banyak data untuk mengelakkan pemasangan berlebihan.

Pendekatan bersepadu

Adalah penting untuk memahami bahawa kecerdasan buatan selalunya melibatkan pendekatan bersepadu, menggabungkan pelbagai teknologi dan kaedah. Penyelidik kecerdasan buatan menggunakan banyak teknik untuk memperbaiki sistem. Walaupun pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf adalah berbeza, banyak konsep berkaitan digabungkan bersama apabila membina sistem yang kompleks. Dengan itu, saya harap artikel ini memberi anda pemahaman yang lebih jelas tentang konsep-konsep penting ini yang dengan pantas mengubah dunia kita.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam dan Rangkaian Neural: Definisi dan Perbezaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!