Diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um conjunto de métodos usados ​​para criar programas de computador que podem aprender com as observações e fazer previsões. O aprendizado de máquina usa algoritmos, regressões e ciências relacionadas para entender os dados. Esses algoritmos geralmente podem ser vistos como modelos estatísticos e redes.

O que é Deep Learning?

O aprendizado profundo é um subconjunto de métodos de aprendizado de máquina. Os dados são analisados ​​através de várias camadas de uma rede de aprendizado profundo, para que a rede possa tirar conclusões e tomar decisões sobre os dados. Os métodos de aprendizado profundo permitem grande precisão em grandes conjuntos de dados, mas esses recursos tornam o aprendizado profundo muito mais intensivo em recursos do que o aprendizado de máquina clássico.

Diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

Relação com Inteligência Artificial

Por várias décadas, o aprendizado de máquina tem sido usado como um método para obter inteligência artificial em máquinas. Na sua essência, o campo do aprendizado de máquina está focado na criação de computadores que podem aprender e tomar decisões, o que torna o aprendizado de máquina adequado para a pesquisa de inteligência artificial. No entanto, nem todos os modelos de aprendizado de máquina destinam-se a desenvolver a inteligência artificial "verdadeira" que combina perfeitamente ou excede a inteligência humana. Em vez disso, os modelos geralmente são projetados para pesquisar problemas específicos e limitados.

O aprendizado profundo foi proposto nos estágios iniciais das discussões sobre aprendizado de máquina, mas poucos pesquisadores adotaram métodos de aprendizado profundo porque os requisitos computacionais do aprendizado profundo são muito maiores do que no aprendizado de máquina clássico. No entanto, o poder computacional dos computadores aumentou exponencialmente desde 2000, permitindo aos pesquisadores fazer grandes melhorias no aprendizado de máquina e na construção de inteligência artificial. Como os modelos de aprendizado profundo escalam bem com o aumento de dados, o aprendizado profundo tem o potencial de superar obstáculos significativos na criação da verdadeira inteligência artificial.

Construção Básica em Máquina e Aprendizado Profundo

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo são algorítmicos. No aprendizado de máquina clássico, os pesquisadores usam uma quantidade relativamente pequena de dados e decidem quais são os recursos mais importantes dentro dos dados de que o algoritmo precisa para fazer previsões. Esse método é chamado de engenharia de recursos. Por exemplo, se um programa de aprendizado de máquina estivesse sendo ensinado a reconhecer a imagem de um avião, seus programadores criariam algoritmos que permitem ao programa reconhecer as formas, cores e tamanhos típicos de aviões comerciais. Com essas informações, o programa de aprendizado de máquina faria previsões sobre se as imagens são apresentadas com os aviões incluídos.

O aprendizado profundo é geralmente diferenciado do aprendizado de máquina clássico por suas muitas camadas de tomada de decisão. As redes de aprendizado profundo são frequentemente consideradas "caixas pretas" porque os dados são analisados ​​através de várias camadas de rede, cada uma fazendo observações. Isso pode dificultar a compreensão dos resultados do que os resultados do aprendizado de máquina clássico. O número exato de camadas ou etapas na tomada de decisão depende do tipo e da complexidade do modelo escolhido.

Dados e escalabilidade em Machine and Deep Learning

O aprendizado de máquina tradicionalmente usa pequenos conjuntos de dados para aprender e fazer previsões. Com pequenas quantidades de dados, os pesquisadores podem determinar recursos precisos que ajudarão o programa de aprendizado de máquina a entender e aprender com os dados. No entanto, se o programa encontrar informações que não podem ser classificadas com base em algoritmos preexistentes, os pesquisadores normalmente precisarão analisar manualmente os dados problemáticos e criar um novo recurso. Por esse motivo, o aprendizado de máquina clássico geralmente não se adapta bem a grandes quantidades de dados, mas pode minimizar erros em conjuntos de dados menores.

O aprendizado profundo é especialmente adequado para grandes conjuntos de dados, e os modelos geralmente exigem que grandes conjuntos de dados sejam úteis. Devido à complexidade de uma rede de aprendizado profundo, a rede precisa de uma quantidade substancial de dados de treinamento e dados extras para testar a rede após o treinamento. Atualmente, os pesquisadores estão refinando redes de aprendizado profundo que podem ser mais eficientes e usar conjuntos de dados menores.

Requisitos de desempenho para aprendizado de máquina e profundo

O aprendizado de máquina possui requisitos variáveis ​​de desempenho do computador. Existem muitos modelos que podem ser executados em computadores pessoais comuns. Quanto mais avançados os métodos estatísticos e matemáticos, mais difícil é o computador processar dados rapidamente.

O aprendizado profundo tende a consumir muitos recursos. A análise de grandes quantidades de informações por meio de várias camadas de tomada de decisão requer muito poder computacional. À medida que os computadores ficam mais rápidos, o aprendizado profundo fica cada vez mais acessível.

Limitações na máquina e no aprendizado profundo

Tradicionalmente, o aprendizado de máquina tem algumas limitações comuns e significativas. O excesso de ajuste é um problema estatístico que pode afetar um algoritmo de aprendizado de máquina. Um algoritmo de aprendizado de máquina contém uma certa quantidade de "erro" ao analisar e prever com dados. Supõe-se que o algoritmo mostre uma relação entre as variáveis ​​relevantes, mas, na adaptação excessiva, também começa a capturar o erro, o que leva a um modelo mais "ruidoso" ou impreciso. Os modelos de aprendizado de máquina também podem se tornar tendenciosos em relação às idiossincrasias dos dados com os quais eles foram treinados, um problema que é especialmente aparente quando os pesquisadores treinam algoritmos em todo o conjunto de dados disponível, em vez de salvar uma parte dos dados para testar o algoritmo..

O aprendizado profundo tem as mesmas armadilhas estatísticas do aprendizado de máquina clássico, além de algumas questões únicas. Para muitos problemas, não há dados disponíveis suficientes para treinar uma rede de aprendizado profundo razoavelmente precisa. Muitas vezes, é proibitivo em termos de custos ou impossível reunir mais dados ou simular um problema do mundo real, o que limita o leque atual de tópicos para os quais o aprendizado profundo pode ser usado..

Tabela de comparação para Machine and Deep Learning

Resumo da Máquina vs. Aprendizagem Profunda

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo descrevem métodos de ensinar computadores a aprender e tomar decisões. O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina clássico, e algumas divergências importantes tornam o aprendizado profundo e o aprendizado de máquina adequados para diferentes aplicações.

• O aprendizado de máquina clássico geralmente inclui engenharia de recursos por programadores que ajuda o algoritmo a fazer previsões precisas em um pequeno conjunto de dados. Os algoritmos de aprendizado profundo geralmente são projetados com várias camadas de tomada de decisão para exigir engenharia de recursos menos específica.
• O aprendizado profundo é tradicionalmente usado para conjuntos de dados muito grandes, para que as redes ou algoritmos possam ser treinados para tomar muitas decisões em camadas. O aprendizado de máquina clássico usa conjuntos de dados menores e não é tão escalável quanto o aprendizado profundo.
• Embora o aprendizado profundo possa aprender bem com muitos dados, existem muitos problemas em que não há dados disponíveis suficientes para que o aprendizado profundo seja útil. Tanto o aprendizado profundo quanto o aprendizado de máquina compartilham limitações estatísticas padrão e podem ser tendenciosos se o conjunto de dados de treinamento for muito idiossincrático ou se foi coletado com técnicas estatísticas impróprias.