Forskellen mellem dyb læring og maskinlæring, inden for kunstig intelligens (AI) kan være svær at forstå. Begge systemer spiller en væsentlig rolle i udviklingen af AI-teknologier, men de anvendes forskelligt og har deres egne unikke egenskaber.
TL;DR – Hurtig opsummering
– Maskinlæring: En bred gren af kunstig intelligens, hvor systemer lærer fra data via algoritmer som overvåget og uovervåget læring. Kræver ofte manuel feature-ekstraktion.
– Dyb læring: En underkategori af maskinlæring, der bruger dybe neurale netværk med mange lag, inspireret af den menneskelige hjerne. Automatisk feature-ekstraktion gør den ideel til komplekse opgaver som billed- og talegenkendelse.
– Hovedforskel: Maskinlæring kan bruge forskellige algoritmer og kræver ofte menneskelig vejledning, mens dyb læring bruger neurale netværk til at lære automatisk fra store datamængder uden behov for menneskelig indgriben.
– Valg af metode: Dyb læring kræver større datamængder og beregningskraft og vælges til opgaver med komplekst data; maskinlæring bruges, når datasæt eller ressourcer er begrænsede.
Indholdsfortegnelse
Maskinlæring
Maskinlæring er en gren af kunstig intelligens, der giver computere evnen til at lære og forbedre sig baseret på erfaring uden at være eksplicit programmeret. Dette involverer blandt andet udvikling af algoritmer, der kan modtage inputdata og herefter gøre brug af statistisk analyse, for at forudsige et givent output – mens justerer dette output, med ny data. Så maskinlæring fokuserer altså på at udvikle programmer, der kan tilgå data, og benytte denne data til at lære selv.
Den typiske måde, man træner en sådan model, vil være igennem det man kalder overvåget læring, hvor modellen trænes på et foruddefineret datasæt, men også uovåget læring, hvor modellen arbejder med umarkeret data og prøver at finde struktur i disse. Herudover findes der også to andre læringsprocessor semi-overvåget læring og forstærkningslæring.
Klik her for at læse mere om maskinlæring
Dyb Læring
Dyb læring er en underkategori af maskinlæring, men her anvendes komplekse neurale netværk med mange lag. Disse neurale netværk efterligner den måde, menneskets hjerne fungerer på, og kan lære at træffe beslutninger på egen hånd. Det dyb læring er mest kendt for, er sin evne til at behandle og analysere meget store mængder af kompleks data på, med en uhyrlig præcision, noget almindelige maskinlæringsteknikker ikke kan.
En af de største forskelle mellem dyb læring og almindelig maskinlæring er, den måde hvorpå data bliver behandlet. Dyb læring kan automatisk opdage nødvendige repræsentationer, fra data, hvilket fjerner behovet for manuel feature-ekstraktion, som er almindeligt i traditionel maskinlæring. Dette gør dyb læring særligt effektiv til opgaver som billedgenkendelse, talegenkendelse og naturlig sprogforståelse.
Klik her for at læse mere om dyb læring
Så hvad er egentlig forskellen?
Hovedforskellen mellem dyb læring og maskinlæring ligger i deres tilgange og egenskaber:
- Maskinlæring benytter en bred vifte af forskellige algoritmer til at fortolke data, forudsige resultater og lære fra resultaterne med en vis grad af menneskelig forståelse og vejledning.
- Dyb læring anvender avancerede neurale netværk til automatisk at lære og træffe beslutninger fra store datamængder, hvilket ofte gør det muligt for systemer at udføre opgaver med en næsten menneskelig grad af præcision.
- Selvom dyb læring kan betragtes som en evolution inden for maskinlæring, kræver den betydeligt mere data og beregningskraft. Valget mellem maskinlæring og dyb læring afhænger derfor af den specifikke opgave, datamængden, og de ønskede resultater.