למידה עמוקה לעומת למידת מכונה: מה ההבדל?

בשנים האחרונות, תחום הבינה המלאכותית (AI) חווה צמיחה מהירה, המונעת על ידי מספר גורמים כולל יצירת מעבדי ASIC, הגברת התעניינות והשקעות מחברות גדולות, וזמינות של ביג דאטה. ועם OpenAI ו-TensorFlow זמינים לציבור, להרבה חברות ואנשים קטנים יש החליטו להצטרף ולאמן את הבינה המלאכותית שלהם באמצעות למידת מכונה ולמידת עומק אלגוריתמים.

אם אתה סקרן לגבי מהי למידת מכונה ולמידה עמוקה, ההבדלים ביניהם, האתגרים והמגבלות של השימוש בהם, אז אתה במקום הנכון!

מהי למידת מכונה?

למידת מכונה היא תחום בבינה מלאכותית שמאמן מחשבים לבצע תחזיות והחלטות בצורה חכמה ללא תכנות מפורש. בהתאם לאלגוריתם האימון, למידת מכונה עשויה לאמן מודל באמצעות כללים פשוטים אם-אז, משוואות מתמטיות מורכבות ו/או ארכיטקטורות של רשתות עצביות.

אלגוריתמים רבים של למידת מכונה משתמשים בנתונים מובנים כדי להכשיר מודלים. נתונים מובנים הם נתונים המאורגנים בפורמט או מבנה ספציפי כגון גיליונות אלקטרוניים וטבלאות. אימון מודל עם נתונים מובנים מאפשר זמני אימון מהירים יותר, ודרישות משאבים פחותות, ומספק למפתחים הבנה ברורה כיצד המודל פותר בעיות.

מודלים של למידת מכונה משמשים לעתים קרובות בתעשיות שונות כמו בריאות, מסחר אלקטרוני, פיננסים וייצור.

מהי למידה עמוקה?

למידה עמוקה היא תת תחום של למידת מכונה המתמקדת במודלים לאימון על ידי חיקוי איך בני אדם לומדים. מכיוון שלא ניתן להעלות פיסות מידע איכותיות יותר בטבלאות, פותחה למידה עמוקה כדי להתמודד עם כל הנתונים הבלתי מובנים שיש לנתח. דוגמאות לנתונים לא מובנים יהיו תמונות, פוסטים במדיה חברתית, סרטונים והקלטות אודיו.

מאז מחשבים מתקשים לזהות במדויק דפוסים ויחסים מחוסר מבנה נתונים, מודלים שאומנו באמצעות אלגוריתמי למידה עמוקה לוקח יותר זמן לאימון, זקוקים לכמויות אדירות של נתונים, ו מעבדי אימון AI מיוחדים.

השימוש ברשתות עצביות מלאכותיות גם מקשה על הבנה של למידה עמוקה מכיוון שהקלט עובר דרך מורכבות, אלגוריתם לא ליניארי וגבוה ממדי שבו קשה לקבוע כיצד הרשת העצבית הגיעה לפלט שלה או תשובה. מודלים של למידה עמוקה הפכו כל כך קשים להבנה עד שרבים התחילו להתייחס אליהם כאל קופסאות שחורות.

מודלים של למידה עמוקה משמשים למשימות מורכבות שבדרך כלל דורשות מאדם לבצע, כגון עיבוד שפה טבעית, נהיגה אוטונומית וזיהוי תמונה.

ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה

למידת מכונה ולמידה עמוקה הם שני תחומים חשובים בתחום הבינה המלאכותית. למרות ששתי המתודולוגיות שימשו להכשרת מודלים שימושיים רבים, יש להן הבדלים. הנה כמה:

מורכבות של אלגוריתמים

אחד ההבדלים העיקריים בין למידת מכונה ללמידה עמוקה הוא המורכבות של האלגוריתמים שלהם. אלגוריתמים של למידת מכונה בדרך כלל משתמשים באלגוריתמים פשוטים ולינאריים יותר. לעומת זאת, אלגוריתמי למידה עמוקה משתמשים בשימוש ברשתות עצביות מלאכותיות המאפשרות רמות גבוהות יותר של מורכבות.

כמות הנתונים הנדרשת

למידה עמוקה משתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות כדי ליצור קורלציות ויחסים עם הנתונים הנתונים. מכיוון שלכל פיסת נתונים יהיו מאפיינים שונים, אלגוריתמי למידה עמוקה דורשים לרוב כמויות גדולות של נתונים כדי לזהות במדויק דפוסים בתוך מערך הנתונים.

מצד שני, למידת מכונה תדרוש כמויות קטנות משמעותית של נתונים כדי לקבל החלטות מדויקות למדי. מאחר שאלגוריתמים של למידת מכונה הם לרוב פשוטים יותר ודורשים פחות פרמטרים, מודלים שהוכשרו באמצעות אלגוריתמי למידת מכונה יכולים להסתפק במערך נתונים קטן יותר.

ניתנות לפירוש

למידת מכונה דורשת נתונים מובנים כמו גם התערבות צמודה של מפתחים כדי ליצור מודלים יעילים. זה הופך למידת מכונה קלה יותר לפרש מכיוון שמפתחים הם לעתים קרובות חלק מהתהליך בעת אימון ה-AI. רמת השקיפות בתוספת מערך הנתונים הקטן יותר ופחות פרמטרים מקלים על ההבנה כיצד המודל מתפקד ומקבל את ההחלטות שלו.

למידה עמוקה משתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות כדי ללמוד מנתונים לא מובנים כגון תמונות, סרטונים וקול. השימוש ברשתות עצביות מורכבות משאיר את המפתחים בחושך בכל הנוגע להבנה כיצד המודל הצליח להגיע להחלטתו. זו הסיבה שאלגוריתמי למידה עמוקה נחשבים לרוב למודלים של "קופסה שחורה".

משאבים נדרשים

כפי שנדון קודם לכן, אלגוריתמי למידת מכונה ואלגוריתמים של למידה עמוקה דורשים כמויות שונות של נתונים ומורכבות. מאחר שאלגוריתמים של למידת מכונה הם פשוטים יותר ודורשים מערך נתונים קטן יותר באופן משמעותי, ניתן לאמן מודל למידת מכונה במחשב אישי.

לעומת זאת, אלגוריתמי למידה עמוקה ידרשו מערך נתונים גדול משמעותית ואלגוריתם מורכב יותר כדי להכשיר מודל. למרות שניתן לבצע הכשרה של מודלים של למידה עמוקה על חומרה ברמה צרכנית, מעבדים מיוחדים כגון TPUs משמשים לעתים קרובות כדי לחסוך כמות משמעותית של זמן.

סוגי בעיות

אלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה מתאימים יותר לפתרון בעיות מסוגים שונים. למידת מכונה מתאימה ביותר לבעיות פשוטות וליניאריות יותר כגון:

• מִיוּן: מסווג משהו על סמך תכונות ותכונות.
• נְסִיגָה: חזה את התוצאה הבאה בהתבסס על דפוסים קודמים שנמצאו בתכונות קלט.
• הפחתת מימדיות: צמצם את מספר התכונות תוך שמירה על הליבה או הרעיון החיוני של משהו.
• מקבץ: קבץ דברים דומים יחד על סמך תכונות ללא ידע על מחלקות או קטגוריות קיימות כבר.

אלגוריתמי למידה עמוקה משמשים טוב יותר לבעיות מורכבות שהיית סומך על אדם שיעשה. בעיות כאלה יכללו:

• זיהוי תמונה ודיבור: זיהוי וסיווג עצמים, פרצופים, חיות וכו', בתוך תמונות ווידאו.
• מערכות אוטונומיות: שליטה/נהיגה אוטונומית במכוניות, רובוטים ומזל"טים עם התערבות אנושית מוגבלת או ללא התערבות.
• בוטים למשחק AI: גרמו לבינה מלאכותית לשחק, ללמוד ולשפר אסטרטגיות בזכייה במשחקים תחרותיים כמו שחמט, גו ודוטה 2.
• עיבוד שפה טבעית: להבין את השפה האנושית הן בטקסט והן בדיבור.

למרות שאתה כנראה יכול לפתור בעיות פשוטות וליניאריות עם אלגוריתמי למידה עמוקה, הם מתאימים ביותר אלגוריתמי למידת מכונה מכיוון שהם דורשים פחות משאבים להפעלה, יש להם מערכי נתונים קטנים יותר ודורשים הכשרה מינימלית זְמַן.

ישנם תחומי משנה אחרים של למידת מכונה

כעת אתה מבין את ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה. אם אתה מתעניין אי פעם בהכשרת מודל משלך, זכור שלמידה עמוקה היא רק תחום אחד בתוך המכונה למידה, אבל אולי יש תת-דומיינים אחרים של למידת מכונה שיתאימו טוב יותר לבעיה שאתה מנסה לִפְתוֹר. אם כן, לימוד תת-דומיינים אחרים של למידת מכונה אמורה להגביר את היעילות שלך כדי לפתור בעיה.