Прокручивая ленту новостей или случайно натыкаясь на статьи о самых последних достижениях в мире технологий, вы наверняка сталкивались с такими терминами, как "машинное обучение" и "глубокое обучение". Они везде: в смартфонах, поисковиках, социальных сетях и даже в вашем умном холодильнике (если он у вас конечно же есть 😂), который знает о ваших кулинарных предпочтениях больше, чем вы сами. Но что же стоит за этими загадочными словами и в чем разница между машинным обучением и глубоким обучением? Давайте разбираться вместе, и пусть наш путь будет веселым и без суровых математических формул.
Для начала, представьте машинное обучение как школьного учителя, который надеется, что его ученики (в данном случае, программы) научатся различать, например, котов и собак. Учитель показывает ученикам кучу фотографий и говорит: "Смотрите, это кот, а это — собака". После достаточного количества примеров умный ученик (программа) уже может сам распознавать новых пушистых четвероногих, даже если раньше он их не видел.
Теперь, глубокое обучение — это как если бы ученику дали несколько тысяч книг про животных и сказали: "Читай, разбирайся и учись распознавать их самостоятельно". В этом случае, ученик (искусственная нейронная сеть) сам находит закономерности, анализируя огромное количество информации, и после долгих часов "чтения" начинает понимать, что отличает котика от собачки. Важно отметить, что ученик все еще нуждается в помощи учителя для проверки своих знаний и корректировки ошибок, ведь даже самые умные сети должны знать, когда они угадали правильный ответ!
Кстати к GPT- и GPT-4 являются яркими представителями глубокого обучения, где искусственные нейронные сети самостоятельно извлекают знания из огромных наборов данных. Они обучены распознавать и генерировать естественный язык, анализируя миллиарды слов и текстовых фрагментов. Таким образом, GPT-3.5 и GPT-4 не просто следуют инструкциям, они способны самостоятельно учиться и развиваться, демонстрируя поразительные возможности искусственного интеллекта, а использовать GPT-3.5 и GPT-4 можно на платформе CognitiveAI
Давайте немного поговорим различиях.
Уровень сложности задач
Машинное обучение — это как игра в крестики-нолики на полянке, просто и понятно. Глубокое обучение — это как партия в трехмерные шахматы во время бурной ночи в открытом океане. Глубокое обучение справляется с более сложными задачами, такими как распознавание речи или создание реалистичных фотографий из воздуха, но не стоит недооценивать машинное обучение — со своими хитрыми алгоритмами оно тоже может выкинуть на свет немало козырей!
Объем данных
Если машинное обучение обрадуется паре сотен фотографий, то глубокое обучение без миллионов изображений чувствует себя как рыба без воды. Больше данных — лучше обучение.
Время и ресурсы
Машинное обучение требует меньше времени на обучение и может обходиться скромным ноутбуком, но если задача серьезная, ему тоже пригодится помощь более мощного друга. Глубокое обучение же любит кушать мощности графических процессоров как тинейджер пиццу по пятницам и может обучаться целыми эпохами (время, когда все данные проходят через нейронную сеть).
Зависимость от человека
Машинное обучение без человеческой помощи чувствует себя как ребенок в супермаркете без родителей — ему нужны четкие инструкции и помощь. Глубокое обучение же может само выявлять сложные паттерны и зависимости, благодаря чему оно как подросток, который уже сам доходит до школы.
Результат работы
Машинное обучение часто дает четкие и понятные результаты, которые можно интерпретировать. Глубокое обучение выдает результаты, похожие на мысли философа после третьей чашки кофе — глубокие, но иногда непонятные, ведь оно учится само и нам не всегда ясно, как оно пришло к тому или иному выводу. Но не бойтесь, исследователи постоянно работают над тем, чтобы сделать мысли искусственного интеллекта более прозрачными и понятными для всех нас.
Машинное обучение и глубокое обучение — это два разных инструмента в арсенале искусственного интеллекта. Машинное обучение подойдет для решения простых задач, где человек может помочь в обучении и интерпретации результатов. Глубокое обучение же берет на себя тяжелую работу по изучению данных и решает задачи, которые раньше казались невероятно сложными, например, управление автономными автомобилями или понимание естественного языка. И помните, в мире ИИ всегда есть место сюрпризам, так что будьте готовы к встрече с неожиданными и порой впечатляющими результатами!