221 подписчик
Мы рассмотрели, что такое нейронные сети, какие они бывают и какие задачи решают.
Сейчас в тренде понятия Deep Learning и Machine Learning.
Этот пост для тех, кто не совсем понимает, в чем отличие этих терминов между собой.
Machine Learning (машинное обучение) - способ решения задач, при котором задача решается не напрямую, а путем обучения некоторой математической модели. Обучение происходит внутри некоторой программной среды, например Python, при помощи алгоритмов. Эти алгоритмы относят к методам искусственного интеллекта.
При помощи машинного обучения вы можете решить одну из типовых задач (https://dzen.ru/media/aisimple/my-s-vami-rassmotreli-chto-takoe-neironnye-seti-pogovorili-o-tom-kakie-tipy-64c12e9f8a0a4207f7238d86) или более сложную комплексную задачу, например управление движущимся объектом.
Deep Learning (глубокое или глубинное обучение) - совокупность методов машинного обучения, включая все основные способы (с учителем, без учителя, с подкреплением). Его называют глубоким потому, что при обучении, в основном, используются сложные архитектуры нейронных сетей, содержащие множество скрытых слоев и нейроны разных типов. Эти модели более совершенны.
Таким образом, машинное обучение - это способ решения задач, включающий весь класс методов и алгоритмов. Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения для сложных архитектур нейронных сетей и других моделей.
Вторым отличием deep learning от machine learning является отсутствие человека в 1 случае. Deep Learning модель самостоятельно извлекает признаки для классификации.
1 минута
1 августа 2023