Tensorflow-machine-learning-deep-learning
機械学習と深層学習
人工知能は、最近の最も人気のあるトレンドの1つです。 機械学習と深層学習は人工知能を構成します。 以下に示すベン図は、機械学習と深層学習の関係を説明しています-
機械学習
機械学習は、設計およびプログラミングされたアルゴリズムに従ってコンピューターを動作させる科学技術です。 多くの研究者は、機械学習が人間レベルのAIに向けて前進するための最良の方法であると考えています。 機械学習には次の種類のパターンが含まれます
- 教師あり学習パターン
- 教師なし学習パターン
深層学習
ディープラーニングは、関連するアルゴリズムが人工ニューラルネットワークと呼ばれる脳の構造と機能に触発された機械学習のサブフィールドです。
ディープラーニングの今日の価値はすべて、教師あり学習またはラベル付きデータとアルゴリズムからの学習です。
深層学習の各アルゴリズムは、同じプロセスを経ます。 出力として統計モデルを生成するために使用できる入力の非線形変換の階層が含まれています。
機械学習プロセスを定義する次の手順を検討してください
- 関連するデータセットを識別し、分析のために準備します。
- 使用するアルゴリズムのタイプを選択します
- 使用されるアルゴリズムに基づいて分析モデルを構築します。
- テストデータセットでモデルをトレーニングし、必要に応じて修正します。
- モデルを実行してテストスコアを生成します。
機械学習と深層学習の違い
このセクションでは、機械学習とディープラーニングの違いについて学習します。
データ量
機械学習は大量のデータを処理します。 少量のデータにも役立ちます。 一方、データの量が急速に増加する場合、ディープラーニングは効率的に機能します。 次の図は、データの量で機械学習と深層学習の動作を示しています-
ハードウェアの依存関係
ディープラーニングアルゴリズムは、従来の機械学習アルゴリズムとは異なり、ハイエンドマシンに大きく依存するように設計されています。 深層学習アルゴリズムは、多数のハードウェアサポートを必要とする多数の行列乗算演算を実行します。
機能エンジニアリング
機能エンジニアリングとは、ドメインの知識を特定の機能に組み込んでデータの複雑さを軽減し、機能する学習アルゴリズムに見えるパターンを作成するプロセスです。
例-従来の機械学習パターンは、フィーチャエンジニアリングプロセスに必要なピクセルおよびその他の属性に焦点を当てています。 ディープラーニングアルゴリズムは、データからの高度な機能に焦点を当てています。 すべての新しい問題の新しい機能抽出機能を開発するタスクを削減します。
問題解決アプローチ
従来の機械学習アルゴリズムは、標準的な手順に従って問題を解決します。 問題を部分に分割し、それぞれを解決し、それらを組み合わせて必要な結果を得ます。 ディープラーニングは、問題を分割するのではなく、端から端まで問題を解決することに焦点を当てています。
実行時間
実行時間は、アルゴリズムのトレーニングに必要な時間です。 ディープラーニングには多くのパラメーターが含まれており、通常よりも時間がかかるため、トレーニングには多くの時間が必要です。 機械学習アルゴリズムは、比較的短い実行時間で済みます。
解釈可能性
解釈可能性は、機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムを比較する主な要因です。 その主な理由は、業界での使用に先立って、ディープラーニングが依然として再考されていることです。
機械学習と深層学習の応用
このセクションでは、機械学習と深層学習のさまざまなアプリケーションについて学習します。
- 指紋による顔認識および出席マークまたはナンバープレートによる車両識別に使用されるコンピュータービジョン。
- 画像検索のためのテキスト検索などの検索エンジンからの情報検索。
- 指定されたターゲットIDを使用した自動メールマーケティング。
- がん腫瘍の医学的診断または慢性疾患の異常同定。
- 写真のタグ付けなどのアプリケーションの自然言語処理。 このシナリオを説明する最良の例は、Facebookで使用されています。
- オンライン広告。
今後の動向
- 業界でデータサイエンスと機械学習を使用する傾向が高まるにつれて、各組織がビジネスで機械学習を教え込むことが重要になります。
- ディープラーニングは、機械学習よりも重要性を増しています。 ディープラーニングは、最先端のパフォーマンスにおける最高のテクニックの1つであることが証明されています。
- 機械学習とディープラーニングは、研究および学術分野で有益であることが証明されます。
結論
この記事では、マシンラーニングとディープラーニングの概要を、将来のトレンドにも焦点を当てたイラストと相違点で説明しました。 AIアプリケーションの多くは、主にセルフサービスを促進し、エージェントの生産性とワークフローの信頼性を高めるために、機械学習アルゴリズムを利用しています。 機械学習とディープラーニングアルゴリズムには、多くの企業や業界のリーダーにとって魅力的な見通しが含まれています。
