Daca vrei sa stii de ce Deep Learning va revolutiona inteligenta artificiala sau vrei sa stii cum sa profiti la maximum de aceasta tehnologie, nu poti rata aceasta postare. Descoperiti cheile diferentelor dintre Deep Learning si Machine Learning si ce inovatii au facut din acesta termenul tehnologic la moda. Nu ratati detaliile Deep Learning vs Machine Learning.

Deep Learning vs Machine Learning

Astazi va prezentam cele doua sisteme de Inteligenta Artificiala , Deep Learning vs. Machine Learning, care revolutioneaza tehnologia actuala si care fac ca computerele sa se apropie de functionarea creierului uman si chiar, in anumite aspecte, sa o depaseasca.

Invatarea automata ar fi prezentul (sau aproape trecutul), iar invatarea profunda, viitorul inteligentei artificiale.

Ambele sisteme de inteligenta artificiala functioneaza cu cantitati mari de date si informatii (Big Data), dar sunt separate de sistemele mai simple prin faptul ca sunt capabile sa invete singure si sa corecteze erorile (invatare automata) si cele mai inovatoare (invatare profunda) prin capacitatea de a face decizii din datele in sine. De fapt, s-ar putea spune ca sistemul Deep Learning este o versiune mai complexa si mai perfectionata a Machine Learning.

Cheia diferentierii lor, pe langa perfectiunea tehnica, este tocmai interventia umana: cu Machine Learning supraveghem toate procesele si invatam computerul sa invete diferite date si sa le clasificam.

In schimb, Deep Learning invata de la sine cu fiecare data noua pe care o primeste, la fel ia o data sau o categorie gresita, cu toate acestea, invata din acea eroare si foloseste alte date pentru a se apropia de rezultatul corect mai rapid si mai rapid si fiabil.  

Cum functioneaza invatarea automata

In spaniola se numeste machine learning deoarece acest sistem AI a aparut din necesitatea de a oferi unui computer algoritmi care sa functioneze cu reguli si mecanisme care sa gaseasca raspunsuri intr-o cantitate mare de date si, in acelasi timp, sa poata prezice date sau chiar sa sugereze optiuni. .

Adica, ca sa fie mai clar, functioneaza cu tipare. Daca cautam o anumita masina, aceasta va examina diferite categorii: culoare, marca, cai putere si cilindree, dimensiuni… Si va arunca toate datele incorecte pentru a oferi datele pertinente. Negativul Machine Learning-ului este ca trebuie sa ghidezi sistemul in fiecare faza, astfel incat cu practica sa stie sa-l identifice automat.

Ce este Deep Learning?

Dupa cum am mentionat, sistemul Deep Learning este mult mai sofisticat si functioneaza practic autonom, are nevoie doar de o etapa a interventiei umane: programarea. Dupa aceasta faza, dupa cum explica traducerea sa in spaniola „invatare profunda”, acesta depaseste cu mult posibilitatile tehnologice ale predecesorului sau si incearca sa imite functionarea creierului, lucrand prin straturi sau unitati neuronale. Fiecare strat neuronal al sistemului proceseaza informatia si returneaza un rezultat sub forma unei greutati.

In acest caz, daca am oferi unui computer o cantitate de imagini cu masini si am cauta un model anume care sa detalieze principalele caracteristici, Deep Learning ar procesa rezultatele si ar pondera posibilitatea daca este sau nu modelul cautat cu un procent.

De fiecare data cand sistemul efectueaza o cautare, invata singur si data viitoare va fi clar ce date trebuie sa caute mai intai si ce nu pentru a imbunatati rezultatele. Modul in care functioneaza cu erori este fundamental, deoarece de fiecare data cand definim ca a facut o greseala, incorporeaza date noi in reteaua neuronala care nu vor fi repetate intr-o cautare similara.

Inovatii in invatarea profunda

Acum ca stiti mai multe despre Deep Learning vs Machine Learning, va vom spune despre inovatiile pe care le aduce Deep Learning, nu ratati:

Google Brian

Cele mai importante multinationale tehnologice folosesc deja Deep Learning pentru a rezolva problemele din lumea de astazi si pentru a face computerele sa actioneze si sa gandeasca ca oamenii. Ca de obicei, Google a fost pionierul in domeniu . El incearca sa imite functionarea creierului cu proiectul sau Google Brain, cu care a revolutionat recunoasterea vocii si a imaginii. Cu doar cativa ani in urma, echipa lui Andrew NG avea nevoie de 16.000 de computere pentru a recunoaste o anumita pisica dintre cele peste 10 milioane de videoclipuri YouTube. Datorita cercetarii si dezvoltarii in Deep Learning, acum sunt necesare mult mai putine computere.

Facebook

Un exemplu pe care il cunoastem cu totii este recunoasterea fotografica pe care Facebook o foloseste pentru a reusi sa eticheteze diferitele fete care apar intr-o fotografie si, in acelasi timp, sa identifice locatia unei imagini. Echipa Google Brain Team a lucrat la un proiect similar cu un proiect numit „Show and Tell” care foloseste sistemul de recunoastere TensorFlow, care are un motor care, cu o precizie de 93,9%, arata intr-un text mic ce se intampla in imagine, ca este nu numai cui ii apartine un chip, ci si ce se intampla intr-o fotografie, locul, mediul…

Twitter, care nu avea sa fie mai putin, a preferat sa promoveze Deep Learning pentru a imbunatati calitatea imaginii videoclipurilor sale in flux. Retelele neuronale permit o comprimare suplimentara a videoclipului.

Ei promit sa faciliteze rutina zilnica deducand printr-o simpla fotografie cate calorii poate avea o farfurie sau chiar ca masinile pot conduce autonom prin recunoasterea tiparelor de condus in ceea ce este poate cea mai ambitioasa idee legata de AI. In sport, deja ne permit sa recunoastem intr-un mod simplu daca exista un joc de offside sau cine a trecut primul linia de sosire in cursa de 100 de metri.

Dar totul are un proces si la inceput exista intotdeauna multe erori si esecuri. Dar pentru ca toate aceste idei sa fie cu adevarat utilizabile, au nevoie de cel mai profund rafinament. 99% este inutil daca acel 1% poate provoca rau oamenilor. Speram ca ati reusit sa verificati diferentele dintre Deep Learning si Machine Learning.