Deep Learning vs. Maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Deep Learning ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die für Bild- und Tonanalysen und andere Arten der Mustererkennung unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzwerks verwendet wird. Jetzt ansehen:

Ein Deep Learning-Modell verwendet Mathematik, um die Struktur des neuronalen Netzwerks des menschlichen Gehirns zu simulieren. Aber es geht um mehr als den Versuch, ein Modell des Gehirns zu replizieren. Es ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, Computer darauf zu trainieren, Dinge im Kontext zu erkennen und zu verstehen.

Wenn wir also einem neuronalen Netzwerk große Datenmengen in Form von Trainingsdaten geben, die aus mehreren hundert Fotos von Katzen bestehen, würde das Deep Learning-Modell schließlich lernen, wie man eine Katze identifiziert.

Wenn die maschinellen Lernmodelle ein Muster lernen, können sie auch Variationen dieses Musters lernen. Dies ist bei Anwendungen wie der Spracherkennung sehr nützlich, da das System lernt, zu verstehen, was Sie sagen, wenn Sie es sagen.

Das Finanzwesen ist eine Schlüsselbranche, die von Deep Learning profitieren wird, da es den Unternehmen hilft, den Kunden besser zu verstehen und Kontotransaktionen auf alles zu überwachen, was ungewöhnlich oder seltsam erscheint. Deep Learning und neuronale Netzwerke haben die Art und Weise, wie Finanzunternehmen Identitätsdiebstahl und Betrug erkennen, völlig verändert.

Ein Fallstrick beim Deep Learning ist, dass die Trainingsdaten zu eng gefasst sind, so dass die Maschine einen sehr engen Blick auf die Dinge hat, die sie zu identifizieren und zu finden versucht. Dies wird als Übertraining bezeichnet und macht es viel schwieriger, dieses Modell zu debuggen als einige der anderen beliebten Machine-Learning-Modelle.

Positiv ist, dass Deep Learning es der Maschine ermöglicht, neue Konzepte zusätzlich zu dem zu lernen, was sie bereits gelernt hat. Wie ich bereits sagte, hat jede Methode der künstlichen Intelligenz ihren Platz im heutigen Geschäftsleben. Es geht darum, zu wissen, wann man die Gabel oder den Löffel benutzt.

Jetzt, da Sie die Werkzeuge in Ihrem Baukasten kennen, können Sie damit beginnen, das zu bauen, was Sie für Ihr Unternehmen brauchen.