Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) — это процесс создания модели на основе ИИ с использованием определенного количества обучающих данных, но они отличаются друг от друга.
ML используется с алгоритм, который можно контролировать или не контролировать для реализации обучающих данных и построения модели, которая может работать автоматически при использовании в реальной жизни. В то время как, с другой стороны, глубокое обучение является частью ML и имеет больше возможностей для понимания данных или, можно сказать, глубокого понимания данных для создания искусственной нейронной сети.
Чем машинное обучение отличается от глубокого обучения?
При работе с глубоким обучением вам нужны машины большой мощности для выполнения большого количества операций умножения матриц. По сравнению с машинным обучением требования к глубокому обучению включают в себя графические процессоры, в то время как машинное обучение может выполняться на недорогих компьютерах.
По сравнению с машинным обучением, глубокое обучение требует больше времени для обучения моделей максимальной точности. И глубокое обучение имеет более сложные возможности решения проблем по сравнению с машинным обучением. ML в основном используется для обнаружения и распознавания объектов.
С точки зрения интерпретации, большинство алгоритмов машинного обучения легко интерпретировать, в то время как алгоритмы глубокого обучения трудно или невозможно понять. Время выполнения в ML намного меньше (от нескольких минут до часов), в то время как глубокое обучение может занять до нескольких недель, чтобы обучить и разработать модель ИИ для сложных прогнозов.
При работе с глубоким обучением вам нужно огромное объем данных или вы можете сказать большие данные, в то время как машинное обучение можно обучать с меньшим объемом данных по сравнению с глубоким обучением. Алгоритмы глубокого обучения не будут работать должным образом или не смогут дать точных результатов при меньшем количестве наборов данных. Для правильной работы модели требуется огромное количество контролируемых наборов данных.
Cogito — одна из известных компаний. предоставление высококачественных обучающих данных машинного обучения. Он занимается службами аннотирования изображений, чтобы маркировать данные, чтобы сделать их распознаваемыми для компьютерного зрения, и обучать модели машинного обучения или глубокого обучения. Он предоставляет такие наборы данных для разработки моделей, ориентированных на ИИ, для различных отраслей, таких как здравоохранение, розничная торговля, автомобилестроение и сельское хозяйство, по лучшим конкурентоспособным ценам на рынке.
