İki farklı kavram büyük ölçüde iç içe geçtiğinde, onları ayrı akademik konular olarak ayırmak zor olabilir. Bu, ayrılmanın neden bu kadar zor olduğunu açıklayabilir derin öğrenme itibaren makine öğrenme bir bütün olarak. Hem otomasyon hem de anlık memnuniyet için mevcut itici güç düşünüldüğünde, konuya büyük miktarda yenilenmiş odak toplandı.

Otomatik üretim iş akışlarından kişiselleştirilmiş dijital tıp güvenmek için potansiyel olarak büyüyebilir derin öğrenme teknoloji. Bununla birlikte, bu teknik disiplinin bu endüstrilerde devrim yaratacak yönlerini tam olarak tanımlamak, kuşkusuz, çok daha zordur. Belki de bilgisayar bilimindeki daha büyük bir hareket bağlamında derin öğrenmeyi düşünmek en iyisidir.

Derin Öğrenmeyi Makine Öğreniminin Alt Kümesi Olarak Tanımlama

Makine öğrenme ve derin öğrenme aslında aynı madalyonun iki yüzüdür. Derin öğrenme teknikleri, eşit derecede geniş bir dizi durumda doğru yanıtı öngörebilen çok çeşitli eğitimli yapay olarak zeki aracıları içeren çok daha geniş bir alana ait özel bir disiplindir. Bununla birlikte, derin öğrenmeyi diğer tüm tekniklerden bağımsız kılan şey, neredeyse yalnızca temsilcilerin bir dizi sanal ortamda mümkün olan en iyi eylemi öğrenerek belirli bir hedefe ulaşmasını öğretmeye odaklanmasıdır.

Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları genellikle yapay düğümlere ezberleme yoluyla uyaranlara nasıl yanıt verileceğini öğretir. Bu, basit tekrardan oluşan insan öğretme tekniklerine biraz benzer ve bu nedenle, bir öğrencinin çarpım tablolarını okuyana kadar bilgisayar ortamında çalıştırılan eşdeğeri olduğu düşünülebilir. Bu bir şekilde etkili olsa da, bu şekilde eğitilmiş yapay olarak zeki ajanlar, orijinal tasarım özelliklerinin alanı dışındaki herhangi bir uyarıcıya yanıt veremeyebilir.

Bu nedenle, derin öğrenme uzmanları, kuşkusuz birçok yönden çok daha fazla donanım yoğun olmasına rağmen, bu yöntemden biraz daha üstün olduğu düşünülen alternatif algoritmalar geliştirdiler. Derin öğrenme ajanları tarafından kullanılan subrountinler, üretken karşıt ağlara, evrişimli sinir düğümü yapılarına veya kısıtlı Boltzmann makinesinin pratik bir biçimine dayanabilir. Bunlar, geleneksel makine öğrenimi ürün yazılımının yanı sıra modern dosya sistemlerinin çoğunluğu tarafından kullanılan ikili ağaçlar ve bağlantılı listelerle keskin bir tezat oluşturuyor.

Kendi kendini düzenleyen haritalar, diğer AI araştırma alanlarındaki uygulamaları genellikle çok daha az umut verici olsa da, yaygın olarak derin öğrenmede de yer almıştır. Tanımlamaya gelince derin öğrenmeye karşı makine öğrenimi Ancak tartışma, büyük olasılıkla teknisyenlerin önümüzdeki aylarda teorik akademik tartışmalardan çok pratik uygulamalar arayacakları. Derin öğrenmenin bu tekniklerin daha seçici bir alt kümesini oluştururken, makine öğreniminin en basit AI'dan en karmaşık tahmin algoritmalarına kadar her şeyi kapsadığını söylemek yeterli.

Derin Öğrenme Teknolojisinin Pratik Uygulamaları

Belirli bir programın nasıl yazıldığına bağlı olarak, derin öğrenme teknikleri denetimli veya yarı denetimli sinir ağları boyunca kullanılabilir. Teorik olarak, aynı zamanda bunu tamamen denetimsiz bir düğüm düzeni aracılığıyla yapınve hızla en umut verici hale gelen bu tekniktir. Denetimsiz ağlar, tıbbi görüntü analizi için yararlı olabilir, çünkü bu uygulama genellikle, bilinen girdilere karşı test edilmesi gereken bir bilgisayar programına benzersiz grafik bilgi parçaları sunar.

Geleneksel ikili ağaç veya blockchain tabanlı öğrenme sistemleri önemli ölçüde farklı senaryolarda aynı örüntüleri belirleme mücadelesi verdiler, çünkü bilgi, aksi takdirde verileri etkili bir şekilde sunmak için tasarlanmış bir yapıda gizli kalıyordu. Esasen doğal bir steganografi biçimidir ve sağlık sektöründeki bilgisayar algoritmalarını karıştırmıştır. Bununla birlikte, bu yeni tip denetimsiz öğrenme düğümü, bir bilgisayarın olmasını beklediği normal hatlar boyunca düzenlenmemiş bir veri yapısında bile bu kalıpları nasıl eşleştireceği konusunda kendisini sanal olarak eğitebilir.

Diğerleri uygulamayı önerdi yarı denetimli yapay olarak akıllı pazarlama ajanları bu, mevcut anlaşma kapatma yazılımıyla ilgili etik konusundaki endişelerin çoğunu ortadan kaldırabilir. Mümkün olduğunca geniş bir müşteri tabanına ulaşmaya çalışmak yerine, bu araçlar, belirli bir zamanda bir ürüne ihtiyaç duyan herhangi bir kişinin olasılığını hesaplayacaktır. Bunu yapmak için, adına çalıştığı kuruluş tarafından sağlanan belirli türde bilgilere ihtiyaç duyacak, ancak sonunda tüm diğer eylemleri kendi başına tahmin edebilecektir.

Bazı şirketler şu anda aynı hedeflere ulaşmak için geleneksel makine öğrenimi teknolojisini kullanan araçlara güveniyor olsa da, bunlar genellikle gizlilik ve etik kaygılar. Derin yapılandırılmış öğrenme algoritmalarının ortaya çıkışı, yazılım mühendislerinin bu dezavantajlardan muzdarip olmayan yeni sistemler bulmasını sağladı.

Özel Otomatikleştirilmiş Öğrenme Ortamı Geliştirme

Geleneksel makine öğrenimi programları genellikle ciddi gizlilik herhangi bir kullanılabilir sonuca varmak için büyük miktarda girdiye ihtiyaç duymaları nedeniyle endişelenir. Derin öğrenme görüntü tanıma yazılımı daha küçük bir girdi alt kümesini işleyerek çalışır, böylece girişleri yapmak için çok fazla bilgiye ihtiyaç duymamasını sağlar. iş. Bu özellikle endişe duyanlar için önemlidir. tüketici veri sızıntısı olasılığı.

Bu sorunların birçoğuna ilişkin yeni düzenleyici duruşlar düşünüldüğünde, bu aynı zamanda uyum açısından da hızla önemli hale gelen bir şey haline geldi. Toksikoloji laboratuvarları kullanmaya başladıkça biyoaktivite odaklı derin yapılandırılmış öğrenme paketleriDüzenleyicilerin, bu tür hassas verilerle herhangi bir görevi yerine getirmek için gereken bilgi miktarına ilişkin ek endişeleri dile getirmesi muhtemeldir. Bilgisayar bilimcileri, bazılarının gerçek bir yangın hortumu olarak adlandırdıkları ve çoğunun rahat edebileceğinden daha fazla bir hikaye anlatan baytları küçültmek zorunda kaldılar.

Bir bakıma, bu gelişmeler, bir sistemdeki her sürecin yalnızca işini tamamlamak için gerekli olan ayrıcalıklara sahip olması gerektiğine inanılan daha önceki bir zamana geri dönüyor. Makine öğrenimi mühendisleri bu paradigmayı benimsedikçe, gelecekteki gelişmelerin, günümüzün mevcut operasyonlarını güçlendirmek için gerekli olan büyük miktarda veri madenciliğine ihtiyaç duymadığından, önemli ölçüde daha güvenli olacağı çok muhtemeldir.

Resim Kredisi: toptal.io

Coinsmart. Europa İçindeki En İyi Bitcoin-Börse
Kaynak: https://datafloq.com/read/deep-learning-vs-machine-learning-how-emerging-field-influences-traditional-computer-programming/13652