Informasjon om Kunstig intelligens

Forskjellen mellom dyp læring og maskinlæring

Det kan være nyttig å vite forskjellen mellom dyp læring og maskinlæring når du utvikler en AI-modell.

Her kan du finne ut om forskjellen mellom dyp læring og maskinlæring

Kort sagt, forskjellen mellom dyp læring og maskinlæring er at dyp læring strukturerer algoritmer i forskjellige lag slik at de kan lære og ta beslutninger på egen hånd. Maskinlæring får i stedet massen av data den tolker gjennom algoritmer, lærer og tar sine egne beslutninger basert på informasjonen basert på sin kunnskap. Vær oppmerksom på at dyp læring er en form for maskinlæring.

Maskinlæring

Når du trener en algoritme med data som resulterer i en matematisk modell, er det maskinlæring. Den matematiske modellen blir også kalt en AI-modell. Gjennom dataene som algoritmen er opplært med, kan AI-modellen komme frem til et rimelig svar basert på statistikk når de blir spurt.

Maskinlæring er med andre ord en prosess der datamaskinen utvikler evnen til å tilegne seg kunnskap og tilpasse seg en bestemt oppgave, uten at datamaskinen på forhånd er programmert for den aktuelle oppgaven.

Fra data til AI-modell: Maskinlæring

For å trene en AI-modell gjennom maskinlæring, må den få erfaring. Dette gjøres ved å mate informasjon inn i AI-modellen. Jo mer informasjon som legges inn, desto bedre har AI-modellen en tendens til å være ettersom den får mer erfaring. Hvis dataene inneholder personopplysninger, er det viktig å huske på at GDPR gjelder for behandlingen. AI-modellen kan utlede ukjente data selv om den ikke er inkludert i opplæringen.

Standard trinn for maskinlæring

Bedrifter som ønsker å utvikle en AI-modell gjennom maskinlæring har en tendens til å gjøre det gjennom tre trinn:

1. Samle inn en stor mengde data, for eksempel massen av egne tekster og/eller andre utvalgte kilder som offentlige myndigheter, for å lære opp AI-modellen.

2. Identifisere ulike strukturer og tilbakevendende mønstre i opplæringen av AI-modellen.

3. AI-modellen er opprettet og kan dermed behandle nye data og utlede nye problemer fra dataene den har blitt trent med.

Praktisk eksempel på maskinlæring

1. Et selskap som ønsker å lage en AI-modell velger et stort antall bilder av objekter i rommet.

2. AI-modellen identifiserer deretter forskjellige strukturer og mønstre som samsvarer med hvordan objekter beveger seg i rommet.

3. Justeringer er gjort for å skille ulike typer objekter i rommet, for eksempel solen, månen, stjerner og planeter.

4. AI-modellen som er opprettet, kan deretter brukes til å identifisere hva et objekt i rommet er.

Dyp læring

Dyp læring er en form for maskinlæring. AI-modellen er bygget på samme måte som det menneskelige hjernenevrale nettverket.

Dyp læring er en form for maskinlæring

For å skape en AI-modell som ligner på det menneskelige hjernens nevrale nettverk, skal det kunstige nevrale nettverket bestå av tre elementer:

Mer informasjon

Opplæring av AI-modeller for å gi best mulig resultater

Å trene en AI-modell er viktig for å generere best mulig resultat. Jo mer data den mottar, desto bedre bør resultatene være. På den annen side er det ikke den eneste faktoren som betyr noe. Det er også viktig at dataene er kvalitative. Med andre ord, relevant for formålet med AI-modellen. Enten det er standard maskinlæring eller dyp læring, er det forskjellige treningsmetoder som kan brukes.