Deep Learning vs. Machine Learning: De belangrijkste verschillen begrijpen

In de begindagen van computers, gebruikten wetenschappers ze voornamelijk om eenvoudige wiskundige en logische operaties uit te voeren. Daarna evolveerden computers langzaam om complexe berekeningen uit te voeren, uitgebreide probleemoplossing, en de informatieruggraat van de wereld te vormen. Het overschrijden van de grenzen van traditionele computing betekende dat de computer intelligentie nodig had.

Onderzoekers en computeringenieurs keerden zich tot het nabootsen van menselijke intelligentie. Kunstmatige intelligentie (AI) is het gebied van de informatica gewijd aan het creëren van computingsystemen zo intelligent als mensen. Initiele AI-modellen waren computingsystemen die complexe logische operaties uitvoerden. Later werden geavanceerdere technieken ontwikkeld om slimmere of "intelligente" taken uit te voeren.

Twee van de meest gebruikte termen in AI zijn machine learning en deep learning. Dit artikel kijkt naar de oorsprong van deze twee technieken, de overeenkomsten tussen hen, en de verschillen.

Deep Learning en Machine Learning

Machine learning en deep learning zijn subsetten van AI. Tussen hen is deep learning de subset van machine learning. Dit betekent dat alle deep learning machine learning is, maar niet alle machine learning is deep learning. Om de verschillen tussen hen te begrijpen, sluiten we deep learning uit uit de term machine learning voor de rest van dit artikel.

Figuur 1. Een grafische weergave van hoe AI, machine learning, en deep learning tot elkaar verhouden. Afbeelding gebruikt met toestemming van Avimanyu786

Machine Learning

Machine learning analyseert een grote hoeveelheid data om de kenmerken van een trainingsdataset te begrijpen. Wat er geleerd is van de trainingsdataset, wordt toegepast op andere datasets om "intelligente" beslissingen te nemen. De modellen gecreëerd met de trainingsdataset kunnen werken met andere vergelijkbare datasets om de gewenste output te genereren.

De trainingsdataset voor machine learning-modellen moet gelabeld zijn, en de ontwikkelaars moeten het leerproces superviseren en aanpassen tijdens het trainen van het nieuwe model. Naast basiscomputing, worden statistische modellen zwaar gebruikt voor het trainen van machine learning-modellen.

Het onderscheiden tussen katten en honden is een veelvoorkomend voorbeeld in de kunstmatige leerruimte. Hier is een overzicht van hoe machine learning-modellen met data getraind worden.

Het trainingsmodel wordt gevoed met duizenden afbeeldingen van katten en honden. Elke van die afbeeldingen is gelabeld als "kat" of "hond". Het model in training identificeert kenmerken uit de afbeeldingen die katten, honden, en de rest van de objecten onderscheiden. De kenmerken worden geïdentificeerd uit de afbeeldingen met statistische technieken. Eenmaal het model voldoende getraind is met data, wordt het gevoed met ongelabelde afbeeldingen. Als het getrainde model met de gewenste nauwkeurigheid succesvol kan onderscheiden tussen de afbeeldingen van katten en honden, is het een succesvol machine learning-model.

Deep Learning

Deep learning is de evolutie van conventionele machine learning. Mensen leren niet met duizenden gelabelde voorbeelden; ze leren automatisch zonder veel externe hulp of validatie. Deep learning brengt machine learning een stap dichter bij dit model van intelligenter leren.

Deep learning-modellen moeten ook getraind worden met een groot volume data, maar modellen worden niet getraind met gelabelde data. Alle data die aan het deep learning-model gevoed wordt, is ongelabeld. Het model identificeert verschillende elementen uit de data om de vereiste output te geven.

Figuur 2. Een visuele voorstelling van neurale netwerken gebruikt in landbouw.

Deep learning-modellen gebruiken complexe wiskundige systemen genaamd neurale netwerken om van data te leren. Het bevat meerdere lagen van wiskundige functies met verschillende gewichten. Het "diepe" in de term deep learning komt van deze verwerkingslagen.

Laten we een overzicht bekijken van hoe deep learning-modellen het onderscheid tussen katten en honden aanpakken. Een neuraal netwerk wordt gevoed met talloze ongelabelde afbeeldingen van katten en honden. Het neuraal netwerk moet erachter komen dat er twee sets dieren in de afbeeldingen zitten en dan identificeren hoe te onderscheiden tussen de twee dieren. Er is geen gelabelde data vereist of supervisie van ontwikkelaars.

Eenmaal een model succesvol getraind is, kan het elk aantal afbeeldingen van katten en honden onderscheiden.

Machine Learning en Deep Learning Vergelijken

De volgende tabel is een snelle vergelijking van de verschillen tussen machine learning en deep learning. Houd er rekening mee dat deep learning uitgesloten is van de term machine learning voor deze vergelijking, zelfs al is deep learning een subset van machine learning.

Figuur 3. Een tabel die machine learning en deep learning vergelijkt.

Industriële Toepassingen voor Deep Learning

Zowel machine learning als deep learning hebben industriële toepassingen. Deep learning kan gebruikt worden in alle toepassingen die door machine learning bereikt kunnen worden. Maar deep learning vereist meer expertise, een veel groter volume data, hogere rekenkracht, en tijd. Vanwege deze factoren omvat de keuze tussen beide technieken overweging van een veelvoud van factoren.

Wanneer hogere nauwkeurigheid vereist is, zijn deep learning-modellen te prefereren. Echter, om hogere nauwkeurigheid met deep learning-modellen te bereiken, moet een heel groot volume data verwerkt worden, wat een veel langere trainingsperiode inhoudt. Machine learning-algoritmen kunnen routinematig in de meeste gevallen gebruikt worden.

Een ander algemeen kenmerk om te overwegen is de complexiteit van het probleem. Naarmate de complexiteit toeneemt, werken deep learning-modellen beter dan machine learning-modellen. Echter, er is geen harde regel over waar de technieken te gebruiken. Bijvoorbeeld: machine learning is voldoende om energieverbruik in een fabriek te analyseren en te voorspellen. Het is echter onvoldoende om een geautomatiseerd kwaliteitscontrolesysteem te bouwen—deep learning-algoritmen zijn nodig in dergelijke scenario's.

Vandaag de dag is machine learning veel meer toegankelijk dan deep learning, zelfs in de industrie. Maar in de loop van de tijd zullen deep learning-modellen verbeteren, implementatiekosten verlagen, en drempels voor toegang verlagen, wat betekent dat meer rekenkracht beschikbaar zal zijn tegen een lagere prijs. De adoptie van deep learning in de industrie zal na verloop van tijd stijgen.