в том, что при нем алгоритмы структурируются в несколько слоев, чтобы создать искусственную нейронную сеть, которая может тоже обучаться и принимать умные решения.
МО может использоваться при небольших наборах данных. И на маленьких объемах данных, МО и ГО имеют примерно одинаковую эффективность, но при возрастании объемов данных, ГО намного выигрывает по эффективности.
В МО мы сами задаем характеристики, на которые будут опираться наши алгоритмы. В примере с определением цены квартиры, мы сами указываем параметры, от которых будет зависеть цена, например, метраж, расстояние от метро, возраст дома, район и т.д. А в ГО, компьютер или можно сказать нейронная сеть сама методом проб и ошибок выводит определенные параметры и их вес, от которых зависят наши выходные данные.
По времени обучения алгоритмов, ГО как правило занимает больше времени чем МО.
Расшифровка или интерпретация алгоритмов МО легче, потому что мы видим какой параметр играет важную роль для определения выходных данных. Например, в вопросе определения цены квартиры, мы можем увидеть, что вес метража в цене составляет, скажем, 60%. В ГО же, расшифровать что именно привело к такому результату порой бывает очень сложно, потому что там несколько слоев нейронных сетей и много параметров, которые компьютер выводит сам и которые он может посчитать важными. Поэтому, использование ГО или МО будет также зависеть от целей ваших задач. Например, если вам надо понимать, почему компьютер принял то или иное решение, какой фактор сыграл важную роль, то вам надо будет выбрать использование МО вместо ГО.
Вследствие того, что ГО требует большего объема данных, а также более мощных вычислительных способностей компьютера, и занимает больше времени для обучения, оно также является более дорогим по сравнению с МО.
Таким образом, если суммировать всю данную главу, то везде, где применяется распознавание речи или изображений, робототехника, устный или письменный перевод, чат-боты, беспилотное вождение транспортных средств, предсказание каких-то параметров на основе имеющихся данных, во всех этих примерах присутствуют элементы ИИ, потому что ИИ – это очень широкое понятие, которое охватывает все эти направления, когда компьютер имитирует мышление и поведение человека.
Случаи, когда мы вместо того, чтобы давать компьютеру написанные инструкции и правила для решения вопроса, даем ему набор данных и он сам учится на них и находит необходимые алгоритмы и закономерности самостоятельно, такие случаи называются Машинным обучением. И одним из вариантов нахождения компьютером таких закономерностей является глубокое обучение, в котором используется несколько слоев нейронных сетей, что делает такие вычисления с одной стороны, более эффективными, с другой стороны, более трудными для расшифровки.
Примеры использования ИИ, МО и ГО
Давайте посмотрим несколько примеров использования Искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения