Miért fontos a gépi tanulás?
A big data térnyerésével a gépi tanulás kulcsfontosságú technikává vált a problémák megoldásában számos területen, például:
Több adat, több kérdés, jobb válaszok
A gépi tanulási algoritmusok természetes mintákat találnak az adatokban, amelyek betekintést nyújtanak, és segítenek jobb döntések és előrejelzések meghozatalában. Nap mint nap használják kritikus döntések meghozatalára az orvosi diagnózis, a tőzsdei kereskedés, az energiaterhelés előrejelzése és még sok más területén. Például a médiawebhelyek a gépi tanulásra támaszkodnak, hogy több millió lehetőséget választhassanak, hogy dal- vagy filmajánlatokat adjanak. A kiskereskedők arra használják, hogy betekintést nyerjenek vásárlóik vásárlási viselkedésébe.
Mikor érdemes használni a gépi tanulást?
Fontolja meg a gépi tanulás használatát, ha összetett feladat vagy probléma, amely nagy mennyiségű adatot és sok változót tartalmaz, de nincs képlet vagy egyenlet.
Mi a különbség a gépi tanulás és a mélytanulás között?
A mélytanulás a gépi tanulás speciális formája. A gépi tanulási munkafolyamat a releváns funkciók manuális kinyerésével kezdődik a képekből. A funkciókat ezután egy modell létrehozására használják fel, amely kategorizálja a képen látható objektumokat. A mély tanulási munkafolyamatnak köszönhetően a releváns funkciók automatikusan kinyerhetők a képekből. Ezenkívül a mély tanulás „végponttól végpontig tanulást” hajt végre – ahol a hálózat nyers adatokat és elvégzendő feladatot kap, például osztályozást, és megtanulja, hogyan kell ezt automatikusan megtenni.

A gépi tanulás során manuálisan választhat funkciókat és osztályozót a képek rendezéséhez. A mély tanulással a funkciókivonás és a modellezés lépései automatikusak.
Választás a gépi tanulás és a mélytanulás között
A gépi tanulás számos technikát és modellt kínál, amelyeket az alkalmazása, a feldolgozott adatok mérete és a megoldani kívánt probléma típusa alapján választhat. Egy sikeres mélytanulási alkalmazáshoz nagyon nagy mennyiségű adatra (több ezer képre) van szükség a modell betanításához, valamint GPU-kra vagy grafikus feldolgozó egységekre az adatok gyors feldolgozásához.
Amikor a gépi tanulás és a mély tanulás között választ, fontolja meg, hogy nagy teljesítményű GPU-val és sok címkézett adattal rendelkezik-e. Ha egyikkel sem rendelkezik ezek közül, akkor ésszerűbb lehet a gépi tanulás használata a mély tanulás helyett. A mélyreható tanulás általában összetettebb, ezért legalább néhány ezer képre lesz szüksége a megbízható eredmények eléréséhez.
Ha a gépi tanulást választja, lehetősége van arra, hogy modelljét számos különböző osztályozóra tanítsa. Azt is tudja, hogy mely funkciókat kell kivonnia, amelyek a legjobb eredményeket produkálják. Ezenkívül rugalmasan választhatja meg a megközelítések kombinációját, használhat különböző osztályozókat és szolgáltatásokat, hogy megtudja, melyik elrendezés a legmegfelelőbb az adatok számára.