Gépi Tanulás (Machine Learning)
A gépi tanulás olyan módszerek gyűjteménye, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak és fejlődjenek adatok alapján, anélkül, hogy közvetlen emberi beavatkozásra lenne szükség. Ez magában foglalja a statisztikai modellek és algoritmusok használatát, hogy előrejelzéseket hozzanak létre vagy mintázatokat ismerjenek fel.
Példa a gépi tanulásra:
Tegyük fel, hogy egy banki hitelbírálati rendszert fejlesztünk. Az adatok, amelyeket a rendszer használ, tartalmazzák az ügyfelek korábbi hiteltörténetét, jövedelmét, korát és egyéb releváns információkat. Egy gépi tanulási modell ezt az adathalmazt felhasználva tanulhatja meg azonosítani azokat a jellemzőket, amelyek alapján előrejelezhető, hogy egy ügyfél vissza fogja-e fizetni a hitelt. Ezáltal a rendszer képes lesz automatikusan ajánlani vagy elutasítani hitelkérelmeket az ügyfelek adatai alapján.
Mélytanulás (Deep Learning)
A mélytanulás egy specifikus gépi tanulási technika, amely neurális hálózatokat használ. Ezek a hálózatok sok rétegből állnak, ahol mindegyik réteg különféle attribútumokat tanul meg az adatokból, egyre mélyebb és összetettebb reprezentációkat létrehozva.
Példa a mélytanulásra:
Gondoljunk egy arcfelismerő rendszerre, amit okostelefonokban használnak. A mélytanulási modell, amit itt alkalmaznak, többszörösen egymásra épülő rétegekből áll. Az első rétegek talán csak az arc alapvető vonásait, mint vonalakat és színeket tanulják meg. A következő rétegek már összetettebb jellemzőket, mint szemek és orr helyzetét és formáját tanulják meg.
A modell mélyebb részei pedig még összetettebb jellemzőket, mint az arc kifejezései vagy különleges jegyek, azonosítják. Végül, a mélytanulási modell képes lesz felismerni a specifikus arcokat nagy pontossággal.
Összefoglalás
Míg a gépi tanulás szélesebb kategória, amely sokféle modellezési technikát foglal magában, a mélytanulás kifejezetten mély neurális hálózatokra összpontosít, amelyek képesek az adatokból rendkívül összetett mintázatok és jellemzők megtanulására.
A mélytanulás általában nagy adathalmazokon és nagy számítási kapacitáson működik hatékonyan, míg a hagyományos gépi tanulási módszerek kisebb, specifikusabb problémák megoldására is alkalmasak lehetnek kevesebb adattal és erőforrással.
