Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan. Kecerdasan ini mencakup memodifikasi diri sendiri tanpa campur tangan manusia untuk membuat kalkulasi yang mencapai hasil yang ideal.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang penghitungannya dibuat dan berfungsi juga untuk pembelajaran mesin. Namun ada banyak level dalam penghitungan ini, yang masing-masing menguraikan informasi yang diteruskannya dengan cara yang tidak terduga. Sistem perhitungan ini disebut sistem saraf tiruan. Pada dasarnya, ini terlihat seperti asosiasi saraf yang ada dalam pikiran manusia.

Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Agar penghitungan pembelajaran mesin memiliki opsi untuk mengelompokkan gambar menjadi bermacam-macam sesuai dua klasifikasi, gambar-gambar ini harus diperkenalkan terlebih dahulu. Bagaimanapun, bagaimana perhitungan mengetahui yang mana yang mana?

Tanggapan atas pertanyaan ini adalah aksesibilitas informasi yang terorganisir, seperti yang dirujuk sebelumnya dalam pengertian pembelajaran mesin. Cukup tandai gambar taring dan kucing untuk menentukan atribut kedua makhluk tersebut. Data ini cukup untuk melatih algoritme pembelajaran mesin. Kemudian data ini dilanjutkan berdasarkan pemahaman tanda dan gambar jutaan hewan lainnya, keduanya untuk alasan yang telah dia pelajari sebelumnya.

Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?

Jaringan saraf pembelajaran dalam menggunakan pendekatan lain untuk memecahkan masalah ini. Ada posisi prinsip yang disukai dari pembelajaran mendalam. Pembelajaran ini tidak benar-benar memerlukan informasi gambar yang diatur / diberi label untuk mengkarakterisasi dua makhluk. Untuk situasi ini, informasi dikirim melalui berbagai tingkat sistem saraf, setiap sistem secara progresif memutuskan komponen gambar.

Ini mirip dengan cara otak manusia mencoba menangani masalah. Menanyakan dan menemukan jawaban melalui berbagai rantai komando gagasan dan pertanyaan terkait. Setelah menyiapkan informasi pada tingkat berbeda dari sistem saraf, kerangka kerja menemukan pengenal yang sesuai. Kemudian mengatur dua makhluk dalam gambar.

Sejalan dengan itu, dalam model ini, kita dapat melihat bahwa penghitungan pembelajaran mesin membutuhkan informasi yang ditandai/terorganisir. Hal ini dilakukan untuk memahami kontras antara gambar kucing dan anjing dan untuk meneliti pesanan dan menyelesaikannya. Kemudian lagi, sistem pembelajaran mendalam memiliki opsi untuk mengkarakterisasi gambar dua makhluk dari informasi yang disiapkan di lapisan sistem. Ini tidak memerlukan data berlabel/terstruktur. Karena bergantung pada keluaran berbeda yang diproses oleh setiap lapisan yang digabungkan untuk membentuk satu metode pengklasifikasian gambar.

Pembelajaran Mesin VS Pembelajaran Mendalam: Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

  • Perbedaan utama antara Machine Learning VS Deep Learning adalah bagaimana kerangka kerja menampilkan informasi. Penghitungan pembelajaran mesin sering kali memerlukan informasi yang terorganisir, meskipun sistem pembelajaran mendalam bergantung pada lapisan JST (sistem saraf buatan).
  • Algoritme pembelajaran mesin dirancang untuk “mempelajari” perilaku. Ini dilakukan dengan memahami data berlabel dan menggunakannya untuk menghasilkan hasil baru pada lebih banyak kumpulan data. Meskipun jika tidak memberikan jawaban yang benar maka Anda perlu mengajarkannya.
  • Sistem pembelajaran mendalam tidak membutuhkan mediasi manusia. Lapisan sistem saraf yang terhuyung-huyung menempatkan informasi dalam rantai perintah terhitung yang berbeda. Sehingga mereka pada akhirnya mendapatkan keuntungan dari kesalahannya. Namun, jika kualitas datanya tidak bagus, bisa jadi salah.
  • Data menentukan segalanya. Kualitas data adalah satu-satunya hal yang menentukan informasi dan hasil.

Kemajuan: Machine Learning VS Deep Learning

Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin

Bidang pembelajaran mesin, terutama di bidang visi komputer, berkembang pesat saat ini. Saat ini, tingkat kesalahan manusia hanya 3% dalam penglihatan komputer. Singkatnya, komputer lebih baik dalam mengenali dan menganalisis gambar daripada manusia. Beberapa dekade yang lalu, komputer adalah mesin seukuran ruangan. Saat ini, mereka dapat melihat dunia di sekitar kita dengan cara yang tidak pernah kita duga.

Pencapaian ini dimungkinkan oleh kemajuan dalam pembelajaran mesin. Pembelajaran ini kini memiliki aplikasi kehidupan nyata yang menyelamatkan nyawa. Ini menjadikan dunia tempat yang lebih baik, daripada perayaan para penggemar komputer dan pakar AI. Sebelum membahas aplikasi computer vision yang menyelamatkan nyawa, mari kita bahas kekuatan computer vision.

Kemajuan dalam Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam digunakan untuk menentukan iklan online mana yang akan ditampilkan secara real time. Pembelajaran ini mengidentifikasi dan menandai teman di foto. Dapat pula menerjemahkan suara ke teks, menerjemahkan teks di halaman web ke berbagai bahasa, mengendarai mobil tanpa pengemudi. Aku akan. Ini adalah teknologi penting yang telah mencapai hasil yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. Kemajuan baru-baru ini dalam pembelajaran mendalam telah meningkat. Pembelajaran dalam mengalahkan orang-orang dalam usaha tertentu, misalnya, mengelompokkan objek dalam gambar.

Pembelajaran mendalam digunakan oleh perusahaan kartu kredit untuk mendeteksi penipuan. Dapat pula memprediksi apakah perusahaan akan membatalkan langganan dan menawarkan rekomendasi pelanggan yang dipersonalisasi, dan bank akan bangkrut dan bangkrut. Ini juga digunakan di area low profile seperti digunakan untuk memprediksi risiko gagal bayar pinjaman, digunakan oleh rumah sakit, dll. Untuk identifikasi, kesimpulan, dan pengobatan penyakit. Banyak digunakan untuk mengomputerisasi formulir, meningkatkan pelaksanaan, mengenali desain, dan menangani masalah, ruang lingkup penggunaan praktis tidak ada habisnya.

Kondisi pembelajaran mendalam saat ini dapat meniru otak bayi. Otak bayi seperti spons. Jaringan saraf di dalamnya membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk matang. Belum lagi menyimpulkan atau bernalar seperti manusia dewasa.

Kesamaan Machine Learning VS Deep Learning

Baik machine learning maupun deep learning dimulai dengan melatih dan menguji data dan model. Lalu menjalankan proses pengoptimalan untuk menemukan bobot yang paling sesuai dengan data oleh model tersebut. Keduanya dapat menangani masalah numerik (regresi) dan non-numerik (klasifikasi). Tetapi model pembelajaran yang dalam cenderung menghasilkan kesesuaian yang lebih baik. Model pembelajaran mesin masih lemah di beberapa area aplikasi seperti pengenalan objek dan terjemahan bahasa.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *