Чем отличается машинное обучение от глубокого обучения: понятные объяснения

Когда в очередной раз смартфон угадывает маршрут на работу или браузер подсказывает подходящую статью, многие задумываются – что за магия за этим стоит? Словосочетания «машинное обучение» и «глубокое обучение» мелькают в новостях о технологиях так часто, что порой кажется: это одно и то же. На самом деле, между ними есть принципиальные различия – понять которые особенно важно тем, кто интересуется прогрессом в мире робототехники, автоматизации и искусственного разума.

Технологии меняют привычный уклад: роботы начинают не только выполнять рутинные задачи, но и распознавать лица, анализировать огромные массивы данных, выявлять скрытые закономерности без явного «инструктажа» от человека. Именно здесь кроется разница между двумя подходами к созданию умных систем – и разобраться в ней поможет живой пример из повседневности.

Сравните робота-пылесоса, который строит карту квартиры за счёт набора простых правил и алгоритмов, с голосовым помощником, способным распознавать речь, понимать контекст, обучаться на ошибках. Первый – яркий представитель классического машинного обучения, второй – дитя глубокого обучения. Что же отличает эти подходы, почему современная робототехника всё чаще выбирает второй путь, и как это влияет на наши устройства?

Основные понятия: машинное обучение и глубокое обучение простым языком

Прежде чем углубиться в нюансы, важно определить сами термины. Машинное обучение – это раздел, в котором компьютеры учатся распознавать закономерности в данных, не будучи явно запрограммированными под каждую задачу. Алгоритмы машинного обучения создают модели на основе анализа примеров, а не чётких инструкций.

Глубокое обучение – подгруппа внутри машинного обучения. Его отличает использование искусственных нейронных сетей с большим числом слоёв (так называемых «глубоких» сетей). Эти модели способны самостоятельно извлекать сложные признаки из необработанных данных, без необходимости ручного выбора характеристик.

Проще говоря, любой алгоритм глубокого обучения – это машинное обучение, но не любое машинное обучение включает в себя глубокие архитектуры.

Как работает машинное обучение: основы и примеры

Классическое машинное обучение использует сравнительно простые методы – обычно это деревья решений, линейная и логистическая регрессия, опорные векторные машины и другие. Главная особенность: для успешного применения нужно «продумать» признаки – то есть решить, какие характеристики исходных данных стоит использовать для поиска закономерностей.

Например, чтобы научить систему распознавать вид электрического двигателя по спектру шума, специалист выделяет параметры звука: амплитуду, частоту, уровень шума на определённых участках. Модель анализирует эти признаки, учится находить зависимость между ними и правильным ответом.

Ключевые черты машинного обучения:

• Требует ручной работы при выборе признаков.
• Обучается на ограниченных объёмах данных.
• Хорошо работает с простыми задачами: классификация писем на спам и не-спам, выявление дефектов на производстве, прогнозирование спроса.

Этот подход универсален, но часто упирается в сложность задачи: для обработки изображений, видео или естественной речи его возможностей становится недостаточно.

Глубокое обучение: революция в анализе данных

В отличие от классических подходов, глубокие нейронные сети учатся сами выделять релевантные признаки из «сырых» данных – будь то текст, картинка или аудиозапись. Именно это свойство открывает путь к решению задач, ранее считавшихся невозможными для автоматизации.

Глубокое обучение особенно мощно:

• при работе с большими объёмами информации;
• в задачах распознавания изображений и речи;
• там, где признаки невозможно явно описать.

Хорошим примером служит автомобиль с автономным управлением. Для анализа потока визуальных данных применяется глубокая сверточная сеть: она сама определяет, где на изображении пешеход, где дорожный знак, где граница проезжей части, не требуя от инженера ручного выделения всех этих признаков.

Основные отличия глубокого обучения:

• Автоматически выделяет признаки на разных уровнях абстракции.
• Требует огромных массивов данных для тренировки и значительных вычислительных ресурсов.
• Позволяет достигать впечатляющих результатов в сложных, многоуровневых задачах – от машинного перевода до генерации изображений.

Ключевые различия двух подходов

Чтобы понять разницу между машинным и глубоким обучением, полезно рассмотреть их по нескольким критериям:

• Степень автоматизации: глубокие сети сами находят ключевые признаки, тогда как классические методы требуют ручного анализа и подготовки данных;
• Объём данных: глубокому обучению нужны огромные массивы примеров, традиционные методы могут работать и с небольшими наборами;
• Сложность задач: нейросети справляются с задачами, где стандартные методы пасуют – обработка изображений, видео, текста;
• Производительность: глубокие сети требовательны к «железу», тогда как классическое машинное обучение запускается на обычных компьютерах.

Таблица для наглядности:

Где встречается машинное и глубокое обучение в реальной жизни

За примерами далеко ходить не нужно – обе технологии используются повсюду:

Машинное обучение:

• Фильтрация спам-писем.
• Финансовый скоринг и выявление мошенничества.
• Классификация дефектов в промышленности.
• Прогнозирование спроса и цен.

Глубокое обучение:

• Распознавание лиц в смартфонах.
• Голосовые помощники и переводчики.
• Автономные транспортные системы.
• Генерация фотореалистичных изображений и видео.

В робототехнике глубокое обучение позволяет создавать роботов, которые видят и понимают мир так, как это делают люди, – распознают предметы, анализируют речь, взаимодействуют с человеком на сложном уровне. Классические методы зачастую служат «движком» для простых задач: навигации, реагирования на сенсоры, базовой сортировки объектов.

Основные преимущества и ограничения каждого подхода

Чтобы выбрать оптимальное решение для своей задачи, важно учитывать сильные и слабые стороны техник:

Преимущества машинного обучения

• Быстрая разработка и запуск модели.
• Проще интерпретировать результаты.
• Эффективность на ограниченных данных.

Ограничения

• Не всегда подходит для сложных, нестандартных задач.
• Требует ручной работы при подготовке признаков.

Преимущества глубокого обучения

• Мощь в работе со сложными, плохо структурированными данными.
• Способность к самообучению на больших объёмах информации.
• Высокая точность при достаточных ресурсах.

Ограничения

• Необходимость больших вычислительных мощностей.
• Длительное время обучения.
• Сложность интерпретации: сложно понять, почему нейросеть приняла то или иное решение.

На что обратить внимание при выборе между машинным и глубоким обучением

При разработке новых решений для сферы технологий и робототехники выбор между этими подходами зависит от задач и ресурсов. Если требуется построить простую модель для обработки табличных данных, разумно использовать классические методы. Если задача – распознавать образы, обрабатывать текст или речь, тут без глубоких нейронных сетей не обойтись.

Экспериментируйте, комбинируйте подходы, учитывайте специфику своих задач. Новые возможности появляются благодаря синтезу традиционных и передовых технологий – и именно здесь рождаются самые впечатляющие прорывы в мире робототехники.