Koneoppimisen ja syväoppimisen ero: Kattava opas

Tekoälyn alalla koneoppiminen (ML) ja syväoppiminen (DL) ovat kaksi tehokasta tekniikkaa, jotka edistävät lukuisia innovaatioita ja sovelluksia. Vaikka niillä on yhtäläisyyksiä, ne eroavat toisistaan merkittävästi lähestymistavoissaan, valmiuksissaan ja käyttötapauksissaan. Näiden erojen ymmärtäminen voi auttaa sinua valitsemaan oikean tekniikan tarpeisiisi ja hyödyntämään tekoälyä tehokkaammin. Tässä blogissa tarkastelemme koneoppimisen ja syväoppimisen keskeisiä eroja, niiden sovelluksia sekä niiden etuja ja rajoituksia.

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jonka avulla järjestelmät oppivat tiedoista ja parantavat suorituskykyään ajan mittaan ilman, että niitä erikseen ohjelmoidaan. ML-algoritmit käyttävät tilastollisia menetelmiä löytääkseen kuvioita ja tehdäkseen ennusteita tai päätöksiä syötettyjen tietojen perusteella.

Koneoppimisen keskeiset ominaisuudet

• Feature Engineering: Perinteisessä ML:ssä ominaisuuksien suunnittelu on ratkaiseva vaihe. Tietojenkäsittelytieteilijät valitsevat ja muuntavat piirteitä (syötemuuttujia) manuaalisesti parantaakseen mallin suorituskykyä.
• Algoritmit: ML kattaa useita algoritmeja, kuten päätöspuut, tukivektorikoneet (SVM), k-nearest neighbors (KNN) ja lineaarinen regressio.
• Koulutusdata: ML-mallit koulutetaan strukturoidulla tai taulukkomuotoisella datalla, joka on usein hyvin järjestetty riveihin ja sarakkeisiin.
• Monimutkaisuus: ML-mallit voivat käsitellä suhteellisen yksinkertaisia tehtäviä, ja ne ovat yleensä vähemmän laskentaintensiivisiä kuin syväoppimismallit.
  
  

Koneoppimisen sovellukset

• Roskapostin havaitseminen: Ei-toivottujen sähköpostiviestien suodattaminen.
• Suositusjärjestelmät: Tuotteiden tai sisällön ehdottaminen käyttäjän käyttäytymisen perusteella (esim. Netflix-suositukset).
• Ennakoiva analytiikka: Ennakoiva analyysi: Tulevien suuntausten tai tulosten ennustaminen historiatietojen perusteella (esim. myynnin ennustaminen).
• Petosten havaitseminen: Tunnistetaan vilpilliset liiketoimet rahoitusjärjestelmissä.

Mitä on syväoppiminen?

Syväoppiminen on koneoppimisen erikoistunut osa-alue, jossa käytetään monikerroksisia neuroverkkoja, joita kutsutaan syviksi neuroverkoiksi. Nämä verkot on suunniteltu oppimaan automaattisesti esityksiä ja ominaisuuksia raakadatasta ilman laajoja manuaalisia toimenpiteitä.

Syväoppimisen keskeiset ominaisuudet

• Automaattinen ominaisuuksien poiminta: DL-mallit oppivat ja poimivat piirteitä automaattisesti raakadatasta, mikä vähentää manuaalisen piirteiden suunnittelun tarvetta.
• Neuroverkot: DL käyttää syviä neuroverkkoja, joissa on useita kerroksia (syöttö-, piilo- ja lähtökerrokset), mallintamaan monimutkaisia kuvioita ja suhteita datassa.
• Koulutusdata: DL soveltuu erinomaisesti suurille määrille strukturoimatonta dataa, kuten kuvia, ääntä ja tekstiä.
• Monimutkaisuus: DL-mallit ovat laskentaintensiivisiä ja vaativat huomattavia laitteistoresursseja, mukaan lukien tehokkaat GPU:t.
  
  

Syväoppimisen sovellukset

• Kuvantunnistus: Kohteiden, kasvojen tai kohtausten tunnistaminen kuvista (esim. kasvontunnistusjärjestelmät).
• Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Ihmisen kielen ymmärtäminen ja tuottaminen (esim. chatbotit, kielenkääntäminen).
• Puheentunnistus: Puhutun kielen muuntaminen tekstiksi (esim. ääniavustajat kuten Siri ja Alexa).
• Autonomiset ajoneuvot: Itsestään ajavien autojen mahdollistaminen anturitietojen tulkitsemiseksi ja ajopäätösten tekemiseksi.
  
  

Miten koneoppiminen toimii?

Koneoppiminen (ML) on tekoäly (AI) jonka avulla tietokoneet voivat oppia tiedoista ja tehdä ennusteita tai päätöksiä ilman, että niitä on nimenomaisesti ohjelmoitu. Koneoppimisen toimintaprosessi voidaan jakaa useisiin keskeisiin vaiheisiin:

1. Tietojen kerääminen

Kaikkien koneoppimismallien perustana on data. Dataa kerätään eri lähteistä, kuten

• Strukturoidut tiedot (esim. tietokannat, taulukkolaskentaohjelmat).
• Strukturoimaton data (esim. teksti, kuvat, videot).

Nämä tiedot toimivat oppimisprosessin syötteenä, ja ne jaetaan kahteen pääluokkaan:

• Koulutusdata: Käytetään koneoppimismallin kouluttamiseen auttamalla sitä tunnistamaan kuvioita ja suhteita.
• Testitiedot: Käytetään arvioitaessa mallin suorituskykyä näkymättömissä esimerkeissä.
  
  

2. Tietojen esikäsittely

Ennen kuin tiedot syötetään malliin, ne on puhdistettava ja käsiteltävä yhdenmukaisuuden ja tarkkuuden varmistamiseksi. Tähän sisältyy useita vaiheita:

• Tietojen puhdistus: Virheiden, puuttuvien arvojen tai epäjohdonmukaisuuksien poistaminen tai korjaaminen tiedoista.
• Normalisointi/standardointi: Tietojen skaalaus tasaiselle alueelle tai jakaumalle mallin suorituskyvyn parantamiseksi.
• Feature Engineering: Oppimisprosessin kannalta hyödyllisten ominaisuuksien (syötemuuttujien) poimiminen ja valitseminen.
• Tietojen jakaminen: Jaetaan tietokokonaisuus harjoittelu-, validointi- ja testausjoukkoihin sen varmistamiseksi, että malli yleistyy hyvin uusiin tietoihin.
  
  

3. Mallin valitseminen

Koneoppimiseen kuuluu oikeanlaisen algoritmin tai mallin valitseminen ratkaistavan ongelman perusteella. Yleisiä koneoppimisen malleja ovat mm:

• Valvotut oppimismallit:
  • Lineaarinen regressio: Käytetään jatkuvien muuttujien ennustamiseen.
  • Päätöspuut: Käytetään luokitus- ja regressiotehtävissä.
  • Tukivektorikoneet (SVM): Erottele datapisteet luokkiin käyttämällä hypertasoja.
• Valvomattomat oppimismallit:
  • K-Means-klusterointi: Ryhmittelee tiedot klustereihin samankaltaisuuden perusteella.
  • Pääkomponenttianalyysi (PCA): Vähentää tietojen ulottuvuutta säilyttäen samalla tärkeät tiedot.
• Vahvistavan oppimisen mallit:
  • Q-Learning: Optimoi päätöksentekoa kokeilemalla ja erehtymällä palkkioiden maksimoimiseksi.
    
    

4. Mallin harjoittelu

Kun malli on valittu, se koulutetaan harjoitusdatan avulla. Malli analysoi syöttötiedot ja oppii kuvioita tai suhteita piirteiden (syötemuuttujien) ja kohdemuuttujan (tuotoksen) välillä. Tämä tapahtuu säätämällä sisäisiä parametreja, kuten painoja, optimointitekniikoiden avulla.

Koulutuksen aikana malli pyrkii minimoimaan virheen tai "tappion" vertaamalla ennusteita harjoitusaineiston todellisiin tuloksiin. Prosessi sisältää usein useita iteraatioita, joita kutsutaan nimellä epookit, jolloin malli päivittää itseään tarkkuuden parantamiseksi.

5. Arviointi

Koulutuksen jälkeen mallin suorituskyky arvioidaan erillisellä testitietokannalla. Tärkeimpiä arviointimittareita ovat:

• Tarkkuus: Mittaa, kuinka usein malli ennustaa kohdemuuttujan oikein.
• Precision ja Recall: Tarkkuus mittaa, kuinka moni ennustetuista positiivisista tuloksista on todella positiivinen, ja palautus mittaa, kuinka monta positiivista tulosta ennustettiin oikein.
• F1-tulos: Tarkkuuden ja palautuksen harmoninen keskiarvo, hyödyllinen epätasapainoisissa tietokokonaisuuksissa.
• Sekaannusmatriisi: Tarjoaa yksityiskohtaisen erittelyn oikeista positiivisista, vääristä positiivisista, oikeista negatiivisista ja vääristä negatiivisista tuloksista.

Mallin suorituskyky testidatassa auttaa määrittämään, kuinka hyvin se yleistyy uusiin, tuntemattomiin tietoihin.

6. Mallin virittäminen

Kun malli on arvioitu, tehdään muutoksia sen suorituskyvyn optimoimiseksi. Tähän voi sisältyä:

• Hyperparametrien virittäminen: Hyperparametrien, kuten oppimisnopeuden, eräkoon tai kerrosten lukumäärän säätäminen mallin tarkkuuden parantamiseksi.
• Ristiinvalidointi: Jaetaan tiedot useisiin kertauksiin ja koulutetaan malli jokaisella kertauksella, jotta voidaan varmistaa yhdenmukainen suorituskyky eri aineistojen osajoukoissa.
• Säännöstely: Sovelletaan tekniikoita, kuten L1- tai L2-regularisointia, estämään mallin ylisovittaminen, jolloin se toimii hyvin harjoitusdatalla mutta huonosti uudella datalla.
  
  

7. Käyttöönotto

Kun malli on koulutettu ja optimoitu, se voidaan ottaa käyttöön tuotantoympäristössä. Malli voi nyt tehdä ennusteita tai päätöksiä uusien tietojen perusteella. Yleisiä käyttötapauksia ovat mm:

• Suositusjärjestelmät: Tuotteiden tai palvelujen ehdottaminen käyttäjille.
• Petoksen havaitseminen: Petollisen toiminnan tunnistaminen rahoitustapahtumissa.
• Roskapostin suodatus: Sähköpostien luokittelu roskapostiksi tai ei.
  
  

8. Jatkuva seuranta ja parantaminen

Käyttöönoton jälkeen mallin suorituskykyä seurataan jatkuvasti sen varmistamiseksi, että se täyttää liiketoiminnan tavoitteet. Ajan mittaan mallit voivat heikentyä tietomallien muutosten vuoksi, joita kutsutaan myös nimellä tietojen siirtyminen. Optimaalisen suorituskyvyn säilyttämiseksi malleja on koulutettava uudelleen uusilla tiedoilla tai mukautettava tarpeen mukaan.

Keskeiset erot koneoppimisen ja syväoppimisen välillä

1. Tietovaatimukset

• Koneoppiminen: Tyypillisesti toimii hyvin pienemmillä tietokokonaisuuksilla. Ominaisuuksien poiminta ja valinta tehdään usein manuaalisesti.
• Syväoppiminen: Vaatii suuria tietomääriä toimiakseen tehokkaasti. Malli oppii ominaisuudet automaattisesti datasta.
  
  

2. Ominaisuuksien suunnittelu

• Koneoppiminen: Luottaa manuaaliseen ominaisuuksien suunnitteluun, jossa tietojenkäsittelytieteilijät poimivat ja valitsevat aineistosta olennaiset ominaisuudet.
• Syväoppiminen: Automaattinen ominaisuuksien louhinta, hierarkkisten esitysten oppiminen raakadatasta useiden verkkokerrosten avulla.
  
  

3. Mallin monimutkaisuus

• Koneoppiminen: Mallit ovat yleensä yksinkertaisempia ja laskennallisesti vähemmän vaativia. Niissä voi olla vähemmän parametreja ja kerroksia.
• Syväoppiminen: Mallit ovat monimutkaisia ja niissä on monia kerroksia ja parametreja, mikä tekee niistä laskentaintensiivisiä ja vaatii erikoistunutta laitteistoa.
  
  

4. Tulkittavuus

• Koneoppiminen: Mallit ovat usein helpommin tulkittavissa ja ymmärrettävissä, koska niissä on vähemmän kerroksia ja yksinkertaisempia algoritmeja.
• Syväoppiminen: Malleja pidetään usein "mustina laatikoina" niiden monimutkaisuuden vuoksi, mikä vaikeuttaa niiden tulkintaa ja ymmärrystä siitä, miten ne päätyvät päätöksiin.
  
  

5. Laskennalliset resurssit

• Koneoppiminen: Tarvitaan yleensä vähemmän laskentatehoa, ja sitä voidaan käyttää tavallisilla suorittimilla.
• Syväoppiminen: Vaatii huomattavia laskentaresursseja, kuten GPU- tai TPU-yksiköitä, jotta syvien neuroverkkojen koulutukseen liittyvät monimutkaiset laskutoimitukset voidaan suorittaa.
  
  

6. Suorituskyky jäsentymättömissä tiedoissa

• Koneoppiminen: Yleisesti ottaen suoriutuu paremmin strukturoiduista tiedoista, joissa on selkeästi määritellyt piirteet.
• Syväoppiminen: Erinomainen käsittelemään ja analysoimaan strukturoimatonta dataa, kuten kuvia, ääntä ja tekstiä.
  
  

Kumpi valitaan ML:n ja Deep Learningin joukosta?

Valitsemalla Koneoppiminen (ML) ja Syväoppiminen (DL) riippuu useista tekijöistä, jotka liittyvät ratkaistavaan ongelmaan, käytettävissä oleviin tietoihin, käytettävissä oleviin resursseihin ja vaadittavaan monimutkaisuuteen. Seuraavassa on erittely tärkeimmistä näkökohdista, joiden avulla voit päättää, mikä lähestymistapa sopii parhaiten tarpeisiisi:

1. Tietojen koko ja laatu

• Koneoppiminen:
  • Toimii hyvin pienemmät tietokokonaisuudet.
  • Soveltuu, kun tiedot ovat jäsenneltyjä eivätkä vaadi laajaa esikäsittelyä.
  • Jos merkityn datan määrä on rajallinen, perinteiset ML-mallit, kuten päätöspuut tai satunnaismetsät, voivat toimia riittävän hyvin.
• Syväoppiminen:
  • Vaatii suuret tietomäärät hyvän suorituskyvyn saavuttamiseksi erityisesti sellaisissa tehtävissä kuin kuvan- tai puheentunnistus.
  • Toimii hyvin strukturoimaton data kuten kuvat, videot ja teksti, sillä syväoppimismallit poimivat automaattisesti ominaisuuksia raakadatasta.
  • Jos käytössäsi on laajoja tietokokonaisuuksia (esim. miljoonia tietueita) ja jäsentymätöntä tietoa, syväoppiminen on tehokkaampaa.

Tuomio: Jos sinulla on pienempi, jäsennelty tietokokonaisuus, valitse ML. Jos kyseessä on suuri, monimutkainen tai jäsentymätön tietokokonaisuus, syväoppiminen on parempi valinta.

2. Ongelman monimutkaisuus

• Koneoppiminen:
  • Ihanteellinen yksinkertaisemmat ongelmat tai tehtäviä, jotka voidaan ratkaista vähemmillä abstraktiotasoilla.
  • Logistisen regression, päätöspuiden ja SVM:n kaltaiset algoritmit toimivat hyvin, kun ongelma ei vaadi tietojen monimutkaisten mallien oppimista.
• Syväoppiminen:
  • Loistaa monimutkaiset ongelmat jotka edellyttävät monikerroksista ymmärrystä, kuten luonnollisen kielen käsittely (NLP), kuvien luokittelu, puheentunnistus ja autonominen ajaminen.
  • Syväoppimismallit, kuten konvoluutiohermoverkot (CNN) ja toistuvat neuroverkot (RNN), pystyvät hahmottamaan monimutkaisia suhteita ja suoriutumaan paremmin monimutkaisista tehtävistä.

Tuomio: Monimutkaisissa tehtävissä, kuten kuvantunnistuksessa tai kielimallinnuksessa, suositaan syväoppimista. Yksinkertaisempiin tehtäviin, kuten myyntitrendien ennustamiseen tai petosten havaitsemiseen, riittää usein perinteinen ML.

3. Ominaisuuksien suunnittelu

• Koneoppiminen:
  • Vaatii manuaalinen ominaisuus suunnittelu. Tämä tarkoittaa sitä, että datatieteilijöiden on esikäsiteltävä ja valittava manuaalisesti relevantit piirteet malliin syötettäväksi. Tämä prosessi voi olla aikaa vievä, mutta se voi tuottaa tulkittavia tuloksia.
• Syväoppiminen:
  • Oppii automaattisesti ominaisuuksia raakadatasta, mikä voi säästää merkittävästi aikaa ja vaivaa. Syväoppimismallit voivat paljastaa monimutkaisempia kuvioita datasta ilman suuria manuaalisia toimenpiteitä.
  • Tämä tapahtuu kuitenkin usein seuraavien kustannuksella tulkittavuus, sillä syväoppimismalleja pidetään "mustina laatikoina".

Tuomio: Jos haluat välttää manuaalista ominaisuuksien suunnittelua ja työskennellä raakadatan kanssa, syväoppiminen on paras vaihtoehto. Jos haluat hallita piirteitä paremmin ja tulkita niitä paremmin, ML saattaa olla parempi vaihtoehto.

4. Laskenta ja resurssit

• Koneoppiminen:
  • Vaatii yleensä vähemmän laskentatehoa, ja sitä voidaan käyttää tavallisilla suorittimilla.
  • Voidaan toteuttaa vaatimattomalla laitteistolla, ja se soveltuu hankkeisiin, joissa tarvitaan rajalliset resurssit.
• Syväoppiminen:
  • Laskennallisesti kallista ja vaatii huomattavia laitteistoresursseja, kuten tehokkaita grafiikkasuorittimia tai pilvi-infrastruktuuria.
  • Syväoppimisalgoritmien harjoittelu vie paljon aikaa ja tehoa, etenkin kun työskennellään hyvin suurten mallien ja tietokokonaisuuksien kanssa.

Tuomio: Jos sinulla on rajalliset laskentaresurssit tai budjettirajoitusten vuoksi perinteiset ML-mallit ovat käyttökelpoisempia. Syväoppimista varten tarvitset GPU:ta ja suurempaa muistia harjoittelua varten.

5. Tulkittavuus ja selitettävyys

• Koneoppiminen:
  • Tarjoukset parempi tulkittavuus. Voit usein ymmärtää, miten ML-malli päätyy päätökseen, etenkin kun kyseessä ovat esimerkiksi päätöspuut, logistinen regressio tai SVM-mallit.
  • Tämä on tärkeää esimerkiksi terveydenhuollon, rahoituksen tai lakien alalla, jossa päätöksentekoprosessin ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää.
• Syväoppiminen:
  • Syväoppimismalleja, erityisesti neuroverkkoja, pidetään usein "mustat laatikot" koska niiden päätöksentekoprosesseja on vaikeampi tulkita.
  • Vaikka ne toimivat hyvin, voi olla vaikea selittää, miksi syväoppimismalli teki tietyn ennusteen.

Tuomio: Jos tulkittavuus on tärkeää, suositaan koneoppimista. Syväoppiminen sopii paremmin, kun suorituskyky on tärkeämpää kuin läpinäkyvyys.

6. Koulutukseen ja täytäntöönpanoon varattu aika

• Koneoppiminen:
  • Nopeampi kouluttaa ja ottaa käyttöön verrattuna syväoppimiseen.
  • Koska ML-mallit ovat yksinkertaisempia ja vähemmän laskentaintensiivisiä, niiden kehittäminen ja käyttöönotto vie vähemmän aikaa.
• Syväoppiminen:
  • Pidemmät harjoitusajat neuroverkkojen monimutkaisuuden ja tarvittavien suurten tietomäärien vuoksi.
  • Syväoppimismallien kouluttaminen voi kestää päiviä tai jopa viikkoja, riippuen tietokokonaisuuden koosta ja malliarkkitehtuurista.

Tuomio: Jos tarvitset ratkaisun nopeasti, ML on nopeampi kouluttaa ja ottaa käyttöön. Pitkäkestoisissa projekteissa, joissa suorituskyky on aikaa tärkeämpi, syväoppiminen voi olla investoinnin arvoinen.

7. Käyttötapaukset

• Koneoppiminen:
  • Ennakoiva analytiikka
  • Petosten havaitseminen
  • Sähköpostin roskapostin suodatus
  • Asiakassegmentointi
  • Hinnan optimointi
• Syväoppiminen:
  • Kuvien luokittelu (esim. kasvojentunnistus)
  • Luonnollisen kielen käsittely (esim. chatbotit, kääntäminen)
  • Autonomiset ajoneuvot (esim. itseohjautuvat autot).
  • Puheentunnistus (esim. virtuaaliset avustajat, kuten Siri ja Alexa).
  • Lääketieteellinen kuva-analyysi (esim. kasvainten havaitseminen)

Tuomio: Koneoppiminen sopii klassiseen ennakoivaan analytiikkaan ja luokittelutehtäviin, kun taas syväoppiminen loistaa huippuluokan aloilla, kuten tietokonenäössä, NLPja autonomiset järjestelmät.

Valinta koneoppimisen ja syväoppimisen välillä

Kun päätät koneoppimisen ja syväoppimisen välillä, ota huomioon seuraavat tekijät:

• Tietojen saatavuus: Syväoppiminen voi olla sopivampi vaihtoehto, jos käytössäsi on paljon strukturoimatonta dataa. Pienempiin, jäsenneltyihin tietokokonaisuuksiin voi riittää perinteinen koneoppiminen.
• Ongelman monimutkaisuus: Syväoppiminen voi tarjota paremman suorituskyvyn monimutkaisissa ongelmissa, jotka vaativat kehittyneitä ominaisuuksien representaatioita. Yksinkertaisemmissa tehtävissä koneoppimismallit voivat olla riittäviä.
• Laskennalliset resurssit: Arvioi käytettävissä oleva laitteisto ja laskentateho. Syväoppiminen vaatii merkittäviä resursseja, kun taas koneoppimisen mallit ovat vähemmän vaativia.

Johtopäätös

Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat molemmat tehokkaita tekoälytekniikoita, joilla kummallakin on omat vahvuutensa ja vahvuutensa. sovellukset. Koneoppiminen soveltuu hyvin strukturoituun dataan ja yksinkertaisempiin tehtäviin, kun taas syväoppiminen on erinomainen käsittelemään strukturoimatonta dataa ja monimutkaisia ongelmia. Näiden lähestymistapojen välisten erojen ymmärtäminen voi auttaa sinua valitsemaan oikean teknologian erityistarpeisiisi ja hyödyntämään tekoälyä täysimääräisesti.

Usein kysytyt kysymykset

1. Mikä on tärkein ero koneoppimisen ja syväoppimisen välillä?

Koneoppimiseen (ML) kuuluu algoritmeja, jotka oppivat datasta ja parantavat suorituskykyään ajan mittaan minimaalisella ihmisen puuttumisella, yleensä tunnistamalla malleja. Syväoppimisessa (Deep Learning, DL), joka on ML:n alaryhmä, käytetään neuroverkkoja, joissa on useita kerroksia, oppimaan automaattisesti monimutkaisia kuvioita suurista tietomääristä.

2. Milloin minun pitäisi käyttää koneoppimista syväoppimisen sijaan?

Käytä koneoppimista, kun sinulla on pienempi, jäsennelty tietokokonaisuus, tarvitset nopeampaa käsittelyä tai kun tulkittavuus on tärkeää. Syväoppiminen soveltuu parhaiten suuriin, jäsentymättömiin tietokokonaisuuksiin (esim. kuvat, teksti) ja monimutkaisiin tehtäviin, kuten kuvantunnistukseen tai luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP).

3. Onko syväoppiminen aina parempi kuin koneoppiminen?

Ei välttämättä. Syväoppiminen menestyy erinomaisesti suurissa tietomäärissä ja monimutkaisissa tehtävissä, mutta koneoppiminen voi usein päihittää syväoppimisen pienemmissä tietokokonaisuuksissa, yksinkertaisemmissa tehtävissä tai silloin, kun laskentaresurssit ovat rajalliset.

4. Kumpi lähestymistapa on laskentaintensiivisempi?

Syväoppiminen on huomattavasti laskentaintensiivisempää, koska siihen tarvitaan tehokkaita grafiikkasuorittimia ja laajaa harjoittelua suurilla tietokokonaisuuksilla. Koneoppimisen algoritmit ovat yleensä nopeampia ja vähemmän resursseja vaativia, joten ne soveltuvat paremmin hankkeisiin, joissa on rajalliset laskentaresurssit.

5. Tarvitaanko ominaisuuksien suunnittelua sekä koneoppimisessa että syväoppimisessa?

Koneellinen oppiminen edellyttää yleensä manuaalista ominaisuuksien suunnittelua, jossa tietojenkäsittelytieteilijät valitsevat ja optimoivat olennaiset ominaisuudet. Syväoppimisessa ominaisuuksien louhinta on automatisoitu, ja neuroverkot oppivat relevantteja ominaisuuksia suoraan raakadatasta.