ML против DL в чем разница между двумя технологиями?

Что такое машинное обучение?

Ответвлением искусственного интеллекта является машинное обучение (ML). Приложение машинного обучения (ML) позволяет компьютеру автоматически учиться на своем прошлом опыте и продвигаться вперед в соответствии с явно разработанными обстоятельствами, то есть адаптируемыми. ML в основном используется для создания программ, которые могут получать доступ к наборам данных и использовать их для своих целей. Вся процедура представляет собой самооценку, поскольку она делает наблюдения за данными для выявления потенциальных развивающихся моделей и принятия лучших суждений в будущем на основе предоставленной им информации. Качество данных имеет решающее значение, поскольку компьютер не может выучить точные ответы без хорошего банка данных.

Основная цель машинного обучения (ML) заключается в том, чтобы позволить компьютерам учиться независимо через опыт без какой-либо формы участия человека. В оценке Рынка машинного обучения Market Research Future есть благоприятная оценка увеличения CAGR на уровне 38,76% за прогнозируемый период до 2030 года. Существует больше шансов на увеличение оценки доли рынка в ближайшие годы, по оценкам, 106,52 млрд долларов США. Росту рынка машинного обучения способствует все более широкое использование технологий и автоматизации. Ожидается растущий рост рынка, поскольку облачные системы используются более широко из-за их многочисленных преимуществ.

Кроме того, потребность в долях рынка растет из-за интегрированных процессоров ИИ, сетевых систем и интегрированных систем памяти. Основным драйвером развития рынка машинного обучения является более широкое использование приложений ИИ и машинного обучения, что является результатом технологических прорывов. Алгоритмы, стратегии и фреймворки машинного обучения помогают мировому рынку слишком быстро решать сложные проблемы. Кроме того, большинство предприятий и секторов намерены создавать новые концепции и методы для облегчения нагрузки. В результате рынок машинного обучения развивался и расширялся. Несколько негативов вызывают падение рынка в дополнение к этим расширяющимся фундаментальным элементам. Тем не менее, отрасль будет иметь возможность в течение прогнозируемых десятилетий преодолеть эти препятствия.

Положительный рост рынка был достигнут благодаря системам машинного обучения и широкому признанию, которое они получили во всем мире. Согласно прогнозу рынка машинного обучения, принятие платформ на основе ИИ увеличилось за последние несколько лет и будет продолжать это делать. Ожидается, что при увеличении совокупного годового темпа роста на 42,08% доли рынка достигнут 3,86 млрд долларов США. CAGR, однако, может измениться в будущем в зависимости от возможностей и трудностей. Системы машинного обучения пользуются большим спросом из-за глобального подъема технологических организаций и предприятий.

Ожидается, что многочисленные причины увеличат рыночный спрос. В дополнение к причинам, стимулирующим расширение рынка, несколько переменных также приводят к падению рынка. Ожидается, что рынок будет расширяться в течение прогнозируемого периода, и есть значительные перспективы для роста в будущем. Этот рост компенсирует потери рынка, вызванные пандемией COVID-19.

Глубокое обучение: что это такое?

Подмножества ИИ и машинного обучения также включают глубокое обучение. Нейронная сеть, также известная как симулированная нейронная сеть (SNN), представляет собой связанную коллекцию естественных или искусственных нейронов, которая использует математическую или вычислительную модель обработки информации, основанную на коннекционистском подходе к вычислениям, чтобы имитировать поведение человеческого мозга. Нейронные сети используются в глубоком обучении.

Чтобы найти закономерности, алгоритмы DL создают фреймворк для шаблонов обработки информации. Это сопоставимо с тем, как функционирует человеческий мозг, поскольку он соответствующим образом расставляет приоритеты информации. DL использует более обширные наборы данных, чем ML, и технику неконтролируемого прогнозирования, поскольку компьютер самостоятельно управляется в DL.

Рынок глубокого обучения будет расти в течение прогнозируемого периода с CAGR примерно на 28,93%. Рынок глубокого обучения принесет $165,79 млрд за это время. На расширение рынка большое влияние оказывает растущая популярность цифровой голосовой помощи и стартапов, специализирующихся на дополненной и виртуальной реальности. Кроме того, ожидается, что расширяющиеся отрасли здравоохранения во всем мире будут играть значительную роль в расширении рынка.

Кроме того, развитие чат-ботов, технологии глубокого обучения и растущие расходы на НИОКР способствуют расширению рынка.

href="https://timebusinessnews.com/deep-learning-vs-machine-learning-whats-the-difference/">Различия между алгоритмами ML и DL: