Некоторые основные различия между алгоритмом на основе машинного обучения и классическим алгоритмом:
- Подход к решению задачи. skillbox.ru В традиционном программировании разработчик определяет алгоритм и «объясняет» его компьютеру с помощью кода на языке программирования. skillbox.ru При машинном обучении разработчики не прописывают конкретные алгоритмы, а предоставляют подготовленные данные и описывают критерии успешного решения, по которым учатся нейросети. skillbox.ru
- Вовлечённость человека в процесс. skillbox.ru Есть два типа машинного обучения: с учителем и без учителя. vas3k.blog skillbox.ru В первом случае компьютер учится под присмотром учителя, который предоставляет размеченные данные. skillbox.ru Во втором случае программа не получает от специалиста никаких подсказок. skillbox.ru Она сама находит закономерности в большом массиве данных. skillbox.ru
- Объём данных. dzen.ru Для обучения классических моделей не требуется столько данных, как для нейросетей. dzen.ru Это делает их идеальными для сценариев с ограниченным набором данных. dzen.ru
- Вычислительная эффективность. dzen.ru Классические алгоритмы не требуют большого количества вычислительных ресурсов, что делает их более доступными и быстрыми в выполнении. dzen.ru
- Интерпретируемость. dzen.ru Решения, сделанные с использованием классических моделей, проще интерпретировать, что критически важно в некоторых областях, например, в медицине или финансах. dzen.ru
Одну и ту же задачу можно решить, используя разные алгоритмы. skillbox.ru В зависимости от их выбора точность или скорость получения результатов может быть разной. skillbox.ru