ตัวอย่างเช่นสำหรับการจำแนกอีเมลเป็นสแปมมันคุ้มค่าหรือไม่ - จากมุมมองของเวลา / ความถูกต้อง - เพื่อใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (ถ้าเป็นไปได้) แทนที่จะใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น การเรียนรู้เชิงลึกจะทำให้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรอื่น ๆ เช่นไร้เดียงสาเบย์ไม่จำเป็นหรือไม่?
คำตอบ:
มันเป็นเรื่องของผลตอบแทนการลงทุน หาก DL คือ "ควรค่าแก่การทำ" แสดงว่าไม่มีค่าเกินจริง
หากค่าใช้จ่ายในการใช้ DL (รอบคอมพิวเตอร์, การจัดเก็บ, เวลาการฝึกอบรม) นั้นเป็นที่ยอมรับและข้อมูลที่มีอยู่ในการฝึกอบรมนั้นมีอยู่มากมายและหากความได้เปรียบเหนือกว่าอัลกอริธึมทางเลือกนั้นมีค่า
แต่ตามที่คุณแนะนำถ้าปัญหาของคุณคล้อยตามวิธีการอื่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้ามันมีสัญญาณที่เข้ากันได้ดีกับวิธีการแบบดั้งเดิมเช่นการถดถอยหรือไร้เดียงสาเบย์หรือปัญหาของคุณต้องการคำอธิบายว่าทำไมขอบเขตการตัดสินใจจึงเป็นเช่นนั้น แผนผังการตัดสินใจ) หรือถ้าข้อมูลของคุณขาดการไล่ระดับสีอย่างต่อเนื่องตามที่ DL ต้องการ (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง CNNs) หรือข้อมูลของคุณแตกต่างกันไปตามกาลเวลาซึ่งจะต้องมีการฝึกอบรมเป็นระยะ (โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่ไม่แน่นอน)
การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งนั้นทรงพลัง แต่ก็ไม่ได้เป็นวิธีที่เหนือชั้นกว่าแบบเบย์ พวกเขาทำงานได้ดีในสิ่งที่พวกเขาออกแบบมาเพื่อทำ:
ใช้การเรียนรู้ลึก:
ใช้ Bayesian ที่ไร้เดียงสา: