Hlboké učenie vs. strojové učenie

Hĺbkové učenie je špecializovaná podmnožina strojového učenia, ktorá využíva viacvrstvové neurónové siete. Na rozdiel od toho sa strojové učenie často spolieha na jednoduchšie algoritmy, ako sú lineárne modely alebo rozhodovacie stromy. Hlbšia sieťová štruktúra hĺbkového učenia mu umožňuje detekovať zložitejšie vzory vo väčších dátových súboroch.

Strojové učenie a hlboké učenie sú pododbory umelej inteligencie. Hlboké učenie, podskupina strojového učenia, je založené na nekontrolovanom učení.

Strojové učenie aj hlboké učenie umožňujú počítačom robiť inteligentné rozhodnutia, avšak inteligencia je obmedzená na jednotlivé oblasti. Takéto typy umelej inteligencie sa označujú ako „slabá umelá inteligencia“. Silná umelá inteligencia naopak odzrkadľuje schopnosť podobnú ľudskej, robiť inteligentné rozhodnutia v širokej škále scenárov a kontextov.

Aké sú rozdiely? Hĺbkové učenie vs. strojové učenie

Z týchto dvoch je strojové učenie staršou a jednoduchšou technológiou. Využívá adaptabilné algoritmy, ktoré sa modifikujú na základe spätnej väzby od ľudí. Aby fungovalo, potrebuje štruktúrované údaje. Štruktúrované údaje, ktoré sú kategorizované, pomáhajú systému naučiť sa klasifikovať podobné údaje. V závislosti od klasifikácie systém vykonáva úlohy špecifikované programom.

Napríklad systém strojového učenia môže určiť, či fotografia obsahuje mačku alebo psa, a potom súbory presunúť do príslušných priečinkov. Po prvom kole sa poskytne spätná väzba od človeka, aby sa algoritmus optimalizoval. Systém je informovaný o nesprávnych klasifikáciách, ako aj o tom, ako správne kategorizovať nesprávne klasifikované údaje.

Pri hlbokom učení nie sú štruktúrované údaje potrebné. Je to preto, že systém pracuje s viacvrstvovými neurónovými sieťami, ktoré sú modelované podľa ľudského mozgu a kombinujú rôzne algoritmy. Tento prístup je najvhodnejší pre zložité úlohy, pri ktorých nie je možné vopred kategorizovať všetky aspekty údajov.

Dôležité: Pri hlbokom učení systém sám nájde vhodné rozlišovacie charakteristiky v súboroch, bez potreby akejkoľvek externej kategorizácie. Inými slovami, nemusí byť trénovaný vývojármi. Systém sám zvažuje, či zmeniť klasifikácie alebo vytvoriť nové kategórie na základe nových vstupov.

Zatiaľ čo strojové učenie môže pracovať s menšími dátovými súbormi, hlboké učenie vyžaduje oveľa viac dát. Aby systém hlbokého učenia produkoval spoľahlivé výsledky, mal by mať k dispozícii viac ako 100 miliónov dátových bodov. Hlboké učenie tiež vyžaduje viac IT zdrojov a je výrazne drahšie ako strojové učenie.

Prehľad rozdielov medzi strojovým učením a hlbokým učením

Aké sú rozdiely medzi prípadmi použitia hlbokého učenia a strojového učenia?

Strojové učenie možno považovať za predchodcu hlbokého učenia. V skutočnosti je hlboké učenie schopné vykonávať všetky úlohy, ktoré dokáže vykonávať strojové učenie. Preto nie je potrebné porovnávať hlboké učenie a strojové učenie z hľadiska ich schopností.

Hlboké učenie všakvyžaduje podstatne viac zdrojov, čo z neho robí menej efektívnu voľbu pre prípady, kde je možné použiť strojové učenie aj hlboké učenie. Jednoducho povedané: ak je možné použiť strojové učenie, malo by sa použiť.

Keďže strojové učenie aj hlboké učenie sa stále etablujú v bežných podnikových prostrediach, využitie oboch technológií môže firmám poskytnúť obrovskú konkurenčnú výhodu.

Hĺbkové učenie vs. strojové učenie — Porovnanie prípadov použitia

V online marketingu podniky často využívajú marketingové analytické nástroje, ktoré využívajú strojové učenie. Tieto nástroje dokážu vyhodnotiť existujúce údaje a vypracovať spoľahlivé prognózy týkajúce sa obsahu, ktorý chcú zákazníci čítať, typu obsahu, ktorý pravdepodobne povedie k konverziám, a marketingových kanálov, ktoré najčastejšie vedú k nákupom.

Strojové učenie sa dá využiť aj v chatbotoch. Takéto systémy používajú kľúčové slová v dotazoch zákazníkov, výzvy a otázky typu áno/nie, aby zákazníkov nasmerovali k informáciám, ktoré hľadajú. Vďaka hlbokému učeniu sú však chatboty schopné rozumieť prirodzenému jazyku a nie sú závislé od použitia konkrétnych kľúčových slov. Vďaka tomu je ich interakcia s ľuďmi oveľa efektívnejšia a výrazne sa zvyšuje presnosť riešení, ktoré poskytujú.

Digitálni hlasoví asistenti ako Siri, Alexa a Google v súčasnosti takmer vždy využívajú syntézu reči a hlboké učenie. Títo digitálni asistenti si nachádzajú cestu aj do podnikateľského prostredia, kde ich používatelia môžu ovládať prirodzeným jazykom a vykonávať s nimi rôzne úlohy, ako napríklad zadávať objednávky, posielať e-maily, vytvárať správy a vykonávať výskum. Skoršie systémy založené na strojovom učení neboli schopné pochopiť nuansy ľudskej reči, čo ich robilo menej efektívnymi pre takéto použitie.

Zatiaľ čo strojové učenie sa dá využiť v oblasti business intelligence na vizualizáciu dôležitých firemných údajov a na zjednodušenie predpovedí pre rozhodovateľov, systémy hlbokého učenia idú ešte o krok ďalej. Napríklad s generatívnou umelou inteligenciou môžu firmy vytvárať vlastné grafiky a obrázky pomocou jednoduchých pokynov. Podobne aj veľké jazykové modely a spracovanie prirodzeného jazyka, ktoré využívajú algoritmy hlbokého učenia, sú užitočné pri tvorbe obsahu.