Hluboké učení vs. strojové učení

Hluboké učení je specializovaná podskupina strojového učení, která využívá vícevrstvé neuronové sítě. Naproti tomu strojové učení často využívá jednodušší algoritmy, jako jsou lineární modely nebo rozhodovací stromy. Hlubší síťová struktura hlubokého učení umožňuje detekovat složitější vzorce ve větších datových souborech.

Strojové učení a hluboké učení jsou podoblastmi umělé inteligence. Hluboké učení, které je podskupinou strojového učení, je založeno na učení bez dozoru.

Jak strojové učení, tak hluboké učení umožňují počítačům činit inteligentní rozhodnutí, avšak jejich inteligence je omezena na jednotlivé oblasti. Tyto typy umělé inteligence se označují jako „slabá AI“. Silná AI naopak odráží schopnost podobnou lidské, činit inteligentní rozhodnutí v široké škále scénářů a kontextů.

Jaké jsou rozdíly? Hluboké učení vs. strojové učení

Z těchto dvou technologií je strojové učení starší a jednodušší. Využívá adaptabilní algoritmy, které se modifikují na základě zpětné vazby od člověka. Aby fungovalo, potřebuje strukturovaná data. Strukturovaná data rozdělená do kategorií pomáhají systému naučit se klasifikovat podobná data. V závislosti na klasifikaci systém provádí úkoly specifikované programem.

Například systém strojového učení může určit, zda fotografie obsahuje kočku nebo psa, a poté soubory přesunout do příslušných složek. Po prvním kole je poskytnuta zpětná vazba od člověka, aby byl algoritmus optimalizován. Systém je informován o nesprávných klasifikacích a také o tom, jak správně kategorizovat data, která byla nesprávně klasifikována.

Při hlubokém učení nejsou strukturovaná data nutná. Důvodem je to, že systém pracuje s vícevrstvými neuronovými sítěmi, které jsou modelovány podle lidského mozku a kombinují různé algoritmy. Tento přístup je nejvhodnější pro složité úkoly, u nichž nelze předem kategorizovat všechny aspekty dat.

Důležité: V hlubokém učení systém sám najde vhodné rozlišovací charakteristiky v souborech, aniž by bylo nutné provádět jakoukoli externí kategorizaci. Jinými slovy, není třeba, aby byl systém trénován vývojáři. Systém sám zvažuje, zda změnit klasifikaci nebo vytvořit nové kategorie na základě nových vstupů.

Zatímco strojové učení může pracovat s menšími datovými sadami, hluboké učení vyžaduje mnohem více dat. Aby systém hlubokého učení produkoval spolehlivé výsledky, měl by mít k dispozici více než 100 milionů datových bodů. Hluboké učení také vyžaduje více IT zdrojů a je výrazně dražší než strojové učení.

Přehled rozdílů mezi strojovým učením a hlubokým učením

Jak se liší případy použití hlubokého učení a strojového učení?

Strojové učení lze považovat za předchůdce hlubokého učení. Hluboké učení je ve skutečnosti schopné provádět všechny úkoly, které zvládá strojové učení. Proto není nutné porovnávat hluboké učení a strojové učení z hlediska jejich schopností.

Hluboké učení všakvyžaduje podstatně více zdrojů, což z něj činí méně efektivní volbu pro případy, kdy lze použít jak strojové učení, tak hluboké učení. Zjednodušeně řečeno: pokud lze použít strojové učení, mělo by se použít.

Vzhledem k tomu, že se strojové učení i hluboké učení stále ještě etablují ve standardním podnikatelském prostředí, může použití obou technologií poskytnout společnostem obrovskou konkurenční výhodu.

Hluboké učení vs. strojové učení — srovnání případů použití

V online marketingu podniky často využívají marketingové analytické nástroje, které využívají strojové učení. Tyto nástroje dokážou vyhodnotit stávající data a vytvořit spolehlivé prognózy ohledně obsahu, který zákazníci chtějí číst, typu obsahu, který pravděpodobně povede ke konverzím, a marketingových kanálů, které nejčastěji vedou k nákupům.

Strojové učení lze také využít v chatbotech. Tyto systémy používají klíčová slova v dotazu zákazníka, výzvy a ano/ne otázky, aby zákazníky nasměrovaly k informacím, které hledají. Díky hlubokému učení jsou však chatboty schopny porozumět přirozenému jazyku a nemusí se spoléhat na použití konkrétních klíčových slov. Díky tomu je jejich interakce s lidmi mnohem efektivnější a výrazně se zvyšuje přesnost řešení, která poskytují.

Digitální hlasoví asistenti jako Siri, Alexa a Google dnes téměř vždy využívají syntézu řeči a hluboké učení. Tito digitální asistenti si také nacházejí cestu do podnikového prostředí, kde s nimi uživatelé mohou komunikovat přirozeným jazykem a provádět řadu úkolů, včetně zadávání objednávek, odesílání e-mailů, vytváření zpráv a provádění výzkumu. Dřívější systémy založené na strojovém učení nebyly schopny porozumět nuancím lidské řeči, což je pro takové použití činilo méně efektivními.

Zatímco strojové učení lze využít v oblasti business intelligence k vizualizaci důležitých firemních dat a ke zjednodušení předpovědí pro rozhodovací orgány, systémy hlubokého učení jdou ještě o krok dál. Například pomocí generativní umělé inteligence mohou firmy vytvářet vlastní grafiku a obrázky pomocí jednoduchých pokynů. Stejně tak jsou pro tvorbu obsahu užitečné i velké jazykové modely a zpracování přirozeného jazyka, které využívají algoritmy hlubokého učení.