Strojové učení vs. Hluboké učení – klíčové rozdíly

Terminologie jako umělá inteligence (AI), strojové učení (ML) a hluboké učení jsou v dnešní době humbuk. Lidé však tyto termíny často používají zaměnitelně. Přestože tyto pojmy spolu úzce souvisejí, mají také charakteristické rysy a specifické případy použití.

AI se zabývá automatizovanými stroji, které řeší problémy a dělají rozhodnutí napodobující lidské kognitivní schopnosti. Strojové učení a hluboké učení jsou subdomény umělé inteligence. Machine Learning je AI, která dokáže předpovídat s minimálním zásahem člověka. Zatímco hluboké učení je podmnožinou strojového učení, které využívá neuronové sítě k rozhodování napodobováním nervových a kognitivních procesů lidské mysli.

Výše uvedený obrázek ilustruje hierarchii. Budeme pokračovat ve vysvětlování rozdílů mezi strojovým učením a hlubokým učením. Pomůže vám také vybrat vhodnou metodiku na základě její aplikace a oblasti zaměření. Proberme to podrobně.

Strojové učení v kostce

Strojové učení umožňuje odborníkům „trénovat“ stroj tím, že analyzuje masivní datové sady. Čím více dat stroj analyzuje, tím přesnější výsledky může produkovat rozhodováním a předpovědí pro neviditelné události nebo scénáře.

Modely strojového učení potřebují strukturovaná data, aby mohly dělat přesné předpovědi a rozhodnutí. Pokud data nejsou označena a organizována, modely strojového učení je nedokážou přesně pochopit a stávají se doménou hlubokého učení.

Díky dostupnosti gigantických objemů dat v organizacích se strojové učení stalo nedílnou součástí rozhodování. Motory doporučení jsou dokonalým příkladem modelů strojového učení. Služby OTT, jako je Netflix, se učí vaše preference obsahu a navrhují podobný obsah na základě vašich zvyků vyhledávání a historie sledování.

Rozumět jak se trénují modely strojového učení, podívejme se nejprve na typy ML.

Ve strojovém učení existují čtyři typy metodologií.

• Učení pod dohledem – K poskytování přesných výsledků potřebuje označená data. Ke zlepšení výsledků to často vyžaduje učení se více dat a pravidelné úpravy.
• Semi-supervised – Je to střední vrstva mezi kontrolovaným a nekontrolovaným učením, která vykazuje funkčnost obou domén. Může poskytovat výsledky na částečně označených datech a nevyžaduje průběžné úpravy, aby byly výsledky přesné.
• Učení bez dozoru – Odhaluje vzorce a poznatky v souborech dat bez lidského zásahu a poskytuje přesné výsledky. Clustering je nejběžnější aplikací učení bez dozoru.
• Posílení učení – Model posilování učení vyžaduje neustálou zpětnou vazbu nebo posilování, protože nové informace poskytují přesné výsledky. Využívá také „funkci odměny“, která umožňuje samoučení odměňováním požadovaných výsledků a penalizací špatných.

Hluboké učení v kostce

Modely strojového učení vyžadují lidský zásah ke zlepšení přesnosti. Naopak, modely hlubokého učení se po každém výsledku bez lidského dohledu zlepšují. Často ale vyžaduje podrobnější a delší objemy dat.

Metodika hlubokého učení navrhuje sofistikovaný model učení založený na neuronových sítích inspirovaných lidskou myslí. Tyto modely mají několik vrstev algoritmů nazývaných neurony. Stále se zlepšují bez lidského zásahu, jako je kognitivní mysl, která se neustále zlepšuje a vyvíjí s praxí, opakovanými návštěvami a časem.

Modely hlubokého učení se používají hlavně pro klasifikaci a extrakci rysů. Například hloubkové modely využívají datovou sadu v rozpoznávání obličeje. Model vytváří vícerozměrné matice, aby si zapamatoval každý rys obličeje jako pixely. Když jej požádáte, aby rozpoznal obrázek osoby, které nebyla vystavena, snadno jej rozpozná podle omezených rysů obličeje.

• Konvoluční neuronové sítě (CNN) – Konvoluce je proces přiřazování vah různým objektům obrázku. Na základě těchto přiřazených vah to model CNN rozpozná. Výsledky jsou založeny na tom, jak blízko jsou tyto hmotnosti hmotnosti objektu napájeného jako vlaková souprava.
• Recurrent Neural Network (RNN) – Na rozdíl od CNN model RNN přehodnocuje předchozí výsledky a datové body, aby mohl učinit přesnější rozhodnutí a předpovědi. Je to skutečná replika lidské kognitivní funkce.
• Generative Adversarial Networks (GAN) – Dva klasifikátory v GAN, generátor a diskriminátor, přistupují ke stejným datům. Generátor vytváří falešná data začleněním zpětné vazby z diskriminátoru. Diskriminátor se snaží klasifikovat, zda je daný údaj pravý nebo falešný.

Výrazné rozdíly

Níže jsou uvedeny některé pozoruhodné rozdíly.

Strojové učení vs. Hluboké učení – který z nich je nejlepší?

Volba mezi strojovým učením a hlubokým učením je skutečně založena na jejich případech použití. Oba se používají k výrobě strojů s inteligencí téměř lidskou. Přesnost obou modelů závisí na tom, zda používáte příslušné KPI a datové atributy.

Strojové učení a hluboké učení se stanou rutinními obchodními součástmi napříč odvětvími. Umělá inteligence bude nepochybně v blízké budoucnosti plně automatizovat průmyslové činnosti, jako je letectví, válčení a automobily.

Pokud se chcete dozvědět více o AI a o tom, jak neustále mění obchodní výsledky, přečtěte si další články o unite.ai.