W dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego często spotykamy się z dwoma pojęciami, które wielu myli – uczenie głębokie (Deep Learning) i uczenie maszynowe (Machine Learning). Choć oba podejścia są stosowane do podobnych problemów, istnieją między nimi istotne różnice, które są kluczowe przy wyborze odpowiedniej technologii. W tym artykule przyjrzymy się, czym są te podejścia, czym się różnią i kiedy najlepiej używać każdego z nich.
Uczenie maszynowe (Machine Learning) to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu algorytmów uczących się na podstawie doświadczeń (danych) i podejmujących decyzje lub przewidywania na ich podstawie. Podejście to wykorzystuje różne techniki, takie jak klasyfikacja, regresja, klasteryzacja i inne, do analizy danych i tworzenia modeli zdolnych do przewidywania lub klasyfikowania nowych danych.
Przykłady zastosowania uczenia maszynowego to klasyfikacja e-maili jako spam lub nie-spam, przewidywanie cen akcji na podstawie danych historycznych czy rozpoznawanie mowy. Algorytmy ML zazwyczaj są trenowane na mniejszych zestawach danych i wymagają jasno zdefiniowanych reguł oraz struktur do nauki.
Uczenie głębokie (Deep Learning) to podzbiór uczenia maszynowego, który opiera się na sztucznych sieciach neuronowych z wieloma warstwami (tzw. „głębokie sieci”). Podejście to jest inspirowane sposobem, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje – każda warstwa sieci przetwarza dane na podstawie wyjść z warstw poprzednich. Im więcej warstw ma sieć, tym lepiej potrafi ona rozpoznawać złożone wzorce w danych.
Uczenie głębokie jest często stosowane w takich zadaniach jak rozpoznawanie obrazów, analiza wideo, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy autonomiczne pojazdy. W porównaniu do ML, które wymaga ręcznej ekstrakcji cech, DL pozwala modelom samodzielnie uczyć się tych cech bezpośrednio z surowych danych, takich jak obrazy czy teksty.
Chociaż ML i DL należą do tej samej dziedziny sztucznej inteligencji, istnieją między nimi istotne różnice:
Uczenie maszynowe wykorzystuje tradycyjne algorytmy, takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy maszyny wektorów nośnych (SVM). Te modele są zazwyczaj „płaskie” – mają jedną warstwę, w przeciwieństwie do głębokiego uczenia, które wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe, gdzie każda warstwa przetwarza dane na inny sposób.
Uczenie maszynowe zwykle potrzebuje mniejszych, dobrze ustrukturyzowanych zbiorów danych (np. dane tabelaryczne). Z kolei uczenie głębokie wymaga dużych ilości nieustrukturyzowanych danych (np. obrazy, dźwięki, tekst), by model mógł się nauczyć złożonych wzorców.
Uczenie głębokie jest bardziej zasobożerne i wymaga większej mocy obliczeniowej oraz dłuższego czasu na trenowanie modeli, szczególnie przy dużych zbiorach danych. Tradycyjne ML jest mniej wymagające i może być wdrażane na słabszym sprzęcie.
Wybór między ML a DL zależy od wielu czynników, takich jak dostępność danych, potrzeby dotyczące dokładności, zasoby obliczeniowe i charakter zadania:
Oferujemy szkolenia stacjonarne i online w różnych dziedzinach, takich jak sieci TCP/IP i Cisco, programowanie w Javie, UNIX/Linux, bazy danych i inne. Odwiedź www.like-it.sk, aby dowiedzieć się więcej o naszej ofercie szkoleń.
Marián Knězek