Hlboké učenie vs. strojové učenie: Aký je rozdiel a kedy použiť ktorý prístup?

V oblasti umelej inteligencie (AI) a strojového učenia sa často stretávame s dvoma pojmami, ktoré si mnohí zamieňajú – hlboké učenie (Deep Learning) a strojové učenie (Machine Learning). Aj keď sa tieto dva prístupy používajú na podobné problémy, existujú medzi nimi zásadné rozdiely, ktoré sú dôležité pre správny výber vhodnej technológie. V tomto článku sa pozrieme na to, čo sú tieto prístupy, aký je ich rozdiel a kedy je najlepšie použiť každý z nich.

Čo je strojové učenie?

Strojové učenie (Machine Learning) je podmnožina umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na vytváranie algoritmov, ktoré sa dokážu učiť zo skúseností (dát) a následne robiť rozhodnutia alebo predpovede na základe týchto dát. Tento prístup využíva rôzne techniky, ako je klasifikácia, regresia, zhlukovanie a ďalšie, na analýzu dát a generovanie modelov, ktoré sú schopné predpovedať alebo klasifikovať nové údaje.

Príkladom strojového učenia je klasifikácia e-mailov na spam a ne-spam, predikcia cien akcií na základe historických údajov alebo rozpoznávanie hlasu. Algoritmy strojového učenia sa zvyčajne trénujú na menších dátach a vyžadujú, aby boli jasne definované pravidlá a štruktúry, ktoré modely používajú pri učení.

Čo je hlboké učenie?

Hlboké učenie (Deep Learning) je podmnožina strojového učenia, ktorá sa zaoberá vytváraním modelov založených na umelých neurónových sieťach s mnohými vrstvami (tzv. „hlboké siete“). Tento prístup je inšpirovaný spôsobom, akým ľudský mozog spracováva informácie, pričom každá vrstva v neurónovej sieti „spracováva“ dáta na základe výstupov z predchádzajúcich vrstiev. Čím viac vrstiev sieť obsahuje, tým je schopná rozpoznať zložitejšie vzory v dátach.

Hlboké učenie sa často používa na riešenie úloh, ako je rozpoznávanie obrázkov, analýza videí, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) alebo autonómne vozidlá. V porovnaní so strojovým učením, ktoré si vyžaduje manuálnu extrakciu príznakov, hlboké učenie umožňuje modelom automaticky sa učiť tieto príznaky priamo zo surových dát, ako sú obrázky alebo text.

Aký je rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením?

Aj keď strojové učenie a hlboké učenie patria do rovnakej oblasti umelej inteligencie, existujú medzi nimi niektoré dôležité rozdiely:

Ovládnite AI

Umelá inteligencia mení svet! Naučte sa pracovať s AI modelmi, automatizovať procesy a využívať strojové učenie vo vašich projektoch. Získajte praktické skúsenosti a staňte sa súčasťou budúcnosti technológií.

Prihlásiť sa na kurz!

7dňová výzva programovania Webu

Budete vedieť vytvárať pekné weby koncom budúceho týždňa? Áno, dá sa to! Radi vám s tým pomôžeme. Stačí prijať Sedemdňovú výzvu a rezervovať si tento kurz

Prvá hodina zadarmo!

1. Struktúra modelu

Strojové učenie využíva tradičné algoritmy, ako je lineárna regresia, rozhodovacie stromy alebo podporované vektorové stroje (SVM). Tieto modely sú skôr „ploché“ a majú jednu úroveň, na rozdiel od hlbokého učenia, ktoré používa viacvrstvové neurónové siete (hlboké siete), kde každá vrstva spracováva dáta iným spôsobom.

2. Požiadavky na dáta

Strojové učenie zvyčajne vyžaduje menšie množstvo dát a robí lepšie predpovede pri menších množstvách štruktúrovaných údajov. Naopak, hlboké učenie potrebujú veľké množstvo dát, aby sa model mohol naučiť zložité vzory v nespracovaných (neštruktúrovaných) dátach, ako sú obrázky, zvuk alebo text.

3. Výpočtová náročnosť

Hlboké učenie je výpočtovo náročnejšie a vyžaduje oveľa viac výkonu a času na trénovanie modelov, najmä pri spracovaní obrovských datasetov. Na druhej strane, tradičné strojové učenie je menej náročné a môže byť implementované aj na zariadeniach s nižšími výpočtovými kapacitami.

Kedy použiť strojové učenie a kedy hlboké učenie?

Výber medzi strojovým učením a hlbokým učením závisí od viacerých faktorov, ako sú dostupnosť dát, požiadavky na presnosť, výpočtové zdroje a povaha úlohy:

Strojové učenie

Keď máte menšie množstvo dát, ktoré sú dobre štruktúrované (napríklad tabuľkové dáta).
Keď potrebujete rýchlo postaviť model, ktorý nie je výpočtovo náročný.
Keď máte preddefinované príznaky a modely musia tieto príznaky analyzovať.

Hlboké učenie

Keď máte veľké množstvo dát, ktoré sú neštruktúrované (napríklad obrázky alebo texty).
Keď potrebujete vysoko presné výsledky v zložitých úlohách, ako je rozpoznávanie obrazov alebo analýza prirodzeného jazyka.
Keď máte dostatočné výpočtové zdroje a čas na trénovanie modelu.

Top 5 zaujímavých faktov o strojovom učení a hlbokom učení

Strojové učenie je základom mnohých aplikácií AI: Klasifikácia, predikcia a optimalizácia sú len niektoré zo širokej škály úloh, ktoré môžeme riešiť pomocou strojového učenia.
Hlboké učenie je revolúciou v AI: Vďaka hlbokým neurónovým sieťam sme dosiahli významné pokroky v rozpoznávaní obrazov, preklade textov a generovaní umenia.
Hlboké učenie si vyžaduje veľké množstvo dát: Kým strojové učenie môže fungovať aj s menšími datasetmi, hlboké učenie potrebuje tisíce až milióny príkladov na to, aby sa model naučil.
Strojové učenie je rýchlejšie: Pre menšie úlohy je strojové učenie oveľa rýchlejšie na implementáciu a trénovanie než hlboké učenie.
Hlboké učenie využíva GPU: Tréning modelov hlbokého učenia často vyžaduje špeciálne výpočtové procesory ako GPU (grafické procesory), ktoré sú optimalizované pre paralelné výpočty.

Chcete posunúť svoje IT zručnosti na vyššiu úroveň?

Ponúkame prezenčné a online školenia v rôznych oblastiach, ako sú Siete TCP/IP a Cisco, Java programovanie, UNIX/Linux, Databázy a ďalšie. Navštívte www.like-it.sk a zistite viac o našich školeniach.

Ako začať programovať?

Úvod do programovania pre každého bez prechádzajúcich znalostí.

Stiahnite si náš ebook teraz výnimočne zdarma!!!

STIAHNÚT TERAZ

Viac informacií preberáme na kurze:

Kurz AI - Praktický úvod do umelej inteligencie (AI) bez predchádzajúcich znalostí

Marián Knězek