Deep learning kontra maskinlæring
Dyb læring er en specialiseret underkategori af maskinlæring, der anvender flerlagede neurale netværk. Derimod bygger maskinlæring ofte på enklere algoritmer som lineære modeller eller beslutningstræer. Dyb læringens mere komplekse netværksstruktur gør det muligt at opdage mere komplekse mønstre i større datasæt.
Maskinlæring og dyb læring er underområder inden for kunstig intelligens. Dyb læring, som er en underkategori af maskinlæring, er baseret på uovervåget læring.
Både maskinlæring og dyblæring gør det muligt for computere at træffe intelligente beslutninger, men intelligensen er begrænset til bestemte områder. Denne type kunstig intelligens betegnes som »svag AI«. Stærk AI afspejler derimod en menneskelignende evne til at træffe intelligente beslutninger på tværs af en lang række scenarier og sammenhænge.
Hvad er forskellene? Deep learning kontra maskinlæring
Af de to er maskinlæring den ældste og enkleste teknologi. Den anvender tilpasningsdygtige algoritmer, der justerer sig selv på baggrund af feedback fra mennesker. For at det skal fungere, kræver det strukturerede data. At have strukturerede data, der er kategoriseret, hjælper systemet med at lære at klassificere lignende data. Afhængigt af klassificeringen udfører systemet de opgaver, der er angivet i programmet.
Et maskinlæringssystem kan for eksempel afgøre, om et foto viser en kat eller en hund, og derefter flytte filerne til de relevante mapper. Efter den første runde gives der feedback fra mennesker for at optimere algoritmen. Systemet bliver gjort opmærksom på fejlklassificeringer samt på, hvordan de data, der blev fejlklassificeret, skal kategoriseres korrekt.
Med dyb læring er strukturerede data ikke nødvendige. Det skyldes, at systemet arbejder med flerlagede neurale netværk, der er modelleret efter den menneskelige hjerne og kombinerer forskellige algoritmer. Denne tilgang er særligt velegnet til komplekse opgaver, hvor ikke alle aspekter af dataene kan kategoriseres på forhånd.
Vigtigt: Ved dyb læring finder systemet selv egnede differentieringskarakteristika i filerne uden behov for ekstern kategorisering. Med andre ord behøver det ikke at blive trænet af udviklere. Systemet vurderer selv, om klassificeringerne skal ændres, eller om der skal oprettes nye kategorier på baggrund af nye input.
Mens maskinlæring kan fungere med mindre datasæt, kræver dyb læring langt flere data. For at et dyb læringssystem kan levere pålidelige resultater, skal det have mere end 100 millioner datapunkter at arbejde med. Dyb læring kræver desuden flere it-ressourcer og er betydeligt dyrere end maskinlæring.
Oversigt over forskellene mellem maskinlæring og dyb læring
| Maskinlæring | Dyb læring | |
|---|---|---|
| Dataformat | Strukturerede data | Ustrukturerede data |
| Datapool | Håndterbare datasæt | Mere end en million datapunkter |
| Træning | Kræver menneskelige undervisere | Selvlærende system |
| Algoritme | Adaptiv algoritme | Neuralt netværk bestående af algoritmer |
| Anvendelsesområde | Enkle rutineopgaver | Komplekse opgaver |
Hvordan adskiller anvendelsesområderne for deep learning og maskinlæring sig fra hinanden?
Maskinlæring kan betragtes som en forløber for dyb læring. Faktisk kan dyb læring udføre alle de opgaver, som maskinlæring kan. Derfor er det ikke nødvendigt at sammenligne dyb læring og maskinlæring med hensyn til deres muligheder.
Deep learning kræver dogbetydeligt flere ressourcer, hvilket gør det til den mindre effektive løsning i de tilfælde, hvor både maskinlæring og deep learning kan anvendes. Kort sagt: Hvis maskinlæring kan bruges, bør man vælge den.
Da både maskinlæring og dyblæring stadig er ved at vinde indpas i almindelige forretningsmiljøer, kan brugen af begge teknologier give virksomhederne en enorm konkurrencemæssig fordel.
Deep learning kontra maskinlæring — Sammenligning af anvendelsestilfælde
Inden for online markedsføring bruger virksomheder ofte analyseværktøjer, der bygger på maskinlæring. Disse værktøjer kan analysere eksisterende data og udarbejde pålidelige prognoser for, hvilket indhold kunderne ønsker at læse, hvilken type indhold der sandsynligvis vil føre til konverteringer, og hvilke markedsføringskanaler der oftest resulterer i køb.
Maskinlæring kan også anvendes i chatbots. Sådanne systemer bruger nøgleord i kundens forespørgsel, vejledende spørgsmål og ja/nej-spørgsmål til at lede kunderne hen til den information, de søger. Med dyb læring er chatbots imidlertid i stand til at forstå naturligt sprog og behøver ikke at være afhængige af brugen af specifikke nøgleord. Dette gør deres interaktion med mennesker langt mere effektiv og øger nøjagtigheden af de løsninger, de leverer, betydeligt.
Digitale stemmeassistenter som Siri, Alexa og Google bruger i dag næsten altid talesyntese og dyblæring. Disse digitale assistenter vinder også indpas i erhvervsmiljøer, hvor brugerne kan kommunikere med dem ved hjælp af naturligt sprog for at udføre en række opgaver, herunder at afgive ordrer, sende e-mails, udarbejde rapporter og foretage research. Tidligere systemer baseret på maskinlæring var ikke i stand til at forstå nuancerne i menneskelig tale, hvilket gjorde dem mindre effektive til sådanne anvendelsesformål.
Mens maskinlæring kan anvendes inden for business intelligence til at visualisere vigtige virksomhedsdata og gøre prognoser lettere at forstå for beslutningstagere, går deep learning-systemer et skridt videre. Med generativ AI kan virksomheder for eksempel skabe skræddersyede grafikker og billeder ved hjælp af enkle kommandoer. Ligeledes er store sprogmodeller og naturlig sprogbehandling, som begge anvender deep learning-algoritmer, også nyttige i forbindelse med indholdsudvikling.