Βαθιά μάθηση έναντι μηχανικής μάθησης

Το βαθύ μάθημα είναι ένα εξειδικευμένο υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα. Αντίθετα, η μηχανική μάθηση βασίζεται συχνά σε απλούστερους αλγόριθμους, όπως γραμμικά μοντέλα ή δέντρα αποφάσεων. Η πιο σύνθετη δομή των δικτύων του βαθιού μαθήματος του επιτρέπει να εντοπίζει πιο σύνθετα μοτίβα σε μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.

Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση αποτελούν υποτομείς της τεχνητής νοημοσύνης. Η βαθιά μάθηση, ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης, βασίζεται στη μη εποπτευόμενη μάθηση.

Τόσο η μηχανική μάθηση όσο και η βαθιά μάθηση επιτρέπουν στους υπολογιστές να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις· ωστόσο, η νοημοσύνη αυτή περιορίζεται σε συγκεκριμένους τομείς. Αυτοί οι τύποι τεχνητής νοημοσύνης αναφέρονται ως «αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη». Η ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, αντανακλά μια ικανότητα παρόμοια με την ανθρώπινη να λαμβάνει έξυπνες αποφάσεις σε ένα ευρύ φάσμα σεναρίων και πλαισίων.

Ποιες είναι οι διαφορές; Βαθιά μάθηση έναντι μηχανικής μάθησης

Από τις δύο, η μηχανική μάθηση είναι η παλαιότερη και απλούστερη τεχνολογία. Χρησιμοποιεί προσαρμοστικούς αλγόριθμους που τροποποιούνται με βάση την ανθρώπινη ανατροφοδότηση. Για να λειτουργήσει, χρειάζεται δομημένα δεδομένα. Η ύπαρξη δομημένων δεδομένων που έχουν κατηγοριοποιηθεί βοηθά το σύστημα να μάθει πώς να ταξινομεί παρόμοια δεδομένα. Ανάλογα με την ταξινόμηση, το σύστημα εκτελεί εργασίες που καθορίζονται από το πρόγραμμα.

Για παράδειγμα, ένα σύστημα μηχανικής μάθησης μπορεί να προσδιορίσει αν μια φωτογραφία απεικονίζει γάτα ή σκύλο και στη συνέχεια να μεταφέρει τα αρχεία στους αντίστοιχους φακέλους. Μετά τον πρώτο γύρο, παρέχεται ανθρώπινη ανατροφοδότηση για τη βελτιστοποίηση του αλγορίθμου. Το σύστημα ενημερώνεται για τις λανθασμένες ταξινομήσεις, καθώς και για τον τρόπο σωστής κατηγοριοποίησης των δεδομένων που είχαν ταξινομηθεί λανθασμένα.

Με το deep learning, τα δομημένα δεδομένα δεν είναι απαραίτητα. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι το σύστημα λειτουργεί με πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα που βασίζονται στο μοντέλο του ανθρώπινου εγκεφάλου και συνδυάζουν διαφορετικούς αλγόριθμους. Αυτή η προσέγγιση είναι η πλέον κατάλληλη για σύνθετες εργασίες, όπου δεν είναι δυνατό να κατηγοριοποιηθούν εκ των προτέρων όλες οι πτυχές των δεδομένων.

Σημαντικό: Στο βαθύ μάθημα, το σύστημα εντοπίζει από μόνο του τα κατάλληλα διακριτικά χαρακτηριστικά στα αρχεία, χωρίς να απαιτείται εξωτερική κατηγοριοποίηση. Με άλλα λόγια, δεν χρειάζεται να εκπαιδευτεί από προγραμματιστές. Το ίδιο το σύστημα αποφασίζει αν θα αλλάξει τις ταξινομήσεις ή αν θα δημιουργήσει νέες κατηγορίες με βάση τις νέες εισροές.

Ενώ η μηχανική μάθηση μπορεί να λειτουργήσει με μικρότερα σύνολα δεδομένων, το βαθύ μάθημα απαιτεί πολύ περισσότερα δεδομένα. Για να παράγει αξιόπιστα αποτελέσματα, ένα σύστημα βαθιού μαθήματος πρέπει να διαθέτει περισσότερα από 100 εκατομμύρια σημεία δεδομένων. Το βαθύ μάθημα απαιτεί επίσης περισσότερους πόρους πληροφορικής και είναι σημαντικά πιο δαπανηρό από τη μηχανική μάθηση.

Επισκόπηση των διαφορών μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης

Σε τι διαφέρουν οι περιπτώσεις χρήσης του deep learning και της μηχανικής μάθησης;

Η μηχανική μάθηση μπορεί να θεωρηθεί πρόδρομος της βαθιάς μάθησης. Στην πραγματικότητα, η βαθιά μάθηση είναι σε θέση να εκτελέσει όλες τις εργασίες που μπορεί να εκτελέσει η μηχανική μάθηση. Γι’ αυτό δεν είναι απαραίτητο να συγκρίνουμε τη βαθιά μάθηση και τη μηχανική μάθηση όσον αφορά τις δυνατότητές τους.

Ωστόσο,το βαθύ μάθημα απαιτεί σημαντικά περισσότερους πόρους, γεγονός που το καθιστά τη λιγότερο αποδοτική επιλογή για περιπτώσεις όπου μπορούν να εφαρμοστούν τόσο η μηχανική μάθηση όσο και το βαθύ μάθημα. Με απλά λόγια: αν μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική μάθηση, τότε πρέπει να χρησιμοποιείται.

Δεδομένου ότι τόσο η μηχανική μάθηση όσο και η βαθιά μάθηση βρίσκονται ακόμη σε φάση καθιέρωσης στο τυπικό επιχειρηματικό περιβάλλον, η χρήση και των δύο τεχνολογιών μπορεί να προσφέρει στις εταιρείες ένα τεράστιο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Βαθιά μάθηση έναντι μηχανικής μάθησης — Σύγκριση περιπτώσεων χρήσης

Στο διαδικτυακό μάρκετινγκ, οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν συχνά εργαλεία ανάλυσης μάρκετινγκ που βασίζονται στη μηχανική μάθηση. Αυτά μπορούν να αξιολογούν τα υπάρχοντα δεδομένα και να κάνουν αξιόπιστες προβλέψεις σχετικά με το περιεχόμενο που επιθυμούν να διαβάσουν οι πελάτες, τον τύπο περιεχομένου που είναι πιθανότερο να οδηγήσει σε μετατροπές και τα κανάλια μάρκετινγκ που συνήθως καταλήγουν σε αγορές.

Η μηχανική μάθηση μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί στα chatbots. Τα συστήματα αυτά χρησιμοποιούν λέξεις-κλειδιά από το ερώτημα του πελάτη, υποδείξεις και ερωτήσεις τύπου «ναι/όχι» για να κατευθύνουν τους πελάτες προς τις πληροφορίες που αναζητούν. Με τη βαθιά μάθηση, ωστόσο, τα chatbots είναι ικανά να κατανοούν τη φυσική γλώσσα και δεν χρειάζεται να βασίζονται στη χρήση συγκεκριμένων λέξεων-κλειδιών. Αυτό καθιστά τις αλληλεπιδράσεις τους με τους ανθρώπους πολύ πιο αποτελεσματικές και αυξάνει σημαντικά την ακρίβεια των λύσεων που παρέχουν.

Οι ψηφιακοί βοηθοί φωνής, όπως η Siri, η Alexa και η Google, χρησιμοποιούν σήμερα σχεδόν πάντα τη σύνθεση φωνής και τη βαθιά μάθηση. Αυτοί οι ψηφιακοί βοηθοί κάνουν επίσης την είσοδό τους στον επιχειρηματικό κόσμο, όπου οι χρήστες μπορούν να αλληλεπιδρούν μαζί τους χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα για να εκτελέσουν μια σειρά εργασιών, όπως η υποβολή παραγγελιών, η αποστολή email, η δημιουργία αναφορών και η διεξαγωγή ερευνών. Τα παλαιότερα συστήματα που βασίζονταν στη μηχανική μάθηση δεν ήταν ικανά να κατανοήσουν τις λεπτές αποχρώσεις της ανθρώπινης ομιλίας, γεγονός που τα καθιστούσε λιγότερο αποτελεσματικά για τέτοιες εφαρμογές.

Ενώ η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί στον τομέα της επιχειρηματικής ευφυΐας για την οπτικοποίηση σημαντικών εταιρικών δεδομένων και τη διευκόλυνση της κατανόησης των προβλέψεων από τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων, τα συστήματα βαθιάς μάθησης προχωρούν ένα βήμα παραπέρα. Για παράδειγμα, με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργούν εξατομικευμένα γραφικά και εικόνες με απλές εντολές. Ομοίως, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα οποία χρησιμοποιούν αλγόριθμους βαθιάς μάθησης, είναι επίσης χρήσιμα για τη δημιουργία περιεχομένου.