Sügavõpe vs masinõpe

Sügavõpe on masinõppe spet­sii­fi­line alaliik, mis kasutab mit­me­ki­hilisi neu­ro­võrke. Seevastu masinõpe tugineb sageli liht­sa­ma­tele algo­ritmi­dele, nagu li­neaar­sed mudelid või ot­sus­tus­puud. Sügavõppe sügavam võr­gus­tiku struktuur võimaldab tal tuvastada kee­ru­li­se­maid mustreid suu­re­ma­tes and­me­ko­gu­mi­tes.

Masinõpe ja sügavõpe on te­hisin­tel­lekti ala­vald­kon­nad. Sügavõpe, mis on masinõppe alaliik, põhineb ju­hen­da­mata õppel.

Nii masinõpe kui ka sügavõpe või­mal­da­vad arvutitel teha arukaid otsuseid, kuid see arukus piirdub üksikute vald­kon­da­dega. Sellist tüüpi te­hisin­tel­lekti ni­me­ta­takse „nõrgaks te­hisin­tel­lek­tiks”. Tugev te­hisin­tel­lekt peegeldab aga inimlikku võimet teha arukaid otsuseid väga eri­ne­va­tes olu­kor­da­des ja kon­teks­ti­des.

Millised on eri­ne­vu­sed? Sügavõpe vs masinõpe

Nendest kahest on masinõpe vanem ja lihtsam teh­no­loo­gia. See kasutab ko­han­du­vaid algoritme, mis muudavad end inimese ta­ga­si­side põhjal. Selle toi­mi­miseks on vaja struk­tu­ree­ri­tud andmeid. Ka­te­goo­riatesse jaotatud struk­tu­ree­ri­tud andmed aitavad süsteemil õppida sarnaseid andmeid klas­si­fit­see­rima. Sõltuvalt klas­si­fi­kat­sioo­nist täidab süsteem prog­ram­mis määratud üles­an­deid.

Näiteks suudab masinõppe süsteem kindlaks teha, kas fotol on kass või koer, ning paigutada failid vastavalt as­ja­omas­tesse kaus­ta­desse. Pärast esimest vooru antakse algoritmi op­ti­mee­ri­miseks inimese ta­ga­si­si­det. Süs­tee­mile tehakse teatavaks nii valesti klas­si­fit­see­ri­tud juhtumid kui ka see, kuidas valesti klas­si­fit­see­ri­tud andmeid õigesti liigitada.

Sügava õppe puhul ei ole struk­tu­ree­ri­tud andmed vajalikud. Seda seetõttu, et süsteem töötab mit­me­ki­hi­liste neu­ro­võrk­u­dega, mis on mo­del­lee­ri­tud inimaju järgi ja ühendavad erinevaid algoritme. See lä­he­ne­mis­viis sobib kõige paremini kee­ru­liste üles­an­nete jaoks, kus andmete kõiki aspekte ei ole võimalik eelnevalt ka­te­goo­riatesse jagada.

Oluline: sügavõppe puhul leiab süsteem failidest sobivad eris­ta­mis­kri­tee­riu­mid ise, ilma et oleks vaja välist lii­gi­ta­mist. Teisisõnu ei pea arendajad süsteemi eraldi koolitama. Süsteem otsustab ise, kas muuta klas­si­fi­kat­sioone või luua uute sisendite põhjal uusi ka­te­goo­riaid.

Kuigi masinõpe saab hakkama väik­se­mate and­me­ko­gu­mi­tega, vajab sügavõpe palju rohkem andmeid. Et sügavõppe süsteem annaks usal­dus­väär­seid tulemusi, peaks tal olema kasutada üle 100 miljoni and­me­punkti. Sügavõpe nõuab ka rohkem IT-ressursse ja on ma­si­nõp­pest mär­ki­mis­väär­selt kallim.

Ülevaade masinõppe ja süvaõppe eri­ne­vus­test

Kuidas erinevad sügavõppe ja masinõppe ka­su­tus­juh­tu­mid?

Masinõpet võib pidada süvaõppe eel­käi­jaks. Te­ge­li­kult suudab süvaõpe täita kõiki üles­an­deid, mida suudab täita ka masinõpe. Seetõttu pole vaja võrrelda süvaõpet ja masinõpet nende võimete sei­su­ko­halt.

Sügavõpe nõuab agamär­ki­mis­väär­selt rohkem ressursse, mistõttu on see vähem tõhus valik juhtudel, kus on võimalik kasutada nii masinõpet kui ka sügavõpet. Liht­sa­malt öeldes: kui on võimalik kasutada masinõpet, siis tuleks seda ka teha.

Kuna nii masinõpe kui ka sügavõpe on äri­kesk­kon­nas alles juurdumas, võib nende mõlema teh­no­loo­gia ka­su­ta­mine anda et­te­võ­te­tele tohutu kon­ku­rent­si­ee­lise.

Sügavõpe vs masinõpe – ra­ken­dus­juh­tu­mite võrdlus

Vee­bi­tu­run­duses kasutavad et­te­võt­ted sageli ma­si­nõp­pel põ­hi­ne­vaid tu­run­dus­ana­lüüsi tööriistu. Need suudavad ana­lüü­sida ole­mas­ole­vaid andmeid ja teha usal­dus­väär­seid prognoose selle kohta, millist sisu kliendid soovivad lugeda, milline sisu tõe­näo­li­selt toob kaasa kon­ver­sioone ning millised tu­run­dus­ka­na­lid viivad kõige sa­ge­da­mini ostuni.

Masinõpet saab kasutada ka vest­lus­ro­bo­ti­tes. Sellised süsteemid kasutavad kliendi päringus si­sal­du­vaid märksõnu, suunavaid küsimusi ja jah/ei-küsimusi, et suunata kliente otsitava teabe juurde. Sügava õppe abil suudavad vest­lus­ro­bo­tid aga mõista loo­mu­likku keelt ega pea tuginema konk­reet­sete märk­sõ­nade ka­su­ta­misele. See muudab nende suht­le­mise ini­mes­tega palju tõ­hu­samaks ja suurendab mär­ki­mis­väär­selt nende pa­ku­ta­vate la­hen­duste täpsust.

Di­gi­taal­sed hää­la­bi­li­sed nagu Siri, Alexa ja Google kasutavad tä­na­päe­val peaaegu alati kõ­ne­sün­teesi ja sügavõpet. Need di­gi­taal­sed abilised on leidmas rakendust ka äri­kesk­kon­nas, kus kasutajad saavad nendega suhelda loo­mu­li­kus keeles, et täita mit­me­su­gu­seid üles­an­deid, seal­hul­gas tel­li­muste esitamine, e-kirjade saatmine, aruannete koos­ta­mine ja andmete otsimine. Varasemad ma­si­nõp­pel põhinevad süsteemid ei suutnud mõista inimkõne nüansse, mistõttu olid need sellistes ka­su­tus­ta­pe­tes vähem tõhusad.

Kuigi masinõpet saab äri­ana­lüüsi vald­kon­nas kasutada oluliste et­te­võt­te­and­mete vi­sua­li­see­ri­miseks ja prog­noo­side ot­sus­ta­ja­tele aru­saa­da­va­maks muut­miseks, lähevad sügavõppe süsteemid veel sammu edasi. Näiteks võimaldab ge­ne­ra­tiivne te­hisin­tel­lekt et­te­võ­te­tel luua lihtsate käskude abil ko­han­da­tud graafikat ja pilte. Samuti on sisu loomiseks abiks suured kee­le­mu­delid ja loomuliku keele tööt­le­mine, mis mõlemad kasutavad sügavõppe algoritme.