Sy­vä­op­pi­mi­nen vs. ko­neop­pi­mi­nen

Sy­vä­op­pi­mi­nen on ko­neop­pi­mi­sen eri­kois­tu­nut osa-alue, jossa hyö­dyn­ne­tään mo­ni­ker­rok­si­sia neu­ro­verk­ko­ja. Sen sijaan ko­neop­pi­mi­nen perustuu usein yk­sin­ker­tai­sem­piin al­go­rit­mei­hin, kuten li­ne­aa­ri­siin malleihin tai pää­tök­sen­te­ko­pui­hin. Sy­vä­op­pi­mi­sen sy­väl­li­sem­pi ver­kos­to­ra­ken­ne mah­dol­lis­taa mo­ni­mut­kai­sem­pien mallien ha­vait­se­mi­sen laa­jem­mis­ta ai­neis­tois­ta.

Ko­neop­pi­mi­nen ja sy­vä­op­pi­mi­nen ovat tekoälyn osa-alueita. Sy­vä­op­pi­mi­nen, joka on ko­neop­pi­mi­sen osa-alue, perustuu val­vo­mat­to­maan op­pi­mi­seen.

Sekä ko­neop­pi­mi­nen että sy­vä­op­pi­mi­nen mah­dol­lis­ta­vat tie­to­ko­nei­den älykkään pää­tök­sen­teon, mutta tämä älykkyys rajoittuu yk­sit­täi­siin alueisiin. Tällaista tekoälyä kutsutaan ”heikoksi te­ko­ä­lyk­si”. Vahva tekoäly puo­les­taan kuvastaa ihmisen kaltaista kykyä tehdä älykkäitä päätöksiä mo­nen­lai­sis­sa ti­lan­teis­sa ja yh­teyk­sis­sä.

Mitkä ovat erot? Sy­vä­op­pi­mi­nen vs. ko­neop­pi­mi­nen

Näistä kahdesta ko­neop­pi­mi­nen on vanhempi ja yk­sin­ker­tai­sem­pi tekniikka. Se hyödyntää mu­kau­tu­via al­go­rit­me­ja, jotka muok­kaa­vat toi­min­taan­sa ihmisten antaman pa­laut­teen pe­rus­teel­la. Jotta se toimisi, se tarvitsee jä­sen­nel­tyä dataa. Jä­sen­nel­ty ja luo­ki­tel­tu data auttaa jär­jes­tel­mää oppimaan luo­kit­te­le­maan sa­man­kal­tais­ta dataa. Luo­kit­te­lun pe­rus­teel­la jär­jes­tel­mä suorittaa ohjelman mää­rit­tä­mät tehtävät.

Esi­mer­kik­si ko­neop­pi­mis­jär­jes­tel­mä voi tunnistaa, onko kuvassa kissa vai koira, ja siirtää tiedostot sen mu­kai­ses­ti oikeisiin kan­sioi­hin. En­sim­mäi­sen kier­rok­sen jälkeen al­go­rit­mia op­ti­moi­daan ihmisen antaman pa­laut­teen avulla. Jär­jes­tel­mäl­le il­moi­te­taan vir­heel­li­sis­tä luo­kit­te­luis­ta sekä siitä, miten vir­heel­li­ses­ti luo­ki­tel­lut tiedot tulisi luo­ki­tel­la oikein.

Sy­vä­op­pi­mi­ses­sa jä­sen­nel­ty­jä tietoja ei tarvita. Tämä johtuu siitä, että jär­jes­tel­mä toimii ih­mi­sai­vo­jen mallin mukaan ra­ken­net­tu­jen mo­ni­ker­rok­sis­ten neu­ro­verk­ko­jen avulla, joissa yh­dis­ty­vät erilaiset al­go­rit­mit. Tämä lä­hes­ty­mis­ta­pa sopii parhaiten mo­ni­mut­kai­siin tehtäviin, joissa kaikkia tietojen osa-alueita ei voida luo­ki­tel­la etukäteen.

Tärkeää: Sy­vä­op­pi­mi­ses­sa jär­jes­tel­mä löytää tie­dos­tois­ta sopivat erot­te­le­vat piirteet it­se­näi­ses­ti ilman ulkoista luo­kit­te­lua. Toisin sanoen ke­hit­tä­jien ei tarvitse kouluttaa sitä. Jär­jes­tel­mä päättää itse, muuttaako se luo­ki­tuk­sia vai luoko se uusia luokkia uuden syötteen pe­rus­teel­la.

Vaikka ko­neop­pi­mi­nen voi toimia pie­nem­mil­lä­kin ai­neis­toil­la, sy­vä­op­pi­mi­nen vaatii huo­mat­ta­vas­ti enemmän dataa. Jotta sy­vä­op­pi­mis­jär­jes­tel­mä tuottaisi luo­tet­ta­via tuloksia, sen tulisi käsitellä yli 100 miljoonaa da­ta­pis­tet­tä. Sy­vä­op­pi­mi­nen vaatii myös enemmän IT-re­surs­se­ja ja on huo­mat­ta­vas­ti kal­liim­paa kuin ko­neop­pi­mi­nen.

Katsaus ko­neop­pi­mi­sen ja sy­vä­op­pi­mi­sen eroihin

Miten sy­vä­op­pi­mi­sen ja ko­neop­pi­mi­sen käyt­tö­ta­pauk­set eroavat toi­sis­taan?

Ko­neop­pi­mis­ta voidaan pitää sy­vä­op­pi­mi­sen edel­tä­jä­nä. Itse asiassa sy­vä­op­pi­mi­nen pystyy suo­rit­ta­maan kaikki tehtävät, joihin ko­neop­pi­mi­nen kykenee. Siksi sy­vä­op­pi­mis­ta ja ko­neop­pi­mis­ta ei ole tarpeen verrata niiden suo­ri­tus­ky­vyn pe­rus­teel­la.

Sy­vä­op­pi­mi­nen vaatii kuitenkinhuo­mat­ta­vas­ti enemmän re­surs­se­ja, minkä vuoksi se on vähemmän tehokas vaih­toeh­to ti­lan­teis­sa, joissa voidaan soveltaa sekä ko­neop­pi­mis­ta että sy­vä­op­pi­mis­ta. Yk­sin­ker­tai­ses­ti sanottuna: jos ko­neop­pi­mis­ta voidaan käyttää, sitä tulisi käyttää.

Koska sekä ko­neop­pi­mi­nen että sy­vä­op­pi­mi­nen ovat vielä va­kiin­tu­mas­sa ta­van­omai­sis­sa lii­ke­toi­min­taym­pä­ris­töis­sä, näiden molempien tek­no­lo­gioi­den hyö­dyn­tä­mi­nen voi tarjota yri­tyk­sil­le valtavan kil­pai­lue­dun.

Sy­vä­op­pi­mi­nen vs. ko­neop­pi­mi­nen — Käyt­tö­ta­paus­ten vertailu

Verk­ko­mark­ki­noin­nis­sa yritykset käyttävät usein ko­neop­pi­mis­ta hyö­dyn­tä­viä mark­ki­noin­tia­na­ly­tiik­ka­työ­ka­lu­ja. Niiden avulla voidaan ana­ly­soi­da olemassa olevaa dataa ja tehdä luo­tet­ta­via en­nus­tei­ta siitä, millaista sisältöä asiakkaat haluavat lukea, millainen sisältö johtaa to­den­nä­köi­sim­min kon­ver­sioi­hin ja mitkä mark­ki­noin­ti­ka­na­vat tuottavat useimmin ostoksia.

Ko­neop­pi­mis­ta voidaan hyödyntää myös chat­bo­teis­sa. Tällaiset jär­jes­tel­mät käyttävät asiakkaan kyselyssä esiin­ty­viä avain­sa­no­ja, ohjeita ja kyllä/ei-ky­sy­myk­siä ohjaamaan asiak­kai­ta etsimänsä tiedon pariin. Sy­vä­op­pi­mi­sen avulla chatbotit pystyvät kuitenkin ym­mär­tä­mään luon­nol­lis­ta kieltä eivätkä ole riip­pu­vai­sia tiettyjen avain­sa­no­jen käytöstä. Tämä tekee niiden vuo­ro­vai­ku­tuk­ses­ta ihmisten kanssa huo­mat­ta­vas­ti te­hok­kaam­paa ja parantaa mer­kit­tä­väs­ti niiden tar­joa­mien rat­kai­su­jen tark­kuut­ta.

Nykyään di­gi­taa­li­set ää­nia­vus­ta­jat, kuten Siri, Alexa ja Google, hyö­dyn­tä­vät lähes poik­keuk­set­ta pu­heen­syn­te­ti­soin­tia ja sy­vä­op­pi­mis­ta. Nämä di­gi­taa­li­set avustajat ovat yleis­ty­mäs­sä myös yri­ty­sym­pä­ris­töis­sä, joissa käyttäjät voivat kom­mu­ni­koi­da niiden kanssa luon­nol­li­sel­la kielellä suo­rit­taak­seen erilaisia tehtäviä, kuten tilausten tekemistä, säh­kö­pos­tien lä­het­tä­mis­tä, ra­port­tien laa­ti­mis­ta ja tie­don­ha­kua. Ai­kai­sem­mat ko­neop­pi­mi­seen pe­rus­tu­neet jär­jes­tel­mät eivät kyenneet ym­mär­tä­mään ih­mis­pu­heen vi­vah­tei­ta, minkä vuoksi ne olivat vähemmän te­hok­kai­ta täl­lai­sis­sa käyt­tö­tar­koi­tuk­sis­sa.

Vaikka ko­neop­pi­mis­ta voidaan hyödyntää lii­ke­toi­min­ta­tie­don hal­lin­nas­sa tärkeiden yri­tys­tie­to­jen vi­sua­li­soi­mi­sek­si ja en­nus­tei­den ym­mär­tä­mi­sen hel­pot­ta­mi­sek­si pää­tök­sen­te­ki­jöil­le, sy­vä­op­pi­mis­jär­jes­tel­mät menevät vielä askeleen pi­dem­mäl­le. Esi­mer­kik­si ge­ne­ra­tii­vi­sen tekoälyn avulla yritykset voivat luoda rää­tä­löi­ty­jä gra­fii­koi­ta ja kuvia yk­sin­ker­tais­ten ohjeiden avulla. Samoin suuret kie­li­mal­lit ja luon­nol­li­sen kielen käsittely, jotka molemmat hyö­dyn­tä­vät sy­vä­op­pi­mi­sal­go­rit­me­ja, ovat hyö­dyl­li­siä sisällön luo­mi­ses­sa.