Dziļā apmācība pret ma­šīn­mā­cī­bu

Dziļā apmācība ir spe­cia­li­zē­ta ma­šīn­mā­cī­bas ap­akš­no­za­re, kurā tiek izmantoti daudzslā­ņu neironu tīkli. Savukārt ma­šīn­mā­cī­ba bieži balstās uz vien­kār­šā­kiem al­go­rit­miem, piemēram, li­neā­ra­jiem modeļiem vai lēmumu kokiem. Dziļās apmācības sa­rež­ģī­tā­ka tīkla struktūra ļauj tai atklāt sa­rež­ģī­tā­kus sakarības lielākos datu kopumos.

Ma­šīn­mā­cī­ša­nās un dziļā mācīšanās ir mākslīgā intelekta ap­akš­no­za­res. Dziļā mācīšanās, kas ir ma­šīn­mā­cī­ša­nās ap­akš­no­za­re, balstās uz ne­uz­rau­dzī­tu mācīšanos.

Gan ma­šīn­mā­cī­ša­nās, gan dziļā mācīšanās ļauj datoriem pieņemt sa­prā­tī­gus lēmumus, tomēr šī spēja ir ie­ro­be­žo­ta ar at­se­viš­ķām jomām. Šādus mākslīgā intelekta veidus dēvē par „vājo MI”. Savukārt spēcīgais MI atspoguļo cilvēkam līdzīgu spēju pieņemt sa­prā­tī­gus lēmumus vis­da­žā­dā­ka­jos sce­nā­ri­jos un kon­tek­stos.

Kādas ir at­šķi­rī­bas? Dziļā apmācība pret ma­šīn­mā­cī­bu

No abām teh­no­lo­ģi­jām ma­šīn­mā­cī­ša­nās ir senāka un vien­kār­šā­ka. Tā izmanto pie­lā­go­ja­mos al­go­ritmus, kas mainās, bal­sto­ties uz cilvēku sniegto at­grie­ze­nis­ko saiti. Lai tā darbotos, tai ir ne­pie­cie­ša­mi struk­tu­rē­ti dati. Struk­tu­rē­ti un ka­te­go­ri­zē­ti dati palīdz sistēmai ie­mā­cī­ties kla­si­fi­cēt līdzīgus datus. Atkarībā no kla­si­fi­kā­ci­jas sistēma veic programmā noteiktos uzdevumus.

Piemēram, ma­šīn­mā­cī­ša­nās sistēma var noteikt, vai fo­tog­rā­fi­jā redzama kaķis vai suns, un pēc tam attiecīgi pārvietot failus uz at­bil­sto­ša­jām mapēm. Pēc pirmā cikla tiek sniegta cilvēka atsauksme, lai op­ti­mi­zē­tu algoritmu. Sistēma tiek informēta par kļūdainām kla­si­fi­kā­ci­jām, kā arī par to, kā pareizi ka­te­go­ri­zēt datus, kas tika kla­si­fi­cē­ti nepareizi.

Iz­man­to­jot dziļo mācīšanos, struk­tu­rē­ti dati nav ne­pie­cie­ša­mi. Tas ir tāpēc, ka sistēma darbojas ar daudzslā­ņu neironu tīkliem, kas veidoti pēc cilvēka smadzeņu parauga un apvieno dažādus al­go­ritmus. Šī pieeja ir vis­pie­mē­ro­tā­kā sa­rež­ģī­tiem uz­de­vu­miem, kur ne visus datu aspektus var iepriekš kla­si­fi­cēt.

Svarīgi: dziļās apmācības procesā sistēma pati atrod failos pie­mē­ro­tas di­fe­ren­ciā­ci­jas pazīmes, un nav ne­pie­cie­ša­ma nekāda ārēja ka­te­go­ri­zā­ci­ja. Citiem vārdiem sakot, to nav ne­pie­cie­šams apmācīt iz­strā­dā­tā­jiem. Sistēma pati izvērtē, vai mainīt kla­si­fi­kā­ci­jas vai izveidot jaunas ka­te­go­ri­jas, pa­ma­to­jo­ties uz jauno ievadi.

Lai gan ma­šīn­mā­cī­ša­nās var darboties ar mazākiem datu kopumiem, dziļajai mācīšanai ir ne­pie­cie­šams daudz lielāks datu apjoms. Lai dziļās mācīšanās sistēma sniegtu uzticamus re­zul­tā­tus, tai ir jābūt pie­eja­miem vairāk nekā 100 miljoniem datu punktu. Dziļajai mācīšanai ir ne­pie­cie­ša­mi arī lielāki IT resursi, un tā ir ie­vē­ro­ja­mi dārgāka nekā ma­šīn­mā­cī­ša­nās.

Pārskats par at­šķi­rī­bām starp ma­šīn­mā­cī­ša­nos un dziļo mācīšanos

Kādi ir at­šķi­rī­bas starp dziļās apmācības un ma­šīn­mā­cī­bas pie­lie­to­ju­ma ga­dī­ju­miem?

Ma­šīn­mā­cī­ša­nos var uzskatīt par dziļās mācīšanās priekš­te­ci. Faktiski dziļā mācīšanās spēj veikt visus uzdevumus, ko spēj veikt ma­šīn­mā­cī­ša­nās. Tāpēc nav ne­pie­cie­šams sa­lī­dzi­nāt dziļo mācīšanos un ma­šīn­mā­cī­ša­nos to iespēju ziņā.

Tomērdziļajai apmācībai ir ne­pie­cie­ša­mi ie­vē­ro­ja­mi lielāki resursi, tāpēc tā ir mazāk efektīva izvēle gadījumos, kad var izmantot gan ma­šīn­mā­cī­bu, gan dziļo apmācību. Vienkārši sakot: ja ir iespējams izmantot ma­šīn­mā­cī­bu, tā ir jāizmanto.

Tā kā gan ma­šīn­mā­cī­ša­nās, gan dziļā mācīšanās joprojām tikai ieviešas standarta biznesa vidē, abu šo teh­no­lo­ģi­ju iz­man­to­ša­na var no­dro­ši­nāt uz­ņē­mu­miem milzīgu kon­ku­ren­ces priekš­ro­cī­bu.

Dziļā apmācība pret ma­šīn­mā­cī­bu — lie­to­ša­nas gadījumu sa­lī­dzi­nā­jums

Tiešsais­tes mārke­tin­gā uzņēmumi bieži izmanto mārke­tin­ga ana­lī­ti­kas rīkus, kuros tiek izmantota ma­šīn­mā­cī­ša­nās. Tie spēj izvērtēt esošos datus un sniegt ticamas prognozes par to, kādu saturu klienti vēlas lasīt, kāda veida saturs, vis­ti­ca­māk, veicinās kon­ver­si­jas, kā arī par mārke­tin­ga kanāliem, kas visbiežāk noved pie pirkumiem.

Ma­šīn­mā­cī­ša­nos var izmantot arī čatbotos. Šādas sistēmas izmanto at­slēg­vār­dus klienta pie­pra­sī­ju­mā, norādes un „jā/nē“ jau­tā­ju­mus, lai palīdzētu klientiem atrast meklēto in­for­mā­ci­ju. Tomēr, pa­tei­co­ties dziļajai mācīšanai, čatboti spēj saprast dabisko valodu un nav atkarīgi no konkrētu at­slēg­vār­du lie­to­ša­nas. Tas padara to saziņu ar cilvēkiem daudz efek­tī­vā­ku un ie­vē­ro­ja­mi pa­augst­i­na sniegto ri­si­nā­ju­mu pre­ci­zi­tā­ti.

Mūsdienās digitālie balss palīgi, piemēram, Siri, Alexa un Google, gandrīz vienmēr izmanto runas sintēzi un dziļo mācīšanos. Šie digitālie palīgi ienāk arī biznesa vidē, kur lietotāji, iz­man­to­jot dabisko valodu, var ar tiem sa­zi­nā­ties, lai veiktu dažādus uzdevumus, tostarp veiktu pa­sū­tī­ju­mus, sūtītu e-pastus, izveidotu atskaites un veiktu pētījumus. Agrākās sistēmas, kas balstījās uz ma­šīn­mā­cī­ša­nos, nespēja saprast cilvēku runas nianses, tādēļ tās bija mazāk efektīvas šādos lie­to­ša­nas gadījumos.

Lai gan ma­šīn­mā­cī­ša­nos var izmantot biznesa ana­lī­ti­kas jomā, lai vi­zua­li­zē­tu svarīgus uzņēmuma datus un padarītu prognozes sa­pro­ta­mā­kas lēmumu pie­ņē­mē­jiem, dziļās mācīšanās sistēmas iet vēl vienu soli tālāk. Piemēram, iz­man­to­jot ģe­ne­ra­tī­vo mākslīgo intelektu, uzņēmumi ar vienkāršu no­rā­dī­ju­mu palīdzību var radīt pie­lā­go­tus grafikus un attēlus. Tāpat arī lielie valodas modeļi un dabiskās valodas apstrāde, kuros abos tiek izmantoti dziļās mācīšanās algoritmi, ir noderīgi satura radīšanā.