Dyp læring vs maskinlæring

Dyp læring er en spesialisert undergruppe av maskinlæring som benytter flerlags nevrale nettverk. Maskinlæring baserer seg derimot ofte på enklere algoritmer, som lineære modeller eller beslutningstrær. Den mer komplekse nettverksstrukturen i dyp læring gjør det mulig å oppdage mer sammensatte mønstre i større datasett.

Maskinlæring og dyp læring er underområder av kunstig intelligens. Dyp læring, som er en undergruppe av maskinlæring, er basert på uovervåket læring.

Både maskinlæring og dyp læring gjør det mulig for datamaskiner å ta intelligente beslutninger, men intelligensen er begrenset til enkelte områder. Slike former for kunstig intelligens kalles «svak AI». Sterk AI, derimot, gjenspeiler en menneskelignende evne til å ta intelligente beslutninger i et bredt spekter av scenarier og sammenhenger.

Hva er forskjellene? Dyp læring vs. maskinlæring

Av de to er maskinlæring den eldste og enkleste teknologien. Den bruker tilpasningsdyktige algoritmer som justerer seg selv på bakgrunn av tilbakemeldinger fra mennesker. For at den skal fungere, trenger den strukturerte data. Strukturerte data som er kategorisert, hjelper systemet å lære hvordan det skal klassifisere lignende data. Avhengig av klassifiseringen utfører systemet oppgaver som er angitt av programmet.

Et maskinlæringssystem kan for eksempel avgjøre om et bilde viser en katt eller en hund, og deretter flytte filene til de riktige mappene. Etter den første runden gis det menneskelig tilbakemelding for å optimalisere algoritmen. Systemet blir gjort oppmerksom på feilklassifiseringer, samt hvordan dataene som ble feilklassifisert skal kategoriseres riktig.

Med dyp læring er det ikke nødvendig med strukturerte data. Dette skyldes at systemet bruker flerlags nevrale nettverk som er modellert etter den menneskelige hjernen og kombinerer ulike algoritmer. Denne tilnærmingen egner seg best for komplekse oppgaver der ikke alle aspekter av dataene kan kategoriseres på forhånd.

Viktig: Ved dyp læring finner systemet selv egnede kjennetegn for å skille mellom filene, uten at det er behov for ekstern kategorisering. Med andre ord trenger det ikke å trenes opp av utviklere. Systemet vurderer selv om det skal endre klassifiseringer eller opprette nye kategorier basert på ny inndata.

Mens maskinlæring kan fungere med mindre datasett, krever dyp læring langt mer data. For at et system for dyp læring skal kunne gi pålitelige resultater, må det ha mer enn 100 millioner datapunkter å jobbe med. Dyp læring krever også flere IT-ressurser og er betydelig dyrere enn maskinlæring.

Oversikt over forskjellene mellom maskinlæring og dyp læring

Hvordan skiller bruksområdene for dyp læring og maskinlæring seg fra hverandre?

Maskinlæring kan betraktes som en forløper til dyp læring. Faktisk kan dyp læring utføre alle oppgavene som maskinlæring er i stand til å utføre. Derfor er det ikke nødvendig å sammenligne dyp læring og maskinlæring når det gjelder deres funksjonalitet.

Dyp læring krever imidlertidbetydelig flere ressurser, noe som gjør det til det mindre effektive alternativet i tilfeller der både maskinlæring og dyp læring kan benyttes. Enkelt sagt: Hvis maskinlæring kan brukes, bør den brukes.

Siden både maskinlæring og dyp læring fortsatt er i ferd med å etablere seg i vanlige forretningsmiljøer, kan bruk av begge teknologiene gi bedrifter et enormt konkurransefortrinn.

Dyp læring vs maskinlæring — Sammenligning av bruksområder

Innen nettmarkedsføring bruker bedrifter ofte analyseverktøy som benytter maskinlæring. Disse kan analysere eksisterende data og gi pålitelige prognoser om hvilket innhold kundene ønsker å lese, hvilken type innhold som mest sannsynlig vil føre til konverteringer, og hvilke markedsføringskanaler som oftest resulterer i kjøp.

Maskinlæring kan også brukes i chatbots. Slike systemer bruker nøkkelord i kundens henvendelse, veiledende spørsmål og ja/nei-spørsmål for å lede kundene til den informasjonen de leter etter. Med dyp læring er chatbots imidlertid i stand til å forstå naturlig språk og trenger ikke å være avhengige av bruk av bestemte nøkkelord. Dette gjør samhandlingen deres med mennesker mye mer effektiv og øker nøyaktigheten i løsningene de gir betydelig.

Digitale stemmeassistenter som Siri, Alexa og Google bruker i dag nesten alltid talesyntese og dyp læring. Disse digitale assistentene finner også veien inn i bedriftsmiljøer, hvor brukerne kan kommunisere med dem ved hjelp av naturlig språk for å utføre en rekke oppgaver, blant annet å legge inn bestillinger, sende e-post, lage rapporter og foreta undersøkelser. Tidligere systemer basert på maskinlæring var ikke i stand til å forstå nyansene i menneskelig tale, noe som gjorde dem mindre effektive i slike brukssituasjoner.

Mens maskinlæring kan brukes innen forretningsanalyse for å visualisere viktige bedriftsdata og gjøre prognoser lettere å forstå for beslutningstakere, går systemer for dyp læring et skritt videre. Med generativ AI kan bedrifter for eksempel lage tilpasset grafikk og bilder ved hjelp av enkle kommandoer. På samme måte er store språkmodeller og naturlig språkbehandling, som begge benytter algoritmer for dyp læring, også nyttige for innholdsproduksjon.