Învățarea profundă vs învățarea automată

Învățarea profundă este un subset specializat al învățării automate care utilizează rețele neuronale multistratificate. În schimb, învățarea automată se bazează adesea pe algoritmi mai simpli, cum ar fi modelele liniare sau arborii de decizie. Structura mai profundă a rețelei de învățare profundă îi permite să detecteze modele mai complexe în seturi de date mai mari.

Învățarea automată și învățarea profundă sunt subdomenii ale inteligenței artificiale. Învățarea profundă, un subset al învățării automate, se bazează pe învățarea nesupravegheată.

Atât învățarea automată, cât și învățarea profundă permit computerelor să ia decizii inteligente, însă inteligența este limitată la anumite domenii. Aceste tipuri de inteligență artificială sunt denumite „IA slabă”. IA puternică, pe de altă parte, reflectă o capacitate similară celei umane de a lua decizii inteligente într-o gamă largă de scenarii și contexte.

Care sunt diferențele? Învățarea profundă vs învățarea automată

Dintre cele două, învățarea automată este tehnologia mai veche și mai simplă. Aceasta utilizează algoritmi adaptabili care se modifică pe baza feedback-ului uman. Pentru a funcționa, are nevoie de date structurate. Dispunerea de date structurate și clasificate ajută sistemul să învețe cum să clasifice date similare. În funcție de clasificare, sistemul execută sarcini specificate de program.

De exemplu, un sistem de învățare automată poate determina dacă o fotografie conține o pisică sau un câine și apoi poate muta fișierele în folderele corespunzătoare. După prima rundă, se oferă feedback uman pentru a optimiza algoritmul. Sistemul este informat cu privire la clasificările eronate, precum și la modul corect de clasificare a datelor care au fost clasificate eronat.

În cazul învățării profunde, datele structurate nu sunt necesare. Acest lucru se datorează faptului că sistemul funcționează cu rețele neuronale multistratificate, care sunt modelate după creierul uman și combină diferite algoritmi. Această abordare este cea mai potrivită pentru sarcini complexe, în care nu toate aspectele datelor pot fi clasificate în prealabil.

Important: În cadrul procesului de învățare profundă, sistemul identifică singur caracteristicile de diferențiere adecvate în fișiere, fără a fi necesară o clasificare externă. Cu alte cuvinte, nu este nevoie să fie instruit de dezvoltatori. Sistemul decide singur dacă să modifice clasificările sau să creeze noi categorii pe baza noilor date introduse.

În timp ce învățarea automată poate funcționa cu seturi de date mai mici, învățarea profundă necesită mult mai multe date. Pentru ca un sistem de învățare profundă să producă rezultate fiabile, acesta trebuie să dispună de peste 100 de milioane de puncte de date cu care să lucreze. Învățarea profundă necesită, de asemenea, mai multe resurse IT și este semnificativ mai costisitoare decât învățarea automată.

Prezentare generală a diferențelor dintre învățarea automată și învățarea profundă

În ce fel diferă cazurile de utilizare pentru învățarea profundă și învățarea automată?

Învățarea automată poate fi considerată un precursor al învățării profunde. De fapt, învățarea profundă este capabilă să îndeplinească toate sarcinile pe care le poate îndeplini învățarea automată. De aceea, nu este necesar să comparăm învățarea profundă și învățarea automată în ceea ce privește capacitățile lor.

Învățarea profundă necesită însăresurse semnificativ mai mari, ceea ce o face opțiunea mai puțin eficientă pentru cazurile în care pot fi aplicate atât învățarea automată, cât și învățarea profundă. Pe scurt: dacă se poate utiliza învățarea automată, aceasta ar trebui utilizată.

Deoarece atât învățarea automată, cât și învățarea profundă sunt încă în fază de consolidare în mediul de afaceri standard, utilizarea ambelor tehnologii poate oferi companiilor un avantaj competitiv enorm.

Învățarea profundă vs învățarea automată — Comparație între cazuri de utilizare

În marketingul online, companiile utilizează adesea instrumente de analiză de marketing care folosesc învățarea automată. Acestea pot evalua datele existente și pot face previziuni fiabile cu privire la conținutul pe care clienții doresc să îl citească, tipul de conținut care va duce probabil la conversii și canalele de marketing care duc cel mai adesea la achiziții.

Învățarea automată poate fi utilizată și în chatboturi. Astfel de sisteme utilizează cuvinte cheie din interogarea clientului, solicitări și întrebări cu răspuns da/nu pentru a ghida clienții către informațiile pe care le caută. Cu ajutorul învățării profunde, însă, chatboturile sunt capabile să înțeleagă limbajul natural și nu mai depind de utilizarea unor cuvinte cheie specifice. Acest lucru face ca interacțiunile lor cu oamenii să fie mult mai eficiente și crește semnificativ acuratețea soluțiilor pe care le oferă.

Asistenții vocali digitali precum Siri, Alexa și Google utilizează aproape întotdeauna sinteza vocală și învățarea profundă în zilele noastre. Acești asistenți digitali își fac apariția și în mediile de afaceri, unde utilizatorii pot folosi limbajul natural pentru a interacționa cu ei în vederea efectuării unei serii de sarcini, inclusiv plasarea de comenzi, trimiterea de e-mailuri, crearea de rapoarte și efectuarea de cercetări. Sistemele anterioare bazate pe învățarea automată nu erau capabile să înțeleagă nuanțele limbajului uman, ceea ce le făcea mai puțin eficiente pentru astfel de cazuri de utilizare.

În timp ce învățarea automată poate fi utilizată în domeniul informațiilor de afaceri pentru a vizualiza date importante ale companiei și pentru a face previziunile mai ușor de înțeles pentru factorii de decizie, sistemele de învățare profundă merg cu un pas mai departe. De exemplu, cu ajutorul IA generative, companiile pot crea grafice și imagini personalizate cu ajutorul unor instrucțiuni simple. De asemenea, modelele lingvistice de mari dimensiuni și procesarea limbajului natural, care utilizează ambele algoritmi de învățare profundă, sunt de asemenea utile pentru crearea de conținut.