Strojové učení (ML) a hluboké učení (DL) jsou dvě rozvíjející se témata umělé inteligence (AI), která jsou předmětem zájmu a vývoje již několik desetiletí. Ačkoli se často používají jako synonyma, ML a DL nejsou totéž. V tomto článku se budeme zabývat hlavními rozdíly mezi ML a DL a také jejich vztahem k umělé inteligenci.
Abychom pochopili rozdíly, musíme nejprve definovat strojové učení. Cílem strojového učení (ML), odvětví umělé inteligence, je umožnit počítačům vyvozovat závěry z dat, aniž by byly explicitně naprogramovány. Cílem algoritmů strojového učení (ML) je nalézt v datech vzory a vztahy a následně toto poznání využít k provedení zadaných úkolů. Základem tradičních algoritmů strojového učení jsou ručně vytvořené funkce neboli vstupní proměnné, které pečlivě vybírá a definuje člověk.
Hluboké učení je naproti tomu sofistikovanější metoda uvnitř ML. Čerpá inspiraci z konstrukce a fungování lidského mozku, zejména z neuronových sítí. Metody DL mohou využívat četné vrstvy propojených umělých neuronů k automatickému učení hierarchických reprezentací dat. Modely hlubokého učení se mohou díky těmto propojeným vrstvám, neboli „hlubokým neuronovým sítím“, učit složité vzory a rysy přímo ze surových dat, čímž odpadá nutnost ručního vytváření rysů.
Hloubka neuronové sítě, která je určena počtem jejích vrstev, je tím, co se rozumí pod pojmem „hluboká“ ve slovním spojení „hluboké učení“. Hluboké neuronové sítě jsou schopny učit se komplexní reprezentaci dat, protože mohou mít stovky nebo dokonce tisíce vrstev. Díky schopnosti zpracovávat obrovské objemy dat a díky této hloubce získávat funkce na vysoké úrovni dosahují DL modely lepších výsledků v úlohách, jako je rozpoznávání řeči a obrázků, zpracování přirozeného jazyka a autonomní řízení.
Při porovnávání AI, ML a DL je třeba mít na paměti, že AI je širší pojem zahrnující všechny metody a strategie, které umožňují počítačům simulovat lidský intelekt. Se zaměřením na algoritmy, které se učí z dat, je ML podmnožinou AI. DL je zase podmnožinou ML, která využívá hluboké neuronové sítě k automatickému plnění náročných úkolů.
Hlavním rozdílem mezi ML a DL je schopnost modelů DL automaticky se učit rysy ze surových dat, čímž se eliminuje potřeba ručního vytváření rysů. Na rozdíl od algoritmů ML, které jsou při výběru a definování relevantních charakteristik závislé na lidech, mohou modely DL získávat relevantní rysy přímo z dat, což jim dává větší flexibilitu a přizpůsobivost širšímu spektru úloh a domén.
Závěrem lze říci, že širší oblast umělé inteligence zahrnuje jak strojové učení, tak hluboké učení. ML je ideální pro širokou škálu aplikací a spoléhá na ručně navržené charakteristiky. Na druhou stranu DL využívá hluboké neuronové sítě k automatickému získávání charakteristik z nezpracovaných dat, čímž zlepšuje výkon v náročných úlohách. Aby se zdůraznila schopnost neuronové sítě učit se hierarchické reprezentaci, termín „deep“ v hlubokém učení odkazuje na hloubku sítě. Orientace v rychle se měnícím světě umělé inteligence vyžaduje pochopení rozdílů mezi těmito slovy.
Konvoluční neuronová síť se označuje jako CNN. Typická architektura neuronové sítě pro hluboké učení je tato. CNN je ve výsledku síť pro hluboké učení.
Strojové učení (ML) a hluboké učení (DL) jsou dva příklady mnoha podoborů, které spadají pod souhrnný pojem umělá inteligence (AI).
Strojové učení je odvětví umělé inteligence, které se zaměřuje na to, aby se počítače dokázaly učit z dat a pracovat přirozeně, aniž by musely být explicitně programovány. Vzhledem k tomu, že algoritmy ML jsou vytvořeny tak, aby automaticky rozpoznávaly vzory a vztahy v datech, lze výkonnost systému v průběhu času zvyšovat.
Na druhé straně je hluboké učení odvětvím strojového učení, které využívá vícevrstvé umělé neuronové sítě k učení a získávání složitých reprezentací dat. Tyto neuronové sítě se mohou automaticky učit hierarchické reprezentace dat, protože jsou modelovány podle struktury a fungování lidského mozku. Hluboké učení se ukázalo jako velmi efektivní v oblastech, jako je autonomní řízení, rozpoznávání zvuku a obrazu a zpracování přirozeného jazyka.
Závěrem lze říci, že hluboké učení je zvláštní strategie v rámci ML, která využívá hluboké neuronové sítě k učení a získávání složitých vzorů a reprezentací z dat. Strojové učení je širší obor, který zahrnuje řadu algoritmů a přístupů k vytváření předpovědí na základě dat.
Odvětví strojového učení nazývané „hluboké učení“ se zabývá učením umělých neuronových sítí, jak se učit a vytvářet úsudky způsobem, který se podobá lidskému mozku. Neurony, což jsou vzájemně propojené uzly s mnoha vrstvami, vyhodnocují a zpracovávají vstupní data s cílem získat relevantní vzory a atributy. Hluboké učení, zjednodušeně řečeno, dává počítačům schopnost rozpoznávat a chápat složité vzorce, což vede k přesnějším předpovědím a rozhodování.
Protože dokáže automaticky rozpoznávat a získávat složité vzory a vlastnosti z obrovských objemů dat, je hluboké učení považováno za výkonné. Toho je dosaženo pomocí umělých neuronových sítí, které jsou konstruovány pomocí mnoha vrstev, odtud slovo „hluboké“. Model se díky těmto vrstvám může postupně učit a vyjadřovat složité vztahy a abstrakce v datech.
Algoritmy hlubokého učení mají potenciál plnit a zvládat složitější úkoly než běžné algoritmy strojového učení. Zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání obrazu a zvuku, a dokonce i autonomní řízení jsou oblasti, ve kterých vyniká.
Důležitým faktorem jeho síly je schopnost autonomně se učit hierarchické reprezentaci dat. Modely hlubokého učení jsou schopny učit se mnoho vrstev funkcí, z nichž každá navazuje na tu předchozí. Model se díky této hierarchické reprezentaci může naučit vyšší, abstraktnější reprezentace, což mu umožňuje zachytit složité vztahy a jemnosti v datech.
Modely hlubokého učení mohou také automaticky získávat relevantní rysy z nezpracovaných dat, čímž odpadá požadavek na pracné vytváření rysů. Hluboké učení se dokáže naučit relevantní rysy ze vstupních dat, což zvyšuje jeho flexibilitu a schopnost přizpůsobit se různým typům dat.
Modely hlubokého učení lze také dobře škálovat s většími soubory dat. Výkonnost těchto modelů lze zvýšit učením spolehlivějších reprezentací z většího množství dat. V dnešní době velkých dat, kdy jsou pro analýzu k dispozici obrovské objemy informací, je tato škálovatelnost nezbytná.
Celkově spočívá síla hlubokého učení ve schopnosti plnit náročné úkoly, automaticky se učit hierarchické reprezentace, přizpůsobovat se různým druhům dat a efektivně škálovat obrovské soubory dat. Tyto prvky z něj činí silný nástroj strojového učení a přispívají k jeho úspěchu v různých oblastech.