Hluboké učení vs. strojové učení: To je rozdíl

Hluboké učení vs. strojové učení – obě metody jsou způsoby, jak se umělé systémy učí. Zjistěte, v čem spočívají jednotlivé metody učení a v čem jsou skutečné rozdíly.

Hluboké učení vs. strojové učení

Než vám ukážeme konkrétní rozdíly mezi hlubokým a strojovým učením, zde je definice obou metod.

• Strojové učení neboli strojové učení je založeno na matematických metodách, které mají rozpoznat vzor, který je následně zobecněn. V tomto procesu získává umělý systém znalosti ze zkušeností.
• Rozpoznávání vzorů ve strojovém učení funguje například prostřednictvím tvorby hierarchie v rozhodovacích stromech, které porovnávají proměnnou se zadanou hodnotou a poté ji klasifikují například jako pravdivou nebo nepravdivou. Stejně tak je možné vytvářet vektorové podobnosti, kde se počítá nejbližší soused hodnoty K, kterou musí systém najít.
• Většina metod strojového učení je pod dohledem, tj. člověk dává systému jasné pokyny a třídy a ten musí vypsat příslušné hodnoty. Algoritmy strojového učení se v každodenním životě používají mnoha způsoby, např. když chytré hodinky analyzují váš pohybový profil.
• Použití strojového učení se stává obtížným, pokud bylo zadáno příliš málo dat nebo pokud jsou data příliš vícerozměrná. Vzhledem k tomu, že pro systém strojového učení jsou předem určená data velmi důležitá, funguje pouze tehdy, je-li k dispozici odpovídající množství dat.
• Strojové učení do jisté míry zasahuje i do hlubokého učení. Zde se však používají umělé neuronové sítě, které jsou modelovány podle biologických sítí, jako je lidský mozek.

• Hluboké učení získalo svůj název podle toho, že pracuje s hlubokými dimenzemi, které by strojovému učení způsobovaly problémy. Zde se systém učí sám a nedostává žádná data předem.

• Hluboké učení, které se používá například v umělé inteligenci, také potřebuje chyby, protože systém se tak učí, které informace byly správné a je třeba je v neuronové síti posílit.

• Zejména v případě hlubokého učení je vždy nutná pomoc člověka, například při poskytování informací umělé inteligenci. Například program AlphaGo společnosti Google dokázal v roce 2015 porazit člověka v deskové hře Go.

Jaké jsou rozdíly mezi hlubokým a strojovým učením

Hluboké učení má mnoho společného se strojovým učením, ale obě metody učení se v některých ohledech výrazně liší.

• Hluboké učení čerpá z metod strojového učení, ale ne naopak.
• Zatímco pro strojové učení je více dimenzí pro systém příliš složité, hluboké učení staví právě na této hloubce.
• Protože strojové učení je často pod dohledem, jsou rozhodnutí takových systémů učení transparentnější než rozhodnutí hlubokého učení. Zde pracuje umělá neuronová síť, která se podobně jako biologická síť také rozhoduje nesledovatelně.
• Hluboké učení je také velmi důležité pro výzkum umělé inteligence, ale zatím není tak propracované jako strojové učení.