У чому різниця між машинним та глибоким навчанням?

Глибоке навчання (deep learning), машинне навчання (machine learning) і штучний інтелект (artificial intelligence, ШІ) – найпоширеніші терміни у сфері інформаційних технологій. Ці три технології тісно пов’язані одна з одною, і часто помилково вважається, що всі три терміни аналогічні.

Дізнатися більше про машинне навчання можна тут >>

Однак насправді вони не є одним і тим же. Машинне навчання є підмножиною штучного інтелекту, а глибоке навчання – підмножиною машинного навчання. Можливо, звучить трохи заплутано. Для наочності ми можемо уявити сферу ШІ у вигляді цибулини, де ШІ – це зовнішній шар, машинне навчання – наступний шар, а глибоке навчання – ще один шар усередині.

Давайте тепер розглянемо особливості кожного з цих термінів.

Штучний інтелект – це галузь інформатики, яка займається створенням систем, здатних виконувати завдання, що вимагають інтелектуальних здібностей. Ці системи прагнуть імітувати або емулювати людський інтелект у вирішенні різних завдань. Приклади штучного інтелекту в широкому розумінні включають:

Експертні системи: програми, які використовують бази знань та логіку для прийняття рішень у певній галузі, подібно до того, як це робить людина-спеціаліст.

Логічні ігри: комп’ютерні програми, здатні грати в такі ігри, як шахи або го, виступаючи справжніми суперниками для професійних гравців.

Системи розпізнавання мови: програми, які можуть інтерпретувати та розуміти вимовлені людиною слова.

Системи планування: програми, здатні розробляти стратегії та плани дій для досягнення визначених цілей.

Програми для опрацювання природної мови: системи, які можуть аналізувати, інтерпретувати та відтворювати людську мову.

Робототехніка: створення роботів та автономних систем, здатних виконувати різноманітні завдання, від виробничих операцій до допомоги у повсякденному житті.

Системи підтримки прийняття рішень: програми, що допомагають у прийнятті рішень на основі аналізу даних та формуванні рекомендацій.

Усі ці приклади демонструють різні аспекти штучного інтелекту, і їхня мета – створення систем, здатних до “розумних” дій і розв’язування завдань.

Це базові знання про штучний інтелект. Тепер коротко про машинне навчання.

Машинне навчання

Машинне навчання – це підрозділ штучного інтелекту, який фокусується на розробці алгоритмів і моделей, здатних навчатися на основі великих наборів даних. Алгоритми машинного навчання дають змогу комп’ютерам виявляти закономірності в даних, робити прогнози й ухвалювати рішення на основі досвіду, без явного визначення конкретних правил або інструкцій.

Машинне навчання переважно використовується в ситуаціях, де:

• Немає явного алгоритму для вирішення завдання.
• Існує велика кількість даних, на яких система може вчитися.
• Завдання складне, і традиційні методи програмування неефективні.
• Потрібна здатність узагальнювати та приймати рішення на основі досвіду.
• Існує потреба в автоматизації процесу навчання та адаптації до мінливого середовища.

Глибоке навчання

Глибоке навчання – це підрозділ машинного навчання, що базується на використанні штучних нейронних мереж із безліччю шарів. Цей підхід прагне імітувати роботу людського мозку в опрацюванні та аналізі даних, використовуючи шари нейронів для вилучення ієрархічних уявлень.

У яких же випадках з усієї підмножини машинного навчання слід обирати глибоке навчання? Глибоке навчання слід вибирати у випадках:

Коли потрібне опрацювання складних ієрархічних структур даних: глибокі нейронні мережі добре справляються з аналізом і виділенням закономірностей у складних даних, таких як зображення, звук, текст.

За наявності великого обсягу даних: глибоке навчання часто вимагає великої кількості даних для ефективного навчання, тому, якщо є доступ до великих наборів даних, це може бути кращим варіантом.

Коли завдання вимагає високого ступеня автоматизації: глибоке навчання здатне автоматично отримувати ознаки даних, що робить його потужним інструментом для автоматизації процесів.

У задачах з високою розмірністю даних: глибоке навчання добре працює з даними високої розмірності, такими як зображення, де кожен піксель це окрема ознака.

Коли потрібно вирішувати завдання розпізнавання образів або класифікації з високою точністю: глибокі нейронні мережі демонструють свою силу в завданнях, де потрібна висока точність у розпізнаванні та класифікації.

Основна відмінність між машинним навчанням і технологіями глибокого навчання

Машинне навчання і глибоке навчання є двома важливими галузями у сфері штучного інтелекту. Основна відмінність між ними полягає в підході до обробки даних.

У машинному навчанні використовуються різноманітні методи, такі як лінійна регресія та метод опорних векторів, які часто обмежуються невеликою кількістю шарів. Глибоке навчання, у свою чергу, оперує глибокими нейронними мережами, які створюють складну ієрархію ознак.

Важлива відмінність стосується отримання ознак. У машинному навчанні це вимагає ручного втручання, тоді як глибоке навчання здатне автоматично отримувати ознаки на різних рівнях абстракції, що дозволяє моделям навчатися складнішим уявленням.

Також варто відзначити відмінності в обсязі даних. Машинне навчання може бути ефективним з невеликими обсягами даних, тоді як глибоке навчання частіше вимагає великих наборів даних для ефективного навчання через велику кількість параметрів.

Нарешті, обчислювальні ресурси теж відіграють роль: машинне навчання може бути реалізовано на менш потужних обчислювальних структурах, тоді як глибоке навчання зазвичай вимагає потужних обчислювальних ресурсів, таких як графічні процесори (GPU) або тензорні процесори (TPU).

Отже, штучний інтелект, машинне навчання і глибоке навчання є трьома тісно пов'язаними, але унікальними напрямами в галузі інформаційних технологій. Штучний інтелект є загальним терміном, що охоплює будь-які системи, які прагнуть імітувати інтелект людини. Машинне навчання надає методології для навчання систем на основі даних, тоді як глибоке навчання, будучи частиною машинного навчання, виокремлюється через використання багатошарових нейронних мереж, які здатні автоматично виділяти складні ознаки. Правильний вибір між цими підходами залежить від конкретного завдання, наявних ресурсів і вимог до точності моделі. Разом вони становлять фундаментальні інструменти для створення інтелектуальних систем, які приносять значні зміни в різні сфери нашого життя.

Марія Липа, QuData розробник