Strojové učení a hluboké učení jsou dva pojmy, které často slýcháme v souvislosti s umělou inteligencí. Přestože se mohou zdát zaměnitelné, existují mezi nimi významné rozdíly. V tomto článku se podíváme na to, jaké jsou hlavní charakteristiky obou přístupů, a přiblížíme vám, kdy je vhodné využít strojové učení a kdy hluboké učení.
Strojové učení (Machine Learning) je široká oblast, která se zaměřuje na vývoj algoritmů umožňujících počítačům učit se ze zkušeností a dat. Tyto algoritmy mohou provádět predikce a klasifikaci na základě vzorů, které identifikují v datech. Nejdůležitější je, že počítače mohou díky strojovému učení zlepšovat své výkony, aniž by musely být explicitně naprogramovány pro každou konkrétní úlohu.
Algoritmus se učí na základě tréninkových dat, která obsahují vstupní data a jejich odpovídající výstupy. Například predikce cen nemovitostí na základě historických dat.
Algoritmus pracuje s daty bez známých odpovědí a snaží se identifikovat skryté struktury. Tento přístup je užitečný například při shlukování zákazníků do segmentů.
Algoritmus se učí na základě interakce s prostředím a je odměňován za správné kroky. Tento přístup se často využívá v autonomních systémech, jako jsou robotika nebo hry.
Hluboké učení (Deep Learning) je podmnožinou strojového učení, která se zaměřuje na neuronové sítě s mnoha vrstvami, tzv. hluboké neuronové sítě. Tyto sítě jsou inspirovány strukturou lidského mozku a umožňují algoritmům automaticky objevovat složité reprezentace dat. To je obzvláště užitečné v případech, kdy jsou k dispozici velká množství dat, například při rozpoznávání obrazů nebo zvuků.
Hluboké sítě vytvářejí hierarchické modely dat, což znamená, že nižší vrstvy neuronové sítě detekují jednodušší vzory (např. hrany na obrázku), zatímco vyšší vrstvy identifikují složitější objekty (např. tváře nebo auta).
Hluboké učení je náročné na výpočetní výkon a vyžaduje obrovské množství dat, ale právě v těchto podmínkách dosahuje nejlepších výsledků.
I když se hluboké učení může zdát atraktivní díky svým úspěchům v různých oblastech, ne vždy je tou nejlepší volbou. Strojové učení je stále ideální volbou pro úlohy s menšími objemy dat, nebo tam, kde není potřeba složité hierarchické zpracování.
Je vhodné, když máte omezená data a potřebujete jednodušší modely, které jsou snadno vysvětlitelné a rychle implementovatelné.
Je ideální pro složité úlohy, jako je rozpoznávání obrazů, zvuků nebo zpracování přirozeného jazyka, kde jsou k dispozici velká množství dat.
V kontextu umělé inteligence se často setkáváme s názorem, že hluboké učení je pouze pokročilejší formou strojového učení. Naopak někteří odborníci vnímají tyto oblasti jako samostatné, každá s vlastním využitím a aplikacemi. V tomto článku jsme se na problematiku podívali z obsahové roviny, kde je hluboké učení specifickým případem strojového učení, který využívá hlubokých neuronových sítí. Zároveň jsme se zaměřili na praktické rozdíly a situace, kdy je vhodné každý z těchto přístupů použít.
