Djupinlärning vs. maskininlärning

Deep learning är en specialiserad form av maskininlärning som använder neurala nätverk med många lager, medan maskininlärning ofta arbetar med enklare algoritmer som beslutsträd eller linjära modeller. Den djupare nätverksstrukturen gör att djupinlärning kan känna igen mer komplexa mönster i stora datamängder.

Både maskininlärning och djupinlärning är delområden inom artificiell intelligens. Som ett resultat gör båda tillvägagångssätten det möjligt för datorer att fatta intelligenta beslut. men djupinlärning är en underform av maskininlärning, eftersom den bygger på inlärning utan övervakning.

I båda fallen är intelligensen begränsad till enskilda användningsfall. Vi talar om svag artificiell intelligens i motsats till stark artificiell intelligens, som i likhet med människor skulle kunna fatta intelligenta beslut inom många områden och under många omständigheter.

Djupinlärning vs. maskininlärning: vilka är skillnaderna?

Maskininlärning är historiskt sett den äldre och enklare tekniken. Den fungerar med en algoritm som systemet själv anpassar efter att ha fått feedback från en människa. Förutsättningen för att använda tekniken är att det finns tillgång till strukturerad data. Systemet matas först med kategoriserad och strukturerad data och förstår på så sätt hur ny data av den här typen ska klassificeras. Beroende på kategoriseringen utför systemet sedan programmerade aktiviteter. Det känner till exempel igen om det är en hund eller en katt som syns på ett foto och flyttar filerna till olika mappar.

Efter en inledande tillämpningsfas optimeras algoritmen med hjälp av mänsklig feedback genom att systemet informeras om felaktiga klassificeringar och den korrekta kategoriseringen.

Ingen strukturerad data krävs för djupinlärning. Systemet arbetar med flerskiktade neurala nätverk som kombinerar olika algoritmer och är modellerade efter den mänskliga hjärnan. Detta gör att systemet kan bearbeta även ostrukturerad data.

Metoden lämpar sig särskilt väl för komplexa uppgifter där inte alla aspekter av objekt kan kategoriseras i förväg. Med djupinlärning hittar systemet själv lämpliga särskiljande egenskaper. I varje lager analyseras inmatningen för ytterligare en egenskap och systemet använder detta för att i slutändan bestämma hur inmatningen ska kategoriseras.

Viktigt: Vid djupinlärning hittar systemet självt lämpliga särskiljande egenskaper i data utan att någon extern kategorisering behövs. Utbildning av en utvecklare är inte nödvändig. Systemet kontrollerar självt om kategoriseringarna ändras eller om nya kategorier uppstår på grund av ny input.

Medan maskininlärning redan fungerar med en hanterbar databas, kräver djupinlärning betydligt mer data. Systemet bör ha över 100 miljoner datapunkter tillgängliga om det ska kunna leverera tillförlitliga resultat.

Tekniken för djupinlärning är också mer komplex att realisera. Den kräver mer IT-resurser och är betydligt mer kostnadsintensiv än maskininlärning.

Skillnader mellan djupinlärning och maskininlärning i korthet

Olika användningsområden

Maskininlärning kan betraktas som en föregångare till djupinlärning. Faktum är att alla uppgifter som kan lösas med maskininlärning också kan bearbetas med djupinlärning. Det skulle därför inte vara nödvändigt att väga djupinlärning mot maskininlärning.

Eftersom djupinlärning kräver betydligt mer resurser är detta dock inte ett effektivt tillvägagångssätt. Tillämpningsområdena för de båda teknikerna är därför vanligtvis tydligt åtskilda och det som maskininlärning kan lösa löses av maskininlärning.

För företag innebär användningen av båda teknikerna en enorm konkurrensfördel, eftersom både maskininlärning och djupinlärning fortfarande är långt ifrån standard i den dagliga verksamheten.

Applikationsområden: Djupinlärning vs. maskininlärning

Inom området online marketing använder företag ofta marknadsanalysverktyg som baseras på maskininlärning. De analyserar befintlig data och kan ge tillförlitliga förutsägelser om vilken typ av innehåll som leder till konverteringar, vilket innehåll kunderna vill läsa och vilka marknadsföringskanaler som främst leder till ett köp.

Även kundsupportens chatbots kan baseras på maskininlärning. De styrs då av nyckelord som finns i användarförfrågan och kan leda kunden till önskad information genom frågor eller beslutsfrågor i dialogen. Chatbots baserade på djupinlärning förstår dock naturligt mänskligt språk och är inte beroende av att specifika nyckelord används. Dialogen blir mycket mer effektiv och den lösning som erbjuds är mer exakt.

Digitala röstassistenter som Siri, Alexa och Google är nu nästan alltid baserade på talsyntes och djupinlärning. De första röstassistenterna håller också på att hitta sin väg in i företagssammanhang. Användarna kan be dem på ett naturligt språk att till exempel göra beställningar, skicka e-post, skapa rapporter eller göra sökningar. Tidigare system baserade på maskininlärning kunde inte känna igen nyanser i talet och är därför mindre lämpliga.

Medan maskininlärning inom business intelligence även kan användas för att visualisera viktig företagsdata och göra prognoser begripliga för mänskliga beslutsfattare, kan system för djupinlärning inom generativ AI till och med användas för att skapa egen grafik och egna bilder utifrån enkla uppmaningar. Till hjälp vid innehållsskapande är också metoder som stora språkmodeller eller naturlig språkbehandling, som också baseras på djupinlärningsalgoritmer.