Czytasz teraz:
Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i uczenie głębokie - czym się różnią?

Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i uczenie głębokie - czym się różnią?

Avatar Arkadiusz Krysik
22 marca 2021
clock icon 5 min
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie - różnica pojęć

Technologia oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym coraz częściej towarzyszy nam w życiu codziennym. Coraz więcej branż stosuje inteligentne rozwiązania.

Najbardziej powszechne wykorzystanie to silniki rekomendacji w sklepach internetowych czy serwisach streamingowych, algorytmy w mediach społecznościowych, ale także samobieżne samochody czy narzędzia do marketing automation.

W tym artykule postaramy się w możliwie jak najprostszy sposób wyjaśnić:

  • Co oznaczają hasła: uczenie maszynowe (machine learning), sztuczna inteligencja (artificial intelligence) i uczenie głębokie (deep learning)
  • Jak działają inteligentne technologie
  • Czym różni się ML, AI i DL?
artificial intelligence, machine learning, deep learning

Zasadnicze różnice pomiędzy AI, ML i DL


Pojęcia takie jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i uczenie głębokie (DL) zasadniczo działają na podobnej zasadzie jak rosyjskie lalki matrioszki - każde pojęcie jest częścią składową poprzedniego terminu.

Oznacza to, że machine learning jest węższą poddziedziną sztucznej inteligencji, a deep learning stanowi z kolei podkategorię uczenia maszynowego.

artificial intelligence, machine learning, deep learning

1. Sztuczna Inteligencja (artificial intelligence)


Sztuczna inteligencja od wielu lat stanowiła źródło inspiracji na wielu powieści i filmów science fiction.

Samo pojęcie narodziło się na warsztatach w Dartmouth College w 1956 r., gdzie John McCarthy użył terminu „sztuczna inteligencja”, aby odróżnić tę dziedzinę od klasycznej cybernetyki.

Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do symulacji ludzkiej inteligencji w maszynach zaprogramowanych do myślenia w sposób podobny do ludzkiego i naśladowania naszego procesu podejmowania decyzji.

Termin ten można również zastosować do dowolnej maszyny lub programu komputerowego, który wykazuje cechy związane z ludzkim umysłem, takie jak uczenie się, dedukcja i rozwiązywanie problemów.

Sztuczna inteligencja analizuje swoje otoczenie i podejmuje działania maksymalizujące szanse powodzenia powierzonego jej zadania.

artificial intelligence, machine learning, deep learning
Obszar artificial intelligence odnotował bardzo gwałtowny wzrost w 2015 roku.

Jednym z głównych powodów rozkwitu tej technologii jest rozwój kart graficznych, których potężna moc obliczeniowa, wyrażana już w teraflopach, pozwoliła wielu mniejszym przedsiębiorstwom na implementowanie inteligentnych rozwiązań w różnych gałęziach gospodarki.

Sztuczna inteligencja jest pojęciem bardzo pojemnym, w którego skład wchodzi zarówno uczenie maszynowe, uczenie głębokie oraz inne pomniejsze kategorie, u których podstaw leży umiejętność maszyn i ich oprogramowania do samodoskonalenia.



2. Uczenie maszynowe (machine learning)


Podstawową definicję uczenia maszynowego można przedstawić w następujący sposób:

Machine learning to wszystkie algorytmy, które analizują dane, uczą się na ich podstawie oraz wykorzystują tę wiedzę do podejmowania świadomych decyzji.

artificial intelligence, machine learning, deep learning
Algorytmy oparte na uczeniu maszynowym można podzielić na dwie podstawowe kategorie: nadzorowanie i nienadzorowane.

Nadzorowane (supervised)

Algorytmy tego rodzaju stosowane są do przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie tego, czego nauczyły się w przeszłości dzięki zebranym danym.

Systemy nadzorowanego uczenia maszynowego zaczynają od zbadania zbioru danych szkoleniowych, aby finalnie wygenerować listę przewidywanych wartości.

Algorytm uczenia maszynowego może również ocenić swoje dane wyjściowe, porównując prognozowane wartości do rzeczywistych danych w celu dalszego udoskonalania algorytmu i uzyskiwania lepszych wyników w przyszłości.

Nienadzorowane (unsupervised)

Nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego są stosowane, gdy dane nie są oznakowane ani sklasyfikowane.

Uczenie maszynowe tego rodzaju bada, w jaki sposób systemy mogą skonstruować funkcję opisującą ukryty układ z nieoznaczonych danych. Ich zadaniem jest zbadanie zależności pomiędzy danymi w zbiorze przewidywać ich wartości w przyszłości.

Algorytmy uczenia maszynowego są obecnie wykorzystywane przez wiele największych serwisów w sieci takich jak YouTube czy Amazon w celu usprawniania doświadczeń użytkowników.


3. Głębokie uczenie (Deep Learning)


Deep Learning, czyli głębokie uczenie, jest uważane za rozwinięcie uczenia maszynowego.

System oparty o tę technologię wykorzystuje programowalną sieć neuronową, która umożliwia maszynom podejmowanie trafnych decyzji bez pomocy człowieka.

Jeff Dean, główny manager Google AI, zapytany o istotę deep learning, opisał to zagadnienie w następujący sposób:

Kiedy usłyszysz termin deep learning, pomyśl o dużej, głębokiej sieci neuronowej gdzie termin “głębokie” odnosi się do liczby warstw w algorytmie analizujących dostępne dane.

artificial intelligence, machine learning, deep learning
Deep learning w ostatnim czasie dynamicznie ewoluowało wraz z rozwojem technologii cyfrowych, które przyniosła eksplozję danych w bardzo wielu formach.

Dane kryją się pod również pod stwierdzeniem Big Data i pochodzą z bardzo wielu źródeł takich jak wyszukiwarki internetowe, media społecznościowe, sklepy internetowe i platformy streamingowe.

Główną zaletą deep learning jest wykorzystanie wszystkich, bardzo zróżnicowanych danych w celu predykcji określonych zjawisk i zachowań.



Znaczenie Sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla rynku e-commerce


Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w ostatnich latach zaczęło wywierać coraz większy wpływ na rynek sprzedaży w internecie.

Narzędzia analizujące zachowania klientów i poprawiające doświadczenia użytkowników stają się coraz bardziej popularne, a firmy z nich korzystające mogą osiągnąć przewagę nad konkurencją.

Gartner przewiduje, że do 2025 r. 95% wszystkich interakcji z klientami sklepów internetowych będzie przeprowadzanych za pośrednictwem sztucznej inteligencji, a najwięksi gracze na rynku e-commerce inwestują miliardy dolarów w opracowywanie coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań opartych o AI.

artificial intelligence, machine learning, deep learning
Dzięki wykorzystaniu danych o klientach z plików cookies różne narzędzia dla sklepów internetowych oparte o machine learning są w stanie znacznie spersonalizować doświadczenia klientów, co jest obecnie jednym z najważniejszych trendów w handlu online.

Szacuje się, że nawet 91% klientów witryn e-commerce przyznaje, że woli robić zakupy na stronach, które w jakiś sposób personalizują ich interakcje ze sklepem.

Z kolei już w tej chwili 89% firm inwestuje w narzędzia oparte o sztuczną inteligencję poprawiające personalizację sklepu.



Podsumowanie


Rola sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i innych pochodnych technologii na rynku sprzedaży internetowej będzie stale rosła. Warto wiedzieć, co kryje się pod tymi pojęciami i jakie zastosowanie mogą znaleźć te technologie w każdej wielkości sklepie internetowym. Wiedza ta z jest niezbędna dla każdego managera witryny e-commerce.



arrow-up icon