A gépi tanulás és a deep learning közötti különbségek

Amikor mesterséges intelligenciáról (MI) beszélünk, gyakran halljuk a gépi tanulás (machine learning) és a mélytanulás (deep learning) kifejezéseket. Bár sokan felcserélve használják őket, valójában nem ugyanazt jelentik. Nézzük meg érthetően, mik a fő különbségek köztük!

Mi az a gépi tanulás (machine learning)?

A gépi tanulás az MI egyik ága, ahol a gépek adatelemzés alapján tanulnak anélkül, hogy kifejezetten programoznánk őket minden döntésre. A cél: a rendszer felismerje az adatmintákat, és ezek alapján döntéseket vagy előrejelzéseket tegyen.

Példák a gépi tanulásra:

• E-mailekben a spam szűrés
• Netflix vagy Spotify ajánlórendszerei
• Hitelbírálat pénzügyi rendszerekben

A gépi tanulási algoritmusokat gyakran strukturált adatokon tanítják, mint például számokkal kitöltött táblázatok.

Mi az a mélytanulás (deep learning)?

A mélytanulás a gépi tanulás egy speciális ága, ahol a rendszer használ – hasonlóan az emberi agy működéséhez. Ezek a hálózatok több „rétegből” állnak (innen a „deep” = mély elnevezés), és képesek komplex mintákat felismerni.

Példák a deep learningre:

• Arcfelismerés telefonokon
• Hangfelismerés (pl. Alexa, Siri)
• Képgeneráló modellek (pl. DALL·E, Midjourney)
• ChatGPT és más nyelvi modellek működése

A deep learning hatalmas mennyiségű nyers, strukturálatlan adaton dolgozik – például képeken, videókon, hangokon vagy szövegeken.

Főbb különbségek gépi tanulás és deep learning között

Összefoglalás

A gépi tanulás olyan, mint egy jó statisztikus, aki tanul az adatokból, míg a deep learning olyan, mint egy önállóan tanulni képes agy, amely akár szövegeket ért, képeket felismer vagy beszélni tud.

Mindkettő a mesterséges intelligencia részterülete, és gyakran egymásra épülnek. A legfontosabb különbség, hogy míg a gépi tanulás egyszerűbb problémákra is alkalmas, a deep learning képes is megoldani – de nagyobb erőforrással.

További érdekességekért kövesd blogunkat vagy iratkozz fel hírlevelünkre!