Masinõppe ja süvaõppe mõistmine

Tehisintellekt (AI) kujundab ümber ettevõtete tegutsemisviisi, alates korduvate toimingute automatiseerimisest kuni andmete põhjal keeruliste otsuste tegemiseni. Tehisintellekti keskmes on kaks üliolulist tehnoloogiat: masinõpe (ML) ja süvaõpe (DL). Need AI alamvaldkonnad vastutavad selliste uuenduste eest nagu isejuhtivad autod, näotuvastus, vestlusrobotid ja isikupärastatud soovitused.

Kui masinõpe on olnud kasutusel aastakümneid, on süvaõpe valdkonda revolutsiooniliselt muutnud oma võimega hallata tohutuid andmehulki ja lahendada probleeme, mida varem peeti võimatuks. Kuid mis need tehnoloogiad täpselt on, kuidas need erinevad ja millal tuleks neid kasutada? Sukeldume sügavamale.

Masinõpe on tehisintellekti haru, mis võimaldab arvutitel õppida andmetest ilma, et neid oleks otseselt programmeeritud. Eelmääratletud reeglite järgimise asemel analüüsivad ML-mudelid andmeid, tuvastavad mustreid ja teevad prognoose.

Masinõppe põhiomadused:
Töötab struktureeritud ja poolstruktureeritud andmetega
Funktsioonide valimiseks on vaja inimese sekkumist
Kasutab selliseid algoritme nagu otsustuspuud, tugivektorimasinad ja regressioonimudelid
Saab rakendada tavalistes arvutisüsteemides
Masinõppe algoritmide tüübid:
Juhendatud õpe – mudelit õpetatakse märgistatud andmete põhjal. Näide: e-posti rämpsposti tuvastamine, kus süsteem õpib rämpsposti ja mitterämpsposti näidete põhjal.
Järelevalveta õppimine – mudel tuvastab märgistamata andmetes mustrid. Näide: klientide segmenteerimine turunduses.
Tugevdusõpe – mudel õpib keskkonnaga suheldes ja õigete tegude eest tasu saades. Näide: AI videomängudes või robotjuhtimine.
Näited masinõppe rakendustest:
Prognoositav hooldus tootmises
Vestlusbotid ja virtuaalsed assistendid
Pettuste avastamine panganduses
Soovitussüsteemid (Netflix, Amazon)

Süvaõpe on masinõppe spetsiaalne alamhulk, mis kasutab tehisnärvivõrke, mis on inspireeritud inimajust. Need võrgud, mis sisaldavad sageli mitut kihti (seega "sügavad"), töötlevad keeruliste esituste õppimiseks tohutul hulgal andmeid.

Süvaõppe põhiomadused:
Saab hakkama struktureerimata andmetega, nagu pildid, videod ja tekst
Nõuab minimaalset funktsioonide väljatöötamist, kuna mudel eraldab funktsioonid automaatselt
Nõuab suurt arvutusvõimsust, sageli on vaja GPU-sid või TPU-sid
Suurepärane ülesannetes, mis hõlmavad kõne, nägemise ja loomuliku keele töötlemist
Kuidas närvivõrgud töötavad?
Süvaõpe tugineb tehisnärvivõrkudele (ANN), mis koosnevad omavahel ühendatud sõlmede (neuronite) kihtidest. Iga neuron töötleb teavet ja edastab selle edasi, täpsustades ennustusi igas kihis.

Levinud süvaõppe arhitektuurid:
Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) – kasutatakse pildi- ja videotöötluseks
Korduvad närvivõrgud (RNN-id) – kasutatakse aegridade andmete ja kõnetuvastuse jaoks
Trafod – kasutatakse NLP mudelites nagu ChatGPT ja BERT
Süvaõppe rakenduste näited:
Isejuhtivate autode tajusüsteemid
Reaalajas keele tõlge (Google'i tõlge)
Tervishoiu diagnostika (vähi tuvastamine meditsiiniliste piltide põhjal)
Täiustatud vestlusrobotid ja häälassistendid

Masinõpet eelistatakse struktureeritud andmekogumite ja traditsiooniliste klassifitseerimisprobleemidega töötamisel, samas kui süvaõpe on oluline rakenduste jaoks, mis nõuavad suuremõõtmeliste andmete mõistmist, nagu näotuvastus või loomuliku keele töötlemine.

Masinõpe tegevuses:
Tervishoid: haiguste prognoosimine meditsiiniliste andmete põhjal
Rahandus: krediidiskoorimine ja pettuste avastamine
Turundus: klientide käitumise analüüs ja isikupärastatud reklaamid
E-kaubandus: tootesoovitused
Sügav õppimine tegevuses:
Autonoomsed sõidukid: objektide tuvastamine ja tee planeerimine
Turvalisus ja valve: näotuvastussüsteemid
Meelelahutus: AI-ga loodud muusika, sügavad võltsvideod
Robootika: inimlik liikumine ja otsuste tegemine

Kuigi ML ja DL on tehisintellekti revolutsiooni teinud, kaasnevad nendega ka väljakutsed:

Masinõppe väljakutsed:
Nõuab ulatuslikku andmete eeltöötlust
Võitleb keeruliste, struktureerimata andmetega
Tõhusaks funktsioonide valimiseks vajab domeeniteadmisi
Süvaõppe väljakutsed:
Treenimiseks on vaja tohutuid andmekogumeid
Arvutuslikult kallis, vajab võimsat riistvara
Raske tõlgendada sügavate võrgustike tehtud otsuseid
Nendest väljakutsetest hoolimata muudavad käimasolevad uuringud nii ML-i kui ka DL-i tõhusamaks ja kättesaadavamaks.

Kuna AI areneb edasi, võime oodata järgmist:

Tõhusamad süvaõppe mudelid, mis nõuavad vähem andmeid
Tehisintellekti arendamise automatiseerimine on suurenenud AutoML-i abil
Üleminek seletatava AI poole, et parandada läbipaistvust
Täiustatud tehisintellekti ja inimeste koostöö otsuste tegemisel
Kuigi masinõpe jääb AI-rakenduste põhikomponendiks, nihutab süvaõpe võimaliku piire. Nende tehnoloogiate integreerimine toob kaasa veelgi nutikamad ja paremini kohandatavad süsteemid.

Masinõpe ja süvaõpe kujundavad tehisintellekti tulevikku, millest igaühel on erinevates rakendustes ülioluline roll. Kuigi ML on jõuline ja laialdaselt kasutatav lähenemisviis, muudab DL revolutsiooni sellistes keerulistes valdkondades nagu tervishoid, automatiseerimine ja loomuliku keele töötlemine. Nende tugevuste ja piirangute mõistmine võib aidata ettevõtetel ja arendajatel teha tehisintellektilahenduste rakendamisel teadlikke otsuseid.

Kas olete valmis AI võimsust ära kasutama? Olenemata sellest, kas alustate traditsioonilise masinõppega või sukeldute sügavale närvivõrkudesse, on tulevik võimalusi täis!