Deep learning versus machine learning: een vergelijking

Wat is machine learning?

Machine learning is een tak van AI waarbij data en algoritmen worden gebruikt om na te bootsen hoe mensen kennis verwerven en leren via trial-and-error. ML-algoritmen hebben enorme hoeveelheden data nodig om te leren en zichzelf te verbeteren bij het uitvoeren van specifieke taken. Dit proces verschilt enigszins van deep learning, dat een subset van ML is.

Supervised learning

Supervised learning is een techniek voor begeleid leren waarbij een gebruiker het algoritme voorziet van bekende datasets. Elke dataset bevat outputs en inputs.

Terwijl het algoritme voorspellingen doet, voert de operator correcties uit, zodat de machine kan leren en evolueren. De operator herhaalt dit proces totdat het systeem een acceptabel nauwkeurigheidsniveau heeft bereikt.

Semi-supervised learning

Bij semi-supervised learning voorziet de operator het algoritme van zowel bekende datasets als ongelabelde data. Gelabelde data bevat tags die het algoritme helpen om de data te begrijpen. Ongelabelde data bevat geen tags of ID's.

Door gelabelde en ongelabelde data te analyseren, leert het ML-algoritme ongestructureerde informatie te verwerken.

Reinforcement learning

Bij reinforcement learning worden gereguleerde processen uitgevoerd om het algoritme te leren hoe het trial-and-error moet gebruiken. De operator definieert strikte parameters en voorziet het ML-systeem van een gedefinieerde set acties. Het algoritme verkent de dataset binnen die grenzen en leert welke strategieën de gewenste resultaten opleveren.

Unsupervised learning

Bij unsupervised learning wordt het ML-algoritme voorzien van een grote dataset. Het algoritme krijgt geen richtlijnen, maar is vrij om de data naar eigen inzicht te ordenen en te rangschikken.

Het verschil tussen deep learning en machine learning

Bij ML-processen moet het algoritme voortdurend meer informatie opnemen om te leren hoe het nauwkeurige voorspellingen kan doen. Een ML-algoritme kan bijvoorbeeld kenmerkextractie uitvoeren om aanvullende informatie over een bepaalde dataset te krijgen.

Deep-learningoplossingen kunnen daarentegen de meerlaagse neurale netwerkinfrastructuur gebruiken om nauwkeurige voorspellingen te doen via de eigen dataverwerkingscapaciteiten.

Bij deep learning is er aanzienlijk minder menselijke inbreng nodig om nauwkeurige output te produceren. Bovendien kunnen deep-learningalgoritmen grote datasets verwerken, zelfs als die ongestructureerd zijn.

Laten we de mechanismen van deep learning en machine learning eens nader onderzoeken aan de hand van enkele belangrijke verschillen.

Het aantal datapunten

Machine-learningalgoritmen kunnen voorspellingen doen op basis van kleine hoeveelheden data. Maar hoe meer data deze algoritmen tot hun beschikking hebben, hoe nauwkeuriger de voorspellingen.

Deep-learningalgoritmen moeten enorme hoeveelheden data aangereikt krijgen om output te produceren. Ze werken niet met kleine datasets.

Featurization

Bij machine learning moeten gebruikers datakenmerken nauwkeurig taggen of op een andere manier identificeren. Over het algemeen kunnen ML-algoritmen geen onafhankelijke featurization uitvoeren om nieuwe kenmerken te creëren.

Deep-learningalgoritmen kunnen daarentegen kenmerken op hoog niveau leren op basis van ongestructureerde data. Deze algoritmen kunnen ook zelfstandig nieuwe kenmerken creëren.

Hardware-afhankelijkheden

Machine-learningoplossingen maken gebruik van drie of minder neurale-netwerklagen, wat betekent dat ze geen grote rekenkracht nodig hebben om te functioneren. ML-algoritmen kunnen dus draaien op minder geavanceerde apparatuur.

Tijdens deep learning voert het algoritme een duizelingwekkend aantal matrixvermenigvuldigingen uit. Om deze bewerkingen uit te voeren, is krachtige hardware nodig.

Uitvoeringstijd

De meeste machine-learningalgoritmen kunnen in een paar uur worden getraind. Eenvoudige algoritmen kunnen zelfs in slechts enkele minuten worden getraind. Dat komt omdat het algoritme slechts een paar neurale-netwerklagen gebruikt om informatie te verwerken.

Deep-learningalgoritmen gebruiken daarentegen een groot aantal verborgen lagen om data te verwerken. Het trainen van bijzonder geavanceerde algoritmen kan dagen of zelfs weken duren.

Uitvoer

De output van machine-learningalgoritmen is bijna altijd een numerieke waarde. Deze waarde kan een classificatie of een score zijn.

De output van deep learning kan vele vormen aannemen, zoals geluiden, scores of tekst. Dankzij deze veelzijdigheid is deep learning geschikt voor een breed scala aan toepassingen, van communicatie met klanten tot aansturing van een spraakgestuurde afstandsbediening van een tv.

Leermethode

ML-algoritmen splitsen complexe leerprocessen op in kleine, hanteerbare stappen. Vervolgens worden de resultaten van het algoritme gecombineerd in geconsolideerde output.

Deep learning lost problemen op met een van-begin-tot-eind-benadering. Het algoritme lost het probleem op met behulp van ruwe inputdata zonder dat handmatige kenmerkextractie nodig is.

Voordelen van deep learning en machine learning

Deep learning en machine learning bieden vele voordelen. Dit zijn de belangrijkste.

• Meer bronnen voor data-input. Volgens verschillende schattingen is 80% tot 90% van de data die bedrijven verzamelen ongestructureerd. Deze data kan niet worden geanalyseerd met standaardtools, maar door ML- en DL-tools te combineren, kunnen bedrijven de data toch benutten.
• Betere, snellere besluitvorming. DL- en ML-algoritmen bieden managers actiegerichte inzichten waarmee ze besluitvormingsprocessen kunnen sturen.
• Hogere operationele efficiëntie. Volgens een Amerikaanse bedrijfsenquête noemde 33% van de respondenten 'tijdbesparing' als het grootste voordeel van machine-learningtools.
• Verbeterde klantervaring. Met machine-learningtools kun je zien wat er leeft bij je doelgroep. Op basis van die inzichten kun je de klantervaring aanzienlijk verbeteren. Klanten zien de voordelen ook, want 48% van de deelnemers aan de enquête zei dat ze vaker met AI zouden werken als dat een betere ervaring oplevert.
• Lagere kosten. Dankzij ML- en DL-tools kunnen bedrijven zien wat er leeft bij hun klanten, de besluitvorming versnellen en de algehele efficiëntie verhogen, wat aanzienlijke kostenbesparingen kan opleveren.

Als je machine-learning- en deep-learningalgoritmen in je workflow integreert, kan elk facet van je bedrijf daarvan profiteren.

Hoe deep learning en machine learning samenwerken

Omdat deep learning een subset is van machine learning, zijn de twee technologieën al met elkaar verbonden. Je kunt echter gericht DL-algoritmen en ML-algoritmen met elkaar combineren om complexe datasets te analyseren.

Hoe werkt dat?

Deep-learningoplossingen structureren meerdere machine-learningalgoritmen in verschillende lagen om het eerder genoemde neurale netwerk te vormen. Wanneer de data door elke laag gaat, beoordeelt het algoritme de informatie en neemt het beslissingen op basis van wat het leert.

Stel dat je een enorme hoeveelheid data hebt verzameld over de winkelgewoonten van klanten, waarvan een groot deel ongestructureerd is. Je kunt dan deep-learningtechnologie gebruiken om de ruwe data te doorzoeken en te categoriseren. Later kun je ML-algoritmen gebruiken om kleinere, nieuw gestructureerde subsets met informatie efficiënt te beoordelen om gedetailleerde gegevens te onderscheiden.

Deep learning en machine learning worden elke dag gebruikt. Een goed voorbeeld zijn AI-gestuurde spraakassistenten: maar liefst 97% van de mobiele gebruikers maakt al gebruik van deze technologie.

Deep learning en machine learning toepassen

Als je AI-technologieën in je workflow wilt integreren, hoef je niet te kiezen tussen machine learning en deep learning. Je kunt beide technologieën gebruiken, zodat je profiteert van hun complementaire voorzieningen. Laten we de verschillende sectoren, zakelijke toepassingen en maatschappelijke toepassingen van deep learning en machine learning eens vergelijken.

Toepassingen van deep learning

Dit zijn enkele toepassingen van deep learning:

• Financiële diensten. Financiële instellingen kunnen deep-learningalgoritmen gebruiken om marktomstandigheden te voorspellen, investeringen te sturen en klanten beter van dienst te zijn.
• Klantenservice. Klantenserviceteams kunnen deep learning inzetten om sneller ondersteuning te bieden en de behoeften van gebruikers te voorspellen.
• Ordehandhaving. Wetshandhavingsinstanties kunnen deep learning gebruiken om misdaadtrends te voorspellen en mensen te beschermen.
• Gezondheidszorg. Zorgprofessionals kunnen deep-learningtools gebruiken om diagnoses te stellen en de patiëntenzorg te verbeteren.

En omdat deep learning zich blijft ontwikkelen, zal deze technologie ongetwijfeld ingang vinden in vele andere sectoren.

Toepassingen van machine learning

Dit zijn enkele toepassingen van machine learning:

• Gepersonaliseerde websites. Met ML kunnen merken hun klanten gepersonaliseerde ervaringen bieden op basis van hun browsegeschiedenis en andere data.
• Zoekmachines. Ook zoekmachines gebruiken ML-algoritmen om toekomstig gedrag te voorspellen en gebruikers betere resultaten te bieden.
• Chatbots. Chatbots leren gaandeweg hoe ze gebruikers snellere, nauwkeurigere antwoorden op vragen kunnen geven.

Ontdek hoe Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) je kan helpen om soortgelijke toepassingen in te zetten en hoe je machine learning en deep learning voor je bedrijf aan het werk zet.

Adobe Real-Time CDP, aangestuurd door de generatieve AI van Adobe Sensei, maakt het eenvoudiger om slimmer en sneller te werken. Bekijk de overzichtsvideo of volg een productrondleiding voor meer informatie.