Deep learning versus machine learning

Deep learning is een gespecialiseerde onderdeel van machine learning dat gebruikmaakt van meerlaagse neurale netwerken. Machine learning daarentegen maakt vaak gebruik van eenvoudigere algoritmen, zoals lineaire modellen of beslissingsbomen. Dankzij de diepere netwerkstructuur van deep learning kunnen complexere patronen in grotere datasets worden gedetecteerd.

Machine learning en deep learning zijn deelgebieden van kunstmatige intelligentie. Deep learning, een onderdeel van machine learning, is gebaseerd op onbegeleid leren.

Zowel machine learning als deep learning maken het mogelijk dat computers intelligente beslissingen nemen, maar de intelligentie blijft beperkt tot individuele gebieden. Dit soort kunstmatige intelligentie wordt ‘zwakke AI’ genoemd. Sterke AI daarentegen weerspiegelt een mensachtig vermogen om intelligente beslissingen te nemen in een breed scala aan scenario’s en contexten.

Wat zijn de verschillen? Deep learning versus machine learning

Van deze twee is machine learning de oudere en eenvoudigere technologie. Het maakt gebruik van aanpasbare algoritmen die zichzelf aanpassen op basis van menselijke feedback. Om te kunnen werken, heeft het gestructureerde gegevens nodig. Gestructureerde gegevens die zijn gecategoriseerd, helpen het systeem om te leren hoe het soortgelijke gegevens kan classificeren. Afhankelijk van de classificatie voert het systeem taken uit die door het programma zijn gespecificeerd.

Een machine learning-systeem kan bijvoorbeeld bepalen of een foto een kat of een hond bevat en de bestanden vervolgens naar de juiste map verplaatsen. Na de eerste ronde wordt menselijke feedback gegeven om het algoritme te optimaliseren. Het systeem wordt gewezen op verkeerde classificaties en leert hoe het de verkeerd geclassificeerde gegevens correct kan categoriseren.

Bij deep learning zijn gestructureerde gegevens niet nodig. Het systeem werkt namelijk met meerlaagse neurale netwerken die zijn gemodelleerd naar het menselijk brein en verschillende algoritmen combineren. Deze aanpak is het meest geschikt voor complexe taken waarbij niet alle aspecten van de gegevens vooraf kunnen worden gecategoriseerd.

Belangrijk: bij deep learning vindt het systeem zelf geschikte differentiatiekenmerken in de bestanden, zonder dat er externe categorisering nodig is. Met andere woorden, het hoeft niet door ontwikkelaars te worden getraind. Het systeem bepaalt zelf of classificaties moeten worden gewijzigd of dat er nieuwe categorieën moeten worden aangemaakt op basis van nieuwe input.

Machine learning kan met kleinere datasets werken, maar deep learning vereist veel meer data. Om betrouwbare resultaten te kunnen produceren, moet een deep learning-systeem over meer dan 100 miljoen datapunten beschikken. Deep learning vereist ook meer IT-middelen en is aanzienlijk duurder dan machine learning.

Overzicht van verschillen tussen machine learning en deep learning

Waarin verschillen de gebruiksscenario’s voor deep learning en machine learning?

Machine learning kan worden gezien als een voorloper van deep learning. Deep learning kan namelijk alle taken uitvoeren die machine learning ook kan uitvoeren. Daarom is het niet nodig om deep learning en machine learning te vergelijken op basis van hun mogelijkheden.

Deep learning vereist echteraanzienlijk meer middelen, waardoor het de minder efficiënte optie is voor gebruikssituaties waarin zowel machine learning als deep learning kunnen worden toegepast. Simpel gezegd: als machine learning kan worden gebruikt, moet het worden gebruikt.

Aangezien zowel machine learning als deep learning nog steeds bezig zijn om zich te vestigen in standaard bedrijfsomgevingen, kan het gebruik van beide technologieën bedrijven een enorm concurrentievoordeel opleveren.

Deep learning versus machine learning — Vergelijking van gebruiksscenario’s

In online marketing maken bedrijven vaak gebruik van marketinganalysetools die gebruikmaken van machine learning. Deze kunnen bestaande gegevens evalueren en betrouwbare voorspellingen doen over de content die klanten willen lezen, het type content dat waarschijnlijk tot conversies zal leiden en de marketingkanalen die het vaakst tot aankopen leiden.

Machine learning kan ook worden gebruikt in chatbots. Dergelijke systemen gebruiken trefwoorden in de vraag van een klant, prompts en ja/nee-vragen om klanten naar de informatie te leiden die ze zoeken. Met deep learning zijn chatbots echter in staat om natuurlijke taal te begrijpen en zijn ze niet afhankelijk van het gebruik van specifieke trefwoorden. Dit maakt hun interacties met mensen veel efficiënter en verhoogt de nauwkeurigheid van de oplossingen die ze bieden aanzienlijk.

Digitale spraakassistenten zoals Siri, Alexa en Google maken tegenwoordig bijna altijd gebruik van spraaksynthese en deep learning. Deze digitale assistenten vinden ook hun weg naar zakelijke omgevingen, waar gebruikers natuurlijke taal kunnen gebruiken om met hen te communiceren en een reeks taken uit te voeren, waaronder bestellingen plaatsen, e-mails versturen, rapporten opstellen en onderzoek doen. Eerdere systemen op basis van machine learning waren niet in staat om nuances in menselijke spraak te begrijpen, waardoor ze minder effectief waren voor dergelijke gebruikssituaties.

Machine learning kan worden gebruikt in de wereld van business intelligence om belangrijke bedrijfsgegevens te visualiseren en prognoses begrijpelijker te maken voor besluitvormers, maar deep learning-systemen gaan nog een stap verder. Met generatieve AI kunnen bedrijven bijvoorbeeld met eenvoudige prompts aangepaste afbeeldingen en grafieken maken. Ook grote taalmodellen en natuurlijke taalverwerking, die beide gebruikmaken van deep learning-algoritmen, zijn nuttig voor het creëren van content.