background design element dropbackground design element dropbackground design element drop

Umělá inteligence, hluboké a strojové učení, v čem je rozdíl


Barbora Koďousková
Aktualizováno:22.09.2020· 5 min. čtení
Počet zobrazení:18039
Facebook iconTwitter iconLinkedIn icon
Obsah článku
Facebook iconTwitter iconLinkedIn icon

Pojem umělá inteligence (zkráceně AI) se za posledních několik let stal často omílaným buzzwordem, o který se začala zajímat řada marketérů i provozovatelů webů či e-shopů. S AI se pak často spojují i další pojmy, jako je hluboké a strojové učení. Dnes se společně podíváme na to, co mají společné a jak pomáhají v byznysu i dalších oblastech.

Jak může umělá inteligence pomoct vašemu byznysu

Předtím, než si řekneme, jaký je rozdíl mezi umělou inteligencí, hlubokým a strojovým učením si připomeňme, jaké výhody a příležitosti jejich integrace přináší. Úvodní odstavec již zmínil, že se tyto tři pojmy často vyskytují pospolu a mnohdy se vzájemně kombinují.

Přínos a výhody umělé inteligence najdeme zejména v následujících oblastech:

  • zdravotnictví,
  • péče o zákazníky,
  • analýza chování zákazníků,
  • automatizace firemních procesů.

Zdravotníkům usnadňuje diagnostiku pacientů a vědcům v laboratořích vývoj či objevování nových léčiv. Podobně ovšem dokáže například prostřednictvím chatbota zodpovídat nejčastější otázky kolem zdravotnické péče. Podobně ji pak můžeme využít i v podnikání. Zmínění chatboti nabídnou nepřetržitý zákaznický servis. Schopnost zpracování nepředstavitelného množství dat zase předpověď chování návštěvníků webu a personalizované nabídky služeb.

Co je umělá inteligence (AI)?

Umělá inteligence, z anglického Artificial Intelligence, je vědní obor, jehož cílem je vytvoření systému, který dokáže plnohodnotně napodobit lidský mozek. Stroje jsou díky tomuto systému schopné řešit komplexnější úlohy a usnadnit (automatizovat) běžné lidské činnosti. AI členíme na slabou a silnou, přičemž ta silná využívá též strojového či hlubokého učení, které jsou schopny samostatného řešení problému.

Co je strojové učení (ML)?

Strojové učení (z anglického Machine Learning) je tedy součást umělé inteligence, která zkoumá možnosti nebo principy učení strojů. Na základě své předešlé zkušenosti se snaží pochopit principy reálného světa a své poznatky uplatnit ve všech následujících činnostech.

Machine Learning v podstatě představuje mozek umělé inteligence, který jí umožňuje provádění výše uvedených predikcí chování zákazníků i pochopení jejich potřeb. Samo o sobě toho však strojové učení moc nezmůže, jeho poznatky jsou použitelné až právě díky AI, která je aplikuje do svých algoritmů.

Co je hluboké učení (DL)?

Hluboké učení, z anglického Deep Learning, je specifickým rozšířením strojového učení. Podobně jako Machine Learning tak strojům přibližuje principy reálného světa. Řeší ovšem komplexnější problémy a původní nedostatky při práci s obrázky, videem, zvukovými soubory či nestrukturovaným textem.

Deep Learning ke své činnosti využívá vícevrstvé neuronové sítě vycházející z fungování lidského mozku. Využívají ho například překladače jazyků (Google Translate), virtuální asistenti (Siri na iPhonech či Alexa od Amazonu) k porozumění lidské řeči, Face ID k rozpoznání obličeje a následnému odemknutí telefonu nebo marketéři při analýze Big Data.

Umělá inteligence vs. strojové učení vs. hluboké učení

Jaký je tedy mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením rozdíl? Machine Learning a Deep Learning jsou podobory umělé inteligence a proto se v praxi mnohdy setkáváme s tím, že jsou tímto pojmem myšleny i zbylé dvě odnože. Strojové i hluboké učení je přitom vždy AI, naopak to ovšem již platit nemusí.

Samotná AI dokáže pouze to, k čemu je naprogramovaná. Nezvládne se tedy samostatně učit, můžeme ji ovšem využít k automatizaci procesů, například plánování schůzek. DL oproti tomu není tolik závislé na člověku. Ten pouze vkládá data, na kterých se trénují jednotlivé algoritmy, jež ve výsledku přinášejí ku příkladu předpovědi chování návštěvníků e-shopu nebo webu. Mimo automatizaci tak najde své využití i v analytice, což je důvodem proč je závislé na datech, která dostane.

rozdíl mezi umělou inteligencí, hlubokým učením a strojovým učením

S analytikou může pomoci také hluboké učení a to zejména v situacích, kdy je třeba zpracovávat komplexnější reporty a větší množství dat. Deep Learning je stejně jako Machine Learning závislé na datech, avšak v mnohem větších dávkách. Jako příklad, kde už strojové učení nestačí, můžeme uvést autonomní auta neboli vozy, které jsou schopné samostatně řídit.

Autonomní auto potřebuje stejně jako běžný řidič znát pravidla silničního provozu, mimo to však musí také rozpoznávat všechny objekty, které mu přijdou do cesty. Nestačí tedy aby se auta naučila značky a princip křižovatek či semaforů. Musí bezproblémově rozpoznat jednotlivé objekty na trase (chodce, další auta, kola a podobně). K tomuto účelu je nezbytně nutné obsáhnout obrovské množství dat, které by strojové učení již nezvládlo pojmout.

Kterou formu umělé inteligence zvolit?

Deep Learning tak momentálně do oboru umělé inteligence přináší největší potenciál. Podobně jako u nejrůznějších technologií například pro vývoj webových aplikací však ani v tomto případě není nezbytně nutné volit hned tuto výpočetně nejnáročnější odnož AI.

Pokud se otázkou integrace umělé inteligence do podnikání zabýváte i vy a nejste si jisti, kterou formu zvolit, neváhejte využít naší bezplatné konzultace, kde vám na základě specifikace projektu pomůžeme vybrat tu nejvhodnější variantu. Rádi se ujmeme i celé realizace a vytvoříme pro vás například chatbota na míru.
 

Odebírání novinek


Potřebujete poradit?