A gépi tanulás (machine learning) és a mélytanulás (deep learning) fogalma, a kettő közötti különbségek és hasonlóságok
Gépi tanulás (Machine Learning)
A gépi tanulás azt jelenti, hogy egy számítógép algoritmusok segítségével képes tanulni az adatokból anélkül, hogy explicit módon be lenne programozva minden lépés. Az algoritmusok statisztikai modellekre épülnek, és céljuk, hogy a bemeneti adatokból mintákat ismerjenek fel, és ezek alapján előrejelzéseket vagy döntéseket hozzanak.
Egyszerűen fogalmazva:
- A gépi tanulás olyan rendszereket hoz létre, amelyek tanulnak az adatokból.
- Példa: Ha egy algoritmus kap adatokat arról, hogy milyen időjárás mellett játszanak teniszt (napos, esős, felhős), akkor megtanulhatja, mikor várható, hogy játszani fognak.
Mélytanulás (Deep Learning):
A mélytanulás a gépi tanulás egy speciális ága, amely neurális hálókat használ, különösen mély (többrétegű) hálózatokat. A neurális hálók a biológiai agy működését modellezik, és képesek nagyon komplex mintázatok felismerésére. A mélytanulás egyik nagy előnye, hogy képes a nyers adatokból (például képek, szövegek) automatikusan kinyerni a fontos jellemzőket, azaz nem kell kézzel előre meghatározni azokat.
Egyszerűen fogalmazva:
- A mélytanulás olyan gépi tanulási módszer, amely saját magától képes tanulni a bonyolultabb adatkapcsolatokat.
- Példa: Ha megmutatsz egy algoritmusnak több ezer macskás képet, akkor az megtanulhatja felismerni a macskákat, még akkor is, ha új, korábban nem látott képeket lát.
Hasonlóságok:
- Mesterséges intelligencia részei: Mind a gépi tanulás, mind a mélytanulás az AI (mesterséges intelligencia) alá tartozik. Mindkettő célja, hogy az algoritmusok képesek legyenek tanulni adatokból, és önállóan döntéseket hozzanak vagy előrejelzéseket készítsenek.
- Adatalapú tanulás: Mindkettő adatok alapján működik. A modellek a bemeneti adatokból mintákat, összefüggéseket tanulnak meg, hogy azokat a jövőben alkalmazni tudják.
- Algoritmusokkal dolgoznak: Mindkét megközelítés matematikai modelleket és algoritmusokat használ a tanulási folyamat során.
Különbségek:
1. Definíció és általánosítás:
- Gépi tanulás: A mesterséges intelligencia azon ága, amelyben az algoritmusokat úgy programozzák, hogy előre meghatározott jellemzők (features) alapján tanuljanak. Például egy adatmátrixot adunk, amely tartalmazza a bemeneti jellemzőket és az eredményeket (label-ek).
- Mélytanulás: A gépi tanulás egy speciális alága, amelyben neurális hálókat (többrétegű mélyhálókat) használnak az adatok mintázatainak automatikus felismerésére. Nem igényel kézi jellemzők kiválasztását, mivel maga az algoritmus tanulja meg azokat.
2. Adatmennyiség igénye:
- Gépi tanulás: Kisebb adatállományokkal is képes jól működni, ha a jellemzők helyesen vannak kiválasztva.
- Mélytanulás: Nagyon nagy mennyiségű adatot igényel (például képek, hangok, szövegek), mivel a neurális hálók hatékonysága az adatok mennyiségétől függ.
3. Modellek típusa:
- Gépi tanulás: Ide tartoznak például:
- Lineáris regresszió
- Döntési fák
- Közeli szomszédok algoritmus (k-NN)
- Támogatóvektor-gépek (SVM)
- Mélytanulás: Többrétegű neurális hálózatokat használ, például:
- Konvolúciós neurális hálók (CNN): képfelismerésre
- Rekurrens neurális hálók (RNN): időbeli adatokhoz, például szövegelemzéshez
- Transformer architektúrák: például a GPT (nyelvi modellek)
4. Teljesítmény és számítási igény:
- Gépi tanulás: Kevésbé számításigényes, mivel az egyszerűbb algoritmusok kisebb méretű adatokat és kevesebb erőforrást használnak.
- Mélytanulás: Nagy számítási teljesítményt igényel (GPU-k, TPU-k), mivel a több rétegből álló neurális hálók tanítása komplex.
5. Fő alkalmazási területek:
- Gépi tanulás:
- Hitelképesség elemzés
- Keresőrendszerek
- Egyszerűbb előrejelzési modellek
- Mélytanulás:
- Képfelismerés (pl. arcazonosítás)
- Természetes nyelvfeldolgozás (pl. fordítás, chatbotok)
- Hangfelismerés (pl. Siri, Alexa)
Összefoglalás: A mélytanulás a gépi tanulás egy speciális eszköztára, amely mély neurális hálókat használ a komplex minták felismerésére és tanulására. Ha egyszerűbb problémát kell megoldani kisebb adatmennyiséggel, a gépi tanulás lehet megfelelőbb. Ha nagy és komplex adatokat kell feldolgozni, akkor a mélytanulás lehet hatékonyabb.
Gépi tanulás példa:
Hitelbírálat egy banknál
Egy bank gépi tanulási modellt alkalmaz annak eldöntésére, hogy egy ügyfél megkaphatja-e a hitelt.
- Bemeneti adatok:
- Ügyfél jövedelme
- Hitelminősítése (credit score)
- Korábbi hitelek törlesztése
- Munkaviszony időtartama
- Algoritmus:
A gépi tanulási modell, például logisztikus regresszió vagy döntési fa, elemzi az adatokat és előrejelzi, hogy az ügyfél valószínűleg visszafizeti-e a hitelt. - Kimenet:
- 1 (igen): Az ügyfél megbízható, megkapja a hitelt.
- 0 (nem): Az ügyfél kockázatos, nem kapja meg a hitelt.
Mélytanulás példa:
Arcfelismerés okostelefonon
Egy okostelefon mélytanulási modellt használ az arc azonosításához a készülék feloldásakor.
- Bemeneti adatok:
- A felhasználó arcképét a kamera rögzíti.
- Algoritmus:
A mélytanulási modell, például egy konvolúciós neurális hálózat (CNN), elemzi a kép pixeleit, felismeri az arcvonásokat (például szem, orr, száj elhelyezkedése), és összehasonlítja azokat az adatbázisban tárolt képpel. - Kimenet:
- Feloldás sikeres: Ha az arc egyezik a regisztrált képpel.
- Feloldás sikertelen: Ha az arc nem egyezik.
