Deep Learning vs. Machine Learning: wat is het verschil?
Deep learning vs. machine learning: het zijn allebei concepten binnen de kunstmatige intelligentie, oftewel artificial intelligence – maar wat is precies het verschil? Wij leggen uit hoe de twee methoden van elkaar verschillen en op welke gebieden het voor bedrijven de moeite waard is om ze toe te passen.
Wat is machine learning? – Betekenis
Machine learning, ook wel machinaal leren of kortweg ML genoemd, is een concept binnen de Artificial Intelligence (kunstmatige intelligentie). Bij machine learning gaat het om algoritmen die gegevens analyseren, daarvan leren en vervolgens gefundeerde beslissingen nemen op basis van wat zij hebben geleerd.
Machine learning raakt tegenwoordig vrijwel elke industrie, omdat met hulp van ML taken kunnen worden geautomatiseerd en processen aanzienlijk vereenvoudigd worden. Machine learning kan ondernemingen helpen hun bedrijfsprocessen nog intelligenter in te richten, waardoor beslissingen nauwkeuriger kunnen worden genomen.
Wat is deep learning? – Betekenis
Deep learning (diep leren) is een domein binnen de machine learning en betreft algoritmen die bij elke berekening meer leren en zichzelf voortdurend verbeteren of bijsturen.
Terwijl bij machine learning een programmeur moet ingrijpen om het algoritme bij te sturen, bepalen bij deep learning de algoritmen zelf of hun beslissingen goed of fout zijn.
Deep learning maakt gebruik van kunstmatig gegenereerde neural networks om patronen te herkennen. De structuur van een neural network is vergelijkbaar met het neurale netwerk in het menselijk brein en bevat ongelofelijk veel lagen. Deep learning maakt gebruik van verschillende niveau’s in een neural network:
- Ingangslaag: bij het eerste niveau van het neural network worden ruwe gegevens verwerkt, zoals de afzonderlijke pixels van een afbeelding.
- Tussenlaag: via verschillende verborgen lagen en niveaus wordt deze informatie verwerkt en gereduceerd.
- Uitgangslaag: het eindresultaat komt uiteindelijk in deze laag terecht.
Met Freshworks CRM krijgt u toegang tot bots die gebaseerd zijn op AI en die continu slimmer worden.
ONTDEK DE KRACHT VAN CHATBOTS IN UW KLANTENSERVICE
Deep learning vs. machine learning: wat is het verschil?
Laten we het samenvatten: deep learning is een subset van machine learning, maar het gaat ook een stap verder dan machine learning. In beide AI-varianten worden de algoritmen bij elke berekening slimmer en slimmer. In tegenstelling tot machine learning zijn de algoritmen bij deep learning echter ook in staat om zelf verbeteringen aan te brengen.
Voorbeeld:
Het verschil tussen deep learning en machine learning kan nog duidelijker worden uitgelegd als we kijken naar het voorbeeld van beeldherkenning. Het belangrijkste verschil tussen machine learning en deep learning ligt in het vermogen van deep learning om ongestructureerde gegevens te verwerken via de kunstmatige neural networks. Dit komt doordat deep learning ongestructureerde data, zoals tekst, afbeeldingen, geluiden en video’s kan omzetten in numerieke waarden. Deze geëxtraheerde informatie wordt vervolgens gebruikt voor patroonherkenning of om verder te leren. Klassieke machine learning kan dit soort ongestructureerde informatie niet interpreteren. Zo kunnen afbeeldingen niet worden gebruikt als inputgegevens om een objectherkenningsalgoritme te trainen. Hiervoor moet een mens kenmerken ontwikkelen zodat het algoritme in staat is te herkennen of er bijvoorbeeld een auto in het beeld staat of niet.
In de volgende tabel worden de belangrijkste verschillen tussen machine learning en deep learning samengevat:
| Machine Learning | Deep Learning | |
|---|---|---|
| Datastractuur | Gestructureerde data | Ongestructureerde data |
| Omvang dataverzameling | Klein tot groot | Groot (meer dan 1 miljoen datapunten) |
| Hardware | Werkt met eenvoudige hardware | Heeft krachtige computers (met GPU’s) nodig. Neural networks vermenigvuldigen matrixen, wat veel rekentijd vergt – GPU’s versnellen het proces. |
| Kenmerkextractie | De kenmerken moeten meestal al bekend zijn, er is een menselijke trainer nodig. | De kenmerken hoeven niet van tevoren bekend te zijn, het is een zelflerend systeem. |
| Looptijd | Enkele minuten tot uren. | Weken of maanden, neural networks moeten enorme hoeveelheden gegevens berekenen. |
| Interpretatie | Sommige algoritmen zijn gemakkelijk te interpreteren (logistische regressie, eenvoudige beslissingsbomen) en voor anderen is dit bijna onmogelijk (SVM, XGBoost). | Moeilijk tot onmogelijk te interpreteren. |
| Toepassingsgebied | Eenvoudige routinetaken | Complexe taken |
Wanneer moet deep learning worden gebruikt en wanneer machine learning?
De keuze tussen deep learning en machine learning hangt in de eerste plaats af van het soort data (gestructureerd of ongestructureerd) en de complexiteit van de werkzaamheden.
Gebruik van machine learning
Machine learning wordt meestal gebruikt bij reeds gestructureerde data. Dit kunnen bijvoorbeeld gegevens zijn uit een voorbereide databank of een Excel-spreadsheet. De afzonderlijke gegevensvelden hebben in dit geval al een unieke structuur.
Een typisch voorbeeld van machine learning is de eerdergenoemde beeldherkenning. Laten we bij dit voorbeeld blijven. We vragen het algoritme om te herkennen of er een auto op de foto staat. Om volgens het ja-nee principe willekeurige beelden te classificeren heeft u bij machine learning vaste structuren nodig. Specifieke kenmerken van auto’s (vorm, kleur, grootte, enz.) moeten van tevoren worden bepaald door middel van feature engineering (ook wel feature extraction genoemd). Deze kenmerken kunnen dan worden gebruikt door de machine om de juiste algoritmen te leren voor een correcte classificatie.
Gebruik van deep learning
Deep learning wordt vooral bij ongestructureerde data gebruikt. Dit kunnen bijvoorbeeld teksten, afbeeldingen, muziek of zelfs gesproken taal zijn. In tegenstelling tot machine learning is het bij deep learning niet nodig om van tevoren de data te structureren maar gaat de machine zelf op zoek naar de structuren die het nodig heeft. Voorwaarde hiervoor is dat het algoritme beschikt over een voldoende grote hoeveelheid aan gegevens. Dit komt omdat deep learning veel data vereist om tot nieuwe inzichten te komen.
Ook voor deep learning kunnen we het voorbeeld van beeldherkenning goed gebruiken. Deep learning zoekt op zelfstandige wijze naar de juiste kenmerken. De kunstmatige neural networks sturen de beeldgegevens door de verschillende lagen van het netwerk die elk specifiek kenmerk van het beeld definiëren. Nadat de gegevens verwerkt zijn in de verschillende lagen van het neural network vindt het systeem de juiste identificatiemiddelen om de beelden te classificeren en kan het voortaan onafhankelijk vaststellen of een auto in beeld is of niet. Voor dit hele proces zijn dus, zoals eerder gezegd, veel meer gegevens vereist dan bij machine learning.
Deep learning in het bedrijfsleven: 4 voorbeelden
Met deep learning kunnen bijzonder veel processen zowel verbeterd als vereenvoudigd worden. In het moderne bedrijf kan deep learning dus op verschillende gebieden en manieren worden ingezet. Hieronder hebben wij een aantal deep learning voorbeelden voor in het bedrijfsleven verzameld:
IT-beveiliging
IT- en cyberbeveiligingssystemen op basis van machine learning, dus getraind door een programmeur, kunnen alleen vooraf gedefinieerde bedreigingen detecteren. , Systemen op basis van deep learning kunnen ook nieuwe bedreigingen detecteren.
Content creation
Deep learning maakt ook de automatisering van contentcreatie mogelijk. Met voldoende gegevens kan het systeem zelfs op onafhankelijke wijze nieuwe teksten over een specifiek onderwerp creëren en zelf vertalingen uitvoeren.
Customer support
ML-gebaseerde Chatbots voor klantenservice kunnen reageren op vooraf gedefinieerde trefwoorden. Deep learning chatbots hebben een diepere grip op natuurlijke taal en kunnen veel geloofwaardigere dialogen voeren en betere oplossingen voorstellen. Op die manier optimaliseert u de customer experience.
Spraakassistenten
Siri, Alexa, Google Assistant en co. worden steeds belangrijker – ook in bedrijven. Spraakassistenten, de zogeheten Voice Assistants, op basis van deep learning kunnen bestellingen opnemen en verwerken, rapportages opstellen of onderzoek doen naar een specifiek onderwerp.
Ontdek Freshworks CRM en maak ook kennis met Freddy, onze AI-bot.
PROBEER FRESHWORKS CRM NU GRATIS
Deep learning vs. machine learning: conclusie
Tegenwoordig worden machine learning en deep learning gebruikt op verschillende gebieden van de economie en het dagelijks leven. Denk aan toepassingen in de geneeskunde, wetenschap of mobiliteit. Vooral met behulp van deep learning zullen technologieën en machines in de toekomst steeds slimmer worden en in staat zijn om beter en vooral zelfstandiger beslissingen te nemen.
In uw bedrijf kunt u vandaag al gebruik maken van deze technologie om een betere dienstverlening te bieden, aan zowel uw medewerkers als uw klanten. Ga dus vandaag nog aan de slag met Freshworks CRM en ontdek (onder andere) de kracht van artificial intelligence voor uw bedrijf!
