Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Машинное обучение и глубокое обучение: что следует учитывать перед их применением
Не каждая задача, связанная с данными, является поводом для применения глубокого обучения модель машинного обучения легко поддерживается в масштабе. Это связано с тем, что машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) имеют структурные различия , выходящие за рамки алгоритма. Поэтому выбор между тем или иным подходом напрямую влияет на архитектуру проекта, потребность в данных, трудозатраты на обслуживание и, что наиболее важно, на жизнеспособность результата для бизнеса.
Исследование, опубликованное MIT Technology Review в партнерстве с Databricks , показало, что 87% проектов в области искусственного интеллекта (ИИ) никогда не выходят за рамки пилотной фазы . Во многих из этих случаев проблема заключается не в самой технологии, а в несоответствии между сложностью выбранного решения и реальной задачей, которую оно призвано решить.
Именно здесь выбор между машинным обучением и глубоким обучением перестает быть чисто техническим и становится стратегическим. Он требует ясности в отношении контекста, доступных данных, зрелости процесса и целей компании. В конце концов, искусственный интеллект не может поддерживаться исключительно за счет инноваций: он эффективно и устойчиво решать реальные проблемы
В этой статье мы предлагаем простой анализ практических различий между машинным обучением и глубоким обучением , а также объясняем, почему это различие имеет решающее значение для успеха инициативы в области искусственного интеллекта.
Приятного чтения!
Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) разделяют концептуальную основу искусственного интеллекта, но на практике они функционируют совершенно по-разному, влияя на все аспекты — от моделирования до эксплуатации .
Машинное обучение (МО) работает с алгоритмами, которые обучаются на организованных данных , обычно структурированных в столбцы и четко определенных переменных. Это подход, требующий вмешательства человека на начальных этапах, таких как выбор релевантных признаков, и, как правило, демонстрирующий более предсказуемое поведение во времени.
В свою очередь, глубокое обучение работает с глубокими нейронными сетями, которые обучаются непосредственно на необработанных, часто неструктурированных данных, таких как изображения, аудио или текст. Эта автономность позволяет достичь высокого уровня абстракции и точности, но требует большего: больше данных, больше вычислительной мощности и больше времени на обучение.
Инфраструктура также меняется : если машинное обучение может работать в более лёгких, распределённых вычислительных средах, то глубокое обучение требует надёжных архитектур с интенсивным использованием графических процессоров и параллелизмом.
Ещё один важный момент — прозрачность моделей . Машинное обучение, работая с более простыми структурами, как правило, лучше поддаётся объяснению. Глубокое обучение, с другой стороны, демонстрирует лучшие результаты в сложных задачах, но менее интерпретируемо, что может стать проблемой в регулируемых средах или там, где решение должно быть подлежащим аудиту.
Эти различия ясно показывают, что машинное обучение и глубокое обучение — это разные подходы, каждый со своими требованиями, сильными сторонами и техническими ограничениями .
В следующем разделе мы разберемся, как эти различия влияют на практический выбор: когда каждый подход, как правило, приносит больше пользы в зависимости от типа задачи и доступных данных.
Лучший способ выбрать между машинным обучением и глубоким обучением — начать с условий задачи , а не с самой технологии.
Если данные организованы, с четко определенными переменными, машинное обучение правило, является более эффективным выбором. Оно очень хорошо работает для таких задач, как прогнозирование, классификация, рекомендации и сегментация , особенно когда модель должна быть гибкой, легко настраиваемой и простой для интерпретации.
Глубокое обучение , с другой стороны, больше подходит для работы с неструктурированными данными (такими как изображения, тексты или сигналы) и с задачами, требующими выявления более сложных закономерностей . Его архитектура позволяет обучаться с меньшим участием человека, что делает его идеальным в условиях высокой изменчивости и огромных объемов информации.
Также важно учитывать доступные ресурсы . Машинное обучение требует меньше вычислительных ресурсов и дает результаты за более короткие циклы. Глубокое обучение требует большей вычислительной мощности, больше времени на обучение и команды, лучше подготовленной к работе со своей сложностью.
Правильный выбор зависит от согласования следующих факторов: тип данных, цель приложения, ожидаемое время отклика и возможности устойчивого развития проекта. это соответствие определяет, будет ли ИИ стабильно приносить пользу или застрянет на полпути .
Далее мы рассмотрим, как машинное обучение и глубокое обучение могут быть объединены в современных архитектурах, таких как агенты ИИ, которые требуют совместной работы различных уровней интеллекта.
ИИ-агенты — это системы, предназначенные для принятия автономных решений на основе различных источников информации, заданных целей и постоянно меняющихся сценариев. Для этого им необходимо комбинировать различные типы интеллекта. Именно здесь объединяются
машинное обучение и глубокое обучение Машинное обучение помогает этим агентам выявлять закономерности в структурированных данных, прогнозировать поведение и адаптировать правила на основе исторических данных. Глубокое обучение вступает в действие, когда данные более сложны: интерпретация электронного письма , понимание разговора, классификация изображения или распознавание закономерностей в естественном языке.
Эти функции не выполняются изолированно. Во многих случаях ИИ-агенты используют машинное обучение для организации и фильтрации информации , а глубокое обучение — для лучшего понимания контекста . Результатом является более точная и отзывчивая работа, способная связывать необработанные данные с конкретными решениями, даже в сценариях с низкой предсказуемостью.
Такая интеграция между машинным обучением и глубоким обучением требует надежной технологической базы , способной координировать различные модели согласованным образом. Именно это позволяет, например, создавать агентов, которые сочетают традиционные алгоритмы с генеративным ИИ , подключенными к корпоративным источникам данных.
В следующем разделе мы рассмотрим, как этот объединенный интеллект уже применяется в повседневной деятельности компаний. Следите за обновлениями!
Многое из того, что мы обсуждали до сих пор, уже применяется в повседневной деятельности компаний , пусть и не всегда под видимым логотипом. Машинное обучение и глубокое обучение все чаще используются для принятия стратегических и оперативных решений, оказывая прямое влияние на эффективность , качество обслуживания клиентов и снижение рисков .
В розничной торговле , например, машинное обучение играет центральную роль в системах рекомендаций, сегментации клиентов и прогнозировании спроса . Глубокое обучение, с другой стороны, позволяет создавать более точных виртуальных помощников , способных интерпретировать вопросы на естественном языке и отвечать с учетом контекста.
финансовом секторе модели машинного обучения отслеживают поведенческие модели в режиме реального времени для предотвращения мошенничества и поддержки кредитных решений. Глубокое обучение, в свою очередь, уже используется в более сложных задачах, таких как анализ контрактов или обнаружение аномалий в коммуникациях .
В промышленности и логистике машинное обучение помогает в таких рутинных задачах, как прогнозируемое техническое обслуживание и интеллектуальная маршрутизация , а глубокое обучение используется в автоматизации визуальных проверок — хороший пример того, как оно расширяет возможности машин «видеть» сценарии, ранее доступные только человеческому глазу.
Эти приложения показывают, что машинное обучение и глубокое обучение — это не просто технические концепции, а практические инструменты, оказывающие реальное влияние при разумном и согласовании с бизнес-
целями Итак, давайте рассмотрим тенденции, которые меняют этот ландшафт, и что это значит для компаний, которые хотят развиваться разумно.
Развитие машинного обучения и глубокого обучения в компаниях связано не столько с появлением новых тенденций, сколько с развитием конкретных областей их применения. В ближайшие годы уже начинают происходить некоторые преобразования, меняющие подход к практическому применению этих технологий.
Далее мы выделим четыре движения , заслуживающие внимания:
- Автономные агенты ( агентный ИИ ) как центральное направление.
В отчете Gartner « Главные стратегические технологические тренды 2025 года» агентный ИИ назван и адаптироваться к целям с меньшим участием человека.
- Управление, безопасность и прозрачность становятся необходимыми условиями
Более мощные модели машинного и глубокого обучения подразумевают большие риски (предвзятости, ошибок, неправильного использования), поэтому предоставление организациям возможности проводить аудит, мониторинг и объяснение моделей становится столь же важным, как и их обучение. Gartner также подчеркивает важность платформ управления как стратегического тренда на 2025 год.
- Инфраструктура искусственного интеллекта перестала быть роскошью и становится критически важной инфраструктурой
Согласно данным ITPro , глобальные инвестиции в инфраструктуру ИИ, такую как серверы с поддержкой графических процессоров и оптимизированные архитектуры, в ближайшие годы, как ожидается, превысят 2 триллиона долларов. Это показывает, что машинное и глубокое обучение зависят не только от модели, но и от технической основы, которая её поддерживает. Без этого даже самый лучший алгоритм не сможет справиться с производственными задачами или масштабированием.
- Всё большее значение приобретают специализированные модели для конкретных секторов (вертикальная интеграция)
Консалтинговые фирмы, такие как McKinsey, уже указывают на то, что наибольшую выгоду от ИИ получают модели, адаптированные к конкретным областям (например, здравоохранение, финансы или производство), где машинное обучение и глубокое обучение «настраиваются» на учет особенностей бизнеса, нормативных ограничений и отраслевых наборов данных.
В Skyone все это уже не просто возможность: это часть нашей разработки. Skyone Studio предлагает платформу, где компании могут интегрированно, безопасно и масштабируемо , соединяя все — от корпоративных данных до ИИ-агентов, работающих автономно для решения реальных задач.
Если вы хотите понять, как эти тенденции могут быть конкретно применены к вашему бизнесу, поговорите со специалистом Skyone ! Вместе мы можем разработать стратегию в области ИИ, включающую машинное и/или глубокое обучение, которая будет соответствовать потребностям вашей компании сегодня и в будущем.
Сами по себе технологии ничего не дают. Машинное обучение и глубокое обучение — это инструменты . Мощные, да, но всё же инструменты. Что превращает их в конкретные результаты, так это осознанное решение о том, как, когда и почему применять каждый подход.
Зрелость ИИ в компаниях достигается не только за счёт технической сложности, но и за счёт способности делать точный выбор . Для этого требуется не просто энтузиазм , а знание контекста, практическое видение бизнеса и чёткое понимание ограничений и потенциала каждого варианта.
Именно это понимание отличает решения, которые проходят пилотную фазу, от тех, которые становятся частью корпоративной культуры.
Хотите увидеть больше примеров того, как этот сдвиг уже происходит? Дополните свой обзор другой статьей из нашего блога : «Интеллектуальные операции: эволюция Индустрии 4.0 с применением ИИ» .
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.