Deep learning: 10 mýtov a faktov o hlbokom učení

Autor: Zuzana Kocáková

Big Data

Deep learning je dnes pojem, ktorý sa používa čoraz častejšie. S touto technológiou, ktorá dokáže ušetriť čas a zefektívniť mnohé pracovné procesy, sa však spája viacero mýtov. Zaujíma ťa, ktoré to sú a či niektorým z nich veríš aj ty? Spísali sme 10 najčastejších a pridali k nim aj základné informácie o hlbokom učení, ktoré sa určite zídu všetkým začiatočníkom.

Čo je deep learning?

Deep learning, v slovenčine známy ako hlboké učenie, je technológia, ktorá patrí do kategórie strojového učenia, nazývanej aj machine learning. Je známa tým, že sa dokáže učiť z veľkého množstva dát, ktoré spracúva cez viacvrstvové umelé neurónové siete.

Spôsob fungovania deep learningu možno opísať v troch základných krokoch:

• Zhromaždenie dát – deep learning potrebuje na fungovanie veľké množstvo rôznych dát, ako sú obrázky, videá, texty a podobne.
• Spracovanie dát – viaceré vrstvy neurónov začnú postupne spracúvať získané dáta.
• Výsledok – po spracovaní dát technológia poskytne nejaký výsledok, rozhodnutie alebo predikciu.

Výhody deep learningu

Deep learning má viacero výhod, medzi ktoré patria:

• vysoká presnosť,
• široká použiteľnosť,
• schopnosť spracovať obrovské množstvo dát,
• úspora času, energie aj financií.

Nevýhody deep learningu

Netreba však zabúdať ani na nevýhody deep learningu, medzi ktoré patria:

• nie je ideálny pri menšom objeme dát,
• má nižšiu interpretovateľnosť,
• tréning je náročnejší a vyžaduje si viac času,
• pri zložitejších úlohách je potrebný špecializovaný a drahší hardvér.

10 mýtov a faktov o deep learningu

Deep learning je napriek svojej popularite stále oblasťou, o ktorej mnohí veľa nevedia. Aj preto je opradený viacerými presvedčeniami, ktoré však nie sú pravdivé. Toto je 10 najväčších mýtov.

Mýtus č. 1: Deep learning je to isté ako umelá inteligencia (AI)

Toto je jeden z najrozšírenejších mýtov spojených s hlbokým učením, ktorý často vedie k rôznym nedorozumeniam. Vznikol najmä nesprávnym používaním pojmu umelá inteligencia, ktorým mnohí bežní používatelia označujú všetko, čo súvisí s chatbotmi či neurónovými sieťami.

Deep learning je síce súčasťou AI (ide o jeden z jej nástrojov), no nepredstavuje celú túto oblasť. Ak ho teda niekto nazve AI, nie je to správne.

Mýtus č. 2: Deep learning nahradí všetkých expertov

Deep learning dokáže veľa – zefektívniť pracovné procesy, ušetriť čas aj financie a pomôcť v rôznych oblastiach. Napriek všetkým výhodám sa však v blízkej budúcnosti neočakáva, že by mal nahradiť všetkých odborníkov. AI nástroje v praxi stále potrebujú človeka, ktorý ich bude usmerňovať, kontrolovať a interpretovať ich výstupy.

Namiesto nahradenia skôr uvidíme, ako bude AI čoraz viac spolupracovať s expertmi a špecialistami, čím sa budú dosahovať najlepšie a najpresnejšie výsledky.

Podcasty30 min.

3. 3. 2025

Podcast #6: Umelá inteligencia v praxi – tipy, nástroje a bezpečné využívanie

Získaj cenné tipy, ako sa dá AI efektívne využiť v praxi a zisti, ako si z nej môžeš spraviť pomocníka.

Mýtus č. 3: Hlboké učenie je zázračná technológia

Deep learning je skvelý a efektívny, no rozhodne nie je žiadnym zázrakom, ktorý by dokázal urobiť úplne všetko. Stále má svoje slabé miesta a limity. Patrí k nim napríklad to, že bez dát je nepoužiteľný a svetu či životu nerozumie tak, ako človek. Problémom je aj dlhý a náročný tréning, riziko chýb či skutočnosť, že nejde o univerzálny nástroj. Na niektoré úlohy je stále vhodnejšie klasické strojové učenie.

Mýtus č. 4: Deep learning je oveľa zložitejší ako machine learning

Ďalšia mylná predstava, ktorej veria nielen bežní používatelia, ale aj odborníci. Pravdou však je, že mnohé algoritmy strojového učenia sú komplikovanejšie a zložitejšie než deep learning. Patrí k nim napríklad podporný vektorový stroj (SVM – Support Vector Machine). V rámci machine learning tak môžeš naraziť na prístupy, ktoré sú z hľadiska návrhu aj výpočtovej zložitosti náročnejšie než niektoré modely deep learningu.

Mýtus č. 5: Deep learning si vyžaduje špeciálne zručnosti predovšetkým z matematiky

Na to, aby si pochopil deep learning a vedel ho využívať vo svoj prospech, určité špeciálne zručnosti potrebuješ, no v porovnaní s tými, ktoré sú nutné pri algoritmoch strojového učenia (deep learning algorithms), nie sú až také odlišné. Práve naopak.

V skutočnosti to znamená, že ak si niekedy v minulosti pracoval so strojovým učením alebo si s ním mal hlbšie skúsenosti, deep learning by si mal pochopiť a používať bez väčších problémov.

Mýtus č. 6: Deep learning dokáže vyriešiť každý problém

Aj keď je deep learning veľmi praktická a výkonná technológia, ktorá dokáže veľa, neporadí si s každým problémom. V niektorých oblastiach je dokonca vhodnejšie použiť klasické strojové učenie.

A o aké oblasti ide? Spravidla sem patria:

• Malé dáta – modely deep learningu sú ideálne pre tzv. big data, teda obrovské množstvá informácií. Ak máš len obmedzený počet dát, vhodnejšie budú klasické metódy, ktoré poskytnú presnejšie a stabilnejšie výsledky.
• Jednoduché dáta – ak nie sú príliš komplikované, deep learning sa neoplatí využívať. Vyžaduje si špeciálny softvér, veľa energie aj času, čo sa môže predražiť.
• Jednoducho interpretovateľné dáta – častým problémom deep learningu je, že je náročné vysvetliť, prečo deep learning model dospel k určitému rozhodnutiu. To môže byť problém v oblastiach, kde je potrebné mať všetko jasne zdôvodnené (napr. vo financiách).

Deep learning je mocný nástroj, no vždy si treba dobre zvážiť, kde ho použiť. V niektorých prípadoch môže priniesť viac komplikácií než úžitku a viesť k nepresným výsledkom.

Mýtus č. 7: Deep learning je drahý na používanie

Aj keď deep learning vyžaduje špeciálnu technológiu, už nie je taký drahý ako kedysi. V súčasnosti je dostupný pre oveľa širšie spektrum odborníkov. Ako je to možné?

Hlavným dôvodom je klesajúca cena výkonných grafických procesorov. Na trhu dnes nájdeš kvalitné modely za prijateľnú cenu, ktoré ťa pri práci nijako nebudú obmedzovať.

Samozrejme, pri hardvéri to nekončí. Potrebné sú aj určité zručnosti a znalosti, ktoré si môžeš bezplatne osvojiť z mnohých online zdrojov. A čo dodatočné služby, napríklad cloud computing ? Aj tu môžeš ušetriť – na začiatok je možné využiť obmedzené bezplatné verzie alebo lacnejšie balíčky, ktoré si neskôr, s pribúdajúcimi skúsenosťami, rozšíriš.

Odporúčame ti…

Na deep learning budeš potrebovať veľké množstvo dát. Ak za ne nechceš platiť, môžeš využiť bezplatné datasety, ktoré poskytujú napríklad Google alebo Kaggle.

Mýtus č. 8: Deep learning nie je určený na komerčné použitie

Hlboké učenie pracuje s veľkým množstvom údajov, ktoré môžeš využiť aj v komerčnej sfére. Skvelo dokáže pomôcť napríklad v oblastiach, ako sú financie, poľnohospodárstvo či doprava. Rozhodne teda nie je určené len na osobné použitie.

Výhodou deep learningu v komerčnej sfére je predovšetkým automatizácia. Mnohé úkony, ktoré sa vykonávajú pravidelne, môžeš prenechať najnovším technológiám, čím zvýšiš produktivitu aj efektivitu svojej práce. Okrem toho predídeš menším aj väčším ľudským chybám.

Mýtus č. 9: Hlboké učenie má veľmi obmedzené použitie

V minulosti bolo toto tvrdenie pravdivé, no dnes to ani zďaleka neplatí. Dôvod, prečo mu však mnohí stále veria, je ten, že majú o tejto oblasti len veľmi obmedzené informácie.

V začiatkoch totiž deep learning slúžil najmä na rozpoznávanie obrázkov a nedal sa využiť v iných sférach. To sa však postupne zmenilo a dnes je táto technológia rozšírená od financií až po logistiku.

Ľudia začínajú deep learning vyhľadávať čoraz častejšie, aby automatizovali rôzne procesy, šetrili čas a zároveň dokázali ušetriť aj väčšie množstvo financií.

Mýtus č. 10: Deep learning je náročné naučiť sa

Ako sme už spomenuli, na deep learning nepotrebuješ špeciálne zručnosti, ktoré by sa výrazne odlišovali od tých potrebných pri strojovom učení. Ak teda ovládaš túto oblasť, deep learning by ti nemal robiť problém.

Ak si úplný začiatočník, platí to isté – celý proces učenia a pochopenia deep learningu je pomerne jednoduchý. Stačí mať kvalitné zdroje informácií, učiteľa alebo mentora. Zároveň nezabúdaj, že táto sféra sa, rovnako ako celé IT, neustále vyvíja a mení. To znamená, že ak chceš byť skutočne dobrý a dosahovať tie najlepšie výsledky, musíš držať krok s trendmi.

Deep learning v praxi: Kde sa využíva?

Jedno využitie deep learningu v reálnom živote sme ti už spomenuli. Okrem Netflixu sa však na túto technológiu spoliehajú aj mnohí ďalší giganti či menšie spoločnosti. Zo známych mien je to napríklad Amazon, ktorý na základe histórie nákupov a toho, čo si ľudia prezerali, odporúča ďalšie výrobky. Nakupovanie je tak oveľa rýchlejšie a praktickejšie.

Ďalej je deep learning populárny napríklad pri:

• Rozpoznávaní obrazu a tváre – využíva ho napríklad Google Photos alebo Apple (Face ID). Nájdeš ho aj v monitorovacích systémoch či na sociálnych sieťach.
• Spracovaní prirodzeného jazyka – sem patrí napríklad Google Translate, DeepL alebo Používa sa aj na analýzu sentimentu, teda nálady prevládajúcej na sociálnych sieťach a podobne.
• Autonómnom riadení a robotike – v tejto oblasti naň nedajú dopustiť napríklad Tesla alebo Waymo. Objavuje sa aj vo forme robotov na výrobných linkách či v skladoch.
• Medicíne a diagnostike – deep learning sa osvedčil pri analýze röntgenových a MRI snímok, predikcii genetických ochorení či identifikácii nádorov. Z firiem ho využíva napríklad Moderna alebo Pfizer.

Zdieľaj článok

Deep learning: 10 mýtov a faktov o hlbokom učení

Zuzana Kocáková

V msg life Slovakia sa starám o firemnú kultúru, eventy a som súčasťou marketingového tímu. Mám rada prácu, kde môžem byť kreatívna a prispieť k tomu, aby sa kolegovia v msg cítili dobre. Pravidelne pre teba pripravujem nielen novinky a zaujímavosti zo sveta informačných technológií a poisťovníctva, ale aj zo zákulisného diania v spoločnosti msg life Slovakia.