Spytaj o najlepszą dla Ciebie ścieżkę rozwoju kariery: 22 250 11 44 | infolinia@ican.pl

Premium

Materiał dostępny tylko dla Subskrybentów

Nie masz subskrypcji? Dołącz do grona Subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Jesteś Subskrybentem? Zaloguj się

X
Następny artykuł dla ciebie
Wyświetl >>

Deep learning vs machine learning – kluczowe różnice i zastosowania w 2025 roku

· · 5 min
Deep learning vs machine learning – kluczowe różnice i zastosowania w 2025 roku

Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę. Zaczynając od bycia jedynie abstrakcyjną wizją przyszłości, stała się integralną częścią współczesnego biznesu. Od automatyzacji procesów, po personalizację doświadczeń klientów, otwiera przed firmami nowe możliwości. To  paląca  rzeczywistość,  która  transformuje  biznes  na  naszych  oczach. W gąszczu pojęć i definicji związanych ze sztuczną inteligencją łatwo się zgubić. Dlatego w tym artykule postanowiliśmy rozszyfrować dwa kluczowe terminy: uczenie maszynowe (machine learning) i głębokie uczenie się (deep learning), ukazując ich istotę i potencjał dla biznesu.

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?

Aby zrozumieć wpływ tych technologii na biznes, warto najpierw wyjaśnić kluczowe pojęcia.

Zacznijmy od podstaw.

Sztuczna inteligencja (AI) to szeroki termin obejmujący technologie umożliwiające maszynom naśladowanie ludzkiej inteligencji.

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, skupiający się na rozwijaniu algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie danych i samodzielnie się doskonalić.. Zamiast mówić maszynie, co ma robić, dostarczamy jej danych, a ona sama odkrywa wzorce i zależności.

Jak wyjaśnia Thomas H. Davenport w artykule opublikowanym w magazynie „MIT Sloan Management Review Polska” kluczem do sukcesu jest zdolność do efektywnego wykorzystania danych. Uczenie maszynowe daje organizacjom możliwość analizowania ogromnych zbiorów danych i wyciągania wniosków, które mogą być użyte do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. To tak, jakby dane były złotem, a uczenie maszynowe kluczem do ich skarbca.

Natomiast głębokie uczenie się jest zaawansowaną formą uczenia maszynowego, wykorzystującą sztuczne sieci neuronowe inspirowane strukturą ludzkiego mózgu. Dzięki wielowarstwowej architekturze, modele głębokiego uczenia są w stanie analizować ogromne ilości danych i wykrywać złożone wzorce, które byłyby trudne do zauważenia dla tradycyjnych algorytmów. Jeśli uczenie maszynowe jest jak szkoła podstawowa dla maszyn, to głębokie uczenie to ich studia doktoranckie.

Dlaczego głębokie uczenie się, a nie uczenie maszynowe?

Głębokie uczenie się to nie tylko ewolucja, ale prawdziwa rewolucja w świecie sztucznej inteligencji. Oferuje zdolności analityczne, które znacząco przewyższają tradycyjne metody uczenia maszynowego. W praktyce oznacza to, że głębokie uczenie się jest w stanie samodzielnie wyodrębniać istotne cechy z surowych danych, podczas gdy w przypadku klasycznych algorytmów uczenia maszynowego ten proces często musi być ręcznie nadzorowany przez człowieka (tzw. feature engineering).

Ta zdolność do automatycznego rozpoznawania wzorców jest szczególnie cenna przy analizie danych nieustrukturyzowanych, takich jak obrazy, dźwięki czy tekst. Na przykład, w rozpoznawaniu obrazów, algorytmy głębokiego uczenia, a konkretnie konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), samodzielnie uczą się rozpoznawać krawędzie, tekstury i kształty, a następnie łączyć je w bardziej złożone reprezentacje obiektów.

Kolejną przewagą głębokiego uczenia jest jego skalowalność. W erze Big Data, w której wolumeny danych rosną z zawrotną prędkością, tradycyjne algorytmy uczenia maszynowego często osiągają granice swoich możliwości. Jak wynika z raportu IDC, w 2025 roku globalna ilość danych osiągnie 175 zettabajtów. Dla zobrazowania skali tego zjawiska przyjmijmy, że pobranie 1 gigabajta danych zajmuje 1 sekundę. W takim przypadku pobranie 1 zettabajta zajęłoby prawie 32 tysiące lat, czyli mniej więcej tyle, ile minęło on epoki kamienia łupanego!

Głębokie uczenie się, dzięki swojej wielowarstwowej architekturze, radzi sobie z taką skalą danych znacznie lepiej. Wraz ze wzrostem ilości danych treningowych, jakość modeli głębokiego uczenia zazwyczaj rośnie, podczas gdy w przypadku wielu klasycznych algorytmów osiągany jest pewien pułap, po przekroczeniu którego zwiększanie ilości danych nie przynosi już znaczących korzyści. Badania przeprowadzone przez Google Brain pokazały, że głębokie sieci neuronowe mogą efektywnie uczyć się na zbiorach danych zawierających miliardy przykładów, co jest nieosiągalne dla tradycyjnych metod.

Jak wynika z badania McKinsey & Company, firmy, które wdrożyły strategie oparte na głębokim uczeniu, odnotowują nawet 50% wzrost produktywności, dzięki lepszemu dopasowaniu produktów do potrzeb klientów, optymalizacji procesów i automatyzacji zadań. Głębokie uczenie się staje się zatem kluczowym narzędziem, napędzającym innowacje i wzrost efektywności w erze cyfrowej transformacji.

Jakie są trzy typy uczenia maszynowego?

Aby lepiej zrozumieć potencjał uczenia maszynowego, warto poznać jego trzy główne typy:

·       Pierwszym z nich jest uczenie nadzorowane, w którym algorytmy uczą się na oznaczonych danych wejściowych i wyjściowych. Celem algorytmu jest nauczenie się funkcji, która odwzorowuje dane wejściowe na dane wyjściowe. Pozwala to na przewidywanie wyników na podstawie nowych danych. Przykładem uczenia nadzorowanego jest prognozowanie sprzedaży na podstawie historycznych danych rynkowych.

·       Drugim typem jest uczenie nienadzorowane. Algorytm analizuje nieoznakowane dane, aby odkryć w nich ukryte wzorce i struktury. Można to porównać do eksplorowania nieznanego terytorium bez mapy. Uczenie nienadzorowane jest użyteczne w segmentacji klientów na podstawie ich zachowań zakupowych czy wykrywaniu anomalii.

·       Trzecim jest uczenie przez wzmacnianie, podczas którego algorytm uczy się poprzez interakcję z otoczeniem, otrzymując nagrody za dobre decyzje i kary za złe. Celem algorytmu jest nauczenie się strategii, która maksymalizuje nagrody. W biznesie jest to stosowane do optymalizacji łańcucha dostaw, automatyzacji procesów i przy tworzeniu inteligentnych systemów rekomendacyjnych.

Zastosowanie w biznesie w 2025 roku

Rok 2025. Świat biznesu przechodzi metamorfozę napędzaną przez sztuczną inteligencję. Deep learning i machine learning  – dwie potężne gałęzie AI – wkradają się w każdy zakamarek firm, od automatyzacji procesów, po zarządzanie ryzykiem, a nawet w samo serce procesu decyzyjnego.

Automatyzacja procesów to domena, w której uczenie maszynowe sprawdza się doskonale. Algorytmy uczenia maszynowego przejmują powtarzalne, rutynowe zadania, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych aspektach pracy. 

Wyobraźmy sobie dział obsługi klienta, w którym chatboty oparte na uczeniu maszynowym odpowiadają na pytania klientów 24/7,  w  dowolnym  języku,  z  nieskończoną  cierpliwością.  Sephora, gigant branży kosmetycznej wdrożył chatboty, które nie tylko odpowiadają na standardowe pytania, ale także - niczym wykwalifikowani konsultanci - rekomendują produkty idealnie dopasowane do potrzeb klienta. Efekt? Wzrost zaangażowania klientów o 11% i wzrost sprzedaży online o 15%.

Z kolei Netflix, platforma streamingowa z ponad 238 milionami subskrybentów na całym świecie, wykorzystuje uczenie maszynowe do personalizowania rekomendacji filmów i seriali. Algorytmy analizują historię oglądania każdego użytkownika, jego oceny i preferencje, a następnie proponują treści, które mogą mu się spodobać. Dzięki temu Netflix zwiększył retencję klientów o 25% i zredukował liczbę rezygnacji z subskrypcji o 10%. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się to nie tylko narzędzia do automatyzacji. To także potężne instrumenty analityczne, które pomagają firmom odkrywać ukryte wzorce w ogromnych zbiorach danych. McKinsey & Company w swoim raporcie „The state od AI in 2022” podkreśla, że firmy wykorzystujące AI do analizy danych osiągają większe zyski i szybciej się rozwijają. Amazon wykorzystuje głębokie uczenie się do prognozowania popytu na produkty i optymalizacji łańcucha dostaw. Dzięki tym działaniom gigant e‑commerce zredukował koszty magazynowania o 15% i skrócił czas dostawy o 20%.

Personalizacja doświadczeń klientów to kolejny obszar, w którym głębokie uczenie się i uczenie maszynowe odgrywają kluczową rolę. Spotify, platforma streamingowa z ponad 456 milionami użytkowników, wykorzystuje uczenie maszynowe do personalizowania rekomendacji muzycznych, co pozwoliło jej do tej pory zwiększyć zaangażowanie użytkowników o 30%.

Inteligentne systemy wsparcia decyzji to kolejna rewolucja, szczególnie znacząca dla liderów biznesu. Wyobraźmy sobie system, który analizuje dane z różnych źródeł - od sprawozdań finansowych, po trendy w mediach społecznościowych - i na tej podstawie generuje rekomendacje dotyczące strategii firmy, inwestycji czy zarządzania ryzykiem. To jak mieć do dyspozycji zespół ekspertów, którzy pomagają podejmować trafniejsze decyzje, a do tego są dostępni o każdej porze i w każdym miejscu.

Dlaczego liderzy biznesu powinni działać teraz?

Deep learning i machine learning to potężne technologie, które mają szerokie zastosowanie w biznesie. Liderzy biznesu powinni zrozumieć różnice między tymi technologiami i ich potencjalne zastosowania, aby móc podejmować świadome decyzje dotyczące inwestycji w AI. Badania Accenture pokazują, że firmy, które szybko zaadaptują sztuczną inteligencją, mogą zwiększyć wydajność pracy o nawet 40% do 2035 roku. Firmy, które już korzystają z tych technologii, otwierają nowe możliwości, zwiększają efektywność i tworzą innowacyjne modele biznesowe.

Jak powiedział Sam Altman, prezes OpenAI:

AI will probably most likely lead to the end of the world, but in the meantime, there'll be great companies.

Nie czekaj na koniec świata. Zacznij budować wygrywającą organizację już dziś. Zainwestuj w wiedzę i technologie, które zdefiniują sukces Twojego biznesu w erze sztucznej inteligencji.

Rozwijaj kompetencje z ICAN Institute

Czy jesteś gotów podjąć wyzwanie i stać się liderem, który nie tylko rozumie AI, ale wykorzystuje ją, by budować przewagę konkurencyjną?

Teraz jest najlepszy moment, aby zacząć inwestować w wiedzę i technologie, które zdefiniują sukces Twojego biznesu w nadchodzących latach.

ICAN Institute oferuje specjalistyczne szkolenie „AI w zarządzaniu strategicznym”, które pozwoli Ci zrozumieć, jak wdrożyć sztuczną inteligencję w strategię biznesową, uniknąć pułapek i zmaksymalizować korzyści.

Korzyści ze szkolenia:

Nie przegap szansy na zdobycie wiedzy, która zrewolucjonizuje Twoją firmę. Dowiedz się więcej!

Pobierz broszurę

Czy już teraz chcesz zarezerwować swoje miejsce na szkoleniu „AI w zarządzaniu strategicznym”?

Zapisz się