Tekoäly, koneoppiminen ja syväoppiminen – mitä eroa niillä on?

Oletko joskus nyökytellyt muiden mukana kokouksessa, kun puhe kääntyy tekoälyyn (AI), koneoppimiseen (ML) tai syväoppimiseen (Deep Learning), vaikka et ole ollut aivan varma, mitä kukin termi tarkoittaa? Et ole yksin. Näitä käsitteitä käytetään usein ristiin, joten sekaannus on täysin ymmärrettävää.

Otetaan siis selvää, mistä on oikeasti kyse.

Tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään tekoälyn, koneoppimisen, neuroverkkojen ja syväoppimisen väliset erot – ja miksi niillä on merkitystä erityisesti modernissa teollisuudessa.

Jotta kokonaisuus olisi helpompi hahmottaa, lähestymme aihetta kerroksittain – kuin sipulia kuorisi. Mitä lähemmäs ydintä päästään, sitä tehokkaammista datan hyödyntämisen tavoista on kyse.

Haluatko ymmärtää, miksi tekoälyllä on niin merkittävä rooli teollisuuden kehityksessä? Tutustu artikkeliin: Tekoäly teollisuudessa – The Road to AI

1. Kerros:

Tekoäly (Artificial Intelligence, AI) on laajin kokonaisuus. Se viittaa mihin tahansa teknologiaan, joka mahdollistaa koneille kyvyn käyttää ihmisälyyn liitettyjä taitoja – kuten esimerkiksi päättelyä, oppimista, havainnointia ja jopa luovuutta.

Nämä esimerkit saattavat olla sinulle jo tuttuja:

Tekoäly toimii sateenvarjona, jonka alle rakennetaan yhä älykkäämpiä, nopeampia ja itsenäisempiä järjestelmiä.

2. Kerros:

Koneoppiminen (Machine Learning, ML) on tekoälyn osa-alue. Se antaa järjestelmille kyvyn oppia datasta sen sijaan, että ne ohjelmoidaan sääntö kerrallaan. Mallit koulutetaan datalla – ja ne oppivat itse löytämään merkitykselliset kaavat.

Esimerkkejä koneoppimisesta:

Monet älykkäät työkalut moderneissa tehtaissa perustuvat koneoppimiseen.

3. Kerros:

Neuroverkot (Neural Networks) ovat koneoppimisen menetelmä, joka jäljittelee ihmisaivojen toimintaa. Ne koostuvat kerroksista, joissa on toisiinsa kytkettyjä solmuja (ikään kuin neuroneita), jotka käsittelevät tietoa vaiheittain. Neuroverkot välittävät signaaleja ja säätävät toimintaansa oppimisen edetessä.

Neuroverkot soveltuvat erityisen hyvin:

Teollisuudessa neuroverkkoja voidaan hyödyntää esimerkiksi laitteiden tärinadatan analysointiin, jolloin voidaan havaita vikaantumisen varhaisia merkkejä – sellaisia, jotka saattavat jäädä yksinkertaisemmilta malleilta huomaamatta.

4. Kerros:

Syväoppiminen (Deep Learning, DL) on koneoppimisen osa-alue, jossa käytetään monikerroksisia neuroverkkoja. Se kykenee tunnistamaan datasta monimutkaisia yhteyksiä, joita perinteiset menetelmät eivät pysty havaitsemaan, ja kykenee tästä syystä suorittamaan monia tehtäviä suuremmalla tarkkuudella ja paremmalla ennustettavuudella.

Syväoppimista hyödynnetään mm.:

Teollisuudessa syväoppiminen mahdollistaa tehokkaita sovelluksia, kuten:

Miksi tekoälyn ja koneoppimisen ero on tärkeä ymmärtää? Koska se auttaa esittämään oikeita kysymyksiä:

Se auttaa myös näkemään markkinahypen läpi. Kun toimittaja kertoo järjestelmänsä käyttävän tekoälyä, voit kysyä tarkentavia kysymyksiä kuten:

Tekoäly on visio, joka näyttää suuntaa. Koneoppiminen on polku, jota pitkin pääsemme perille. Neuroverkot ja syväoppiminen ovat tärkeimmät varusteemme matkalla.

Ja nyt – toisin kuin koskaan aikaisemmin – nämä työkalut ovat kaikkien saatavilla.

SCADA-järjestelmien, aikasarjatietokantojen tai MES-ratkaisujen kautta keräämäsi data? Se on polttoainetta.

Työkalut, kuten Proficy CSense ja alustat kuten HighByte Intelligence Hub helpottavat datan yhdistämistä, oikeiden mallien hyödyntämistä ja mahdollistavat merkittävät, todellista hyötyä tuovat toimet.

Kun seuraavan kerran keskustelu kääntyy tekoälyyn, et enää vain nyökkäile mukana. Tiedät, missä mennään – ja miten voitte kehittyä.

Kirjoittaja: Martin Paczona – Head of Industrial Data Science

Jatka keskustelua tiimimme kanssa! Olemme valmiina tarjoamaan yksinkertaisen ja nopean arvion nykytilanteestanne ja vinkkejä tekoälyn käyttöönoton edellytyksille.

Ei paineita – haluamme jakaa tietoa tekoälyn tarjoamista mahdollisuuksista ja auttaa suomalaisia teollisuusyrityksiä tekemään älykkäämpiä päätöksiä.