Uczenie maszynowe (ML) i uczenie głębokie (DL) różnią się przede wszystkim sposobem powstawania cech oraz tym, z jakimi typami danych radzą sobie najsprawniej. ML zazwyczaj opiera się na ręcznie zdefiniowanych cechach (np. średnia, liczba kliknięć, TF‑IDF), natomiast DL potrafi samodzielnie wyuczać reprezentacje z danych surowych, takich jak piksele obrazu czy fala audio. W praktyce ML często dobrze działa na danych tabelarycznych i mniejszych zbiorach, podczas gdy DL dominuje przy danych nieustrukturyzowanych (obrazy, tekst, dźwięk). Na wybór podejścia wpływają też koszty: ML zwykle pozwala na szybszą iterację i tańszy trening, a DL częściej wymaga GPU/TPU oraz dłuższych cykli eksperymentów. W kolejnych sekcjach znajdziesz konkretne wskazówki, kiedy wybrać ML, kiedy DL oraz jak dopasować metodykę do charakteru danych.
Kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a głębokim
Najważniejsza różnica sprowadza się do tego, że ML to „modele na cechach”, a DL to „modele uczące cechy”. W ML często opisujesz zależności na wejściu poprzez inżynierię cech, a model pracuje na wektorze o stałym rozmiarze. W DL wielowarstwowe sieci neuronowe uczą się reprezentacji bezpośrednio z surowych danych, co ma szczególne znaczenie w zadaniach z obrazami, tekstem i dźwiękiem. Jeśli nie masz pewności, zacznij od solidnego baseline’u ML (np. CatBoost na tabelach), a dopiero później rozważ DL, gdy ograniczeniem stają się cechy lub sam typ danych.
ML obejmuje m.in. regresję logistyczną, SVM, las losowy, gradient boosting i k‑NN, które zwykle mają relatywnie niewiele parametrów i są prostsze do strojenia. DL to architektury takie jak CNN, RNN/LSTM, Transformers, autoenkodery czy sieci dyfuzyjne, gdzie liczba parametrów może sięgać od milionów do miliardów. W praktyce przekłada się to na inny tryb pracy: w ML typowy pipeline to czyszczenie danych → inżynieria cech → model → kalibracja/interpretacja. W DL częściej pojawiają się elementy takie jak augmentacje, trening na GPU, fine‑tuning oraz optymalizacja inferencji (np. batchowanie czy TensorRT).
DL nie jest „zawsze lepsze”, ponieważ może przegrywać na małych zbiorach lub przy silnym szumie etykiet. W wielu zadaniach biznesowych na danych tabelarycznych (np. scoring kredytowy) modele boostingowe (XGBoost/LightGBM/CatBoost) często wygrywają pod względem dokładności, czasu wdrożenia i interpretowalności. ML bywa też łatwiejsze do audytu, bo można wskazać wpływ zmiennych (np. SHAP w XGBoost) oraz progi decyzyjne. DL jest zwykle trudniejsze do wyjaśnienia: narzędzia typu saliency maps czy Integrated Gradients potrafią pomóc, ale nie zawsze dają jednoznaczną odpowiedź na pytanie „dlaczego model tak zdecydował?”.
Optymalny wybór metodologii dla różnych typów danych
Dobór optymalnej metodologii zależy w pierwszej kolejności od rodzaju danych. Tabele najczęściej kierują w stronę ML, natomiast obrazy, tekst i audio zwykle wymagają DL. W predykcji churnu w CRM praktycznym wyborem bywa ML (np. LightGBM), ponieważ wdrożenie i iteracje są szybsze oraz prostsze. Z kolei w detekcji obiektów na zdjęciach standardem jest DL (np. YOLO), bo sieci potrafią nauczyć się cech bezpośrednio z pikseli. W rozwiązaniach hybrydowych (np. opis tekstowy + cechy tabelaryczne) dobrze sprawdzają się podejścia łączone, takie jak embedding z BERT + boosting na cechach albo sieć multimodalna.
- Dane tabelaryczne: zazwyczaj ML (LightGBM/CatBoost), ponieważ dobrze odwzorowuje nieliniowości i interakcje oraz szybko zapewnia sensowny baseline.
- Dane nieustrukturyzowane (obrazy, tekst, dźwięk): najczęściej DL (CNN/Transformer), bo uczy reprezentacji z surowego wejścia.
- Mało danych: częściej ML z dopracowaną inżynierią cech i regularizacją; w DL uzasadniony jest transfer learning (fine‑tuning modeli pretrenowanych).
- NLP przy małej skali: ML z n‑gramami i TF‑IDF potrafi zaskakująco dobrze sprawdzać się w klasyfikacji spamu lub opinii.
Skalę danych oraz koszty treningu warto przyjąć jako kryterium decyzyjne już na początku prac. ML często radzi sobie na tysiącach albo dziesiątkach tysięcy rekordów, a trening na CPU zwykle zamyka się w minutach, co ułatwia szybkie testy i eksperymenty A/B. DL z reguły „preferuje” większe zbiory (od dziesiątek tysięcy w transfer learningu do milionów przy treningu od zera) i częściej wymaga GPU/TPU, a pojedyncze przebiegi treningowe mogą trwać długo. Jeśli liczy się time‑to‑value, ML zazwyczaj szybciej dostarcza użyteczny rezultat, a DL opłaca się wtedy, gdy oczekujesz realnego wzrostu jakości dzięki danym nieustrukturyzowanym lub transfer learningowi.
Znaczenie cech i danych wejściowych w ML i DL
W ML o wyniku najczęściej decyduje jakość oraz konstrukcja cech, bo model uczy się głównie na ręcznie przygotowanych sygnałach. W praktyce pytanie „jak podnieść accuracy?” często sprowadza się do „jak dodać lepsze zmienne”, np. agregacje 7/30 dni, cechy interakcji czy target encoding. W DL poprawa jakości częściej wynika z lepszych danych (więcej przykładów, lepsze etykiety) oraz z augmentacji, ponieważ sieć sama buduje reprezentacje na podstawie wejścia. Prosta heurystyka jest taka: w ML inwestujesz w inżynierię cech, a w DL w dane, etykiety i augmentacje.
Przygotowanie wejścia różni się także od strony technicznej, ponieważ nie wszystkie modele „lubią” te same skale i formaty. W ML standaryzacja bywa kluczowa dla SVM, k‑NN i regresji (np. StandardScaler), podczas gdy drzewa i boosting zwykle jej nie potrzebują. W DL skala wejść ma znaczenie, dlatego często stosuje się normalizację wejścia (np. mean/std dla obrazów) oraz normalizacje wewnątrz sieci (BatchNorm/LayerNorm). Równie ważne jest dopasowanie splitu do realiów produkcyjnych, bo nietrafiona walidacja potrafi dać złudnie wysokie metryki.
Sposób radzenia sobie z brakami i zmiennymi kategorycznymi potrafi bezpośrednio przesądzić o doborze podejścia dla danych tabelarycznych. W ML braki danych obsługuje się imputacją (np. medianą, KNNImputer) albo sięga po modele bardziej odporne, takie jak CatBoost, który potrafi traktować brak jako sygnał. W DL braki (NaN) są problematyczne, więc najczęściej koduje się je jako osobną maskę lub flagę, ewentualnie korzysta z metod do tabular (np. TabNet) z ostrożnie dobraną imputacją. Dla kategorii w ML standardem bywa One‑Hot lub target encoding, a w DL zwykle stosuje się embeddingi (np. 16–128 wymiarów), co dobrze sprawdza się przy dużej liczbie unikalnych wartości.
W zadaniach tekstowych i obrazowych różnice w danych wejściowych widać szczególnie wyraźnie. W NLP podejście ML często opiera się na n‑gramach i TF‑IDF, co potrafi działać solidnie w klasyfikacji spamu czy opinii przy mniejszej skali, natomiast DL zazwyczaj wykorzystuje tokenizację (BPE/WordPiece) oraz Transformery (np. BERT), żeby lepiej uchwycić kontekst i zależności długiego zasięgu. W obrazach ML bez ręcznie projektowanych deskryptorów (HOG, SIFT) albo gotowych cech z pretrenowanego CNN szybko traci na jakości, podczas gdy DL (CNN/ViT) uczy filtry bezpośrednio z pikseli. Przy niezbalansowanych klasach w ML często sięga się po wagi klas, SMOTE lub korektę progu decyzyjnego, a w DL częściej stosuje się focal loss, ważenie próbek i odpowiednie batchowanie.
Porównanie modeli i architektur: kiedy wybrać CNN, a kiedy Transformer
CNN najczęściej wybiera się do obrazów, a Transformera do tekstu, ponieważ ich założenia (inductive bias) dobrze odpowiadają tym typom danych. CNN zakłada lokalność i translacyjną niezmienniczość, co ułatwia uczenie na pikselach i wykrywanie wzorców niezależnie od położenia. Transformer bazuje na mechanizmie uwagi (attention) między tokenami, dzięki czemu trafnie modeluje zależności w sekwencjach. Najlepszy wybór architektury to zwykle ten, który „pasuje” do struktury danych i skraca modelowi drogę do nauczenia się właściwych zależności.
Transformer nie jest jednak „tylko do tekstu”, bo attention można liczyć również między pikselami, tyle że rośnie wtedy koszt obliczeń i wymagania wdrożeniowe. W praktyce w DL wejścia mogą mieć zmienny rozmiar (długość tekstu, rozdzielczość obrazu), więc potrzebna jest standaryzacja, taka jak tokenizacja, padding i resizing, a także kontrola latencji. W zadaniach sekwencyjnych (np. kliknięcia, tekst) DL pozwala modelować przebieg sekwencji bez ręcznego kodowania relacji, ale trzeba pilnować długości sekwencji, maskowania oraz kosztu O(n²) w attention. Przekłada się to zarówno na trening, jak i na inferencję, szczególnie gdy liczy się czas odpowiedzi.
Wybór CNN vs Transformer często wiąże się także ze strategią transfer learningu, ponieważ gotowe reprezentacje potrafią znacząco skrócić drogę do jakości produkcyjnej. W DL transfer learning bywa bardzo efektywny: przenosisz reprezentacje z modeli pretrenowanych (np. ResNet, BERT) i dostrajasz je do własnego problemu. Dzięki temu da się sensownie pracować nawet wtedy, gdy nie trenujesz od zera na milionach przykładów. Jednocześnie zmiana architektury (np. wariantu modelu) przekłada się na liczbę parametrów, zapotrzebowanie na pamięć oraz dynamikę uczenia, dlatego porównania najlepiej prowadzić w obrębie z góry zdefiniowanych rodzin modeli i checkpointów.
Trening i zasoby obliczeniowe: jak efektywnie wykorzystać GPU
GPU najpełniej wykorzystasz w uczeniu głębokim, bo to właśnie DL zwykle wymaga akceleracji, aby trening i czas iteracji miały praktyczny sens. W przypadku fine-tuningu czas pracy potrafi wahać się od kilkunastu minut do kilku godzin, zależnie od batch size i klasy karty (np. RTX 4090 vs T4), a trening od zera jest zazwyczaj jeszcze droższy. Wynika to z propagacji wstecznej, która wylicza gradienty dla milionów parametrów i najczęściej wymaga wielu epok. Jeśli Twoim celem jest szybka iteracja, planuj eksperymenty tak, by maksymalnie skrócić czas pojedynczego treningu i ułatwić porównywanie wyników.
Efektywne użycie GPU w DL najczęściej sprowadza się do takiego doboru ustawień treningu, aby batch mieścił się w pamięci i jednocześnie utrzymywał stabilne uczenie. Pomaga w tym trening z mieszanym formatem (AMP, FP16/BF16) oraz techniki takie jak gradient clipping, właściwy scheduler (np. cosine, linear warmup) i dopasowanie optymalizatora (np. AdamW, SGD). Gdy k-fold jest zbyt drogi obliczeniowo, częściej wybiera się stały split train/val/test albo powtórzenia z różnymi seedami, żeby ocenić stabilność wyniku. W DL koszt błędu walidacji jest wysoki, więc ustawienie splitu i kontrola przebiegu treningu (np. wczesne zatrzymanie) realnie oszczędzają zasoby.
GPU „marnuje się” najczęściej wtedy, gdy trudno rozstrzygnąć, czy poprawa wynika ze zmiany modelu, czy raczej z losowości danych i inicjalizacji. Z tego powodu przy dłuższych treningach monitoring eksperymentów jest w praktyce niezbędny i zwykle realizuje się go narzędziami typu Weights & Biases, MLflow lub TensorBoard. Jeśli model „nie działa”, w DL debug obejmuje m.in. kontrolę loss i gradientów, próbę overfitu na małej próbce, weryfikację augmentacji i tokenizacji oraz sprawdzenie stabilności numerycznej (np. NaN w loss). Te kroki pozwalają szybciej wyłapać problemy z pipeline’em, zanim zaczniesz zwiększać rozmiar modelu albo liczbę epok.
Interpretowalność modeli: jak wyjaśnić decyzje biznesowe
Decyzje biznesowe najłatwiej uzasadnić, gdy można wskazać wpływ poszczególnych zmiennych oraz progi decyzyjne, co zazwyczaj działa na korzyść klasycznych modeli ML. W praktyce regresje i drzewa są bardziej czytelne, a w przypadku boostingów (np. XGBoost) często wykorzystuje się SHAP, aby pokazać wkład cech w wynik. Takie podejście ułatwia rozmowę z audytorem lub klientem, ponieważ odpowiedź na pytanie „co wpłynęło na decyzję?” da się powiązać z konkretnymi zmiennymi wejściowymi. Jeżeli interpretowalność jest wymaganiem formalnym, ML zwykle oferuje prostszą ścieżkę do audytu niż DL.
W DL wyjaśnianie decyzji bywa bardziej wymagające, ponieważ modele uczą się złożonych reprezentacji i nie zawsze da się je przełożyć na jednoznaczne reguły. Najczęściej sięga się wtedy po narzędzia takie jak saliency maps, Integrated Gradients czy LIME, a w modelach sekwencyjnych pomocne bywają mapy uwagi (attention). Metody te potrafią wskazać, które fragmenty wejścia były istotne, jednak ich odczyt bywa niejednoznaczny i nie zawsze spełnia wymogi formalne. W praktyce oznacza to, że „wyjaśnienie” w DL częściej wspiera analizę, niż stanowi twarde uzasadnienie decyzji.
Interpretowalność warto zestawiać z rzetelnym pomiarem jakości, bo zarówno ML, jak i DL mają własne pułapki ewaluacji. W DL łatwo uzyskać wysoką accuracy przy błędnym setupie danych (np. leakage przez augmentacje lub zduplikowane obrazy), co utrudnia obronę decyzji przed interesariuszami. W ML ryzyko częściej dotyczy niepoprawnego kodowania kategorii oraz przecieku informacji przez agregacje liczone na całym zbiorze zamiast wyłącznie na treningu. Dobrze ustawiona walidacja i klarowna komunikacja metryk (np. AUC, F1, RMSE) pomagają spiąć „dlaczego model tak zdecydował?” z „jak wiemy, że działa właściwie?”.
Wybór podejścia: kiedy postawić na ML, a kiedy na DL
Najbezpieczniej sięgnąć po ML, gdy pracujesz na danych tabelarycznych, dysponujesz ograniczoną liczbą przykładów i potrzebujesz szybkiej iteracji. W takich zadaniach modele boostingowe (XGBoost/LightGBM/CatBoost) często wygrywają pod względem dokładności, czasu wdrożenia i interpretowalności, a trening zwykle da się przeprowadzić na CPU w minuty. Z kolei DL jest praktyczniejsze, gdy dane są nieustrukturyzowane (obrazy, tekst, dźwięk) i chcesz, aby model uczył się reprezentacji bezpośrednio z surowego wejścia. Jeżeli krytyczne są wymagania regulacyjne i audyt, ML zazwyczaj daje prostszą ścieżkę do wskazania wpływu zmiennych (np. SHAP) i obrony progów decyzyjnych.
O wyborze ML vs DL często przesądzają ograniczenia wdrożeniowe i koszt utrzymania, a nie wyłącznie metryki jakości. ML da się sprawnie uruchomić w systemach transakcyjnych na CPU (np. serializacja i mikroserwis), natomiast DL częściej wymaga eksportu (ONNX/TorchScript), optymalizacji (TensorRT/OpenVINO) oraz pilnowania latencji na GPU albo na urządzeniu brzegowym. W praktyce pytanie „czy stać mnie na DL w produkcji?” sprowadza się do wyliczenia kosztu na 1000 predykcji i dopuszczalnej latencji (np. 50–200 ms w aplikacji). Gdy środowisko jest ograniczone do CPU w systemie legacy, ML zwykle okazuje się bezpieczniejszą opcją.
- Wybierz ML, gdy pracujesz na danych tabelarycznych, liczy się time-to-value i chcesz szybko sprawdzić efekt (np. A/B), a dodatkowo interpretowalność jest wymagana.
- Wybierz DL, gdy dane są nieustrukturyzowane lub sekwencyjne i potrzebujesz modelu, który sam uczy się cech (np. CNN/Transformer), zwłaszcza jeśli dysponujesz GPU i odpowiednią skalą danych.
- Rozważ transfer learning, gdy danych jest niewiele, ale możesz dostroić model pretrenowany (np. ResNet, BERT/HerBERT), zamiast trenować od zera.
- Rozważ podejście hybrydowe, gdy łączysz różne typy danych (np. tekst + cechy tabelaryczne), np. embedding z BERT + boosting na cechach albo sieć multimodalną.
Decyzję najlepiej domykać pragmatycznym porównaniem „co daje największy zwrot z pracy” w Twoim kontekście. Jeśli wynik ML jest już „wystarczająco dobry”, a dalsza poprawa z DL ma charakter marginalny (np. niewielki wzrost AUC po tygodniu eksperymentów), często bardziej opłaca się dopracować dane, proces lub progi decyzyjne niż zmieniać całą klasę modelu. W zadaniach takich jak ryzyko kredytowe czy fraud detection znaczenie mają również kalibracja prawdopodobieństw oraz stabilność w czasie, gdzie ML (boosting + kalibracja) bywa prostszy do utrzymania w cyklicznym re-treningu. W praktyce rozsądna strategia to: najpierw solidny baseline ML, a dopiero potem DL, gdy ograniczeniem stają się typ danych albo brak możliwości zbudowania dobrych cech.
Jak radzić sobie z ograniczeniami danych i rozwiązywać problemy z jakością
Z ograniczeniami danych najłatwiej poradzić sobie wtedy, gdy najpierw diagnozujesz konkretny kłopot (mało danych, szum etykiet, niezbalansowane klasy, drift), a dopiero potem dobierasz właściwą technikę, zamiast „dokładać” złożoność modelu. Przy niewielkiej skali danych ML zwykle wygrywa dzięki mniejszej pojemności i mniejszemu ryzyku overfitu, a w DL sens ma transfer learning (fine-tuning), bo nie startujesz od losowych wag. Jeśli dane są tabelaryczne i zawierają braki, ML oferuje prostsze rozwiązania (imputacja lub modele odporne, jak CatBoost), podczas gdy w DL braki (NaN) często wymagają masek/flag albo bardzo ostrożnej imputacji. Kluczowe jest też ustawienie walidacji tak, aby odzwierciedlała produkcję, ponieważ błędny split potrafi dać złudne wyniki.
Szum etykiet jest szczególnie groźny w DL, ponieważ sieci o dużej pojemności potrafią przy długim treningu „zapamiętać” błędne anotacje. Jeśli podejrzewasz, że część etykiet jest nietrafiona (np. 5–20%), w DL stosuje się m.in. cleanlab, robust loss, label smoothing oraz procedury rewizji danych, a równolegle warto trzymać w ryzach trening (np. early stopping) i regularizację. W ML często pomaga też ograniczenie złożoności oraz walidacja na pewnych przypadkach, aby nie stroić modelu pod sam szum. Gdy jakość etykiet jest niepewna, priorytetem powinno być „odszumienie” danych i walidacji, bo sama zmiana architektury rzadko załatwia sprawę.
Problem niezbalansowanych klas wymaga innego zestawu narzędzi w ML i DL, ale w obu podejściach trzeba uważnie pilnować metryk i progów. W ML szybko sprawdzają się wagi klas (class_weight), SMOTE oraz dobór progu decyzyjnego, natomiast w DL częściej sięga się po focal loss, ważenie próbek i strategie batchowania. Przy ekstremalnej dysproporcji (np. 1:10 000) łatwo o złudnie dobre metryki bez solidnych danych walidacyjnych, więc ocena powinna być szczególnie konserwatywna. Jeśli trudno o dalszą poprawę jakości, czasem więcej daje stabilna kalibracja i sensownie ustawiony próg niż „gonienie” za samą accuracy.
Drift i dane spoza rozkładu (OOD) wymagają podejścia procesowego, bo nie da się ich „naprawić” jedną sztuczką w modelu. DL bywa bardziej podatne na nieoczekiwane zachowania przy zmianie domeny (np. nowe typy zdjęć z innego urządzenia), dlatego w systemach krytycznych stosuje się testy odporności, detekcję anomalii wejścia i ograniczenia domeny. W ML drift często łatwiej zdiagnozować dzięki monitoringowi rozkładów cech i prostym alarmom (np. PSI, test KS), a mniej złożona konstrukcja modelu ułatwia szybki re-trening i porównanie wersji. Ostatecznie jakość w produkcji zależy od tego, czy split i monitoring odzwierciedlają realne warunki działania modelu, a nie tylko „ładny wynik” offline.
