تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

دوران هوش مصنوعی، که در حال حاضر غرق در آن زندگی می کنیم، تعداد زیادی ایده و اصطلاحات جدید را وارد زندگی ما کرده است که به تدریج با آنها آشنا می شویم. در این مقاله قصد داریم به تحلیل آن بپردازیم تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، دو مفهوم متفاوت که اغلب با هم اشتباه گرفته می شوند.

برای شروع، ایجاد اولین تمایز مهم است. در حالی که درست است که هر دو مفهوم (ML و DL) بخشی از هوش مصنوعی هستند، اما در واقع چیزهای متفاوتی هستند، اگرچه دارای نقاط مشترک زیادی هستند. دو اشتقاق از فناوری جدید که به عقیده بسیاری، جهان را تغییر داده است.

تلاش برای روشن کردن این چرندیات ظاهری، چیزی بهتر از این نیست به یک قیاس عملی متوسل شوید برای توضیح این تفاوت ها بیایید تصور کنیم که هوش مصنوعی مقوله ای است که تمام وسایل حمل و نقل موجود (ماشین، دوچرخه، قطار...) را در بر می گیرد. خوب، در این طرح، یادگیری ماشینی ماشین است، در حالی که یادگیری عمیق ماشین الکتریکی است.

به عبارت دیگر، DL نوعی تکامل یا تخصصی شدن ML خواهد بود. شاخه ای که از شاخه دیگری بیرون می آید که به نوبه خود از تنه هوش مصنوعی متولد می شود. در پاراگراف های بعدی با جزئیات بیشتری به این موضوع می پردازیم.

آموزش ماشین (ML)

یادگیری ماشین معمولاً به عنوان زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی تعریف می شود که به سیستم ها اجازه می دهد تا «یاد بگیرند» و بر اساس داده ها تصمیم بگیرند. بر اساس مدل های پیچیده ریاضی، الگوریتم های ML از داده ها برای پیش بینی و تصمیم گیری استفاده می کنند، حتی اگر این سیستم ها به طور خاص برای این کار برنامه ریزی نشده باشند.

برای اینکه یادگیری ماشین به طور کامل کار کند، به مجموعه داده های ساختاریافته و از پیش پردازش شده نیاز است. این به ناچار مستلزم این است دخالت انسان، برای انتخاب داده ها و استخراج مرتبط ترین ویژگی های آن ضروری است.

یادگیری ماشین برای انجام وظایفی مانند طبقه بندی متن، پیش بینی های مالی، سیستم های توصیه محصول و غیره استفاده می شود.

یادگیری عمیق (DL)

همانطور که در ابتدای پست اشاره کردیم، یادگیری عمیق نوعی آموزش است زیرمجموعه پیشرفته یادگیری ماشینی. مدلی که مستقیماً از ساختار آن الهام گرفته شده است مغز انسان. ML از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه استفاده می کند که به آن ها نیز گفته می شود "شبکه های عصبی عمیق" که به شما کمک می کند الگوهای پیچیده را از داده ها به طور خودکار و بسیار کارآمدتر شناسایی کنید.

برخلاف یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق برای کار با حجم زیادی از داده های بدون ساختار نیازی به کمک انسانی ندارد، از آنجایی که می تواند نمایش ها یا ویژگی ها را به تنهایی تشخیص دهد. علاوه بر این، هرچه اطلاعات بیشتری را مدیریت کند، نتایج دقیق‌تری ارائه می‌دهد.

DL برای کارهایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. کاربردهای عملی آن شامل توسعه دستیارهای مجازی، وسایل نقلیه خودران، ابزارهای تولید محتوا و ترجمه خودکار و غیره است.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: شباهت ها و تفاوت ها

هر دو ML و DL بر توسعه برنامه هایی تمرکز می کنند که قادر به شناسایی داده ها و الگوها هستند، اما آنها در نحوه پردازش داده ها و نحوه استخراج و شناسایی ویژگی ها متفاوت هستند.

برای رفع ابهامات، می‌خواهیم یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را نقطه به نقطه بخریم. به این ترتیب تشخیص هر دو مفهوم و درک بعد واقعی آنها آسان تر است. ما با ML و DL در تمام جنبه های اساسی روبرو هستیم:

اطلاعات

• ML: فقط با پایگاه داده های نسبتا کوچک و با ساختار مناسب کار می کند.
• DL: می توانید با حجم زیادی از داده های بدون ساختار کار کنید.

الگوریتم ها

• ML: مدل‌های آماری و الگوریتم‌های ساده ریاضی مانند درخت‌های تصمیم را کنترل می‌کند.
• DL: از شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند.

استخراج ویژگی های اساسی

• ML: به مداخله انسانی نیاز دارد.
• DL: استخراج خودکار است، زیرا شبکه ها ویژگی ها را یاد می گیرند.

محاسبات

• ML: قدرت محاسباتی فشرده کمتر.
• DL: به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد (استفاده از GPU).

برنامه های کاربردی

• ML: مدل های پیش بینی، سیستم های توصیه، چت ربات های خدمات مشتری و غیره.
• DL: تشخیص تصویر، وسایل نقلیه خودران، تولید محتوا و غیره.

درجه دقت

• دقت کمتر در کارهای پیچیده
• دقت بیشتر در کارهای پیچیده

بهتر است این تفاوت ها را با آنها نشان دهیم یک مثال عملی: یک مدل یادگیری ماشینی با داده های ارائه شده توسط یک انسان تغذیه می شود، بیایید مجموعه ای از تصاویر را با عنوان "ماشین وجود دارد" و "ماشین وجود ندارد" قرار دهیم. در عین حال، آنها ویژگی های شناسایی اضافی مانند رنگ، شکل و غیره را اضافه می کنند.

از سوی دیگر، در یک مدل یادگیری عمیق، این روش شامل اجازه دادن به سیستم برای "غواصی" در اقیانوس عظیمی از داده‌های تصویری برچسب‌گذاری شده است تا خود فرآیند استخراج ویژگی را از طریق شبکه‌های عصبی عمیق انجام دهد.

نتیجه

به عنوان خلاصه، خواهیم گفت که تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در این است که اولی ساده تر است. مناسب تر برای کار با داده های کمتر و اجرای وظایف خاص تر. از سوی دیگر، دومی سلاح بسیار قدرتمندتری برای حل مشکلات پیچیده با مقادیر زیاد داده است. علاوه بر این، می تواند وظایف خود را بدون دخالت انسان انجام دهد.