د مصنوعي استخبارات، چې موږ پکې لا دمخه ډوب یو، زموږ ژوند ته یې ګڼ شمیر نوي نظرونه او اصطلاحات راوړي دي چې موږ ورسره ورو ورو بلد کیږو. پدې مقاله کې به موږ تحلیل کړو د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې ترمنځ توپیر، دوه مختلف مفاهیم چې ډیری وختونه مغشوش کیږي.
د پیل لپاره، دا مهمه ده چې یو لومړنی توپیر رامنځته شي. که څه هم دا ریښتیا ده چې دواړه مفکورې (ML او DL) د AI برخه دي، دوی په حقیقت کې مختلف شیان دي، که څه هم ډیری مشترک ټکي لري. د نوي ټیکنالوژۍ دوه څانګې چې د ډیری په نظر، دلته د نړۍ بدلولو لپاره دي.
هڅه کوم چې په دې ښکاره ګډوډۍ باندې یو څه رڼا واچوم، له دې څخه غوره بل څه نشته عملي تشبیه ته مراجعه وکړئ د دې توپیرونو د تشریح لپاره، راځئ چې تصور وکړو چې AI هغه کټګوري ده چې د ترانسپورت ټول موجوده طریقې (موټرونه، بایسکلونه، ریل ګاډي، او نور) پکې شامل دي. ښه، پدې سکیم کې، ماشین زده کړه به موټر وي، پداسې حال کې چې ژوره زده کړه به بریښنایی موټر وي.
په بل عبارت، DL به د ML یو ډول ارتقا یا تخصص وي. یوه څانګه چې د بلې څانګې څخه راپورته کیږي، کوم چې په خپل وار سره د مصنوعي استخباراتو له اصلي برخې څخه سرچینه اخلي. موږ په لاندې پراګرافونو کې په تفصیل سره پدې اړه بحث کوو.
د ماشین زده کړه (ML)
د ماشین زده کړه معمولا د مصنوعي استخباراتو د فرعي کټګورۍ په توګه تعریف شوې ده چې سیسټمونو ته اجازه ورکوي چې "زده کړه" وکړي او د معلوماتو پر بنسټ پریکړې وکړيد پیچلو ریاضيکي ماډلونو پر بنسټ، د ML الګوریتمونه د وړاندوینو جوړولو او پریکړې کولو لپاره معلومات راټولوي، حتی که دا سیسټمونه په ځانګړي ډول د دې دندې لپاره پروګرام شوي نه وي.
د ماشین زده کړې لپاره په بشپړ ډول فعالیت کول، جوړښت شوي او دمخه پروسس شوي ډیټا سیټونه اړین دي. پدې کې حتمي شامل دي انساني مداخله، د معلوماتو غوره کولو او د هغې خورا اړونده ځانګړتیاو استخراج لپاره اړین دي.
د ماشین زده کړه د دندو ترسره کولو لپاره کارول کیږي لکه د متن طبقه بندي، مالي وړاندوینې، د محصول سپارښتنې سیسټمونه، او داسې نور.
ژوره زده کړه (DL)
لکه څنګه چې موږ د پوسټ په پیل کې اشاره وکړه، ژوره زده کړه یو ډول ده د ماشین زده کړې پرمختللې فرعي کټګورۍ. یو ماډل چې په مستقیم ډول د جوړښت څخه الهام اخیستل شوی دی د انسان مغز. ML د څو پوړونو مصنوعي عصبي شبکو څخه کار اخلي، چې ورته هم ویل کیږي "ژورې عصبي شبکې" کوم چې تاسو سره مرسته کوي چې د معلوماتو څخه پیچلي نمونې په اتوماتيک ډول او ډیر اغیزمن ډول وپیژنئ.
د ماشین زده کړې برعکس، ژوره زده کړه د غیر منظم معلوماتو لوی مقدار سره د کار کولو لپاره د انسان مرستې ته اړتیا نلري.، ځکه چې دا کولی شي په خپله نمایشونه یا ځانګړتیاوې کشف کړي. سربیره پردې، څومره چې دا ډیر معلومات اداره کوي، هغومره یې پایلې ډیرې ښې کیږي.
DL د انځور پیژندنې او طبیعي ژبې پروسس کولو په څیر دندو لپاره کارول کیږي. د دې عملي غوښتنلیکونو کې د مجازی معاونینو پراختیا، خودمختار وسایط، د مینځپانګې تولید وسایل، او ماشین ژباړه، د نورو په منځ کې شامل دي.
د ماشین زده کړه او ژوره زده کړه: ورته والی او توپیرونه
ML او DL دواړه د هغو پروګرامونو په پراختیا تمرکز کوي چې د معلوماتو او نمونو پیژندلو وړ وي، مګر دوی د معلوماتو د پروسس کولو او د ځانګړتیاوو د استخراج او پیژندلو په طریقه کې توپیر لري.
د هر ډول شکونو د لرې کولو لپاره، راځئ چې د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې ټکي په ټکي بحث وکړو. په دې توګه، د دواړو مفاهیمو توپیر کول او د دوی ریښتینې ساحه پوهیدل اسانه دي. موږ په ټولو اساسي اړخونو کې ML او DL پرتله کوو:
ډاټا
- ML: یوازې د نسبتا کوچنیو او ښه جوړښت لرونکو ډیټابیسونو سره کار کوي.
- DL: د غیر منظم معلوماتو لوی مقدار سره کار کولی شي.
الګوریتمونه
- ML: احصایوي ماډلونه او ساده ریاضيکي الګوریتمونه اداره کوي، لکه د پریکړې ونې.
- DL: دا ژور عصبي شبکې کاروي.
د اساسي ځانګړتیاوو استخراج
- ML: د انسان مداخلې ته اړتیا لري.
- DL: استخراج په اتوماتيک ډول دی، ځکه چې شبکې ځانګړتیاوې زده کوي.
کمپیوټر
- ML: لږ شدید محاسباتي ځواک.
- DL: ډېر کمپیوټري ځواک ته اړتیا لري (د GPUs کارول).
کاریالونه
- ایم ایل: د وړاندوینې ماډلونه، د سپارښتنې سیسټمونه، د پیرودونکو خدماتو چیټ بوټونه، او نور.
- DL: د انځور پیژندنه، خودمختاره موټرې، د منځپانګې تولید، او داسې نور.
د دقت کچه
- په پیچلو دندو کې لږ دقت.
- په پیچلو دندو کې ډیر دقت.
دا غوره ده چې دا توپیرونه په لاندې ډول روښانه کړئ: یوه عملي بیلګهد ماشین زده کړې ماډل به د انسان لخوا چمتو شوي معلومات تغذیه کړي، د انځورونو لړۍ ووایاست چې "یو موټر شتون لري" او "هیڅ موټر نشته" لیبل شوي. په ورته وخت کې، دوی به اضافي پیژندنې ځانګړتیاوې لکه رنګ، شکل، او نور اضافه کړي.
برعکس، د ژورې زده کړې ماډل کې، دا طریقه سیسټم ته اجازه ورکوي چې د لیبل شوي انځور ډیټا په پراخه سمندر کې "ډوب" کړي ترڅو دا د ژورو عصبي شبکو له لارې د ځانګړتیا استخراج پروسه پخپله ترسره کړي.
پایله
په لنډه توګه، د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې ترمنځ توپیر دا دی چې لومړی ساده دی، د لږ معلوماتو سره کار کولو او د ډیرو مشخصو دندو ترسره کولو لپاره غوره دی؛ له بلې خوا، وروستی، د ډیرو معلوماتو سره د پیچلو ستونزو حل کولو لپاره خورا پیاوړی وسیله ده. سربیره پردې، دا کولی شي خپلې دندې د لږترلږه انساني مداخلې سره ترسره کړي.
مدیر په مختلفو ډیجیټل میډیا کې د لسو کلونو تجربې سره د ټیکنالوژۍ او انټرنیټ مسلو کې تخصص لري. ما د ای کامرس، مخابراتو، آنلاین بازار موندنې او اعلاناتو شرکتونو لپاره د مدیر او منځپانګې جوړونکي په توګه کار کړی دی. ما د اقتصاد، مالیې او نورو سکتورونو ویب پاڼو کې هم لیکلي دي. زما کار هم زما شوق دی. اوس، زما د مقالو له لارې Tecnobits، زه هڅه کوم چې ټول خبرونه او نوي فرصتونه وپلټم چې د ټیکنالوژۍ نړۍ موږ ته زموږ د ژوند ښه کولو لپاره هره ورځ وړاندیز کوي.