Давраи Академияи оптикӣ, ки мо аллакай дар он ғарқ шуда зиндагӣ мекунем, ба ҳаёти мо миқдори зиёди ғояҳо ва истилоҳоти нав ворид кард, ки мо тадриҷан бо онҳо шинос мешавем. Дар ин мақола мо таҳлил мекунем Фарқи байни омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ, ду мафҳуми гуногун, ки аксар вақт ошуфта мешаванд.
Барои оғоз кардан, муҳим аст, ки фарқияти аввалро муқаррар кунед. Гарчанде ки дуруст аст, ки ҳарду мафҳум (ML ва DL) як қисми AI мебошанд, онҳо воқеан чизҳои гуногунанд, гарчанде ки нуктаҳои умумӣ доранд. Ду ҳосили технологияи нав, ки ба ақидаи бисёриҳо, ҷаҳонро тағир додаанд.
Кӯшиши равшанӣ андохтан ба ин беғаразии зоҳир, чизе беҳтар аз ба аналогияи амалӣ муроҷиат кунед ки ин фарқиятҳоро шарҳ диҳад. Биёед тасаввур кунем, ки AI категорияест, ки тамоми воситаҳои нақлиёти мавҷударо дар бар мегирад (мошинҳо, велосипедҳо, қатораҳо ...). Хуб, дар ин схема Machine Learning мошин хоҳад буд, дар ҳоле ки Deep Learning мошини электрикӣ хоҳад буд.
Ба ибораи дигар, DL як навъ эволютсия ё тахассуси ML хоҳад буд. Шохае, ки аз шохаи дигар пайдо мешавад, ки дар навбати худ аз танаи зеҳни сунъӣ таваллуд мешавад. Дар параграфҳои минбаъда мо дар ин бора муфассалтар маълумот медиҳем.
Омӯзиши мошинҳо (ML)
Омӯзиши мошинсозӣ одатан ҳамчун зеркатегорияи зеҳни сунъӣ муайян карда мешавад ба системаҳо имкон медиҳад, ки дар асоси маълумот "омӯзанд" ва қарор қабул кунанд. Дар асоси моделҳои мураккаби математикӣ, алгоритмҳои ML барои пешгӯиҳо ва қабули қарорҳо маълумотро истифода мебаранд, гарчанде ки ин системаҳо барои ин вазифа махсус барномарезӣ нашудаанд.
Барои пурра кор кардани Machine Learning маҷмӯаҳои додаҳои сохторӣ ва қаблан коркардшуда лозиманд. Ин ногузир боиси он мегардад дахолати инсон, барои интихоб кардани маълумот ва истихроҷи хусусиятҳои мувофиқтарини он зарур аст.
Омӯзиши мошинсозӣ барои иҷрои вазифаҳо ба монанди таснифоти матн, пешгӯиҳои молиявӣ, системаҳои тавсияҳои маҳсулот ва ғайра истифода мешавад.
Омӯзиши амиқ (DL)
Тавре ки мо дар аввали мақола қайд кардем, омӯзиши амиқ як навъ аст зеркатегорияи пешрафтаи омӯзиши мошинсозӣ. Моделе, ки бевосита аз сохтори он илҳом гирифта шудааст мағзи инсон. ML шабакаҳои нейронҳои сунъии бисёрқабатаро истифода мебарад, ки онҳоро низ меноманд "шабакаҳои нейронии амиқ" ки ба шумо барои муайян кардани намунаҳои мураккаб аз маълумот ба таври худкор ва хеле самараноктар кӯмак мекунанд.
Баръакси омӯзиши мошинсозӣ, Deep Learning барои кор бо миқдори зиёди маълумоти сохторнашуда ба кӯмаки инсон ниёз надорад, зеро он метавонад намояндагӣ ё хусусиятҳоро худаш муайян кунад. Ғайр аз он, ҳар қадар маълумоти бештаре, ки он коркард карда шавад, натиҷаҳои он ҳамон қадар дақиқтар мешаванд.
DL барои вазифаҳо ба монанди шинохти тасвир ва коркарди забони табиӣ истифода мешавад. Барномаҳои амалии он таҳияи ёрдамчиёни виртуалӣ, мошинҳои мустақил, воситаҳои тавлиди мундариҷа ва тарҷумаи автоматӣ ва ғайраҳоро дар бар мегиранд.
Омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ: монандиҳо ва фарқиятҳо
Ҳам ML ва ҳам DL ба таҳияи барномаҳое тамаркуз мекунанд, ки қодиранд маълумот ва намунаҳоро муайян кунанд, аммо Онҳо бо тарзи коркарди маълумот ва чӣ гуна истихроҷ ва муайян кардани хусусиятҳо фарқ мекунанд.
Барои рафъи шубҳаҳо, мо мехоҳем Machine Learning ва Deep Learning-ро нуқта ба нуқта бихарем. Бо ин роҳ фарқ кардани ҳарду мафҳум ва фаҳмидани андозаи аслии онҳо осонтар аст. Мо бо ML ва DL дар ҳама ҷанбаҳои асосӣ дучор мешавем:
Маълумот
- ML: Танҳо бо пойгоҳи додаҳои нисбатан хурд ва сохтори хуб кор мекунад.
- DL: Шумо метавонед бо миқдори зиёди маълумоти сохторнашуда кор кунед.
Алгоритмҳо
- ML: Моделҳои оморӣ ва алгоритмҳои оддии математикиро, ба монанди дарахтони қарорҳо идора мекунад.
- DL: Он шабакаҳои амиқи нейронро истифода мебарад.
Бартараф кардани хусусиятҳои асосӣ
- ML: дахолати инсонро талаб мекунад.
- DL: Истихроҷи худкор аст, зеро шабакаҳо хусусиятҳоро меомӯзанд.
Computing
- ML: Қувваи ҳисоббарории камтар пуршиддат.
- DL: Он қудрати бузурги ҳисоббарориро талаб мекунад (истифодаи GPU).
Барномаҳо
- ML: Моделҳои пешгӯӣ, системаҳои тавсиявӣ, чатботҳои хидматрасонии муштариён ва ғайра.
- DL: Шинохти тасвир, мошинҳои мустақил, тавлиди мундариҷа ва ғайра.
Дараҷаи дақиқ
- Дақиқии камтар дар вазифаҳои мураккаб.
- Дақиқии бештар дар вазифаҳои мураккаб.
Беҳтар аст, ки ин фарқиятҳоро бо тасвир нишон диҳед намунаи амалӣ: Модели омӯзиши мошинҳо аз рӯи маълумоте, ки инсон пешниҳод мекунад, ғизо дода мешавад, биёед як қатор тасвирҳоро бо нишони "мошин вуҷуд дорад" ва "мошин нест" ҷойгир кунем. Ҳамзамон, онҳо хусусиятҳои иловагии мушаххасро ба монанди ранг, шакл ва ғайра илова мекунанд.
Аз тарафи дигар, дар модели Deep Learning, ин усул аз он иборат аст, ки система ба уқёнуси азими маълумоти тасвири нишонашуда "ғуб" кунад, то худи он раванди истихроҷи хусусиятҳоро тавассути шабакаҳои амиқи нейронӣ анҷом диҳад.
Хулоса
Хулоса, мо хоҳем гуфт, ки фарқи байни омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ дар он аст, ки аввалинаш соддатар аст. Барои кор бо маълумоти камтар ва иҷрои вазифаҳои мушаххас беҳтар мувофиқ аст; Аз тарафи дигар, дуюм аслиҳаи хеле тавонотар барои ҳалли мушкилоти мураккаб бо миқдори зиёди маълумот аст. Ғайр аз он, он метавонад вазифаҳои худро бидуни дахолати ками инсон иҷро кунад.
Муҳаррир дар масъалаҳои технология ва интернет бо таҷрибаи зиёда аз даҳ сол дар васоити гуногуни рақамӣ тахассус дорад. Ман ҳамчун муҳаррир ва эҷодкунандаи мундариҷа барои тиҷорати электронӣ, иртибот, маркетинги онлайн ва ширкатҳои таблиғотӣ кор кардам. Ман инчунин дар вебсайтҳои иқтисод, молия ва дигар соҳаҳо навиштаам. Кори ман ҳам ҳаваси ман аст. Ҳоло, тавассути мақолаҳои ман дар Tecnobits, Ман кӯшиш мекунам, ки ҳама хабарҳо ва имкониятҳои наверо, ки ҷаҳони технология ҳар рӯз барои беҳтар кардани ҳаёти мо пешкаш мекунад, биомӯзам.