تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و رمزگشایی این دو مفهوم کلیدی

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته است و دو زیرشاخه مهم آن یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نقشی اساسی در این پیشرفت‌ها ایفا کرده‌اند. هر دو روش به کامپیوترها اجازه می‌دهند تا بدون برنامه ‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف مختلف را انجام دهند. با این وجود، تفاوت‌های ظریفی بین این دو رویکرد وجود دارد و ما در این مقاله به بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌پردازیم.

مروری بر تفاوت‌ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است، تفاوت‌های فاحشی بین این دو رویکرد یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد.

زمان پردازش

همانطور که انتظار می‌رود، به دلیل مجموعه داده‌های بزرگی که مدل یادگیری عمیق به آن نیاز دارد و همچنین پارامترهای متعدد و فرمول‌های ریاضی پیچیده، سیستم یادگیری عمیق برای آموزش به زمان نیاز دارد. در نتیجه، مدل‌های یادگیری عمیق هفته‌ها طول می‌کشد تا با موفقیت به پایان برسند. در مقابل، پردازش مدل یادگیری ماشین به طور قابل توجهی زمان کمتری برای تکمیل می‌برد (از ثانیه تا ساعت).

عملکرد و رشد

قابلیت‌های محاسباتی پردازنده گرافیکی (GPU) امکان آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ را فراهم کرده است که نتایج چالش برانگیزی را به همراه داشته است. در مقابل، فرمت‌های دیگر ML به اوج عملکرد خود رسیده اند.

رویکرد الگوریتمی

مهم‌ترین تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در نحوه تجزیه و تحلیل اطلاعات است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین تمایل دارند داده‌های ورودی را تجزیه کنند و سپس آن مولفه‌ها به صورت سریالی باهم ادغام می‌شوند تا نتیجه یا راه‌ حل دلخواه را ایجاد کنند. از طرف دیگر، سیستم‌ یادگیری عمیق کل موقعیت یا سناریو را به طور کامل بررسی می‌کند. یکی از کاربردهای تبلیغاتی یادگیری عمیق، خودروهای خودران است. این مدل‌ها و برنامه‌ها از لایه‌ها و شبکه‌های عصبی برای نحوه تشخیص و اطاعت از چراغ‌های راهنمایی و زمان کاهش یا افزایش سرعت استفاده می‌کنند.

مقایسه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین به طور کلی به الگوریتم‌هایی اشاره دارد که به کامپیوترها اجازه می‌دهند از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بدون برنامه‌ ریزی صریح ارتقا دهند. این الگوریتم‌ها با استفاده از تکنیک‌های مختلف آماری، مانند رگرسیون، دسته ‌بندی و خوشه‌ بندی، به تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پردازند و از آن‌ها برای پیش‌بینی، طبقه ‌بندی و تصمیم ‌گیری استفاده می‌کنند. از طرف دیگر، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و از لایه‌های متعددی از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند. هر لایه از شبکه وظایف خاصی را انجام می‌دهد و با پردازش اطلاعات از لایه‌های قبلی، به شبکه اجازه می‌دهد تا الگوهای پیچیده را در داده‌ها شناسایی کند.

شباهت‌ها و تفاوت‌های این دو تکنولوژی

هر دو روش از داده‌ها برای یادگیری و ارتقای عملکرد خود استفاده می‌کنند و از الگوریتم‌های پیچیده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بهره می‌برند. هر دوی آن‌ها می‌توانند برای حل طیف وسیعی از مسائل، از جمله پیش‌ بینی، طبقه‌ بندی و تصمیم ‌گیری، استفاده شوند. اصلی ترین تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در نحوه یادگیری داده‌هاست. یادگیری ماشین از تکنیک‌های آماری برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند، در حالی که یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق به طور کلی پیچیده‌تر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. یادگیری عمیق به طور کلی به داده‌های بیشتری نسبت به یادگیری ماشین نیاز دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور کلی قابل تفسیرتر از الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند.

کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیرشاخه‌هایی از هوش مصنوعی هستند که کاربردهای گسترده‌ای در دنیای واقعی دارند. در این بخش چند نمونه از کاربردهای آن‌ها را شرح می‌دهیم.

تشخیص چهره

یادگیری ماشین برای آموزش سیستم‌ها برای تشخیص چهره افراد در عکس‌ها و فیلم‌ها استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند قفل ‌گشایی چهره، نظارت امنیتی و شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

تشخیص دست ‌خط

یادگیری ماشین برای آموزش سیستم‌ها برای تشخیص دست ‌خط انسان استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند پردازش چک، تشخیص امضا و تشخیص اسناد استفاده می‌شود.

رابط‌های صوتی

یادگیری ماشین برای آموزش سیستم‌ها برای تشخیص گفتار انسان استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند دستیاران مجازی، تشخیص گفتار و ترجمه ماشینی استفاده می‌شود.

تشخیص پزشکی

با وجود تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، این فناوری‌ها برای آموزش سیستم‌ها برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر و داده‌های پزشکی استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند: تشخیص سرطان، پیش ‌بینی بیماری‌های قلبی و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شود.

خودروهای خودران

یادگیری ماشین برای آموزش سیستم‌ها برای رانندگی خودکار خودروها استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند کروز کنترل تطبیقی، ترمز اضطراری خودکار و رانندگی خودکار استفاده می‌شود.

توصیه‌

یادگیری ماشین برای آموزش سیستم‌ها برای توصیه محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس علایق و رفتارشان استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند Netflix، Spotify و Amazon استفاده می‌شود.

تشخیص تقلب

یادگیری ماشین برای آموزش سیستم‌ها برای شناسایی فعالیت‌های تقلب‌آمیز، مانند کلاهبرداری اعتباری یا پولشویی استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند خدمات مالی، تجارت الکترونیک و صنعت بیمه استفاده می‌شود.

رباتیک

یادگیری ماشین برای آموزش ربات‌ها برای انجام وظایف پیچیده استفاده می‌شود. این فناوری در برنامه‌هایی مانند تولید، لجستیک و مراقبت‌های بهداشتی کاربرد دارد.

پیش ‌بینی بازار

یادگیری ماشین برای پیش ‌بینی قیمت سهام، نرخ ارز و سایر شاخص‌های اقتصادی استفاده می‌شود و برنامه‌های سرمایه ‌گذاری، مدیریت ریسک و معاملات از آن بهره می‌برند.

تحقیقات علمی

یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های علمی و کشف الگوها و بینش‌های جدید استفاده می‌شود. همچنین، این فناوری در برنامه‌هایی مانند کشف دارو، تحقیقات ژنومی و تغییرات آب و هوایی کاربردهای بسیاری دارد. این‌ موارد تنها چندین نمونه از کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستند. با وجود تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، همچنان با پیشرفت این فناوری‌ها، شاهد ظهور برنامه‌های جدید و نوآورانه در سال‌های آینده خواهیم بود.

نکات کلیدی

• یادگیری ماشین به طور کلی به الگوریتم‌هایی اشاره دارد که به کامپیوترها اجازه می‌دهند از داده‌ها یاد بگیرند.
• هر دو روش از داده‌ها برای یادگیری و ارتقای عملکرد خود استفاده می‌کنند.
• تفاوت‌هایی در نحوه یادگیری، پیچیدگی، نیاز به داده و قابلیت تفسیر بین این دو روش وجود دارد.
• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در طیف وسیعی از زمینه‌ها کاربرد دارند.

نتیجه‌ گیری

در این مقاله با مهم‌ترین تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شدیم. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو ابزارهای قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده هستند. انتخاب روش مناسب به نوع مسئله، حجم داده‌های موجود و نیاز به تفسیر نتایج بستگی دارد.