تفاوت و مقایسه یادگیری عمیق (Deep Learning) با یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری عمیق (Deep Learning)، یادگیری ماشینی (Machine Learning) است و یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی (AI). اما چگونه این دو با هم ترکیب می‌شوند (و چگونه یادگیری را شروع می‌کنید)؟

احتمالاً در سال‌های اخیر اصطلاحات هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را شنیده‌اید. اگرچه این اصطلاحات به هم مرتبط هستند، اما هر یک معنای متمایز خود را دارند و چیزی بیش از کلمات کلیشه‌ای برای توصیف خودروهای خودران هستند.

به طور کلی، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است و یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. می‌توانید آنها را به عنوان مجموعه‌ای از دایره‌های متحدالمرکز همپوشانی در نظر بگیرید که هوش مصنوعی بزرگترین آنها را اشغال می‌کند و پس از آن یادگیری ماشین و سپس یادگیری عمیق قرار دارند. به عبارت دیگر، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی است، اما هوش مصنوعی یادگیری عمیق نیست.

در این مقاله، اطلاعات بیشتری در مورد هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، از جمله ارتباط آنها و تفاوت آنها با یکدیگر، کسب خواهید کرد.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشینی

به لطف تصاویر فرهنگ عامه از ۲۰۰۱: یک ادیسه فضایی گرفته تا ترمیناتور، بسیاری از ما تصوری از هوش مصنوعی داریم. آکسفورد زبان‌ها، هوش مصنوعی را به عنوان «نظریه و توسعه سیستم‌های کامپیوتری که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند» تعریف می‌کند. بریتانیکا تعریف مشابهی ارائه می‌دهد: «توانایی یک کامپیوتر دیجیتال یا ربات کنترل‌شده توسط کامپیوتر برای انجام وظایفی که معمولاً با موجودات هوشمند مرتبط هستند.»

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هر دو نوع هوش مصنوعی هستند. به طور خلاصه، یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی است که می‌تواند به طور خودکار با حداقل دخالت انسان سازگار شود. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تقلید از فرآیند یادگیری مغز انسان استفاده می‌کند.

قبل از اینکه بیشتر به آن بپردازیم، نگاهی به این تفاوت‌های کلیدی بیندازید.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح خود، حوزه هوش مصنوعی از علوم کامپیوتر و داده‌ها برای فعال کردن حل مسئله در ماشین‌ها استفاده می‌کند.

در حالی که ما هنوز ربات‌های انسان‌نمایی نداریم که سعی در تسلط بر جهان داشته باشند، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی را در اطراف خود داریم. این نمونه‌ها می‌توانند به سادگی یک برنامه کامپیوتری باشند که می‌تواند شطرنج بازی کند، یا به پیچیدگی الگوریتمی باشند که می‌تواند ساختار RNA یک ویروس را برای کمک به توسعه واکسن پیش‌بینی کند.

برای اینکه یک ماشین یا برنامه بتواند بدون نیاز به ورودی بیشتر از برنامه‌نویسان انسانی، خود را بهبود بخشد، به یادگیری ماشینی نیاز داریم.

• دوره هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی به مطالعه سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که بدون برنامه‌ریزی صریح، به طور خودکار از تجربه یاد می‌گیرند و سازگار می‌شوند.

با هوش مصنوعی ساده، یک برنامه‌نویس می‌تواند با کدگذاری دستی هر “تصمیم” به یک ماشین بگوید که چگونه به مجموعه‌های مختلف دستورالعمل پاسخ دهد. با مدل‌های یادگیری ماشینی، دانشمندان کامپیوتر می‌توانند با تغذیه حجم زیادی از داده‌ها به آن، یک ماشین را “آموزش” دهند. دستگاه از مجموعه‌ای از قوانین – به نام الگوریتم – برای تجزیه و تحلیل و استنتاج از داده‌ها پیروی می‌کند. هرچه داده‌های بیشتری توسط دستگاه تجزیه و تحلیل شود، می‌تواند در انجام یک کار یا تصمیم‌گیری بهتر عمل کند.

در اینجا یک مثال وجود دارد که ممکن است با آن آشنا باشید: سرویس پخش موسیقی Spotify ترجیحات موسیقی شما را یاد می‌گیرد تا پیشنهادات جدیدی به شما ارائه دهد. هر بار که با گوش دادن تا انتها یا اضافه کردن آن به کتابخانه خود، نشان می‌دهید که یک آهنگ را دوست دارید، این سرویس الگوریتم‌های خود را به‌روزرسانی می‌کند تا توصیه‌های دقیق‌تری به شما ارائه دهد. نتفلیکس و آمازون از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مشابهی برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند.

یادگیری عمیق چیست؟

در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً هنگام اشتباه به اصلاح انسانی نیاز دارند، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند نتایج خود را از طریق تکرار و بدون دخالت انسان بهبود بخشند. یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند از مجموعه‌های نسبتاً کوچکی از داده‌ها یاد بگیرد، اما یک الگوریتم یادگیری عمیق به مجموعه داده‌های بزرگی نیاز دارد که ممکن است شامل داده‌های متنوع و بدون ساختار باشند.

یادگیری عمیق را به عنوان تکاملی از یادگیری ماشین در نظر بگیرید. یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشین است که الگوریتم‌ها و واحدهای محاسباتی – یا نورون‌ها – را در چیزی که یک شبکه عصبی مصنوعی نامیده می‌شود، لایه‌بندی می‌کند. این شبکه‌های عصبی عمیق از ساختار مغز انسان الهام می‌گیرند. داده‌ها از طریق این شبکه از الگوریتم‌های به هم پیوسته به روشی غیرخطی عبور می‌کنند، دقیقاً مانند نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز ما.

کاربردها

یادگیری ماشینی

• سیستم‌های پیشنهاددهنده (Netflix، Spotify)

• مدل‌های پیش‌بینی مالی

• تشخیص اسپم ایمیل

یادگیری عمیق

• بینایی کامپیوتر (تشخیص اشیا در تصاویر)

• پردازش زبان طبیعی (ترجمه گوگل، چت‌بات‌ها)

• خودروهای خودران

مزایا و چالش‌ها

مزایای یادگیری ماشینی

• نیاز کمتر به داده

• آموزش سریع‌تر

• قابل‌پیاده‌سازی روی سخت‌افزار ساده‌تر

چالش‌ها

• محدودیت در کار با داده‌های بدون ساختار

• نیاز به مهندسی ویژگی دستی

مزایای یادگیری عمیق

• عملکرد بسیار بالا روی داده‌های پیچیده

• خودکار بودن استخراج ویژگی‌ها

چالش‌ها

• نیاز به داده و قدرت پردازش بالا

• زمان‌بر بودن آموزش مدل‌ها

مسیر شروع یادگیری

اگر تازه‌کار هستید:

1. مبانی هوش مصنوعی و آمار را یاد بگیرید.

2. با پایتون و کتابخانه‌هایی مثل Scikit-learn شروع کنید.

3. پروژه‌های ساده ML انجام دهید (پیش‌بینی قیمت خانه).

4. سپس وارد یادگیری عمیق با TensorFlow یا PyTorch شوید.

جمع‌بندی

یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی هر دو ابزارهای قدرتمندی در دنیای هوش مصنوعی هستند. تفاوت اصلی در پیچیدگی مدل‌ها، نیاز به داده و توان پردازشی است. بسته به پروژه و منابع شما، انتخاب درست می‌تواند نتایج را به طور چشمگیری بهبود دهد.