تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق در چیست؟

درک آخرین پیشرفت های صورت گرفته در حوزۀ هوش مصنوعی (AI) می تواند گیج کننده باشد؛ اما اگر اساس و مبنای آن را به خوبی بشناسید، خواهید دانست که این پیشرفت ها به دو حوزۀ یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) تقسیم می شوند. این دو مفهوم، تفاوت هایی با یکدیگر دارند؛ اما پیش از شناخت این تفاوت ها، باید بدانید که یادگیری عمیق، یادگیری ماشین است! در واقع، یادگیری عمیق، به نوعی همان فرم تکامل یافتۀ یادگیری ماشین به شمار می رود و از شبکۀ عصبی و قابل برنامه ریزی استفاده می کند تا بتواند قابلیت تصمیم گیری را در ماشین ها ایجاد کند. در این مطلب، به شرح تفاوت های میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین از زیرمجموعه های هوش مصنوعی به شمار می رود. در حوزۀ یادگیری ماشین، الگوریتم هایی وجود دارند که می توانند بدون دخالت انسان عمل کنند و نتیجۀ کارها را بهبود ببخشند. این الگوریتم ها خودشان را با داده های ساختاریافته تغذیه می کنند. یادگیری ماشین از داده ها برای یافتن نتایج دقیق استفاده می کند.

یادگیری عمیق چیست؟

و اما یادگیری عمیق چیست؟ در واقع، یادگیری عمیق از شاخه های یادگیری ماشین به شمار می رود. الگوریتم های یادگیری عمیق نیز درست مثل الگوریتم های یادگیری ماشین شکل می گیرند و همان عملکرد را نیز دارند. هر کدام از این الگوریتم ها در سطوح متفاوتی قرار می گیرند و بالطبع، هر کدام تفسیر متفاوتی را از داده هایی که منتقل می کنند ارائه می دهند. این شبکه از الگوریتم را «شبکه های عصبی مصنوعی» می نامند؛ به عبارت ساده تر، این شبکۀ عصبی، ارتباطات عصبی موجود در مغز انسان را شبیه سازی کرده است.

تفاوت میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

همان طور که گفتیم، یادگیری عمیق از زیرمجموعه های یادگیری ماشین به شمار می رود؛ در واقع، یادگیری عمیق از لحاظ فنی، همان یادگیری ماشین است و عملکرد مشابهی نیز دارد، پس چرا عنوان متفاوتی دارند؟ در واقع، قابلیت های این دو یادگیری متفاوت از یکدیگر است. در ادامه، به بررسی تفاوت های میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می پردازیم.

1. تفاوت اصلی میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، در نحوۀ ارائۀ داده ها در سیستم است. الگوریتم های یادگیری ماشین، تقریباً همیشه به داده های ساختاریافته نیاز دارند؛ اما شبکه های یادگیری عمیق، متکی بر لایه های شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) هستند؛ به طور خلاصه، یادگیری ماشین از داده های ساختاریافته استفاده می کند؛ اما یادگیری عمیق، از شبکه های عصبی بهره می گیرد.

2. طراحی الگوریتم های یادگیری ماشین، به گونه ای است که از طریق درک داده های برچسب دار، «یاد می گیرد» عمل کند، سپس از این داده ها برای ایجاد نتایج جدید با مجموعه داده های بیشتر استفاده می کند؛ اما وقتی نتیجه صحیح نیست، باید به آن ها بیاموزیم.

3. شبکه های یادگیری عمیق نیازی به مداخلۀ انسان ندارند، چرا که لایه های چند سطحی موجود در شبکه های عصبی، داده ها را در سطوح مختلف قرار می دهند؛ در نهایت، این شبکه از اشتباهات خودش درس می گیرد؛ اما اگر داده ها بی کیفیت باشند، نتایج اشتباهی نیز حاصل خواهد شد. در واقع، داده حرف اول را می زند. کیفیت داده، تعیین کنندۀ کیفیت نتیجه است.

4. الگوریتم های یادگیری ماشین، گزینۀ مناسبی برای حل مسائل پیچیده با داده های حجیم نیست.

5. در سیستم یادگیری عمیق، حجم بسیار عظیمی از داده ها پردازش می شوند و محاسبات ریاضی پیچیده ای نیز در آن صورت می گیرد؛ به همین دلیل، سیستم یادگیری عمیق در مقایسه با سیستم یادگیری ماشین، به سخت افزار قدرتمندتری نیاز دارد. واحد پردازش گرافیکی (GPU) از سخت افزارهای مورد استفاده برای سیستم یادگیری عمیق به شمار می رود.

6. همان طور که می دانید، سیستم یادگیری عمیق به مجموعه ای عظیم از داده ها نیاز دارد و به دلیل اینکه پارامترها و فرمول های پیچیدۀ زیادی وجود دارد، آموزش سیستم یادگیری عمیق بسیار زمان بر است. زمان مورد نیاز یادگیری ماشین از چند ثانیه تا چند ساعت طول می کشد؛ اما یادگیری عمیق از چند ساعت تا چند هفته طول می کشد.

آیندۀ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

آیندۀ یادگیری عمیق و یادگیری ماشین بسیار درخشان خواهد بود. این دو تکنولوژی می توانند زندگی بشر را به طرق مختلف، دگرگون کنند. امروز، استفاده از این دو تکنولوژی فقط محدود به ساخت و تولید نمی شود، بلکه وارد زندگی روزمرۀ ما نیز شده است و بعد از این نیز، تحولات بیشتری را در زندگی بشر ایجاد خواهد کرد؛ به عنوان مثال، یادگیری عمیق، صنعت سلامت را متحول خواهد کرد؛ در واقع، یادگیری عمیق به پزشک ها کمک می کند که بیماری سرطان را زودتر شناسایی و حتی پیش بینی کنند؛ در نتیجه، این تکنولوژی می تواند زندگی انسان ها را نجات دهد؛ همچنین یادگیری عمیق، در حوزۀ مالی می تواند به اشخاص کمک کند تا بتوانند سرمایه گذاری های بهتری انجام دهند.

برای شرکت در دوره‌ی یادگیری ماشین در موک دانشگاه تهران، کلیک کنید.

در پایان، در صورت کسب حداقل نمره گواهینامه دوزبانه‌ی دانشگاه تهران برای شما ارسال خواهد شد.