یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین: تفاوت را بیاموزید

فناوری هوش مصنوعی نحوه تعامل و تجزیه و تحلیل ما با جهان را به صورت روزانه تغییر می دهد. هر دو یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ابزارهای هوش مصنوعی قدرتمندی هستند، با این حال، تمایز بین این دو همیشه درک نمی شود.

اگر با هوش مصنوعی کار می‌کنید، مهم است بدانید که چه چیزی یادگیری ماشین را از یادگیری عمیق جدا می‌کند و مزایای هر کدام چیست. در این مقاله از ایوسی، ما توضیح می‌دهیم که هم یادگیری ماشینی و هم یادگیری عمیق، تفاوت آن‌ها با یکدیگر و بهترین راه‌های استفاده از هر کدام چیست.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که در آن برنامه قادر به ایجاد تغییراتی در خود است. در حالی که در شکل اولیه هوش مصنوعی، تصمیمات باید توسط خالق هوش مصنوعی از قبل برنامه ریزی شوند، با یادگیری ماشینی، برنامه می تواند کد خود را برای پاسخ به مجموعه داده هایی که به آن وارد می شود، به روز کند. در برخی موارد، الگوریتم یادگیری ماشین با یک حقیقت پایه برای هدایت آن ارائه می شود، در حالی که در مدل های دیگر هیچ فرضی در الگوریتم تعبیه نشده است.

یک الگوریتم یادگیری ماشینی خود را با دریافت داده ها و انجام تجزیه و تحلیل بر روی آن داده ها بر اساس وضعیت فعلی آن آزمایش می کند. سپس نتایج آن تحلیل با نتایج مورد انتظار مقایسه می‌شود، مانند الگوریتم یادگیری ماشینی که نتایج پیش‌بینی‌شده خود را برای یک انتخابات با نتایج واقعی مقایسه می‌کند. با انجام چندین دور تجزیه و تحلیل، تنظیمات باید شروع به نزدیک‌تر شدن و نزدیک‌تر کردن نتایج به دقت کنند و به الگوریتم اجازه می‌دهند با هر تکرار مؤثرتر شود.

بهترین کاربردها برای یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین به یک انتخاب محبوب برای تحلیل داده ها و بازارهای پیش بینی در صنایع مختلف تبدیل شده است. برخی از رایج ترین کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین عبارتند از:

هوش مصنوعی بازی ساده:

یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشینی با علاقه انسان به شکل هوش مصنوعی است که بازی‌ها را در سطوح بالا انجام می‌دهد. با وارد کردن هزاران تکرار یا بیشتر از بازی‌های واقعی که انجام شده‌اند، یادگیری ماشینی می‌تواند شروع به شناسایی حرکات و استراتژی‌های موفق و ناموفق کند. هوش مصنوعی یادگیری ماشینی در همه جا از بازی‌های ساده مانند چکرز گرفته تا بازی‌های پیچیده مانند شطرنج، و حتی Jeopardy AI Watson که بسیاری از بهترین قهرمانان نمایش را فریب داد، استفاده شده است.

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده:

توانایی یک سیستم الگوریتم یادگیری ماشین برای دریافت داده‌ها و یادگیری از آن، باعث می‌شود که در یک محیط پیش‌بینی بسیار توانمند باشد. یادگیری ماشینی می تواند برای انجام تحلیل تاریخی انتخابات قبلی و استفاده از آن اطلاعات برای پیش بینی انتخابات بعدی یا تجزیه و تحلیل نتایج ورزشی قبلی و شناسایی فرصت های شرط بندی برتر نسبت به کتاب های ورزشی استفاده شود. در یک محیط کسب و کار، مدل سازی پیش بینی می تواند نقاط ضعف بازار را شناسایی کند یا به شناسایی روند بعدی در صنعت قبل از ورود کمک کند و به کسب و کار اجازه می دهد از رقبا پیشی بگیرد.

توصیه‌های رسانه‌ای:

یکی از حوزه‌هایی که اکثر مردم بدون اینکه متوجه شوند با یادگیری ماشینی تعامل دارند، در قالب توصیه‌های رسانه‌ای در پلتفرم‌های استریم است. چه در حال گوش دادن به موسیقی در ماشین، پخش پادکست در حین کار یا تماشای فیلم‌ها و برنامه‌های تلویزیونی مورد علاقه خود در خانه باشید، اگر توصیه‌هایی از برنامه خود دریافت می‌کنید، احتمالاً از مزایای یادگیری ماشینی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند عادات و رتبه‌بندی‌های تماشا و شنیدن شما را ارزیابی کنند، سپس آن‌ها را با عادات همه کاربران ترکیب کرده و داده‌ها را برای شناسایی رسانه‌هایی که احتمالاً با سلیقه شما مطابقت دارند، ترکیب کنند.

تجزیه و تحلیل زنده:

مدل‌های پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌توانند در یک محیط واقعی، مانند تجزیه و تحلیل سهام یا سایر کالاها استفاده شوند. یک مدل یادگیری ماشینی می‌تواند تمام داده‌های ارائه شده توسط بازار را دریافت کند و افزایش و کاهش ارزش کالاها را تحلیل کند. هرچه این داده‌ها طولانی‌تر ردیابی شوند و از منابع اطلاعاتی بیشتری برای انجام این محاسبات استفاده شود، مدل می‌تواند با دقت بیشتری تغییرات احتمالی کالاها را قبل از وقوع آنها شناسایی کند. این به معامله‌گر اجازه می‌دهد زمانی که کالایی در شرف کاهش است، بفروشد و قبل از افزایش ارزش آن، خرید کند.

ارزیابی بهره وری:

بهبود کارایی یک کسب و کار یا جامعه یک راه موثر برای ایجاد رونق اقتصادی است. الگوریتم های یادگیری ماشین را می توان برای ارزیابی کارایی یک سیستم و شناسایی زمینه های بهبود استفاده کرد. این را می توان در یک محیط حرفه ای، مانند شناسایی راه های کارآمدتر برای ساختاردهی گردش کار، یا در سطح عمومی مانند تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک در یک شهر برای کاهش انسداد و ازدحام در شهر انجام داد.

ربات های ساده هوش مصنوعی:

اگر اخیراً از یک وب سایت تجاری بازدید کرده اید، به احتمال زیاد با یک ربات چت هوش مصنوعی مواجه شده اید. شرکت‌های بیشتری شروع به ترکیب این ربات‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی می‌کنند تا به سوالات پاسخ دهند و بازدیدکنندگان را راهنمایی کنند. ربات ها این توانایی را دارند که پاسخ های شما را برای کلمات کلیدی تجزیه و تحلیل کنند و یا مستقیماً پاسخ ایجاد کنند یا پیوندهایی را به صفحات مرتبط در سایت بکشند. اغلب، این ربات‌ها خود را به‌عنوان نمایندگان چت زنده نشان می‌دهند و حتی می‌توانند بازدیدکنندگان را فریب دهند تا فکر کنند با یک نماینده زنده در ارتباط هستند.

بیشتر بخوانید: با برنامه نویس کامپیوتر آشنا شوید

یادگیری عمیق چیست؟

همانطور که یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است، یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است. با ساختار یادگیری عمیق، از یک شبکه عصبی مصنوعی متشکل از بسیاری از الگوریتم‌های مختلف استفاده می‌شود. این سطح پیشرفته محاسبات، نیاز به برخی از عناصر انسانی مورد نیاز در اشکال دیگر یادگیری ماشین را از بین می برد، مانند برچسب گذاری داده هایی که برای آموزش آن وارد سیستم می شوند.

به جای تکیه بر برچسب های ایجاد شده توسط انسان در هنگام یادگیری، یک شبکه یادگیری عمیق قادر است داده های وارد شده به آن را از طریق الگوریتم های زیادی در شبکه خود ارسال کند و تجزیه و تحلیل سلسله مراتبی عناصر مختلف ورودی در هر یک را انجام دهد. این به شبکه یادگیری عمیق اجازه می دهد تا تغییراتی ایجاد کند و حتی در مورد زمینه هایی که برنامه نویسان اصلی انتظارش را نداشتند، بیاموزد، زیرا عدم نیاز به اطلاعات برچسب دار شبکه را آزاد می کند تا به هر سبکی که ورودی ها دیکته می کنند، یاد بگیرد.

بهترین کاربردها برای یادگیری عمیق

از آنجایی که یک سیستم یادگیری عمیق قادر است بدون برچسب گذاری مستقیم از سوی سازندگانش کار کند، آنها پتانسیل انجام نقش های عمیق تری را دارند و حتی می توانند اطلاعاتی را تولید کنند که در ابتدا برای شناسایی آنها طراحی نشده بودند. کاربردهای رایج برای یادگیری عمیق عبارتند از:

تشخیص و دستکاری تصویر و صدا:

اکنون می توان کارهای پیچیده را توسط الگوریتم های هوش مصنوعی انجام داد و بسیاری از آنها با یادگیری عمیق نیرو می گیرند. از توانایی انتقال دیجیتالی یک چهره به صورت یکپارچه به چهره شخص دیگری در یک ویدیو تا نرم افزاری که به طور خودکار افراد را شناسایی می کند و برچسب ها را در پلتفرم های رسانه های اجتماعی پیشنهاد می کند، یادگیری عمیق توانایی های قدرتمندی در رسانه ها دارد.

پردازش زبان طبیعی:

اگرچه ربات‌های هوش مصنوعی اولیه قادر به درک و تکرار گفتار در سطح پایه هستند، اغلب طولی نمی‌کشد تا کاربر متوجه شود که با یک شخص واقعی صحبت نمی‌کند. با این حال، با یادگیری عمیق، توانایی تجزیه و درک گفتار به طور قابل توجهی بهبود می‌یابد و در نتیجه شبیه‌سازی‌های بیشتر و دقیق‌تری از ارتباطات انسانی می‌شود.

سیستم های توصیه:

همانطور که یادگیری عمیق رویکرد پیچیده تری را برای ارتباطات مصنوعی ارائه می دهد، می توان از آن برای بهبود قابل توجه نتایج الگوریتم های توصیه نیز استفاده کرد. با یک سیستم توصیه یادگیری عمیق، هوش مصنوعی لازم نیست در مورد آنچه که یک شاخص مهم برای توصیه‌ها است آموزش ببیند، و در عوض می‌تواند ارتباطاتی را شناسایی و ایجاد کند که برنامه‌نویسان ممکن است هرگز آن‌ها را بررسی نکرده باشند، و در نتیجه نتایج متناسب‌تر برای کاربران به دست می‌آید. .

هوش مصنوعی بازی پیشرفته:

مانند نسل‌های قبلی فناوری‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق برای تولید هوش مصنوعی بازی‌سازی آزمایش و اعمال شده است. از آنجایی که هوش مصنوعی یادگیری عمیق نیازی ندارد که یادگیری خود را بر روی نمونه های واقعی بازی قرار دهد، می تواند به سطوحی از استراتژی منجر شود که کاملاً انقلابی هستند. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی Go-playing با بازنشستگی یک بازیکن زبده که تشخیص داد دیگر هرگز امکان برتری یک انسان نسبت به هوش مصنوعی در Go وجود ندارد.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشینی

اگرچه شباهت هایی بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق وجود دارد، اما تفاوت هایی وجود دارد که یادگیری عمیق را منحصر به فرد می کند. در اینجا به برخی از مهم ترین تمایزات اشاره می کنیم:

• یادگیری ماشینی به ساختار بیشتری نیاز دارد، بنابراین داده ها باید دارای برچسب باشند. با یادگیری عمیق، الگوریتم‌ها می‌توانند روابط را برای قطعات مختلف داده شناسایی و تعیین کنند، حتی زمانی که برچسب‌گذاری نشده باشند.

• هنگامی که نتایج تجزیه و تحلیل یا پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین نادرست است، باید تنظیمات دستی توسط برنامه‌نویسان انجام شود.

• ساختارهای یادگیری عمیق قادر به انجام محاسبات و ارزیابی های بسیار پیچیده تری هستند که آن را برای چنین موقعیت هایی ایده آل می کند. یادگیری عمیق برای کارهای ساده‌تر کمتر بهینه‌سازی شده است، بنابراین پروژه‌هایی که نیازی به پردازش پیشرفته شبکه عصبی یادگیری عمیق ندارند با یک موقعیت یادگیری ماشینی ساده بهتر هستند.

• از آنجایی که یک شبکه یادگیری عمیق نیاز بیشتری دارد، برای کار کردن به قدرت محاسباتی بیشتری نیاز دارد. این به نوبه خود باعث می شود که استفاده از یادگیری عمیق در مقایسه با یادگیری ماشین گران تر شود.

سوالات متداول

اگر هنوز در مورد یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق سوالاتی دارید، در اینجا به برخی از رایج ترین سوالات پاسخ داده شده است:

• ساده ترین راه برای درک تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

• چرا یادگیری عمیق در حال افزایش محبوبیت است؟

• مهم ترین مهارت ها برای کار با یادگیری عمیق چیست؟

• آینده یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

ساده ترین راه برای درک تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

یک تشبیه ساده برای درک این سه، یک عروسک تودرتو روسی است. یادگیری عمیق کوچکترین عروسک است و در داخل عروسک یادگیری ماشینی قرار می گیرد. این عروسک یادگیری ماشینی به نوبه خود در داخل عروسک بزرگتر هوش مصنوعی جای می گیرد. به عنوان مثال، در حالی که تمام شبکه های یادگیری عمیق نیز در داخل چتر یادگیری ماشین قرار دارند، فضایی در اطراف عروسک کوچکتر برای یادگیری ماشینی دیگر وجود دارد که از یادگیری عمیق استفاده نمی کنند.

چرا یادگیری عمیق در حال افزایش محبوبیت است؟

کسب‌وکارهای بیشتری به یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق روی می‌آورند زیرا ابزاری ارزشمند است. از ماشین‌های هوشمند می‌توان برای انجام کارها و حتی برای شناسایی فرصت‌هایی که تجزیه و تحلیل انسانی از دست می‌دهد استفاده کرد. کاربرد گسترده فناوری یادگیری به این معنی است که همه نوع کسب و کار می توانند مزایای استفاده از فناوری را ببینند.

مهم ترین مهارت ها برای کار با یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست؟

برای برتری در کار با یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی، به مجموعه ای متنوع از مهارت های فنی نیاز دارید. علاوه بر پایه قوی ریاضیات و آمار، شما همچنین به مهارت های برنامه نویسی برای توسعه الگوریتم های کاربردی نیاز دارید. اگر علاقه مند به کار با یادگیری عمیق هستید، می تواند به شما کمک کند که با یادگیری ماشین شروع کنید و بعد از اینکه شایستگی یادگیری ماشین را ایجاد کردید، پیشرفت کنید.

آینده یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

هوش مصنوعی پیشرفته که از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده می‌کند، زمینه‌ای رو به رشد است و احتمالاً در سال‌های آینده شاهد کاربردهای بیشتر و بیشتری خواهد بود. همانطور که الگوریتم هایی که زیربنای ساختارهای یادگیری بهبود می یابند، نتایج کار آنها نیز بهبود می یابد. این بدان معنی است که زمینه های یادگیری ماشینی احتمالاً در آینده شاهد رشد بیشتر در فرصت های شغلی خواهند بود.