التعلم العميق مقابل. التعلم الآلي: ما الفرق؟

شهد مجال الذكاء الاصطناعي (AI) في السنوات الأخيرة نموًا سريعًا مدفوعًا بعدة عوامل بما في ذلك إنشاء معالجات ASIC ، وزيادة الاهتمام والاستثمار من الشركات الكبيرة ، وتوافر البيانات الكبيرة. ومع توفر OpenAI و TensorFlow للجمهور ، يتوفر لدى العديد من الشركات الصغيرة والأفراد قررت الانضمام إلى الذكاء الاصطناعي الخاص بهم وتدريبه من خلال التعلم الآلي المتنوع والتعلم العميق الخوارزميات.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة ماهية التعلم الآلي والتعلم العميق ، والاختلافات بينهما ، والتحديات والقيود لاستخدامهما ، فأنت في المكان المناسب!

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي التي تدرب أجهزة الكمبيوتر على القيام بالتنبؤات والقرارات بذكاء دون الحاجة إلى برمجة واضحة. اعتمادًا على خوارزمية التدريب ، قد يقوم التعلم الآلي بتدريب نموذج من خلال قواعد بسيطة ، ومعادلات رياضية معقدة ، و / أو بنيات الشبكة العصبية.

تستخدم العديد من خوارزميات التعلم الآلي البيانات المنظمة لتدريب النماذج. البيانات المنظمة هي البيانات المنظمة في شكل أو بنية معينة مثل جداول البيانات والجداول. يتيح تدريب النموذج باستخدام البيانات المنظمة أوقات تدريب أسرع ، ومتطلبات موارد أقل ، كما يوفر للمطورين فهمًا واضحًا لكيفية حل النموذج للمشكلات.

غالبًا ما تُستخدم نماذج التعلم الآلي في صناعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والتمويل والتصنيع.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي يركز على نماذج التدريب من خلال محاكاة كيفية تعلم البشر. نظرًا لأن جدولة المزيد من المعلومات النوعية غير ممكنة ، فقد تم تطوير التعلم العميق للتعامل مع جميع البيانات غير المنظمة التي تحتاج إلى تحليل. من أمثلة البيانات غير المنظمة الصور ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية.

نظرًا لأن أجهزة الكمبيوتر تواجه صعوبة في تحديد الأنماط والعلاقات بدقة من غير المنظمة البيانات ، النماذج المدربة من خلال خوارزميات التعلم العميق تستغرق وقتًا أطول للتدريب ، وتحتاج إلى كميات هائلة من البيانات ، و معالجات تدريب متخصصة في الذكاء الاصطناعي.

يؤدي استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية أيضًا إلى صعوبة فهم التعلم العميق لأن المدخلات تمر عبر معقد ، خوارزمية غير خطية وعالية الأبعاد حيث يصبح من الصعب التأكد من كيفية وصول الشبكة العصبية إلى مخرجاتها أو إجابة. أصبح من الصعب فهم نماذج التعلم العميق لدرجة أن الكثيرين بدأوا يشيرون إليها على أنها الصناديق السوداء.

تُستخدم نماذج التعلم العميق للمهام المعقدة التي تتطلب عادةً من الإنسان تنفيذها ، مثل معالجة اللغة الطبيعية والقيادة المستقلة والتعرف على الصور.

الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق

التعلم الآلي والتعلم العميق مجالان مهمان في الذكاء الاصطناعي. على الرغم من استخدام كلتا المنهجيتين لتدريب العديد من النماذج المفيدة ، إلا أن هناك اختلافات بينهما. وهنا عدد قليل:

تعقيد الخوارزميات

أحد الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والتعلم العميق هو تعقيد خوارزمياتهم. خوارزميات التعلم الآلي عادة ما تستخدم خوارزميات أبسط وأكثر خطية. في المقابل ، تستخدم خوارزميات التعلم العميق استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية التي تسمح بمستويات أعلى من التعقيد.

كمية البيانات المطلوبة

يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية الاصطناعية لإنشاء ارتباطات وعلاقات مع البيانات المعينة. نظرًا لأن كل جزء من البيانات سيكون له خصائص مختلفة ، فغالبًا ما تتطلب خوارزميات التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط بدقة داخل مجموعة البيانات.

من ناحية أخرى ، سيتطلب التعلم الآلي كميات أقل بكثير من البيانات لاتخاذ قرارات دقيقة إلى حد ما. نظرًا لأن خوارزميات التعلم الآلي غالبًا ما تكون أبسط وتتطلب عددًا أقل من المعلمات ، فإن النماذج المدربة من خلال خوارزميات التعلم الآلي يمكن أن تتعامل مع مجموعة بيانات أصغر.

التفسير

يتطلب التعلم الآلي بيانات منظمة بالإضافة إلى تدخل مطور عن كثب لعمل نماذج فعالة. هذا يجعل تعلم الآلة أسهل في التفسير لأن المطورين غالبًا ما يكونون جزءًا من العملية عند تدريب الذكاء الاصطناعي. يجعل مستوى الشفافية بالإضافة إلى مجموعة البيانات الأصغر ، وعدد أقل من المعلمات من السهل فهم كيفية عمل النموذج واتخاذ قراراته.

يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من البيانات غير المنظمة مثل الصور ومقاطع الفيديو والصوت. يؤدي استخدام الشبكات العصبية المعقدة إلى إبقاء المطورين في الظلام عندما يتعلق الأمر بفهم كيفية تمكن النموذج من الوصول إلى قراره. هذا هو السبب في أن خوارزميات التعلم العميق غالبًا ما تُعتبر نماذج "الصندوق الأسود".

الموارد المطلوبة

كما تمت مناقشته سابقًا ، تتطلب خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق كميات مختلفة من البيانات والتعقيد. نظرًا لأن خوارزميات التعلم الآلي أبسط وتتطلب مجموعة بيانات أصغر بكثير ، يمكن تدريب نموذج التعلم الآلي على جهاز كمبيوتر شخصي.

في المقابل ، تتطلب خوارزميات التعلم العميق مجموعة بيانات أكبر بكثير وخوارزمية أكثر تعقيدًا لتدريب نموذج. على الرغم من أنه يمكن إجراء تدريب على نماذج التعلم العميق على أجهزة من فئة المستهلك ، إلا أن المعالجات المتخصصة مثل TPUs غالبًا ما تستخدم لتوفير قدر كبير من الوقت.

أنواع المشاكل

تعد خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق أكثر ملاءمة لحل أنواع مختلفة من المشكلات. التعلم الآلي هو الأنسب للمشكلات الخطية الأبسط مثل:

• تصنيف: صنف شيئًا ما بناءً على الميزات والسمات.
• تراجع: توقع النتيجة التالية بناءً على الأنماط السابقة الموجودة في ميزات الإدخال.
• تخفيض الأبعاد: تقليل عدد الميزات مع الحفاظ على جوهر أو الفكرة الأساسية لشيء ما.
• تجمع: قم بتجميع الأشياء المتشابهة معًا بناءً على الميزات دون معرفة الفئات أو الفئات الموجودة بالفعل.

تُستخدم خوارزميات التعلم العميق بشكل أفضل للمشكلات المعقدة التي تثق في قيام الإنسان بها. قد تشمل هذه المشاكل:

• التعرف على الصور والكلام: تحديد وتصنيف الأشياء والوجوه والحيوانات وما إلى ذلك داخل الصور والفيديو.
• أنظمة مستقلة: التحكم / قيادة السيارات والروبوتات والطائرات بدون طيار بشكل مستقل مع تدخل بشري محدود أو بدون تدخل بشري.
• روبوتات ألعاب الذكاء الاصطناعي: اجعل الذكاء الاصطناعي يلعب ويتعلم ويحسن الاستراتيجيات في الفوز بألعاب تنافسية مثل الشطرنج وجو وديوتا 2.
• معالجة اللغة الطبيعية: فهم لغة الإنسان في النص والكلام.

على الرغم من أنه يمكنك على الأرجح حل المشكلات البسيطة والخطية باستخدام خوارزميات التعلم العميق ، إلا أنها الأنسب لها خوارزميات التعلم الآلي لأنها تتطلب موارد أقل للتشغيل ، ولديها مجموعات بيانات أصغر ، وتتطلب الحد الأدنى من التدريب وقت.

هناك حقول فرعية أخرى لتعلم الآلة

أنت الآن تفهم الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق. إذا كنت مهتمًا في أي وقت بتدريب نموذجك الخاص ، فضع في اعتبارك أن التعلم العميق هو مجرد مجال واحد داخل الجهاز التعلم ، ولكن قد تكون هناك نطاقات فرعية أخرى للتعلم الآلي من شأنها أن تناسب المشكلة التي تحاول حلها بشكل أفضل يحل. إذا كان الأمر كذلك ، فإن تعلم المجالات الفرعية الأخرى للتعلم الآلي يجب أن يزيد من كفاءتك في حل مشكلة ما.