تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

در زمینه پویا هوش مصنوعی (AI)، درک تفاوت های ظریف بین یادگیری عمیق (DL) و یادگیری ماشین (ML) بسیار مهم است. این مطلب به تفاوت ها، کاربردها و مفاهیم آنها در هوش مصنوعی می پردازد. machine learning زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن ماشین‌ها از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای انجام وظایف بدون دستورالعمل‌های صریح استفاده می‌کنند و از طریق تجربه بهبود می‌یابند. deep learning، زیرمجموعه ای از ML، از شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد (یا شبکه های “عمیق”) برای یادگیری از حجم وسیعی از داده ها استفاده می کند.

تفاوت های اصلی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

تمایز بین ML و DL در رویکرد، پیچیدگی و کاربرد آنها نهفته است.

مدیریت داده ها و نیاز در یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

ML با مجموعه داده های کوچکتر و ساختار یافته به طور موثر عمل می کند. الگوریتم های ML می توانند با تمرکز بر استخراج ویژگی، نتایجی با داده های محدود تولید کنند.یادگیری عمیق در کلان داده رشد می کند. عملکرد مدل های DL با افزایش اندازه مجموعه داده ها به طور قابل توجهی بهبود می یابد، که برای مدل برای شناسایی و یادگیری الگوهای پیچیده ضروری است.

قدرت محاسباتی و منابع یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

ML از نظر منابع محاسباتی تقاضای کمتری دارد. بسیاری از الگوریتم های ML می توانند روی رایانه های استاندارد اجرا شوند. DL به سخت افزار قدرتمند، به ویژه GPU (واحد پردازش گرافیکی) نیاز دارد. لایه های عمیق شبکه های عصبی چنین سخت افزاری را برای پردازش سریع محاسبات پیچیده ضروری می کند.

زمان تمرین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین آموزش نسبتاً سریعتر. برخی از مدل های ML را می توان در چند دقیقه تا چند ساعت آموزش داد و DL بسته به پیچیدگی شبکه عصبی و اندازه مجموعه داده، به زمان بیشتری نیاز دارد، اغلب روزها یا حتی هفته ها.

رویکرد حل مسئله یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی معمولاً بر داده های ساختاریافته متکی است. انتخاب ویژگی و فرآیند مهندسی اغلب به مداخله انسانی و تخصص حوزه برای شناسایی ویژگی‌های مرتبط نیاز دارد. یادگیری عمیق فرآیند استخراج ویژگی را خودکار می کند، و آن را در مدیریت داده های بدون ساختار مانند تصاویر و متن ماهرتر می کند. مدل‌های DL یاد می‌گیرند که ویژگی‌ها را مستقیماً از داده‌ها شناسایی کنند و نیاز به دخالت انسان را کاهش دهند.

تفسیر پذیری یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی ردیابی و درک فرآیندهای تصمیم گیری آسان تر است. مدل‌های ML اغلب شفاف‌تر هستند و امکان تفسیرپذیری بیشتری از نحوه ترجمه ورودی‌ها به خروجی را فراهم می‌کنند. یادگیری عمیق به عنوان یک “جعبه سیاه” شناخته شده است، به ویژه در مدل های پیچیده مانند شبکه های عصبی عمیق، که در آن فرآیند تصمیم گیری به دلیل لایه های متعدد و پیچیدگی معماری به راحتی قابل تفسیر نیست.

کاربردهای عملی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

برنامه های کاربردی متمایز نقاط قوت و محدودیت های این دو را به نمایش می گذارد.

کاربردهای یادگیری ماشینی

• تشخیص تقلب: الگوریتم‌های ML می‌توانند الگوهای تراکنش‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و ناهنجاری‌هایی را که نشان‌دهنده فعالیت‌های کلاه‌بردار هستند، علامت‌گذاری کنند.
• نگهداری پیش‌بینی‌کننده در تولید: استفاده از داده‌های ماشین تاریخی برای پیش‌بینی زمان مورد نیاز تعمیر و نگهداری.
• فیلتر کردن ایمیل: دسته بندی ایمیل ها به دسته های هرزنامه و غیر هرزنامه.
• سیستم‌های توصیه: توصیه‌های شخصی‌شده در تجارت الکترونیک و خدمات پخش بر اساس رفتار و ترجیحات کاربر.

کاربردهای یادگیری عمیق

• تشخیص تصویر و گفتار: خدماتی مانند دستیار صوتی و برچسب‌گذاری خودکار عکس.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): خدمات ترجمه زبان، چت بات ها و تجزیه و تحلیل احساسات را فعال می کند.
• وسایل نقلیه خودمختار: پردازش و تفسیر ورودی های حسی پیچیده برای تصمیم گیری در خودروهای خودران.
• تشخیص های مراقبت های بهداشتی پیشرفته: تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی برای تشخیص زودهنگام بیماری هایی مانند سرطان.

هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق اغلب به صورت مترادف در هنگام بحث درباره همه چیزهای هوش مصنوعی استفاده می شوند. در حالی که اصطلاحات مرتبط هستند، اما تفاوت های عمده دارند.

در حالی که هوش مصنوعی یک زمینه گسترده است، ML یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که به ماشین ها اجازه می دهد بدون برنامه ریزی خاص یاد بگیرند. ML به طور واضح تر به عنوان ابزاری برای استخراج دانش از داده ها از طریق روش های ساده تر مانند درخت تصمیم یا رگرسیون خطی استفاده می شود، در حالی که DL از روش های پیشرفته تر موجود در شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می کند.

DL به مداخله انسانی کمتری نیاز دارد، زیرا ویژگی‌های یک مجموعه داده به طور خودکار استخراج می‌شوند، در مقابل تکنیک‌های ML ساده‌تر که اغلب به مهندس نیاز دارند تا ویژگی‌ها و طبقه‌بندی‌کننده‌های داده‌ها را به صورت دستی شناسایی کند و الگوریتم را بر این اساس تنظیم کند. اساساً، یادگیری عمیق می‌تواند از اشتباهات خود درس بگیرد در حالی که یادگیری ماشینی به مداخله انسانی نیاز دارد.

یادگیری عمیق همچنین به داده های بسیار بیشتری نسبت به یادگیری ماشین نیاز دارد که به نوبه خود به قدرت محاسباتی بسیار بیشتری نیاز دارد. ML معمولاً با سرورهایی که CPU دارند انجام می شود، در حالی که یادگیری عمیق اغلب به تراشه های قوی تری مانند GPU نیاز دارد.