تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

دو اصطلاح یادگیری ماشین و یادگیری عمیق گاهی به جای یکدیگر در حوزه‌ی هوش مصنوعی (AI) به کار می‌روند. برای درک بهتر موضوع، بد نیست ابتدا بدانیم هوش مصنوعی چیست و سپس تفاوت آن را با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بررسی کنیم. ساده‌ترین راه برای درک این تفاوت آن است که یادگیری عمیق تنها شاخه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود و هر دوی این فناوری‌ها زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی هستند.

امروزه همه در مورد خودکارسازی وظایف انسان (اتوماسیون) با استفاده از هوش مصنوعی صحبت می‌کنند. شرکت‌ها برای افزایش بهره‌وری و درآمد خود، به دنبال استفاده از قدرت این فناوری در محصولات و خدماتشان هستند. در واقع، هوش مصنوعی حوزه‌ای بسیار گسترده است که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فقط بخشی از آن را تشکیل می‌دهند.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

اجازه دهید به برخی از تفاوت های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نگاه کنیم.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI) یک حوزه گسترده و پویاست که هدف اصلی آن خودکارسازی وظایف انسانی و توسعه ماشین‌های هوشمندی است که بتوانند بدون دخالت مستقیم انسان یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در این میان، یادگیری ماشین (Machine Learning) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود و یادگیری عمیق (Deep Learning) نیز شاخه‌ای از یادگیری ماشین است.

ایده اصلی هوش مصنوعی آن است که ماشین‌ها را آن‌قدر هوشمند کنیم تا قادر باشند کارهایی را انجام دهند که به طور معمول نیازمند هوش انسانی هستند. یکی از نمونه‌های برجسته این فناوری، خودروهای خودران هستند؛ ماشین‌هایی که می‌توانند محیط اطراف را درک کرده و با حداقل دخالت انسانی یا حتی بدون دخالت انسان، به‌طور ایمن رانندگی کنند.

اما تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دقیقاً در چیست؟
یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بر اساس داده‌ها تصمیم‌گیری کنند. به عنوان مثال:

• یوتیوب چگونه می‌فهمد چه ویدیوهایی باید به شما پیشنهاد دهد؟

• نتفلیکس چگونه برنامه‌هایی را که احتمالاً می‌خواهید ببینید، پیش‌بینی می‌کند حتی اگر ترجیحاتتان را صریحاً نگفته باشید؟

پاسخ این پرسش‌ها در یادگیری ماشین نهفته است. این الگوریتم‌ها با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی انجام می‌دهند. با این حال، یادگیری ماشین محدودیت‌هایی دارد که همین محدودیت‌ها زمینه‌ساز شکل‌گیری یادگیری عمیق شدند.

حالا تصور کنید:

• گوگل چگونه می‌تواند یک صفحه وب کامل را تنها در چند ثانیه ترجمه کند؟

• یا چرا گالری تلفن شما قادر است تصاویر را به صورت خودکار بر اساس مکان یا چهره افراد گروه‌بندی کند؟

فناوری پشت این قابلیت‌ها همان یادگیری عمیق است. اینجا است که موضوعاتی مثل بینایی کامپیوتر وارد عمل می‌شوند؛ جایی که ماشین‌ها می‌توانند اشیا، چهره‌ها یا حتی احساسات انسان را از روی تصویر و ویدیو تشخیص دهند. در حوزه متن و زبان، مدل‌های زبانی وپردازش زبان طبیعی (NLP) قدرت یادگیری عمیق را به کار می‌گیرند تا بتوانند متون را تحلیل کنند، ترجمه انجام دهند یا حتی مانند یک انسان با شما مکالمه داشته باشند.

یادگیری عمیق با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مصنوعی – که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند – تصمیم‌گیری می‌کند. همان‌طور که مغز ما از طریق نورون‌ها و تجربه‌های گذشته یاد می‌گیرد، یک مدل یادگیری عمیق نیز از خطاها و تصمیم‌های قبلی خود درس می‌گیرد و به مرور زمان هوشمندتر می‌شود.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning – ML) یکی از مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها «توانایی یادگیری» را بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح می‌دهد. به زبان ساده، ما می‌خواهیم ماشین‌ها درست مانند انسان‌ها از داده‌ها تجربه کسب کنند و تصمیم بگیرند.

اما چگونه ممکن است ماشینی بسازیم که مانند انسان یاد بگیرد؟
پاسخ در همان فرآیند یادگیری انسان‌ها نهفته است.

فرض کنید می‌خواهید به یک کودک دو ساله آموزش دهید میوه‌ها را بشناسد:

• ابتدا چندین بار به او سیب، موز و پرتقال را نشان می‌دهید و نامشان را می‌گویید.

• بعد از مدتی، او یاد می‌گیرد که این میوه‌ها را خودش تشخیص دهد.

ماشین‌ها هم به همین شکل یاد می‌گیرند. در دنیای یادگیری ماشین:

• ابتدا داده‌ها (ورودی‌ها و خروجی‌های مرتبط) را به سیستم می‌دهیم. این داده‌ها همان داده‌های آموزشی (Training Data) هستند.

• مدل از این داده‌ها الگو می‌گیرد و ساخته می‌شود.

• سپس برای ارزیابی عملکرد مدل، داده‌های جدیدی به آن می‌دهیم که به آن‌ها داده‌های تست (Test Data) گفته می‌شود.

دقت پیش‌بینی مدل مستقیماً به کیفیت داده‌هایی بستگی دارد که برای آموزش استفاده شده‌اند. هرچه داده‌های آموزشی کامل‌تر و تمیزتر باشند، مدل بهتر عمل خواهد کرد.

تفاوت یادگیری ماشین با برنامه‌نویسی سنتی این است که:

• در برنامه‌نویسی معمولی، انسان الگوریتم را می‌نویسد، ورودی می‌دهد و خروجی می‌گیرد.

• اما در یادگیری ماشین، ما تنها ورودی و خروجی را به سیستم می‌دهیم و اجازه می‌دهیم خودِ ماشین با کشف الگوها، یک مدل پیش‌بینی بسازد. سپس با داده‌های جدید، از این مدل برای پیش‌بینی استفاده می‌کنیم.

انواع یادگیری ماشین

حال که با تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شدیم، وقت آن است که با انواع یادگیری ماشین آشنا شویم. متخصصان حوزه یادگیری ماشین معمولاً مدل‌ها را بر اساس نحوه تعامل آنها با داده‌ها به چهار دسته اصلی تقسیم می‌کنند:

• یادگیری با نظارت (Supervised Learning)

• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

• یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

انتخاب نوع مناسب یادگیری ماشین به ماهیت داده‌ها، مسئله مورد نظر و هدف نهایی بستگی دارد. برای مثال، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANN) برای تشخیص اشیا در تصاویر بسیار مؤثر هستند، در حالی که درخت‌ تصمیم (Decision Tree) برای مسائل طبقه‌بندی ساده‌تر و تفسیرپذیرتر مناسب‌اند.

یادگیری با نظارت

در یادگیری با نظارت، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده توسط انسان آموزش می‌بیند. این نوع یادگیری در مسائلی مانند طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) کاربرد دارد:

• الگوریتم‌های طبقه‌بندی، دسته‌بندی موجودیت‌ها را مشخص می‌کنند (مثلاً تشخیص ایمیل‌های اسپم یا عادی).

• الگوریتم‌های رگرسیون، روابط بین متغیرها را شناسایی می‌کنند و پیش‌بینی مقادیر پیوسته را امکان‌پذیر می‌سازند.

یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون نظارت به مدل اجازه می‌دهد الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌های بدون برچسب را کشف کند. این نوع یادگیری برای تحلیل اکتشافی داده‌های، خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) بسیار مفید است:

• الگوریتم‌های خوشه‌بندی داده‌ها را بر اساس شباهت گروه‌بندی می‌کنند (مثلاً دسته‌بندی مشتریان با رفتار خرید مشابه).

• الگوریتم‌های کاهش ابعاد تعداد ویژگی‌ها را فشرده می‌کنند تا حل مسائل خاص ساده‌تر و سریع‌تر شود.

یادگیری نیمه‌نظارتی

در یادگیری نیمه‌نظارتی، مدل از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و بدون برچسب به‌طور همزمان استفاده می‌کند. الگوریتم‌های بدون نظارت برای تولید خودکار برچسب‌ها کمک می‌کنند تا سپس از تکنیک‌های نظارت‌شده برای آموزش دقیق‌تر مدل استفاده شود. این روش زمانی کاربرد دارد که داده‌های برچسب‌گذاری‌شده محدود یا پرهزینه باشند.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی برای بهبود مدل‌ها پس از استقرار استفاده می‌شود. در این روش، مدل با آزمون و خطا و دریافت بازخورد از محیط، اقدامات و پارامترهای خود را بهینه می‌کند. کاربردهای متداول این روش شامل:

• بازی‌ها: آموزش الگوریتم‌ها برای اتخاذ تصمیم‌های هوشمند

• خودروهای خودران: بهبود عملکرد رانندگی با دریافت بازخورد محیطی

این نوع یادگیری، فرصت‌های زیادی برای مهندسان و علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی فراهم می‌کند تا مهارت‌های عملی و تخصصی کسب کنند.

” به نقل از وب سایت GeeksforGeeks:

یادگیری ماشین بر اساس نوع داده‌هایی که برای آموزش مدل استفاده می‌شود، به چند دسته تقسیم می‌شود:

۱. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

در این روش، داده‌های آموزشی دارای برچسب هستند؛ به عبارت دیگر، خروجی مورد انتظار برای هر ورودی مشخص است. هدف یادگیری نظارت‌شده این است که مدل بتواند با استفاده از داده‌های آموزش دیده، خروجی مناسب برای ورودی های جدید را پیش بینی کند. این نوع یادگیری در مسائلی مانند طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) بسیار کاربرد دارد.

۲. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

در یادگیری بدون نظارت، داده‌ها هیچ برچسب مشخصی ندارند و مدل باید خودش الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را کشف کند. این روش معمولاً برای تحلیل داده‌های اکتشافی، خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) استفاده می‌شود. هدف اصلی این نوع یادگیری، یافتن گروه‌ها یا ساختارهای نهفته در مجموعه داده است.

انواع الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری عمیق

الگوریتم‌های یادگیری ماشین نقشه‌های اساسی برای ساخت مدل‌ها هستند و قوانین و تکنیک‌های مورد استفاده برای یادگیری از داده‌ها را تعریف می‌کنند. در این میان آشنایی با تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌تواند برای درک بهتر انواع الگوریتم‌ها مفید باشد. انتخاب بهترین الگوریتم‌ها برای یک مسئله معین، با توجه به وجود صدها نوع مختلف، چالش‌برانگیز است. هیچ الگوریتم یادگیری ماشین مطلقی وجود ندارد و گزینه مناسب برای هر شرکت یا سازمانی از طریق آزمایش و ارزیابی انتخاب می‌شود تا به بهترین وجه معیارهای تعریف شده توسط مسئله را برآورده کند.

برخی از محبوب‌ترین الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی، درخت‌ تصمیم، خوشه‌ بندی K-means، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، دسته‌بندی‌کننده بیز ساده، الگوریتم نزدیکترین همسایه، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان است. شبکه‌های عصبی مصنوعی شبکه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته را آموزش می‌دهند که هر کدام الگوریتم استنتاج خاصی را اجرا می‌کند. درخت‌های تصمیم یک نقطه داده را از طریق مجموعه‌ای از آزمون‌ها ارزیابی می‌کنند تا به یک نتیجه برسند. خوشه‌بندی K-means فرآیند یافتن گروه‌ها در یک مجموعه داده را خودکار می‌کند و هر نقطه داده را به یکی از این گروه‌ها اختصاص می‌دهد.

رگرسیون خطی رابطه‌ای بین متغیرهای پیوسته پیدا می‌کند، در حالی که رگرسیون لجستیک با شناسایی بهترین فرمول برای تقسیم رویدادها به دو دسته، احتمال قرار گرفتن یک نقطه داده در یک دسته را تخمین می‌زند. دسته‌بندی‌کننده بیز ساده از قضیه بیز برای طبقه‌بندی مقوله‌ها بر اساس احتمالات آماری بهره می‌برد. الگوریتم‌های نزدیکترین همسایه به چندین نقطه داده در اطراف یک نقطه داده معین نگاه می‌کنند تا دسته‌بندی آن را تعیین کنند. جنگل‌های تصادفی مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مجزا را سازماندهی می‌کند تا یک درخت تصمیم‌گیری را ایجاد کند. بردار پشتیبانی داده‌های از پیش برچسب‌گذاری شده را به دسته‌ها فیلتر می‌کند تا مدلی را آموزش دهد که نقاط داده جدید را به دسته‌های مختلف اختصاص دهد. در دوره  آموزش رایگان یادگیری عمیق همه این موارد آموزش داده می‌شوند.

” به نقل از وب سایت GeeksforGeeks:

یادگیری عمیق شامل معماری‌های متنوعی است که هر کدام برای انواع مختلفی از وظایف مناسب هستند: شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) که عمدتاً برای پردازش تصویر استفاده می‌شوند، برای یادگیری خودکار و انطباقی سلسله مراتب فضایی از ویژگی‌ها از طریق لایه‌های کانولوشن طراحی شده‌اند. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) که برای داده‌های ترتیبی مانند سری‌های زمانی یا زبان طبیعی ایده‌آل هستند، حلقه‌هایی دارند که به اطلاعات اجازه می‌دهند تا حفظ شوند و آنها را برای وظایفی مانند تشخیص گفتار و مدل‌سازی زبان مؤثر می‌سازد.

شبکه‌های حافظه کوتاه-مدت طولانی (LSTMs) نوعی از RNN هستند که مشکل محو شدن گرادیان را حل می‌کنند و برای توالی‌های پیچیده، از جمله متن و گفتار استفاده می‌شوند. شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) از دو شبکه عصبی (تولیدکننده و تمیزدهنده) تشکیل شده‌اند که با یکدیگر رقابت می‌کنند و منجر به ایجاد داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا، مانند تصاویر می‌شوند. ترانسفورمرها معماری جدیدتری هستند که برای رسیدگی به وابستگی‌های دوربرد در داده‌ها طراحی شده‌اند و ستون فقرات مدل‌هایی مانند GPT و BERT هستند که به طور گسترده در پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شوند.

کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. از جمله کاربرد ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق می‌توان به صنعت غذا برای تشخیص ناهنجاری‌ها در بازرسی محصولات و تشخیص اتوماتیک حروف روی صفحات فلزی و بازبینی صحت اتصال قطعات در صنایع اتومبیل‌سازیاشاره کرد. در صنایع نساجی، یادگیری عمیق برای تشخیص خرابی در پارچه‌ها و در صنایع فلزی و پلاستیکی برای تشخیص خراش و خرابی در قطعات مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین این نوع از یادگیری در صنایع اتومبیل‌سازی برای دسته‌بندی اشیا و در صنایع غذایی برای شمارش اشیا کاربرد دارد. در صنعت مونتاژ بردهای الکترونیکی، یادگیری عمیق برای تشخیص المان‌ها و صحت جایگذاری و در صنایع غذایی برای بررسی کامل بودن بسته‌بندی استفاده می‌شود. با یادگیری تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توان این مفاهیم را نیز به راحتی درک کرد.

علاوه بر این یادگیری عمیق در هوش تجاری برای تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی فروش و تقاضا، تحلیل روند بازار، شناسایی الگوهای مصرف مشتریان، تحلیل احساسات، تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری و اتوماسیون فرآیندها کاربرد دارد. در حوزه هوافضا و دفاع، یادگیری عمیق در پیش‌بینی وضعیت آب و هوا، سنجش کیفیت هوا، شناسایی اشیا و رصد وقایع مشکوک از طریق تصاویر ماهواره‌ای به مورد استفاده قرار می‌گیرد. در صنعت بیمه یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل خسارت وارد شده، پیش‌بینی خطر با استفاده از تصاویر و قیمت‌گذاری خودکار بر اساس حادثه رخ داده استفاده می‌شود. همچنین در ساخت و تولید، از جمله صنعت خودروسازی و شرکت‌های صنعتی (نفت و گاز)، الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای پردازش داده‌های بزرگ، ارائه گزارشاتی در مورد روند تولید، ایجاد هشدارهای خودکار در خطوط تولید کاربرد دارند.

از سایر کاربردهای این نوع از یادگیری می‌توان به پشتیبانی از سیستم‌های نگهداری پیش‌بینی، کمک به ربات‌های صنعتی و کنترل محیط کار و اطراف ماشین آلات سنگین اشاره کرد. در حال حاضر استفاده از مدل‌های جدید یادگیری مانند یادگیری ماشینی و عمیق در حال توسعه است. در نتیجه افراد فعال در این حوزه باید خود را با علوم جدید وفق دهند و آموزش‌های لازم در این زمینه را یاد بگیرند. افرادی هم که قصد دارند به تازگی وارد این حوزه شوند ابتدا باید مفاهیم اولیه و اصلی را یاد گرفته و سپس با شرکت در‌ دوره‌های پیشرفته مهارت‌های خود را توسعه دهند. افراد می‌توانند پس از گذراندن دوره‌های مربوط وارد بازار کار شوند.

محدودیت های یادگیری ماشین چیست؟

حال، اجازه دهید به برخی از محدودیت‌های یادگیری ماشین که منجر به تکامل یادگیری عمیق شد، نگاهی بیندازیم. مدل های یادگیری ماشین به تنهایی قادر به انجام مهندسی ویژگی نیستند. حال، مهندسی ویژگی چیست؟ مهندسی ویژگی، فرآیند مدیریت ویژگی ها به گونه ای است که منجر به یک مدل خوب شود.

فرض کنید شما وظیفه طبقه بندی سیب و پرتقال را دارید. اگر با استفاده از یادگیری ماشین انجام می شود، باید ویژگی هایی را بگویید که بر اساس آن می توان هر دو را متمایز کرد. این ویژگی ها می تواند اندازه، رنگ، طول ساقه و غیره و غیره باشند. این داده ها باید توسط انسان تهیه شود و سپس به دستگاه داده شود.

از سوی دیگر، با یادگیری عمیق، این ویژگی ها به طور خودکار توسط شبکه عصبی انتخاب می شوند. به طور خلاصه، در یادگیری ماشین، مهندسی ویژگی ها به صراحت توسط انسان انجام می شود، اما در یادگیری عمیق، توسط خود مدل بدون دخالت انسان انجام می شود.

الگوریتم های یادگیری ماشین نمی توانند مسائل پیچیده هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و غیره را حل کنند. مدل های یادگیری ماشین با مجموعه داده های بسیار بزرگ عملکرد خوبی ندارند.

مدل های یادگیری عمیق قادر به غلبه بر همه این محدودیت ها هستند. حال بیایید ببینیم یادگیری عمیق دقیقاً چیست و چگونه همه این مشکلات را حل می کند؟

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که از مغز انسان الهام گرفته شده است. ایده یادگیری عمیق ساختن الگوریتم‌ها یا مدل‌هایی است که می‌توانند مغز انسان را تقلید کنند.

همانطور که انسان‌ها برای پردازش چیزی در مغز خود نورون‌هایی دارند، الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیز شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش داده‌ها دارند. این شبکه عصبی مصنوعی به عنوان نورون برای ماشین ها عمل می کند. اکنون این سوال مطرح می شود که چگونه بر محدودیت های یادگیری ماشین مانند مهندسی ویژگی غلبه می کند؟

همانطور که گفته شد، یادگیری عمیق از طریق شبکه های عصبی عمیق پیاده سازی می شود. ایده شبکه های عصبی کاملاً بر اساس نورون های مغز انسان است. در اینجا ما فقط ورودی خام را به یک شبکه عصبی چند لایه می دهیم و تمام محاسبات را انجام می دهد. مهندسی ویژگی به طور خودکار توسط این شبکه عصبی مصنوعی با تنظیم وزن هر ویژگیِ ورودی با توجه به خروجی انجام می شود.

اکنون بیایید با در نظر گرفتن مثال مشابهی از طبقه بندی تصاویر سیب و موز، به کار شبکه های عصبی بپردازیم. فرض کنید می خواهید تصویری از یک سیب را با ابعاد 15 پیکسل در 15 پیکسل تشخیص دهید. در مجموع 225 پیکسل داریم و این 225 پیکسل به لایه اول شبکه های عصبی داده می شود. اولین لایه شبکه عصبی را لایه ورودی و آخرین لایه را لایه خروجی می نامند.

تمام لایه های دیگر بین ورودی و خروجی به عنوان لایه های پنهان شناخته می شوند. یک شبکه عصبی می تواند هر تعداد لایه پنهان داشته باشد. هر لایه از شبکه عصبی از یک دسته نورون تشکیل شده است. در نورون ها پردازش واقعی داده ها انجام می شود. اطلاعات از یک لایه به لایه دیگر از طریق کانال های وزن دار (کانال هایی که مقداری وزن مرتبط با آنها دارند) منتقل می شود.

این کانال ها داده های ورودی را در لایه های پنهان تبدیل می کنند. ورودی با مقدار وزن کانال ضرب می شود و سپس خروجی به لایه بعدی منتقل می شود. با دریافت اطلاعات از لایه قبلی، نورون های لایه فعلی فعال می شوند و پردازش خود را آغاز می کنند. در طول کل این فرآیند وزن هر کانال به طور مداوم تنظیم می شود تا بهترین نتیجه را ارائه دهد.

نتیجه گیری

در این مقاله با هوش مصنوعی و دو تکنیک محبوب آن یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شدید.

شما در مورد معنای دقیق این دو اصطلاح و محدودیت های یادگیری ماشین که منجر به تکامل یادگیری عمیق شد، یاد گرفته اید. شما همچنین متوجه تفاوت های این دو مورد نیز شدید.

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هر دو تحت هوش مصنوعی قرار دارند. یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین در مورد این است که ماشین ها قادر به یادگیری بدون برنامه نویسی هستند و یادگیری عمیق در مورد ماشین هایی است که با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی فکر می کنند. شبکه های یادگیری عمیق نیاز به مداخله انسانی کمتری دارند زیرا لایه های متعدد شبکه های عصبی داده هایی را پردازش می کنند که در نهایت از طریق اشتباهات و خطاهای خود یاد می گیرند.

سوالات متداول

1- آیا یادگیری عمیق و یادگیری ماشین یکسان هستند؟

نه، آنها یکی نیستند. همانطور که قبلاً گفتیم، هر دو زیر شاخه های هوش مصنوعی هستند و یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است. الگوریتم های یادگیری ماشین فقط بر روی داده های ساختاریافته کار می کنند. اگر داده ها بدون ساختار باشند، انسان ها باید مرحله مهندسی ویژگی را انجام دهند. از سوی دیگر، یادگیری عمیق قابلیت کار با داده های بدون ساختار را نیز دارد.

2- یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین، کدام بهتر است؟

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هر دو نقش مهمی در دنیای امروز دارند. مدل های یادگیری ماشین برای مجموعه داده های کوچک و متوسط مناسب هستند. از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری عمیق به مجموعه داده‌های بزرگی برای نشان دادن نتایج دقیق نیاز دارند. در نهایت، این کاملا به مورد استفاده شما بستگی دارد.

3- آیا یادگیری عمیق دقیق تر از یادگیری ماشین است؟

دقت مدل ها به شدت به اندازه مجموعه داده ورودی که به ماشین ها داده می شود بستگی دارد. هنگامی که مجموعه داده کوچک است، مدل های یادگیری ماشین ترجیح داده می شوند.

به طور مشابه، زمانی که مجموعه داده بزرگ است، مدل های یادگیری عمیق ترجیح داده می شوند. همچنین به کیفیت داده های آموزش بستگی دارد. اگر مهندسی ویژگی را به درستی انجام نداده باشید، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند نتایج ضعیفی را حتی در یک مجموعه داده کوچک نشان دهند.

4- آیا Lstm یک روش یادگیری عمیق است؟

بله، LSTM مخفف Long-Short Term Memory است و آنها تحت یادگیری عمیق قرار می گیرند. آنها بخشی از شبکه های عصبی مکرر هستند. این یک حوزه پیچیده از یادگیری عمیق است.

5- آیا ابتدا باید یادگیری عمیق را یاد بگیرم؟

نه. ابتدا باید یادگیری ماشین را یاد بگیرید و سپس می توانید به سمت یادگیری عمیق بروید. یادگیری ماشین شامل مدل‌های ریاضی است که برای یادگیری الگوریتم‌های یادگیری عمیق مورد نیاز است. ابتدا با الگوریتم های پایه یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و غیره آشنا شوید. یادگیری عمیق بسیار پیچیده تر از یادگیری ماشین است.

6- یادگیری کدام یک دشوار است؟ یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین؟

یادگیری عمیق نسبتاً دشوار است زیرا شامل مطالعه شبکه های عصبی چند لایه است. مردم فقط در نگاه اول می ترسند و حتی شروع هم نمی کنند. اما هنگامی که شروع کنید، خواهید فهمید که چقدر جالب است.

7- چرا یادگیری عمیق در حال حاضر محبوب است؟

یادگیری عمیق امروزه به بسیاری از توسعه دهندگان هوش مصنوعی کمک می کند. همه بدون توجه به دانشی که در مورد هوش مصنوعی دارند در مورد هوش مصنوعی صحبت می کنند. محبوبیت یادگیری عمیق عمدتاً به دو دلیل زیر است:

• در طول سال‌ها، ما حجم عظیمی از داده‌ها را برای پردازش جمع‌آوری کرده‌ایم و مدل‌های سنتی یادگیری ماشین ما قادر به مدیریت آن نیستند.
• شبکه‌های عصبی به ماشین‌هایی با قدرت محاسباتی بالا نیاز دارند و اکنون همه ماشین‌های قدرتمندی دارند و همچنین میل به کاوش در این زمینه شگفت‌انگیز علوم کامپیوتر را دارند.

8- چگونه بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یکی را انتخاب کنیم؟

اگر روی پروژه‌ای هوش مصنوعی کار می‌کنید و در مورد اینکه کدام الگوریتم بهترین نتیجه را می‌دهد سردرگم هستید، این سؤال‌ها را از خودتان بپرسید:

• اندازه مجموعه داده چقدر است؟

اگر مانند میلیون ها نفر بزرگ است، به سراغ یادگیری عمیق بروید در غیر این صورت به سراغ یادگیری ماشین بروید.

• هدف اصلی شما چیست؟

کافیست هدف پروژه خود را با کاربردهای ذکرشده بالا در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بررسی کنید.

• داده های شما چگونه است؟

اگر ساختار یافته است، از یک مدل یادگیری ماشین استفاده کنید و اگر ساختاری ندارد، از شبکه های عصبی استفاده کنید.

9- در کجا از یادگیری عمیق استفاده می شود؟

در صنعت پزشکی، از آن برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی برای تشخیص سرطان استفاده می شود.

در پشتیبانی مشتری، وقتی اکثر مردم با نمایندگان پشتیبانی مشتری صحبت می‌کنند، تبدیل آنقدر واقعی به نظر می‌رسد که حتی متوجه نمی‌شوند که در واقع یک ربات در طرف مقابل است.

حوزه خودروهای خودران اکنون به دلیل یادگیری عمیق به واقعیت تبدیل شده اند. دستیارهای مجازی مانند الکسا، سیری و دستیار گوگل همگی با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق ساخته شده اند. یادگیری عمیق در صنایع سرگرمی مانند نتفلیکس، آمازون و یوتیوب برای ارائه توصیه های شخصی به کاربران نیز استفاده می شود.