تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هر دو اصطلاح یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به جای یکدیگر در حوزه هوش مصنوعی استفاده می شوند. بنابراین یافتن تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بسیار مهم است. ساده ترین راه برای درک تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دانستن این واقعیت است که یادگیری عمیق تنها شاخه ای از یادگیری ماشین است و هر دوی این تکنولوژی ها زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند.

امروزه همه در مورد خودکارسازی وظایف انسان (اتوماسیون) با استفاده از هوش مصنوعی صحبت می کنند. هر شرکتی با هدف به حداکثر رساندن درامد خود می خواهد از قدرت هوش مصنوعی در تکنولوژی فعلی خود استفاده کند. هوش مصنوعی یک حوزه وسیع است، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بخشی از آن هستند.

هوش مصنوعی (AI) یک ابر مجموعه است، یادگیری ماشین زیر مجموعه هوش مصنوعی قرار می گیرد و یادگیری عمیق زیر مجموعه یادگیری ماشین است. بحث ایده اصلی هوش مصنوعی، خودکارسازی وظایف انسانی و توسعه ماشین های هوشمند است که می توانند بدون مداخله انسان یاد بگیرند.

این کار با هوشمندسازی ماشین ها به اندازه کافی صورت می گیرد تا آنها بتوانند کارهایی را انجام دهند که به طور معمول به هوش انسانی نیاز دارند. خودروهای خودران بهترین نمونه هوش مصنوعی هستند. این ماشین‌های رباتی هستند که می‌توانند محیط را تشخیص دهد و با دخالت اندک انسان یا بدون دخالت انسان، ایمن رانندگی کنند.

یکی از تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین این است که یادگیری ماشین زیر شاخه هوش مصنوعی است. آیا تا به حال به این فکر کرده اید که:

• چگونه یوتیوب می داند چه ویدیوهایی باید به شما توصیه شود؟
• چگونه نتفلیکس می‌داند که احتمالاً دوست دارید کدام برنامه‌ها را تماشا کنید حتی بدون اگاهی از ترجیحات شما؟

پاسخ، یادگیری ماشین است. آنها حجم عظیمی از پایگاه داده برای پیش بینی تمایل یا عدم تمایل شما دارند. اما یادگیری ماشین محدودیت هایی دارد که منجر به تکامل یادگیری عمیق شد.

آیا تا به حال فکر کرده اید که گوگل چگونه یک صفحه وب را تنها در چند ثانیه ترجمه می کند؟ گالری تلفن شما چگونه تصاویر را بر اساس مکان ها گروه بندی می کند؟ خب، فناوری پشت همه اینها یادگیری عمیق است.

یادگیری عمیق زیرشاخه یادگیری ماشین است که از “شبکه عصبی مصنوعی” (شبیه سازی شبکه عصبی انسان) برای تصمیم گیری استفاده می کند، درست مانند تصمیم گیری مغز ما با استفاده از نورون ها، یادگیری عمیق سعی می‌کند از نحوه عملکرد مغز انسان تقلید کند. همانطور که از اشتباهات خود درس می گیریم، یک مدل یادگیری عمیق نیز از تصمیمات قبلی خود درس می گیرد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که «توانایی یادگیری» را بدون برنامه‌ریزی صریح برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. ما می خواهیم ماشین ها خودشان یاد بگیرند. اما چگونه چنین ماشین هایی بسازیم؟ چگونه ماشین هایی بسازیم که بتوانند درست مانند انسان ها یاد بگیرند؟ بنابراین، پاسخ در چگونگی یادگیری چیزها توسط انسان ها نهفته است.

فرض کنید می خواهید میوه ها را به یک بچه 2 ساله آموزش دهید. از او می خواهید سیب، موز و پرتقال را شناسایی کند. چه استراتژی را دنبال خواهید کرد؟

ابتدا چندین میوه را به او نشان می دهید و به او می گویید این یک سیب است، این یک پرتقال یا موز است. پس از نشان دادن چندین میوه، از کودک انتظار دارید که میوه را به تنهایی شناسایی کند و به احتمال زیاد این کار را انجام خواهد داد. این دقیقاً چگونگی یادگیری یک ماشین است.

همانطور که در تصویر بالا نشان داده شده است، ابتدا داده ها را وارد دستگاه می کنیم. ورودی و خروجی مربوط به آن، داده های اولیه را می سازند. این داده ها به عنوان داده های آموزشی نیز شناخته می شوند. این مجموعه داده آموزشی برای ساخت یک مدل پیش بینی استفاده می شود.

پس از آن، از این مدل برای پیش‌بینی خروجی برای ورودی‌های جدید دیگر استفاده می‌شود. ورودی هایی که برای آزمایش عملکرد یک مدل استفاده می شوند، داده های تست نامیده می شوند. اکنون دقت پیش‌بینی به کیفیت داده‌هایی بستگی دارد که برای آموزش مدل به داده‌های آموزشی داده‌اید.

نکته: در برنامه نویسی ساده، کد یا الگوریتم را می نویسیم، ورودی را می دهیم و خروجی را می گیریم. اما در یادگیری ماشین، ورودی و خروجی را به ماشین ها می دهیم و اجازه می دهیم از آن یاد بگیرند. پس از آن، ورودی دیگری برای پیش بینی با استفاده از مدل می دهیم.

انواع یادگیری ماشین

حال که تا حدودی با تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شدیم، در این بخش می‌خواهیم انواع یادگیری ماشین را معرفی کنیم. در حوزه یادگیری ماشین، متخصصان چهار نوع اصلی مدل‌ها را بر اساس تناسب آنها با فرایندهای تنظیم داده‌ها معرفی می‌کنند. این مدل‌ها شامل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارتی و یادگیری تقویتی هستند. انتخاب نوع مناسب یادگیری ماشین بستگی به ماهیت داده‌ها، مسئله خاص و نیازمندی‌های حل آن دارد. برای مثال، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تشخیص اشیا مناسب هستند، در مقابل درخت‌های تصمیم برای مسائل طبقه‌بندی بهتر عمل می‌کنند.
یادگیری با نظارت از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده توسط انسان استفاده می‌کند و در مسائلی مانند طبقه‌بندی و رگرسیون کاربرد دارد. الگوریتم‌های طبقه‌بندی، دسته‌بندی موجودیت‌ها را تعیین کرده و الگوریتم‌های رگرسیون، روابط بین متغیرها را شناسایی می‌کنند. یادگیری بدون نظارت الگوها را در داده‌های بدون برچسب کشف می‌کند و برای تحلیل داده‌های اکتشافی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد مناسب است. الگوریتم‌های خوشه‌بندی داده‌ها را بر اساس شباهت گروه‌بندی می‌کنند و الگوریتم‌های کاهش ابعاد، متغیرها را برای حل مسائل خاص فشرده می‌سازند.
یادگیری نیمه‌نظارتی از الگوریتم‌های بدون نظارت برای تولید خودکار برچسب‌ها برای داده‌ها استفاده می‌کند که توسط تکنیک‌های نظارت‌شده قابل استفاده است. یادگیری تقویتی برای بهبود مدل‌ها پس از استقرار استفاده می‌شود و از طریق آزمون و خطا، با تنظیم اقدامات، پارامترها و مقادیر نهایی، مدل‌ها را بهینه می‌کند. این رویکرد در آموزش الگوریتم‌ها برای بازی‌ها یا خودروهای خودران کاربرد دارد. در این حالت مدل بر اساس بازخورد در مورد عملکرد خود تنظیم می‌شود. آموزش در این حوزه مزایای بسیار زیادی برای مهندسان و افرادی دارد که می‌خواهند وارد این حوزه شوند و مهارت‌های جدید کسب کنند.

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، درخت‌های تصمیم، خوشه‌بندی K-means، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، دسته‌بندی‌کننده بیز ساده، الگوریتم‌های نزدیکترین همسایه، جنگل‌های تصادفی و بردار پشتیبانی 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.

کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. از جمله این کاربردها 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.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

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

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 MRI 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.

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.