تفاوت‌های اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در چیست؟

به گفته کارشناسان، دو اصل مهم در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) هستند. با شنیدن این اصطلاحات، همیشه این سوال در ذهن ما شکل می‌گیرد که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دقیقا چیستند؟ و چگونه برای تجزیه و تحلیل داده‌ها پیاده‌سازی می‌شوند؟ درحالی‌که زمینه کار تعیین می‌کند که این مفاهیم بر کار یک تحلیلگر داده چه تأثیری دارند، آنها در زمینه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل، پیش‌بینی و داده کاوی کاربردهای زیادی خواهند داشت.

در این مقاله، ما مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را معرفی خواهیم کرد و بررسی می‌کنیم که تفاوت آنها در چیست و چگونه از آنها استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق

قبل از اینکه به جزئیات این تیتر بپردازیم، اجازه دهید این مباحث را متناسب با متن خود ارائه دهیم. برای این کار، ما به آشنایی با برخی از زمینه‌های مهم نیاز داریم. در ابتدا: هوش مصنوعی.

هوش مصنوعی چیست؟

اصطلاحات هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. اگرچه در واقعیت، آنها از حوزه‌های متمایز با ویژگی‌های مختلف برخوردار هستند. هوش مصنوعی یک منطقه وسیع از مطالعه علمی است، که خود را با ایجاد ماشین‌هایی که می‌توانند “فکر کنند” مربوط می‌کند.

یادگیری ماشینی زیرمجموعه هوش مصنوعی است و به نوبه خود یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است. رابطه بین این سه، بسته به زمینه پروژه، ظریف‌تر نیز می‌شود.

همان‌طور که گفتیم:

هوش مصنوعی اصطلاحی است که برای توصیف برنامه‌های رایانه‌ای استفاده می‌شود که می‌توانند به تنهایی فکر کنند و یاد بگیرند. یا در تعریف دقیق‌تر از دمیس حسابیس، بنیانگذار و مدیرعامل شرکت AI و DeepMind : “هوش مصنوعی، علم هوشمندسازی ماشین‌ها است”.

برای افراد تازه‌وارد این حوزه، اصطلاح هوش مصنوعی ممکن است تصاویری از ربات‌های انسان‌نما را به ذهن متبادر کند که از محیط خود آگاه هستند، احساسات انسانی را تجربه می‌کنند و می‌توانند مشکلات را به عنوان یک فرد حل کنند. با این حال، این ایده بیشتر از فیلم‌های علمی_تخیلی است که ادعا می‌کند هوش مصنوعی پایان بشریت را ایجاد خواهد کرد. در حالی که کاربردهای هوش مصنوعی باورنکردنی است و ما هنوز با یک ماشین واقعا “متفکر” بسیار فاصله داریم.

هدف از هوش مصنوعی چیست؟

وقتی در مورد هوش مصنوعی (درمورد داده‌ها) بحث می‌کنیم، آنچه در واقع مد نظر داریم، الگوریتم‌های حل مسائل بسیار پیچیده است. به بیان دیگر، هوش مصنوعی بیشتر وقت خود را درگیر حل مشکلاتی می‌کند که رایانه‌ها توانایی حل آنها را دارند. به عنوان مثال، جستجو در پایگاه داده و انجام محاسبات گسترده و پیچیده مواردی است که رایانه‌ها بسیار بهتر از انسان‌ها انجام می‌دهند.

بنابراین، هدف از هوش مصنوعی افزایش توانایی رایانه در تجزیه و تحلیل و ایجاد معنا در مورد این نوع داده‌ها، با حداقل ورودی انسان است.

چگونه از هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

در دنیای مدرن، کاربردهای فراوانی (نسبتا مثبت) برای هوش مصنوعی وجود دارد. به عنوان مثال، دوربین موجود در تلفن هوشمند شما از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا تشخیص دهد شما در حال عکس گرفتن از یک شخص هستید یا یک منظره. سپس فیلترها را متناسب تنظیم می‌کند.

به همین ترتیب، در برخی از تلفن‌های جدید، اگر با استفاده از تلفن خود هزینه خرید را پرداخت می‌کنید، دوربین از هوش مصنوعی تشخیص چهره برای اهداف امنیتی استفاده می‌کند. Apple’s Siri و Amazon’s Alexa نمونه‌هایی از هوش مصنوعی هستند که گفتار انسان را تشخیص و تفسیر می‌کنند.

اتومبیل‌های خودران (بدون سرنشین) برای جلوگیری از تصادفات از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. آمازون و نت فلیکس نیز برای ارائه توصیه‌هایی در مورد آنچه در آینده (اعم از سریال یا فیلم سینمائی، کتاب یا مقاله) می‌خواهید بخرید یا تماشا کنید، از کاربردهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی در همه جا وجود دارد و پتانسیل آن بسیار زیاد است.

ارتباط هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها چگونه است؟

در حالی که هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها دو زمینه مجزا هستند، اما اشتراکات زیادی دارند. این مسئله در درجه اول به این موضوع اشاره دارد که هر دو با داده‌های بزرگ کار می‌کنند. تکنیک‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین، اغلب برای حل مشکلات تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی‌ها و پشتیبانی گسترده‌تر از علم داده استفاده می‌شوند.

به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی اغلب به الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم یا تجزیه و تحلیل خوشه متکی است. هوش مصنوعی همچنین برای کشف دانش در مناطقی مانند داده کاوی استفاده می‌شود. به همین دلیل است که شما اغلب در رابطه با تجزیه و تحلیل داده‌ها و علم داده با اصطلاحات AI، یادگیری ماشینی (و به میزان کمتری، یادگیری عمیق) مواجه می‌شوید.

اکنون اصول هوش مصنوعی را بیان کردیم، اجازه دهید در معنای اصلی این مقاله کمی کنکاش کنیم تا یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را با عمق بیشتری درک نمائیم.

یادگیری ماشینی چیست؟

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی آنهایی هستند که یاد می‌گیرند و پیشرفت می‌کنند. بدون اینکه صریحا برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند. این رشته برای اولین بار در حمایت از تلاش گسترده‌تر برای هوش مصنوعی پدیدار شد. الگوریتم‌های ML با پردازش مقدار زیادی داده خام کار می‌کنند.

سپس آنها داده‌ها را تجزیه می‌کنند (یعنی آنها را تجزیه و تحلیل می‌کنند) تا الگوها را تشخیص دهند. براساس آنچه مشاهده می‌کنند، سپس می‌توانند پیش‌بینی یا تصمیمات آگاهانه بگیرند. از یادگیری ماشینی معمولا برای انجام کارهایی استفاده می‌شود که برای انسان غیر عملی باشد.

چند نمونه از یادگیری ماشین چیست؟

متداول‌ترین مثال در یادگیری ماشین، فیلتر کردن ایمیل است. الگوریتم با یادگیری مشخص کردن ویژگی‌های مشخص ایمیل‌های هرزنامه (به عنوان مثال انواع کلمات استفاده شده، لحن زبان، آدرس ایمیل فرستنده و غیره)، می‌تواند ایمیل‌های هرزنامه را شناسایی کند. سپس این موارد را به پوشه Spam شما می‌فرستد.

اما استفاده از یادگیری ماشین بسیار فراتر از این برنامه رایج است. استفاده از یادگیری ماشین می‌تواند در طیف گسترده‌ای از صنایع برای هر تعداد کاربر استفاده شود. از موتورهای جستجو گرفته تا تجزیه و تحلیل مالی، جابجایی رباتیک و حتی تعیین توالی DNA. اگر می‌توانید آنها را تصور کنید، مکانیزم کار یادگیری ماشین را می‌توانید به خاطر بسپارید.

با به میدان آمدن بسیاری از برنامه‌های کاربردی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیاری نیز به وجود آمده است. خوشبختانه، برای ساده‌سازی زندگی، این موارد را می‌توان به سه دسته بزرگ (یا “پارادایم‌ها”) تقسیم کرد:

• یادگیری تحت نظارت
• یادگیری تقویت شده
• یادگیری بدون نظارت

نتیجه سخن

در این مقاله با سه اصطلاح مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق رو به رو شدیم. هر سه این اصطلاحات در رابطه تنگاتنگ با یکدیگر هستند و وجود یکی از آنها بدون دوتای دیگر، کار ما را سخت خواهد کرد.