یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین: تفاوت چیست؟

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دو حوزه مهم در هوش مصنوعی هستند. اما تفاوت آنها چگونه است؟

در سال‌های اخیر، حوزه هوش مصنوعی (AI) رشد سریعی را تجربه کرده است که توسط عوامل متعددی از جمله ایجاد پردازنده‌های ASIC، افزایش علاقه و سرمایه‌گذاری شرکت‌های بزرگ و در دسترس بودن داده‌های بزرگ هدایت می‌شود. و با OpenAI و TensorFlow در دسترس عموم، بسیاری از شرکت‌ها و افراد کوچکتر تصمیم گرفته‌اند که به آن بپیوندند و هوش مصنوعی خود را از طریق یادگیری ماشینی مختلف و الگوریتم‌های یادگیری عمیق آموزش دهند.

اگر کنجکاو هستید که یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست، تفاوت‌های آن‌ها و چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از آن‌ها چیست، پس در جای درستی هستید!

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی زمینه‌ای در هوش مصنوعی است که کامپیوترها را آموزش می‌دهد تا پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه را بدون برنامه‌نویسی صریح انجام دهند. بسته به الگوریتم آموزشی، یادگیری ماشین ممکن است یک مدل را از طریق قوانین ساده if-then، معادلات پیچیده ریاضی و/یا معماری شبکه های عصبی آموزش دهد.

بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشینی از داده های ساخت یافته برای آموزش مدل ها استفاده می کنند. داده های ساختاریافته داده هایی هستند که در قالب یا ساختار خاصی مانند صفحات گسترده و جداول سازماندهی شده اند. آموزش یک مدل با داده‌های ساختاریافته، زمان‌های آموزشی سریع‌تر و نیازهای کمتری به منابع را امکان‌پذیر می‌کند و به توسعه‌دهندگان درک روشنی از نحوه حل مشکلات مدل ارائه می‌دهد.

مدل‌های یادگیری ماشین اغلب در صنایع مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، تجارت الکترونیک، مالی و تولید استفاده می‌شوند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر روی مدل‌های آموزشی با تقلید از نحوه یادگیری انسان تمرکز می‌کند. از آنجایی که جدول بندی اطلاعات با کیفیت بیشتر امکان پذیر نیست، یادگیری عمیق برای مقابله با تمام داده های بدون ساختاری که نیاز به تجزیه و تحلیل دارند، توسعه یافته است. نمونه‌هایی از داده‌های بدون ساختار می‌تواند تصاویر، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، ویدئوها و ضبط‌های صوتی باشد.

از آنجایی که رایانه‌ها در شناسایی دقیق الگوها و روابط از داده‌های بدون ساختار مشکل دارند، مدل‌هایی که از طریق الگوریتم‌های یادگیری عمیق آموزش داده می‌شوند زمان بیشتری برای آموزش نیاز دارند، به حجم عظیمی از داده‌ها و پردازنده‌های آموزشی تخصصی هوش مصنوعی نیاز دارند.

استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی همچنین یادگیری عمیق را سخت می‌کند زیرا ورودی از طریق یک الگوریتم پیچیده، غیرخطی و با ابعاد بالا عبور می‌کند که در آن تشخیص اینکه چگونه شبکه عصبی به خروجی یا پاسخ خود رسیده است دشوار می‌شود. درک مدل های یادگیری عمیق آنقدر سخت شده است که بسیاری از آنها به عنوان جعبه سیاه یاد می کنند.

مدل‌های یادگیری عمیق برای کارهای پیچیده‌ای استفاده می‌شوند که معمولاً برای انجام آن‌ها به انسان نیاز است، مانند پردازش زبان طبیعی، رانندگی مستقل، و تشخیص تصویر.

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق دو حوزه مهم در هوش مصنوعی هستند. اگرچه هر دو روش برای آموزش بسیاری از مدل های مفید استفاده شده اند، اما تفاوت های خود را دارند. اینجا چندتایی هستند:

پیچیدگی الگوریتم ها

یکی از تفاوت های اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، پیچیدگی الگوریتم های آنها است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً از الگوریتم‌های ساده‌تر و خطی‌تر استفاده می‌کنند. در مقابل، الگوریتم‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنند که سطوح بالاتری از پیچیدگی را ممکن می‌سازد.

مقدار داده های مورد نیاز

یادگیری عمیق از شبکه های عصبی مصنوعی برای ایجاد همبستگی و روابط با داده های داده شده استفاده می کند. از آنجایی که هر قطعه داده دارای ویژگی های متفاوتی است، الگوریتم های یادگیری عمیق اغلب به مقادیر زیادی داده برای شناسایی دقیق الگوهای درون مجموعه داده ها نیاز دارند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشینی به مقدار قابل توجهی داده کمتری برای تصمیم گیری نسبتاً دقیق نیاز دارد. از آنجایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین اغلب ساده‌تر هستند و به پارامترهای کمتری نیاز دارند، مدل‌هایی که از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش داده می‌شوند، می‌توانند با مجموعه داده‌های کوچک‌تری کار کنند.

تفسیر پذیری

یادگیری ماشینی به داده های ساختاریافته و همچنین مداخله نزدیک توسعه دهنده برای ساخت مدل های موثر نیاز دارد. این امر باعث می‌شود که تفسیر ماشینی آسان‌تر شود زیرا توسعه‌دهندگان اغلب بخشی از فرآیند آموزش هوش مصنوعی هستند. سطح شفافیت به علاوه مجموعه داده های کوچکتر و پارامترهای کمتر درک نحوه عملکرد مدل و تصمیم گیری آن را آسان تر می کند.

یادگیری عمیق از شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده های بدون ساختار مانند تصاویر، فیلم ها و صدا استفاده می کند. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده، توسعه‌دهندگان را در تاریکی نگه می‌دارد تا بدانند چگونه مدل توانسته به تصمیم خود برسد. به همین دلیل است که الگوریتم های یادگیری عمیق اغلب به عنوان مدل های “جعبه سیاه” در نظر گرفته می شوند.

منابع مورد نیاز

همانطور که قبلاً بحث شد، الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به مقادیر متفاوتی از داده ها و پیچیدگی نیاز دارند. از آنجایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ساده‌تر هستند و به مجموعه داده‌های بسیار کوچک‌تری نیاز دارند، یک مدل یادگیری ماشینی را می‌توان در رایانه شخصی آموزش داد.

در مقابل، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و الگوریتم پیچیده‌تری برای آموزش یک مدل نیاز دارند. اگرچه آموزش مدل های یادگیری عمیق را می توان بر روی سخت افزار درجه مصرف کننده انجام داد، پردازنده های تخصصی مانند TPU ها اغلب برای صرفه جویی در زمان استفاده می شوند.

انواع مشکلات

الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای حل انواع مختلف مسائل مناسب تر هستند. یادگیری ماشین برای مسائل ساده‌تر و خطی‌تر مانند:

• طبقه بندی: طبقه بندی چیزی بر اساس ویژگی ها و ویژگی ها.
• رگرسیون: نتیجه بعدی را بر اساس الگوهای قبلی موجود در ویژگی های ورودی پیش بینی کنید.
• کاهش ابعاد: با حفظ ایده اصلی یا اساسی چیزی، تعداد ویژگی ها را کاهش دهید.
• خوشه‌بندی: چیزهای مشابه را بر اساس ویژگی‌ها بدون اطلاع از کلاس‌ها یا دسته‌های موجود با هم گروه‌بندی کنید.

الگوریتم های یادگیری عمیق برای مسائل پیچیده ای که به انسان اعتماد می کنید بهتر است استفاده شود. چنین مشکلاتی عبارتند از:

• تشخیص تصویر و گفتار: شناسایی و طبقه بندی اشیاء، چهره ها، حیوانات و غیره در تصاویر و ویدئوها.
• سیستم‌های خودمختار: به طور خودکار ماشین‌ها، روبات‌ها و هواپیماهای بدون سرنشین را با مداخله محدود یا بدون دخالت انسان کنترل می‌کنند.
• ربات‌های بازی هوش مصنوعی: هوش مصنوعی را به بازی، یادگیری و بهبود استراتژی‌ها در برنده شدن در بازی‌های رقابتی مانند شطرنج، Go و Dota 2 وادار کنید.
• پردازش زبان طبیعی: زبان انسان را هم در متن و هم در گفتار درک کنید.

اگرچه احتمالاً می‌توانید مسائل ساده و خطی را با الگوریتم‌های یادگیری عمیق حل کنید، اما این الگوریتم‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مناسب‌تر هستند، زیرا به منابع کمتری برای اجرا نیاز دارند، مجموعه داده‌های کوچک‌تری دارند و به حداقل زمان آموزشی نیاز دارند.

زیرشاخه های دیگری برای یادگیری ماشین وجود دارد

اکنون تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را درک می کنید. اگر تا به حال علاقه مند به آموزش مدل خود هستید، به خاطر داشته باشید که یادگیری عمیق تنها یک حوزه در یادگیری ماشینی است، اما ممکن است زیر دامنه های یادگیری ماشین دیگری وجود داشته باشند که بهتر با مشکلی که شما سعی در حل آن را دارید، تطبیق دهند. اگر چنین است، پس یادگیری سایر زیر دامنه های یادگیری ماشین باید کارایی شما را برای حل یک مشکل افزایش دهد.

منبع مقاله