التعلم الآلي مقابل التعلم العميق - الاختلافات الرئيسية

أصبحت المصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (Deep Learning) أمرًا شائعًا هذه الأيام. ومع ذلك، غالبًا ما يستخدم الناس هذه المصطلحات بالتبادل. على الرغم من أن هذه المصطلحات ترتبط ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض، إلا أنها تتمتع أيضًا بميزات مميزة وحالات استخدام محددة.

يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الآلات الآلية التي تحل المشاكل وتتخذ قرارات تقلد القدرات الإدراكية البشرية. التعلم الآلي والتعلم العميق هما المجالان الفرعيان للذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي هو ذكاء اصطناعي يمكنه إجراء تنبؤات بأقل تدخل بشري. في حين أن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية لاتخاذ القرارات من خلال محاكاة العمليات العصبية والمعرفية للعقل البشري.

توضح الصورة أعلاه التسلسل الهرمي. سنواصل شرح الاختلافات بين التعلم الآلي والتعلم العميق. سيساعدك أيضًا على اختيار المنهجية المناسبة بناءً على تطبيقه ومجال تركيزه. دعونا نناقش هذا بالتفصيل.

تعلم الآلة باختصار

يتيح التعلم الآلي للخبراء "تدريب" الآلة عن طريق جعلها تحلل مجموعات البيانات الضخمة. كلما زادت البيانات التي تحللها الآلة ، زادت دقة النتائج التي يمكن أن تنتجها من خلال اتخاذ القرارات والتنبؤات للأحداث أو السيناريوهات غير المرئية.

تحتاج نماذج التعلم الآلي إلى بيانات منظمة لإجراء تنبؤات وقرارات دقيقة. إذا لم يتم تصنيف البيانات وتنظيمها ، فإن نماذج التعلم الآلي تفشل في فهمها بدقة ، وتصبح مجالًا للتعلم العميق.

أدى توفر أحجام البيانات الضخمة في المؤسسات إلى جعل التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من عملية صنع القرار. محركات التوصية هي أفضل مثال على نماذج التعلم الآلي. تتعرف خدمات OTT مثل Netflix على تفضيلات المحتوى الخاصة بك وتقترح محتوى مشابهًا بناءً على عادات البحث وسجل المشاهدة.

لفهم كيف يتم تدريب نماذج التعلم الآلي، دعونا نلقي نظرة أولاً على أنواع ML.

هناك أربعة أنواع من المنهجيات في التعلم الآلي.

• التعلم الخاضع للإشراف - يحتاج إلى بيانات مصنفة لإعطاء نتائج دقيقة. غالبًا ما يتطلب تعلم المزيد من البيانات والتعديلات الدورية لتحسين النتائج.
• شبه خاضع للإشراف – إنها طبقة متوسطة بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والذي يعرض وظائف كلا المجالين. يمكن أن يعطي نتائج على بيانات مصنفة جزئيًا ولا يتطلب تعديلات مستمرة لإعطاء نتائج دقيقة.
• التعلم غير الخاضع للإشراف - يكتشف الأنماط والرؤى في مجموعات البيانات دون تدخل بشري ويعطي نتائج دقيقة. التجميع هو التطبيق الأكثر شيوعًا للتعلم غير الخاضع للإشراف.
• التعلم المعزز - يتطلب نموذج التعلم المعزز ردود فعل ثابتة أو تعزيزًا لأن المعلومات الجديدة تأتي لإعطاء نتائج دقيقة. كما تستخدم "وظيفة المكافأة" التي تتيح التعلم الذاتي من خلال مكافأة النتائج المرجوة ومعاقبة النتائج الخاطئة.

التعلم العميق باختصار

تحتاج نماذج التعلم الآلي إلى تدخل بشري لتحسين الدقة. على العكس من ذلك ، تعمل نماذج التعلم العميق على تحسين نفسها بعد كل نتيجة دون إشراف بشري. ولكنه غالبًا ما يتطلب كميات أكثر تفصيلاً وطولاً من البيانات.

تصمم منهجية التعلم العميق نموذجًا تعليميًا متطورًا يعتمد على الشبكات العصبية المستوحاة من العقل البشري. تحتوي هذه النماذج على طبقات متعددة من الخوارزميات تسمى الخلايا العصبية. يستمرون في التحسن دون تدخل بشري ، مثل العقل المعرفي الذي يستمر في التحسن والتطور مع الممارسة والمراجعة والوقت.

تُستخدم نماذج التعلم العميق بشكل أساسي للتصنيف واستخراج الميزات. على سبيل المثال ، تتغذى النماذج العميقة على مجموعة بيانات في التعرف على الوجه. ينشئ النموذج مصفوفات متعددة الأبعاد لحفظ كل سمة من سمات الوجه على هيئة وحدات بكسل. عندما تطلب منه التعرف على صورة شخص لم يتعرض له ، فإنه يتعرف عليها بسهولة من خلال مطابقة ميزات وجه محدودة.

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) - الالتفاف هو عملية تعيين أوزان لكائنات مختلفة من الصورة. بناءً على هذه الأوزان المخصصة ، يتعرف عليها نموذج CNN. تعتمد النتائج على مدى قرب هذه الأوزان من وزن الجسم الذي يتم تغذيته كمجموعة قطار.
• الشبكة العصبية المتكررة (RNN) - على عكس CNN، يقوم نموذج RNN بإعادة النظر في النتائج ونقاط البيانات السابقة لاتخاذ قرارات وتنبؤات أكثر دقة. إنها نسخة طبق الأصل فعلية من الوظائف المعرفية البشرية.
• شبكات الخصومة التوليدية (GANs) - المصنفان في GAN ، المولد والمميز ، يصلان إلى نفس البيانات. ينتج المولد بيانات مزيفة من خلال دمج ردود الفعل من أداة التمييز. يحاول المُميِّز تصنيف ما إذا كانت بيانات معينة حقيقية أم مزيفة.

الاختلافات البارزة

فيما يلي بعض الاختلافات الملحوظة.

التعلم الآلي مقابل التعلم العميق - أيهما أفضل؟

يعتمد الاختيار بين التعلم الآلي والتعلم العميق حقًا على حالات الاستخدام الخاصة بهما. كلاهما يستخدم لصنع آلات بذكاء شبه بشري. تعتمد دقة كلا النموذجين على ما إذا كنت تستخدم مؤشرات الأداء الرئيسية وسمات البيانات ذات الصلة.

سيصبح التعلم الآلي والتعلم العميق من مكونات الأعمال الروتينية عبر الصناعات. مما لا شك فيه أن الذكاء الاصطناعي سيعمل على أتمتة أنشطة الصناعات مثل الطيران والحرب والسيارات في المستقبل القريب.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وكيف يُحدث ثورة في نتائج الأعمال باستمرار ، فاقرأ المزيد من المقالات حول Unite.ai.