التعلم الآلي مقابل التعلم العميق – الفروق الرئيسية

المصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق أصبحت شائعة في الوقت الحالي. ومع ذلك ، غالبًا ما يستخدم الناس هذه المصطلحات بشكل متبادل. على الرغم من أن هذه المصطلحات ترتبط ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض ، إلا أنها也有 سمات مميزة وحالات استخدام محددة.

الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الآلات المُبرمجة التي تحل المشكلات وتتخذ القرارات التي تقلد القدرات الإدراكية البشرية. التعلم الآلي والتعلم العميق هما نطاقان فرعيان للذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي هو ذكاء اصطناعي يمكنه إجراء التنبؤات مع تدخل بشري قليل. في حين أن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية لاتخاذ القرارات عن طريق تقليد العمليات العصبية والإدراكية للعقل البشري.

الصور المرفقة توضح التسلسل الهرمي. سنستمر في شرح الفروق بين التعلم الآلي والتعلم العميق. كما سيساعدك ذلك في اختيار المنهجية المناسبة بناءً على تطبيقها ومجال التركيز. دعونا نناقش ذلك بالتفصيل.

التعلم الآلي في جوهرة

يسمح التعلم الآلي للخبراء “بتدريب” آلة عن طريق تحليل مجموعات بيانات ضخمة. كلما زادت كمية البيانات التي تحليلها الآلة ، زادت دقة النتائج التي يمكن أن تنتجها من خلال اتخاذ القرارات والتنبؤات للأحداث أو السيناريوهات غير المرئية.

نماذج التعلم الآلي تحتاج إلى بيانات منظمة لاتخاذ قرارات وتنبؤات دقيقة. إذا كانت البيانات غير ملصقة ومنظمة ، فشل نماذج التعلم الآلي في فهمها بدقة ، ويصبح ذلك نطاقًا للتعلم العميق.

توفير كميات هائلة من البيانات في المنظمات جعل التعلم الآلي مكونًا أساسيًا من عملية اتخاذ القرار. محركات التوصية هي مثال مثالي على نماذج التعلم الآلي. خدمات البث مثل نتفليكس تتعلم تفضيلاتك للمحتوى وتقترح محتوى مشابهًا بناءً على عادات البحث وتاريخ المشاهدة.

للفهم كيف يتم تدريب نماذج التعلم الآلي ، دعونا نلقي نظرة على أنواع التعلم الآلي.

هناك أربعة أنواع من منهجيات التعلم الآلي.

• التعلم الموجه – يحتاج إلى بيانات ملصقة لتحقيق نتائج دقيقة. غالبًا ما يتطلب تعلم المزيد من البيانات والتكيفات الدورية لتحسين النتائج.
• التعلم شبه الموجه – هو مستوى وسط بين التعلم الموجه والتعلم غير الموجه يعرض وظائف كلا النطاقين. يمكنه إعطاء نتائج على بيانات ملصقة جزئيًا ولا يتطلب تعديلات دورية لتحقيق نتائج دقيقة.
• التعلم غير الموجه – يكتشف الأنماط والرؤى في مجموعات البيانات بدون تدخل بشري ويعطي نتائج دقيقة. التجميع هو التطبيق الأكثر شيوعًا للتعلم غير الموجه.
• التعلم بالتعزيز – يتطلب نموذج التعلم بالتعزيز تعزيزًا أو ردود فعل مستمرة مع وصول معلومات جديدة لتحقيق نتائج دقيقة. كما أنه يستخدم “دالة المكافأة” التي تمكن التعلم الذاتي من خلال مكافأة النتائج المرغوبة وفرض عقوبات على النتائج الخاطئة.

التعلم العميق في جوهرة

نماذج التعلم الآلي تحتاج إلى تدخل بشري لتحسين الدقة. على العكس من ذلك ، نماذج التعلم العميق تحسن نفسها بعد كل نتيجة بدون إشراف بشري. ومع ذلك ، غالبًا ما يتطلب ذلك كميات أكبر وأكثر تفصيلاً من البيانات.

منهجية التعلم العميق تصمم نموذجًا تعليميًا متقدمًا بناءً على الشبكات العصبية الملهمة بالعقل البشري. هذه النماذج لها طبقات متعددة من الخوارزميات تسمى العصبونات. تستمر في التحسين بدون إشراف بشري ، مثل العقل الإدراكي الذي يستمر في التحسين والتطور مع الممارسة والمراجعة والزمن.

نماذج التعلم العميق تستخدم بشكل رئيسي للتصنيف واستخراج الميزات. على سبيل المثال ، تُغذي نماذج глубوكة على مجموعة بيانات في التعرف على الوجه. يخلق النموذج مصفوفات متعددة الأبعاد لتذكر كل ميزة للوجه كبكسل. عندما تطلب منه التعرف على صورة لشخص لم يتعرض لها من قبل ، يتعرف عليها بسهولة من خلال مطابقة ميزات الوجه المحدودة.

• الشبكات العصبية التلافوية (CNN) – التلافوية هي عملية تعيين أوزان لموضوعات مختلفة في الصورة. بناءً على هذه الأوزان المحددة ، يعرف نموذج CNN الصورة. النتائج تعتمد على مدى قرب هذه الأوزان من وزن الموضوع الذي تم تغذيته كمجموعة تدريبية.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN) – على عكس CNN ، يعود نموذج RNN إلى النتائج والبيانات السابقة لاتخاذ قرارات وتنبؤات أكثر دقة. إنه نسخة حقيقية من الوظيفة الإدراكية البشرية.
• الشبكات التوليدية المنافسة (GANs) – الكلاسيفيران في GAN ، المولد والمنفصل ، يصلان إلى نفس البيانات. ينتج المولد بيانات وهمية من خلال تضمين ردود فعل من المنفصل. يحاول المنفصل تصنيف ما إذا كانت البيانات المعطاة حقيقية أو وهمية.

الفروق الملحوظة

فيما يلي بعض الفروق الملحوظة.

التعلم الآلي مقابل التعلم العميق – أيهما أفضل؟

الاختيار بين التعلم الآلي والتعلم العميق يعتمد بشكل حقيقي على حالات الاستخدام. كلاهما يستخدمان لجعل الآلات تتمتع bằng ذكاء بشري قريب. دقة كلا النموذجين تعتمد على ما إذا كنت تستخدم المؤشرات الرئيسية والسمات البيانية ذات الصلة.

سوف يصبح التعلم الآلي والتعلم العميق مكونات روتينية في الأعمال عبر الصناعات. بدون شك ، سوف يُكمل الذكاء الاصطناعي تلقائيًا أنشطة الصناعات مثل الطيران والحرب والسيارات في المستقبل القريب.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وكيف يُحول دون استمرار نتائج الأعمال ، اقرأ المزيد من المقالات على unite.ai.