التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما الفرق؟
يعد كل من التعلم الآلي والتعلم العميق شكلين من أشكال الذكاء الاصطناعي، مع بعض الاختلافات الملحوظة. بينما يعد التعلم الآلي تطبيقًا محددًا للذكاء الاصطناعي، فإن التعلم العميق هو شكل مميز من أشكال التعلم الآلي.
من أجل تحقيق أقصى استفادة منها، من المهم معرفة كيف تختلف المجموعتان الفرعيتان من الذكاء الاصطناعي.
قبل مناقشة الاختلافات البارزة المختلفة بين التعلم الآلي والتعلم العميق، دعنا أولاً نحصل على فكرة موجزة عن الذكاء الاصطناعي، متبوعة بأوصاف مختصرة عن المتنافسين.
الذكاء الاصطناعي – هذا هو المكان الذي يبدأ منه كل شيء!
بمعنى أقل تجريدًا، يشير الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي إلى ذلك الفرع من الدراسة والبحث الذي يتعامل مع نقل آلة ذات قدرة معرفية شبيهة بالإنسان.
وبالتالي، من المهم فهم الذكاء الاصطناعي وتعلمه قبل الخوض في ML أو DL.
في الوقت الحالي، ما زلنا في المراحل المبكرة من الذكاء الاصطناعي. ما يعنيه هذا هو أن الآلات التي يمكن أن يكون لها مستويات منطقية وخطاب وفهم يمكن مقارنتها بالبشر هي حقيقة بعيدة. يمكن إدراج أي آلة تعمل بالذكاء الاصطناعي ضمن إحدى الفئات الثلاث:
- ذكاء اصطناعي ضيق – تندرج الآلة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ضمن تصنيف الذكاء الاصطناعي الضيق إذا كان بإمكانها أداء بعض المهام المحددة بشكل أفضل من البشر. حاليًا، لدينا بعض آلات الذكاء الاصطناعي التي تتفوق على البشر في القيام بمهام معينة.
- الذكاء الاصطناعي العام – الخطوة التالية في تصنيف الذكاء الاصطناعي هي الذكاء الاصطناعي العام. إنها المرحلة التي يكون فيها جهاز أو كمبيوتر يعمل بالذكاء الاصطناعي قادرًا على تنفيذ مهمة فكرية بنفس مستوى الدقة التي يقوم بها الإنسان.
- الذكاء الاصطناعي النشط – نظام الذكاء الاصطناعي هو نظام متفوق على البشر من حيث أداء العديد من المهام.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، بينما التعلم الآلي بحد ذاته هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.
تعلم الآلة – شكل متخصص من الذكاء الاصطناعي
التعلم الآلي أو ML هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. يتمثل الجانب الأكثر روعة في التعلم الآلي في قدرته على تعديل نفسه عند توفر بيانات جديدة.
هذا يعني أن ML ديناميكي بطبيعته ولا يتطلب تدخلًا بشريًا لإجراء تغييرات أو تعديلات.
لقد أثبت ML أنه أداة رائعة لتحليل وتحديد الأنماط في مجموعات البيانات ذات الأحجام المختلفة. الفكرة الرئيسية للتعلم الآلي هي تدريب جهاز كمبيوتر أو آلة لأتمتة المهام التي تكون إما شاملة أو مستحيلة أو زائدة عن الحاجة ليقوم بها الفرد.
وفقًا لـ Arthur Samuel، الرائد في التعلم الآلي، فإن ML هي،
“مجال الدراسة الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.”
يشير هذا إلى أن برامج التعلم الآلي لا يتم إدخالها صراحةً في جهاز الكمبيوتر باستخدام عبارات if-then وغيرها.
بطريقة ما، تعدل برامج تعلم الآلة نفسها كاستجابة للبيانات التي يتعرضون لها. على الرغم من أن تعلم التعلم الآلي لا يتطلب امتلاك معرفة مسبقة بالذكاء الاصطناعي، إلا أنه يساعد بالتأكيد في الحصول على فهم جيد للذكاء الاصطناعي.
يستخدم التعلم الآلي البيانات لتغذية خوارزمية قادرة على فهم العلاقة بين مدخلات ومخرجات معينة. بمجرد أن تكمل الآلة التعلم، يمكنها التنبؤ بقيمة أو فئة نقطة البيانات الجديدة.
التعلم العميق – شكل متخصص من ML
نموذج التعلم العميق هو برنامج قادر على محاكاة شبكة الخلايا العصبية الموجودة في الدماغ البشري. عادةً ما يشير التعلم العميق إلى الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة ونادرًا ما يشير إلى التعلم المعزز العميق.
يشير مصطلح “عميق” في التعلم العميق إلى عدد الطبقات في الشبكة العصبية. كلما زاد عدد طبقات الشبكة العصبية، كلما قيل إنها أعمق.
تستفيد آلة التعلم العميق من الطبقات المختلفة للتعلم من البيانات المقدمة. بينما تحتوي الشبكة الضحلة على طبقة مخفية واحدة فقط، فإن الشبكة العميقة لها طبقات متعددة. تحتوي الشبكة العصبية العميقة النموذجية على ثلاثة أنواع من الطبقات:
- طبقة الإدخال
- الطبقة المخفية
- طبقة الإخراج
كمجموعة من الخوارزميات، وضعت الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة سجلات غير مسبوقة من حيث الدقة للعديد من المشكلات المهمة. وتشمل هذه التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية والتعرف على الصوت.
في الواقع، التعلم العميق مسؤول عن إنشاء خوارزمية AplhaGo الخاصة بـ DeepMind التي نالت استحسانا كبيرا . في عام 2016، تمكنت خوارزمية التعلم العميق من هزيمة بطل العالم السابق لي سيدول.
تتيح الطبقات المخفية المتعددة للشبكات العصبية العميقة التعرف على ميزات البيانات المتاحة في التسلسل الهرمي للميزات.
تعيد الميزات البسيطة، مثل البكسل، تجميع عدة مرات في الطبقة التالية لإنتاج ميزات أكثر تعقيدًا، مثل الخطوط والأشكال.
تعد الكثافة الحاسوبية واحدة من السمات المميزة للتعلم العميق. هذا هو السبب في أن وحدات معالجة الرسومات (GPU) التي تعمل بالطاقة مطلوبة لتدريب نماذج التعلم العميق.
التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: مواجهة!
وقت التنفيذ
يمكن استخلاص تمييز مهم بين التعلم الآلي والتعلم العميق من حيث وقت التنفيذ. يمكن أن تستغرق خوارزمية التعلم الآلي النموذجية أي شيء ما بين أقل من دقيقة إلى بضع ساعات لإنهاء التنفيذ.
على عكس خوارزميات التعلم الآلي، تتطلب خوارزميات التعلم العميق ما يصل إلى عدة أسابيع لإنهاء التنفيذ. هذا يرجع إلى حقيقة أن الشبكة العصبية الاصطناعية العميقة تتطلب حساب عدد كبير جدًا من الأوزان والمعلمات الإضافية.
هندسة الخصائص
في هندسة الميزات، يتم استخدام معرفة المجال لإنشاء مستخلصات الميزات. هذا يقلل من تعقيد البيانات وكذلك يعزز رؤية الأنماط. تكمن المفاضلة بين مزايا هندسة الميزات في أنها تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب مستوى عالٍ من الخبرة.
في حالة خوارزميات التعلم العميق، لا يوجد شرط لفهم الميزات أو أفضل ميزة تمثل البيانات. ببساطة، لا تتطلب خوارزميات DL هندسة ميزات. ومع ذلك، فإن العكس صحيح بالنسبة لخوارزميات التعلم الآلي.
تبعيات الأجهزة
بينما تعمل خوارزميات ML بشكل جيد على الأجهزة المنخفضة المستوى، فإن خوارزميات التعلم العميق تتطلب أجهزة قوية مع وحدات معالجة رسومات متعددة.
تحتاج خوارزميات DL إلى حساب قدر كبير من مضاعفة المصفوفة، مما يؤدي إلى طلب أنظمة عالية المواصفات.
التفسير
يتكون التعلم الآلي من مجموعة من الخوارزميات. بينما يسهل تفسير بعضها، مثل شجرة القرار واللوجستية، يكاد يكون من المستحيل تفسير البعض الآخر، بما في ذلك SVM وXGBoost.
وبالتالي يمكن للمرء أن يقول إن قابلية تفسير ML تختلف من سهل إلى مستحيل.
في سياق التعلم العميق، من الصعب أن يكون التفسير مستحيلاً. هذا هو السبب الرئيسي وراء استمرار ندرة تطبيق التعلم العميق في التطبيقات الصناعية.
أداء
تؤدي خوارزميات التعلم الآلي أداءً جيدًا بشكل استثنائي على مجموعة بيانات صغيرة أو متوسطة أو في مكان ما بينهما.
على العكس من ذلك، تفشل خوارزميات DL في الأداء الجيد لمجموعات البيانات هذه. بدلاً من ذلك، فإن أداءهم أفضل لمجموعات البيانات الأكبر.
التقرب
تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات والتعلم من تلك البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على هذا التعلم بالذات.
على العكس من ذلك، يتم استخدام التعلم العميق لإنشاء شبكة عصبية اصطناعية قادرة على التعلم واتخاذ قرارات ذكية من تلقاء نفسها.
بعض التطبيقات البارزة لـ ML وDL
- رؤية الكمبيوتر – تستخدم رؤية الكمبيوتر خوارزميات ML وكذلك DL. تشمل تطبيقات رؤية الكمبيوتر التعرف على الوجه وتحديد لوحة الأرقام.
- الرعاية الصحية – نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق لها تطبيقات واعدة في مجال الرعاية الصحية. كان هناك بحث مستمر مكثف في العديد من جوانب المجال الطبي مثل الكشف عن الشذوذ وتحديد السرطان.
- استرجاع المعلومات – تطبيق مهم آخر لنماذج التعلم الذكية هو استرجاع المعلومات. يشير هذا عادةً إلى محركات البحث التي لديها القدرة على البحث عن النتائج المناسبة وتقديمها للبحث عن الصور والبحث النصي وحتى البحث الصوتي.
- التسويق – يمكن للتسويق الآلي عبر البريد الإلكتروني، بالإضافة إلى تحديد الهدف، الاستفادة من التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق.
مقدمة عن تعلم الآلة لمطوري بايثون
التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: مقارنة وجهاً لوجه
| حدود | التعلم الالي | تعلم عميق |
| مجموعة فرعية | مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي | مجموعة فرعية من تعلم الآلة |
| وقت التنفيذ | من دقيقة إلى بضع ساعات | عدة أسابيع |
| الاعتماد على البيانات | يمكن أن تعمل مع مجموعات البيانات الصغيرة | يعمل فقط مع مجموعات البيانات الضخمة |
| تبعية الأجهزة | آلات منخفضة الجودة | آلات متطورة |
| هندسة الخصائص | يتطلب خطوة لاستخراج الميزة | لا يتطلب خطوة لاستخراج الميزة |
| نهج حل المشكلة | يقسم المشكلة إلى مهام فرعية | يقدم مباشرة النتيجة النهائية للمشكلة |
| نوع البيانات | منظم | منظم وغير منظم |
| مناسب ل | مشاكل بسيطة | مشاكل معقدة |
| التوافقية | من السهل إلى المستحيل | صعب إلى المستحيل |
| أداء | عالية لمجموعات البيانات الصغيرة | عالية لمجموعات البيانات الكبيرة |
خاتمة
يعد كل من التعلم الآلي والتعلم العميق شكلين متخصصين من الذكاء الاصطناعي يخضعان لأبحاث مكثفة ويقدمان تطبيقات متطورة باستمرار.
على الرغم من أن كل واحد منهم لديه العديد من التطبيقات المستقلة، إلا أن الجمع بين وجهي الذكاء الاصطناعي قد أثبت أنه يصل إلى آفاق جديدة من النجاح في مجالات البحث المختلفة.
آمل أن تساعدك هذه المقالة في بناء فهم واضح للاختلافات المهمة المختلفة بين نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي.
المصدر: hackr
شاهد ايضا:
