التعلم العميق مقابل التعلم الآلي

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي حيث تحلل الخوارزميات البيانات وتتعلم من التجربة وتتخذ قرارات أفضل في المستقبل.

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث يتم تنظيم العديد من الخوارزميات في طبقات لإنشاء شبكات عصبية اصطناعية (ANNs).

يمكن لهذه الشبكات حل المشكلات المعقدة والسماح للآلة بتدريب نفسها على أداء مهمة ما.

جدول المحتويات

فهم التعلم الآلي

أحد الأمثلة الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي هي خدمة بث الموسيقى عند الطلب.

عندما يستمع المستخدم إلى الموسيقى سبوتيفي، على سبيل المثال ، تتعلم خوارزميات التعلم الآلي ربط تفضيلاتها الموسيقية بمستمعين آخرين يتشاركون نفس الأذواق.

تُستخدم هذه المعلومات بعد ذلك للتوصية بأغاني أو ألبومات أو فنانين جدد ، بنفس العملية التي تحدث في الخدمات الأخرى التي تستخدم الاقتراحات الآلية مثل نت فلیکس.

على المستوى الأساسي ، يتضمن التعلم الآلي الرياضيات المعقدة والتشفير الذي يخدم نفس الوظيفة الميكانيكية التي تقوم بها السيارة أو شاشة الكمبيوتر.

ومع ذلك ، فإن الجهاز هو قادر على من التعلم الآلي يمكن أن يؤدي وظيفة مع البيانات المتاحة ويصبح أفضل في أداء هذه الوظيفة بمرور الوقت.

يعد التعلم الآلي مفيدًا في السيناريوهات التي تحتاج فيها إلى أتمتة المهام. قد يستخدمه المحترفون الماليون لتنبيههم بالتداولات المفضلة ، بينما قد تستخدم شركة أمن البيانات التعلم الآلي لاكتشاف البرامج الضارة.

مهما كان التطبيق ، فإن الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي مبرمجة للتعلم باستمرار وهي أكثر من قادرة على العمل كبديل للمساعد الشخصي البشري.

فهم التعلم العميق

كما أشرنا سابقًا ، فإن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي القائم على الشبكات العصبية الاصطناعية.

تعتبر عملية التعلم نفسها "عميقة" بسبب بناء ل شبكة والتي تتكون من مدخلات ومخرجات وطبقات مخفية مختلفة.

باختصار ، تتكون كل طبقة من وحدات تقوم بتحويل بيانات الإدخال إلى معلومات يمكن للطبقة التالية استخدامها لمهمة تنبؤية محددة.

هذه بناء يعني أن آلة التعلم العميق يمكنها ذلك تحليل بيانات ذات منطق مشابه للمنطق الذي يستخدمه الإنسان.

في الواقع ، فإن بناء من ANN نفسها مستوحاة من العصبية شبكة من الدماغ ، مما يؤدي إلى عملية تعلم أكثر تعقيدًا وتعقيدًا من التعلم الآلي.

أصبح التعلم العميق سائدًا بشكل متزايد بفضل التقدم التكنولوجي. يتم استخدامه في القيادة الآلية لاكتشاف العوائق مثل المشاة وعلامات الطريق.

تستخدمه الجيوش أيضًا لتحديد الأشياء من صور الأقمار الصناعية وتحديد المناطق الآمنة للقوات.

أوجه التشابه الرئيسية

مجموعات فرعية من الذكاء الاصطناعي: يعد كل من التعلم الآلي والتعلم العميق مجموعات فرعية من الذكاء الاصطناعي ، مع التركيز على تطوير الخوارزميات التي يمكنها التعلم والتحسين من البيانات.
التعلم من البيانات: يتضمن كلا النهجين خوارزميات التدريب على البيانات لعمل تنبؤات أو تصنيفات أو قرارات بدون برمجة واضحة.
اتخاذ القرار الآلي: يعمل كل من التعلم الآلي والتعلم العميق على تمكين عمليات اتخاذ القرار المؤتمتة ، مما يقلل الحاجة إلى التدخل اليدوي.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والتعلم العميق

أدرجنا أدناه بعض الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والتعلم العميق:

نقاط البيانات - يستخدم التعلم الآلي الآلاف من نقاط البيانات ، بينما يستخدم التعلم العميق الأكثر تعقيدًا ملايين نقاط البيانات.
الناتج - تشمل مخرجات التعلم الآلي القيم العددية مثل الدرجات والتصنيفات. يمكن أن ينتج التعلم العميق نفس القيم العددية بالإضافة إلى العناصر ذات الشكل الحر مثل النص والصوت.
خوارزميات - في التعلم الآلي ، تستخدم الخوارزميات الآلية نموذج وظائف وإجراء تنبؤات بناءً على البيانات. يستخدم التعلم العميق شبكة ANN لتمرير البيانات عبر طبقات متعددة لتفسير ميزات البيانات والعلاقات.

الوجبات الرئيسية:

التسلسل الهرمي للتعقيد: التعلم العميق هو شكل أكثر تقدمًا وتعقيدًا من التعلم الآلي ، وذلك باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات.
مقياس البيانات: يعد التعلم العميق مناسبًا بشكل خاص لمجموعات البيانات واسعة النطاق التي تحتوي على ملايين من نقاط البيانات ، بينما يمكن للتعلم الآلي العمل بفعالية مع مجموعات البيانات الأصغر.
مرونة الإخراج: يمكن أن ينتج عن التعلم العميق مخرجات أكثر تنوعًا وتعقيدًا ، مما يجعلها أكثر ملاءمة للمهام التي تتضمن معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام وإنشاء الصور.
مجالات التطبيق: يستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في العديد من التطبيقات مثل أنظمة التوصية واكتشاف الاحتيال والنمذجة التنبؤية. ينتشر التعلم العميق في التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والقيادة الذاتية ، حيث يلزم تمييز الأنماط المعقدة.
متطلبات المصدر: تتطلب نماذج التعلم العميق عادة المزيد من القوة والموارد الحسابية للتدريب والاستدلال مقارنة بنماذج التعلم الآلي.

قراءة التالي: مهندس أعمال ، مصمم الأعمال.

الأدلة الرئيسية: