تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق

تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق پارامترهای گوناگونی را دربر می‌‌گیرد. این دو مفهوم اغلب با یکدیگر هم‌‌پوشانی دارند و بسیاری از افراد قادر به تمایز میان این دو اصطلاح نیستند. برای درک ارتباط میان این دو مفهوم کافی است یک نمودار ون به‌صورت دو دایره تودرتو را درنظر گرفت که یادگیری عمیق دایره درونی و یادگیری ماشین دایره بیرونی است.

یادگیری ماشین

این مفهوم توسط مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها برای تجزیه‌‌وتحلیل و تفسیر داده‌ها، از آن‌ها یاد می‌گیرد و بر اساس آموخته‌ها، بهترین تصمیم‌های ممکن را اتخاذ می‌کند. از سوی دیگر، Deep Learning الگوریتم‌ها را در چندین لایه برای ایجاد یک شبکه عصبی مصنوعی ساختار می‌دهد. این شبکه عصبی می‌تواند از داده‌ها درس بگیرد و تصمیمات هوشمندانه‌‌ای بگیرد.

یادگیری عمیق

این مفهوم زیرمجموعه‌‌ای از یادگیری ماشین و مبتنی بر مفهوم الگوریتم‌های تکاملی است. این مفهوم فرآیندهای بیولوژیکی مانند تکامل را تقلید می‌کند. برای به دست آوردن دانش و بینش عمقی در مورد این یادگیری، بررسی اصول جبر خطی مانند تانسورها، اسکالرها، بردارها، ماتریس، تعیین‌‌کننده‌ها، مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال مانند مشتقات و گرادیان نزولی، مقادیر و بردارهای ویژه امری ضروری است.

کدام اول آمد؟ مرغ یا تخم‌مرغ؟!

این سؤال با گذشتن قرن‌‌ها همچنان برای بشر بدون پاسخ باقی مانده است و پاسخی برای آن دریافت نشده است؛ اما ممکن است در آینده يادگيري ماشین توانایی پاسخ به این سؤال را داشته باشد. فراگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از استراتژی‌های آماری برای حالات بدون برنامه‌ریزی صریح با استفاده از مجموعه داده‌های موجود استفاده می‌نماید. این امر از مطالعه تشخیص الگو در هوش مصنوعی تکامل یافته است.

روش‌های متداول Machine Learning تمایل به تسلیم شدن در برابر تغییرات محیطی دارند؛ درحالی‌‌که فراگیری عمیق با بازخورد مداوم در حین این تغییرات سازگار می‌شود و مدل را بهبود می‌بخشد. این یادگیری توسط شبکه‌های عصبی که نورون‌های مغز انسان را تقلید می‌کنند، تسهیل می‌‌شود و معماری چندلایه دارای تعدادی قابل‌مشاهده و تعداد کمی پنهان را تعبیه می‌‌نمایند. این مدل یک شکل پیشرفته از يادگيري ماشین است که جمع‌‌آوری، یادگیری و بهینه‌‌سازی مدل را میسر می‌کند. غالباً برخی از مشکلات به حدی پیچیده هستند که درک آن برای مغز انسان عملاً غیرممکن است و ازاین‌‌رو، برنامه‌‌ریزی آن یک تفکر دور از ذهن است. اشکال ابتدایی سیری و دستیار گوگل نمونه مناسبی از فراگیری ماشین برنامه‌ریزی‌شده هستند؛ چراکه در طیف برنامه‌ریزی‌شده خود مؤثرند. درحالی‌‌که ذهن عمیق گوگل نمونه‌ای عالی از این یادگیری است. در واقع، این یادگیری به معنای ماشینی است که به‌تنهایی با روش‌های آزمون و خطای متعدد (اغلب چند صد میلیون مرتبه!) یاد می‌گیرد.

برنامه سیب و پرتقال!

فرض کنید قرار است برنامه‌ای بنویسیم که میان سیب و پرتقال تفاوت قائل شود! اگرچه انجام آن ممکن است کار ساده‌ای به‌‌نظر برسد، اما در واقع یک فرایند بسیار پیچیده است؛ چراکه انسان‌‌ها نمی‌توانند ماشینی را برنامه‌‌ریزی کنند تا تفاوت دو جسم را صرفاً با مشاهده آن بدانند و این کار جزو توانایی‌‌های انسان است! بنابراین، برای برنامه‌نویسی این برنامه برخی از مشخصات سیب و پرتقال را ذکر می‌کنیم، اما این موارد برای تصاویر ساده و واضحی مانند سیب و پرتقال پاسخگو است.

مقایسه تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق در جدولی مدون

چه زمانی از یادگیری ماشین با یادگیری عمیق استفاده می‌کنیم؟

با استفاده از ML، برای آموزش الگوریتم‌‌ها به داده‌های کمتری نسبت به یادگیری عميق نیاز است.  DLبه مجموعه‌ای گسترده و متنوع از داده‌ها برای شناسایی ساختار اساسی نیاز دارد. درحالی‌‌که یادگیری ماشين مدلی با آموزش سریع‌تر ارائه می‌کند. آموزش پیشرفته‌ترین معماری یادگیری عميق ممکن است چندین روز الی یک هفته به طول بیانجامد. مزیت فراگیری عمیق نسبت به يادگيري ماشين دقت بسیار بالای آن است و متخصصان نیازی به درک ویژگی‌ها و ارتباط مهم داده‌ها ندارند. از شبکه‌‌های عصبی می‌‌بایست نحوه انتخاب ویژگی‌های حیاتی را آموخت، اما در یادگیری ماشين باید خود فرد ویژگی‌‌های گنجانده شده در مدل را انتخاب نماید.

تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق

اگر در مثال ذکرشده در بخش قبل یک موز را در جلوی سیستم قرار دهیم، احتمالاً دستگاه گیج می‌شود! در این حالت نقش يادگيري عمیق به میان می‌آید. یکی از روش‌‌های متداول  MLبه ماشین کمک می‌کند تا مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های از پیش تعیین‌شده را به‌طور کارآمد انجام دهد. فراگیری عمیق به ماشین کمک می‌کند تا دائماً با محیط اطراف وفق پیدا کرده و تغییرات قابل انطباق ایجاد نماید. این امر تطبیق‌‌پذیری عملکرد را تضمین می‌کند. در واقع، این يادگيري ماشين را قادر می‌سازد تا مسائل را از طریق معماری لایه پنهان خود به‌طور مؤثر تجزیه‌‌وتحلیل نماید. در غیر این صورت، انجام این امر با برنامه‌ریزی دستی بسیار پیچیده‌تر خواهد بود. در نتیجه، Deep Learning هنگام مدیریت حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار نسبت به فراگیری ماشین برتری دارد؛ چراکه برای مدیریت داده‌ها نیازی به برچسب نیست.

یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق؛ بازار کدام یک داغ‌‌تر است؟

رقابت برای تحقیق و ثبت اختراع در این دو زمینه‌ تا به امروز ادامه دارد و برای مدت‌های طولانی در آینده نیز افزایش خواهد یافت.

فراگیری ماشین یک نوع خاص از هوش مصنوعی است که یادگیری خودکار الگوریتم‌ها را با مطالعه داده‌های موجود به‌تنهایی تسهیل می‌کند. این الگوریتم‌ها برنامه‌های هوشمندی هستند که می‌توانند بدون هیچ‌‌گونه مداخله برنامه‌ای به جستجو، دسترسی و یادگیری از داده‌ها بپردازند. اغلب مدل‌های این مفهوم در بخش‌های گوناگون صنایع برای پیش‌بینی ریسک‌ها و فرصت‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرند.

SD Times (یکی از معروف‌‌ترین مجله‌‌های کامپیوتر) ادعا می‌کند که اگر این مفهوم برای استخراج داده‌‌ها وجود نداشت، مفهوم big Data (کلان داده) هرگز به میان نمی‌‌آمد و مطرح نمی‌‌شد!

پیش‌‌بینی‌‌های شرکت پژوهشی گارتنر

• گزارش چرخه هایپ گارتنر (یکی از برترین شرکت‌‌های پژوهشی و مشاوره کسب‌‌وکار) DL را به‌‌عنوان یکی از هشت فناوری نوظهور سال ۲۰۲۱ و سال‌‌های پس از آن نام برد.
• با رسیدن به سال ۲۰۲۱، ۱۰ درصد از کارکنان مربوطه به خدمات مشتری در تعامل با ربات خواهند بود.
• پس از آغاز سال ۲۰۲۱، استارت‌‌آپ‌‌ها نقش رهبری اقتصاد هوش مصنوعی را بر عهده خواهند گرفت.
• در سال ۲۰۲۲، موفقیت سازمان‌‌ها به فناوری‌های شناختی بستگی دارد؛ به عبارت دیگر، میان موفقیت شرکت‌‌‌‌ها و فناوری‌‌های شناختی همبستگی مثبت وجود دارد.
• همچنین در سال ۲۰۲۲، حداقل ۲۰ درصد از کسب‌‌وکارها کارکنان خود را در شبکه‌های عصبی مشغول خواهند نمود.

شباهت‌های میان یادگیری ماشین و عمیق

پست وبلاگ Zendesk (شرکت نرم‌افزار آمریکایی تأسیس‌شده در سال ۲۰۰۷) از یک راه ساده برای درک این دو اصطلاح داده جهت یکسان‌‌سازی این دو مفهوم استفاده می‌کند. طبق بیانات این مقاله، الگوریتم‌های ML از داده‌ها برای تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی یاد می‌گیرند، درحالی‌‌که الگوریتم‌های DL با داده‌ها در لایه‌ها تعامل دارند تا روند یادگیری را مترقی و تجمعی نمایند. هردو مفهوم با وجود روش‌‌های یادگیری بسیار متفاوت، با الگوریتم‌های یادگیری سروکار دارند. رشته مشترک میان این دو مفهوم را می‌توان از طریق قیاس یک ماشین خودران توضیح داد.

شباهت دیگر بین این دو مفهوم در زمینه‌های کاربردی مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر، سیستم‌های بازیابی اطلاعات، اتوماسیون بازاریابی، تشخیص پزشکی و NLP است که در آن هر دو الگوریتم این مفاهیم با موفقیت به‌‌کار گرفته شده‌اند.

در این مقاله، به شرح تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق برای درک تمایز و دانستن تشابه و تقابل آن‌‌ها پرداخته‌‌ایم. گستره امکانات این دو مفهوم در آینده روز به روز افزایش می‌‌یابد. افزایش استفاده از ربات‌ها علاوه‌‌بر بخش‌‌های مربوط به تولید می‌‌تواند ابعاد زندگی روزمره بشر را متحول کند. در آخرین پیشرفت‌‌های مبتنی بر این مفاهیم تلاش بر این است که به تدریج ماشین‌ها به موجوداتی خوداندیش همانند انسان تبدیل شوند.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.