تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: بررسی تفاوت‌ها و کاربردها

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یکی از سوالات رایج در دنیای هوش مصنوعی است که بسیاری از افراد با آن مواجه می‌شوند.امروزه هوش مصنوعی به یکی از داغ‌ترین مباحث دنیای تکنولوژی تبدیل شده است و دو واژه‌ای که مرتب در این زمینه می‌شنویم، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستند. اگرچه این دو اصطلاح به نظر مشابه می‌آیند، اما تفاوت‌های مهمی دارند که درک آن‌ها می‌تواند به شما کمک کند تا بهتر بتوانید از این تکنولوژی‌ها استفاده کنید یا درک بهتری از نحوه عملکرد آن‌ها پیدا کنید. در این بلاگ از سایت گزینه ها قصد داریم تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بررسی کنیم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهند. به عبارت ساده‌تر، در یادگیری ماشین، یک الگوریتم با استفاده از داده‌های ورودی آموزش می‌بیند و سپس می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کند و پیش‌بینی‌هایی بر اساس آن‌ها ارائه دهد.

برای مثال، فرض کنید می‌خواهید مدلی بسازید که بتواند قیمت یک خانه را پیش‌بینی کند. در این حالت، مدل یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های مربوط به خانه‌های مشابه، مانند مساحت، تعداد اتاق‌ها، موقعیت جغرافیایی و دیگر ویژگی‌ها، یاد می‌گیرد که چگونه این ویژگی‌ها بر قیمت خانه تاثیر می‌گذارند. پس از آموزش، مدل می‌تواند قیمت خانه‌های جدید را پیش‌بینی کند.

یادگیری ماشین در واقع به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها اطلاق می‌شود که هرکدام می‌توانند از داده‌ها الگوهای خاصی استخراج کرده و پیش‌بینی‌هایی انجام دهند. این الگوریتم‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های ساده‌ای مانند رگرسیون خطی گرفته تا الگوریتم‌های پیچیده‌تر مانند ماشین بردار پشتیبان (SVM) و جنگل تصادفی (Random Forest) را شامل شوند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) یک شاخه پیشرفته‌تر از یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شده است. این تکنیک به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به صورت خودکار از طریق لایه‌های مختلف پردازش کنند تا الگوهای پیچیده‌تری شناسایی کنند. در یادگیری عمیق، شبکه‌ های عصبی که مشابه ساختار مغز انسان عمل می‌کنند، می‌توانند تعداد زیادی از داده‌ها را به طور همزمان پردازش کنند و ویژگی‌های پیچیده‌تری را از آن‌ها استخراج کنند.

یکی از ویژگی‌های مهم یادگیری عمیق این است که این تکنیک به دلیل تعداد بالای لایه‌های شبکه‌های عصبی، قادر است الگوهای بسیار پیچیده‌تر را نسبت به روش‌های یادگیری ماشین شبیه‌سازی کند. به عنوان مثال، در پردازش تصویر، یادگیری عمیق می‌تواند ویژگی‌هایی مانند رنگ، بافت و الگوهای پیچیده‌تر را شناسایی کند که یادگیری ماشین معمولی قادر به انجام آن‌ها نیست. یادگیری عمیق از لایه‌های متعدد نورون‌های مصنوعی استفاده می‌کند. هر نورون در یک لایه به نورون‌های لایه‌های قبل و بعد خود متصل است و پس از پردازش داده‌ها، نتیجه را به لایه‌های بعدی ارسال می‌کند. این روش به دلیل پیچیدگی‌های آن، معمولاً برای مسائل پیچیده‌تری مانند شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی استفاده می‌شود.

تفاوت‌ های اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

حال که با هر کدام از این دو تکنیک آشنا شدیم، بهتر است به تفاوت‌های اصلی آن‌ها بپردازیم:

۱. پیچیدگی مدل‌ها:

یادگیری ماشین معمولاً از الگوریتم‌های ساده‌تری استفاده می‌کند که می‌توانند در شرایطی که داده‌ها به اندازه کافی ساده و قابل فهم هستند، عملکرد خوبی داشته باشند. یادگیری عمیق از مدل‌های پیچیده‌تری استفاده می‌کند که قادر به پردازش داده‌های پیچیده‌تر هستند و در مسائل بزرگ و پیچیده مانند پردازش تصویر یا پردازش زبان طبیعی عملکرد بهتری دارند.

۲. نیاز به داده:

یادگیری ماشین معمولاً با داده‌های کمتری کار می‌کند و می‌تواند با داده‌های محدود نیز عملکرد قابل قبولی داشته باشد. یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد تا بتواند به بهترین شکل عمل کند. در واقع، برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق به داده‌های بسیار زیادی نیاز است.

۳. نیاز به پردازش‌های محاسباتی:

الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً پردازش کمتری را نیاز دارند و می‌توانند بر روی سخت‌افزارهای معمولی اجرا شوند. یادگیری عمیق نیازمند پردازش‌های بسیار پیچیده‌تری است و برای انجام محاسبات سنگین خود به سخت‌افزارهای قدرتمندی مانند کارت‌های گرافیک (GPU) نیاز دارد.

۴. کاربردها:

یادگیری ماشین در زمینه‌هایی همچون پیش‌بینی قیمت، تحلیل داده‌های عددی، شبیه‌سازی و مدل‌سازی سیستم‌های ساده کاربرد دارد. یادگیری عمیق در زمینه‌هایی همچون شناسایی تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه زبان‌ها، خودروهای خودران و دیگر مسائل پیچیده کاربرد دارد.

کدام یک را انتخاب کنیم؟

انتخاب بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بستگی به نیاز و نوع مسأله‌ای دارد که می‌خواهید حل کنید. اگر با داده‌های ساده و نیاز به مدل‌های پایه کار می‌کنید، یادگیری ماشین گزینه مناسبی است. اما اگر با داده‌های پیچیده‌تری مانند تصاویر یا متن سروکار دارید و به پردازش‌های پیشرفته‌تری نیاز دارید، یادگیری عمیق بهترین انتخاب خواهد بود.

در نهایت در بلاگ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق متوجه شدیم که یادگیری عمیق تنها یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است و در شرایط خاص و مسائل پیچیده‌تر می‌تواند به کار آید. بنابراین، درک درست این دو تکنیک و استفاده بهینه از هرکدام می‌تواند به شما کمک کند تا بهترین نتیجه را در پروژه‌های خود کسب کنید.

شما میتوانید در آزمون های آنلاین هوش مصنوعی سایت گزینه ها شرکت کنید.