تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟ (بررسی جامع)

درحالی که در دنیای امروزی تکنولوژی با سرعت بسیار سریع در حال پیشرفت است، زمینه های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) توجه چشمگیری را به خود جلب کرده اند. هم یادگیری ماشین و هم یادگیری عمیق زیر مجموعه هوش مصنوعی می باشند که هر دو شامل استفاده از الگوریتم ‌های گوناگون در جهت آموختن کامپیوتر از داده ها  و تصمیم گرفتن بدون دخالت انسان می باشند. با این حال، در حالی که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شباهت هایی دارند، تفاوت های اساسی نیز بین این به چشم می آید. با ما همراه باشید.

درک تفاوت‌ های بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از این لحاظ مهم می باشد که می‌ تواند به کسب ‌و کارها و افراد کمک کند تا رویکرد مناسبی را برای نیازهای خاص خود انتخاب کنند. به طور کلی، یادگیری ماشین اغلب برای کارهای ساده تر استفاده می شود، در حالی که یادگیری عمیق برای کارهای پیچیده تر که به دقت بالایی نیاز دارند مناسب تر است.

در این مقاله، تفاوت‌ های بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و اینکه چرا درک روشنی از این دو اصطلاح مهم است را بررسی می ‌کنیم. در پایان این مقاله، درک بهتری از این مفاهیم خواهید داشت و برای تصمیم‌ گیری آگاهانه در مورد پیاده‌ سازی یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق در پروژه‌ ها و یا کسب ‌و کار خود، مجهزتر خواهید بود.

 

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) نوعی هوش مصنوعی است که ماشین ‌ها را قادر می‌ سازد تا بدون برنامه‌ نویسی صریح، از داده ‌ها یاد بگیرند. به عبارت دیگر، روشی است که کامپیوتر ها به تنهایی با تجزیه و تحلیل داده ها و شناسایی الگوها یا روند ها، یاد می گیرند و پیشرفت می کنند. این رویکرد به ویژه در شرایطی مفید می باشد که حجم داده‌ ها آنقدر زیاد و پیچیده است که انسان نمی‌ تواند به صورت دستی آنها را پردازش کند.

الگوریتم های گوناگونی برای یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام برای مدیریت انواع مختلف داده و سناریو های یادگیری طراحی شده اند. رایج ترین انواع الگوریتم های یادگیری ماشین شامل:

• یادگیری تحت نظارت
• یادگیری بدون نظارت
• یادگیری تقویتی

در ادامه به توضیح هر یک از این الگوریتم ها می پردازیم.

یادگیری تحت نظارت نوعی یادگیری ماشین است که یک مدل را با استفاده از داده های برچسب دار آموزش می دهد. به این معنی که به الگوریتم، ورودی هایی با خروجی های صحیح داده می شود تا نحوه پیشبینی موارد جدید را بیاموزند. این روش در مواردی مانند تشخیص تصویر و گفتار و پردازش زبان طبیعی رایج است.

 

 

یادگیری بدون نظارت نوعی دیگر از یادگیری ماشین است که شامل آموزش یک مدل بر روی یک مجموعه داده بدون برچسب می باشد. وظیفه این الگوریتم شناسایی الگو ها یا ساختار ها در داده‌ های فاقد برچسب شفاف است. این نوع یادگیری ماشین معمولاً در دسته بندی جزئیات داده ها، تشخیص ناهنجاری ها و سایر برنامه های مشابه استفاده می شود.

یادگیری تقویتی شامل آموزش یک مدل از طریق آزمون و خطا می باشد. این الگوریتم با دریافت بازخورد برای اعمال خود به شکل پاداش یا تنبیه می آموزد. این ویژگی آن را قادر می سازد تا در طول زمان، شیوه گرفتن تصمیم های بهتر را یاد بگیرد. این نوع یادگیری ماشین معمولاً در رباتیک، بازی ها و سایر برنامه های مشابه استفاده می شود.

یادگیری ماشین کاربرد های گسترده ای در صنایع مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی، بازاریابی و غیره دارد. در مراقبت های بهداشتی، یادگیری ماشین برای بهبود نتایج آزمایشات بیمار و تشخیص بیماری استفاده می شود. در امور مالی، یادگیری ماشین برای تشخیص کلاه برداری و مدیریت ریسک استفاده می شود. در بازاریابی، یادگیری ماشین برای شخصی سازی تبلیغات و بهبود تعامل با مشتری استفاده می شود.

به طور کلی، یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی است که پتانسیل متحول کردن روش کار و زندگی ما را دارد. دانستن الگوریتم ‌های مختلف یادگیری ماشین و کاربرد آنها، به ما کمک می‌ کند تا متوجه بشویم این فناوری تا چه حد و چگونه دنیای ما را می تواند تغییر دهد.

 

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی مصنوعی برای مدل سازی و حل مسائل پیچیده استفاده می کند. تفاوت اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین این است که الگوریتم ‌های یادگیری عمیق می ‌توانند به طور خودکار ویژگی ‌ها را از مجموعه داده‌ های بزرگ و پیچیده، بدون نیاز به مهندسی ویژگی ‌ها به صورت دستی، بیاموزند و استخراج کنند.

یادگیری عمیق در طیف گسترده ای از صنایع، از جمله مراقبت های بهداشتی، مالی و وسایل نقلیه خودران استفاده شده است. در مراقبت های بهداشتی، یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و کشف دارو استفاده می شود. در امور مالی، یادگیری عمیق برای کشف کلاه برداری و ارزیابی ریسک استفاده می شود. در وسایل نقلیه خودران، یادگیری عمیق برای تشخیص و طبقه بندی اشیا استفاده می شود.

مؤلفه های کلیدی یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی و پس انتشار (backpropagation) هستند. شبکه های عصبی را مانند شبکه ای از نورون ها تصور کنید که مشابه مغز انسان کار می کنند. این نورون‌ ها در لایه‌ هایی به هم متصل هستند و هر کدام ورودی مورد نیاز را از دیگری دریافت و خروجی تولید می ‌کنند. این خروجی ها سپس به لایه بعدی منتقل می ‌شوند. به این ترتیب شبکه های عصبی اطلاعات را پردازش می کنند.

 

 

پس انتشار یا backpropagation یک الگوریتم آموزشی است که برای تنظیم وزن شبکه عصبی در طول فرآیند یادگیری استفاده می شود. این الگوریتم تفاوت بین آنچه شبکه عصبی پیشبینی می‌ کند و آنچه واقعاً اتفاق می ‌افتد را محاسبه و سپس وزن ‌های شبکه را برای کاهش این تفاوت تنظیم می ‌کند. این کار تا زمانی تکرار می شود که شبکه بتواند پیشبینی های دقیقی انجام بدهد.

یکی از مزایای کلیدی یادگیری عمیق، توانایی آن در آموختن خودکار و استخراج ویژگی ها از مجموعه داده های بزرگ و پیچیده است. این امر آن را به ویژه در برنامه هایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مفید می کند؛ جایی که الگوریتم های یادگیری ماشین ممکن است برای شناسایی ویژگی های مهم در داده ها مشکل داشته باشند.

با این حال، یادگیری عمیق همچنین دارای محدودیت هایی می باشد. از جمله این محدودیت ها می توان به نیاز آن به حجم زیادی از داده های آموزشی و منابع محاسباتی اشاره کرد. به ‌علاوه، تفسیر مدل ‌های یادگیری عمیق ممکن است دشوار به نظر برسد و درک اینکه چگونه مدل به پیشبینی ‌هایش رسیده، چالش برانگیز است.

با وجود این محدودیت ها، یادگیری عمیق ابزار قدرتمندی می باشد که پتانسیل تغییر طیف وسیعی از صنایع را دارد. با استفاده از قدرت شبکه های عصبی مصنوعی و پس انتشار، الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند به ما کمک کنند تا مسائل پیچیده را حل کنیم و پیش بینی های دقیق تری انجام دهیم که منجر به بهبود نتایج برای مشاغل و افراد می شود.

 

 

تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

در حالی که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو شاخه های هوش مصنوعی هستند، چندین تفاوت کلیدی بین این دو رویکرد وجود دارد. در این بخش، تفاوت های آنها را با جزئیات بیشتری بررسی خواهیم کرد.

 

1- داده های مورد نیاز

یکی از تفاوت های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مقدار و نوع داده مورد نیاز برای آموزش مدل ها است. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین معمولاً به مقدار کمتری از داده‌ های برچسب‌ دار برای آموزش مدل نیاز دارند، در حالی که الگوریتم‌ های یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده بدون برچسب برای یادگیری ویژگی ‌ها از داده ‌ها نیاز دارند.

به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشین ممکن است بتواند بر اساس چند مثال برچسب گذاری شده، به طور دقیق پیش بینی کند که آیا یک ایمیل اسپم (Spam) است یا خیر. در حالی که یک الگوریتم یادگیری عمیق به مجموعه داده بزرگی از ایمیل ها برای یادگیری الگو ها و ویژگی های پیچیده ای که ایمیل های اسپم را متمایز می کند نیاز دارد.

 

 

2- پیچیدگی

یکی دیگر از تفاوت ‌های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، سطح پیچیدگی الگوریتم ‌ها است. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین معمولاً از مدل ‌های ساده ‌تری مانند درخت‌ های تصمیم ‌گیری یا رگرسیون خطی استفاده می ‌کنند. در حالی که الگوریتم‌ های یادگیری عمیق از مدل ‌های پیچیده ‌تر مانند شبکه‌ های عصبی کانولوشنال (CNN) یا شبکه ‌های عصبی تکراری (RNNs) استفاده می‌ کنند.

پیچیدگی بیشتر الگوریتم ‌های یادگیری عمیق آنها را قادر می سازد تا روابط پیچیده ‌تری بین داده‌ های ورودی و خروجی را مدل‌ سازی کنند. در نتیجه این امر می ‌تواند منجر به داشتن عملکرد بهتر در برخی وظایف، مانند تشخیص تصویر یا گفتار شود.

 

3- تفسیر پذیری

تفسیر پذیری یعنی توانایی درک و توضیح اینکه یک مدل چگونه پیش بینی می کند. الگوریتم ‌های یادگیری ماشین معمولاً آسان ‌تر از الگوریتم‌ های یادگیری عمیق تفسیر می ‌شوند، زیرا مبتنی بر قوانین ساده هستند.

در مقابل، مدل های یادگیری عمیق ساختار های پیچیده ای دارند که درک و توضیح آنها را دشوار می کند. اگرچه تکنیک ‌هایی مانند تجسم می ‌توانند به آسان تر کردن تفسیر مدل ها کمک کنند، مدل ‌های یادگیری عمیق معمولاً کمتر از مدل ‌های یادگیری ماشین قابل تفسیر هستند.

 

 

4- عملکرد

در نهایت، عملکرد یکی دیگر از تفاوت های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می باشد. نشان داده شده است که الگوریتم ‌های یادگیری عمیق در برخی از وظایف، مانند تشخیص تصویر و گفتار، از الگوریتم ‌های یادگیری ماشین بهتر عمل می ‌کنند.

به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری عمیق که بر روی مجموعه داده بزرگی از تصاویر آموزش داده شده است، ممکن است بتواند تصاویر را با دقت بالا طبقه بندی کند، در حالی که یک الگوریتم یادگیری ماشین ممکن است برای شناسایی ویژگی های مهم در داده ها مشکل داشته باشد.

با این حال، الگوریتم‌ های یادگیری عمیق همچنین می ‌توانند از نظر محاسباتی فشرده ‌تر از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین باشند و برای آموزش و استقرار مدل ‌ها، به پردازنده ‌های گرافیکی قدرتمند یا سخت ‌افزار های تخصصی نیاز دارند.

برای نشان دادن این تفاوت ها، اجازه دهید نمونه ای از تشخیص تصویر را در نظر بگیریم. یک الگوریتم یادگیری ماشین که بر روی مجموعه داده کوچکی از تصاویر برچسب ‌گذاری شده آموزش داده شده است، ممکن است بتواند اشیاء خاصی را به دقت تشخیص دهد، اما ممکن است در تشخیص دقیق اشیایی که قبلاً ندیده، مشکل داشته باشد.

در مقابل، یک الگوریتم یادگیری عمیق که بر روی مجموعه داده های بزرگ و بدون برچسب از تصاویر آموزش داده شده است، می تواند یاد بگیرد که طیف وسیعی از اشیاء را تشخیص دهد، حتی اگر قبلاً آنها را ندیده باشد. این امر به دلیل این است که الگوریتم یادگیری عمیق می تواند یاد بگیرد که ویژگی ها را به طور خودکار از تصاویر استخراج کند، بدون نیاز به مهندسی ویژگی های دستی.

با این حال، افزایش پیچیدگی الگوریتم یادگیری عمیق همچنین به این معنی می باشد که ممکن است تفسیر چگونگی رسیدن مدل به پیش بینی های خود دشوار تر باشد. علاوه بر این، الگوریتم یادگیری عمیق ممکن است به منابع محاسباتی بیشتری برای آموزش و استقرار نسبت به الگوریتم یادگیری ماشین نیاز داشته باشد.

به طور کلی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو ابزار قدرتمندی هستند که می توانند برای حل طیف گسترده ای از مشکلات استفاده شوند. در حالی که تفاوت ‌هایی بین این دو رویکرد وجود دارد، انتخاب ابزار مناسب برای کار بستگی به نیاز های خاص کار در دست دارد.

 

 

مقایسه کاربرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

انتخاب بین استفاده از یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق به ماهیت مشکل و داده های موجود بستگی دارد. به طور کلی، یادگیری ماشین زمانی مناسب تر است که مجموعه داده نسبتاً کوچک و کار پیچیده تر باشد. از سوی دیگر، یادگیری عمیق زمانی مناسب تر است که کار شامل روابط پیچیده بین ویژگی ها باشد یا زمانی که حجم زیادی از داده در دسترس است.

وقتی مقدار کمی داده یا مشکل ساده ای داشته باشیم، یادگیری ماشین بهتر از یادگیری عمیق عمل می کند. به این دلیل که به قدرت کامپیوتر کمتری نیاز دارد و احتمال اشتباهات کمتری دارد. به عنوان مثال، یادگیری ماشین را می توان در پزشکی برای یافتن الگو ها در داده ها و تشخیص دقیق استفاده کرد. همچنین یادگیری ماشین می تواند در تشخیص تصاویر برای طبقه بندی آنها بر اساس مواردی مانند رنگ یا شکل استفاده شود.

از طرف دیگر، یادگیری عمیق برای مسائل پیچیده تر یا زمانی که داده های زیادی داریم بهتر است. در پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق می تواند به ما کمک کند تا معنی کلمات و عبارات را درک کنیم، حتی اگر ساختارمند نباشند. یادگیری عمیق همچنین می ‌تواند به ما کمک کند تا اشیاء موجود در تصاویر را شناسایی کنیم، حتی اگر به سختی دیده شوند.

بنابراین، اینکه از کدام روش استفاده کنیم به مشکل و داده ‌هایی که داریم بستگی دارد. با دانستن تفاوت ‌های این دو روش، می ‌توانیم بهترین را انتخاب کنیم و با استفاده از منابع کمتر، نتایج بهتری بگیریم.

 

 

مزایا و معایب یادگیری ماشین

یادگیری ماشین مزایای بی شماری دارد که آن را به ابزاری مهم برای تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری در صنایع مختلف تبدیل کرده است. برخی از مزایای کلیدی یادگیری ماشین عبارتند از توانایی آن در مدیریت حجم زیادی از داده ها، شناسایی الگو هایی که ممکن است انسان ها از دست بدهند، و ارائه پیش بینی ها و توصیه های دقیق. یادگیری ماشین همچنین می تواند وظایف پیچیده را خودکار کند و نیاز به مداخله انسانی را کاهش دهد که در نتیجه، منجر به افزایش کارایی و بهره وری می شود.

با این حال، چندین معایب نیز برای یادگیری ماشین وجود دارد. یکی از معایب اصلی آن، اتکا به داده های با کیفیت است. الگوریتم ‌های یادگیری ماشین برای یادگیری و پیشبینی دقیق به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا نیاز دارند. داده های با کیفیت پایین می تواند منجر به پیش بینی های نادرست یا نتایج ضعیف شود. این امر به ویژه در مورد موضوعات حساسی مانند نژاد، جنسیت و سن، که در آن داده ‌های نادرست می‌ تواند منجر به نتایج ناعادلانه شود، صادق است.

یادگیری ماشین زمانی می‌ تواند ناعادلانه باشد که نابرابری‌ های موجود را در داده‌ هایی که روی آنها آموزش داده می ‌شود تداوم بخشد. به عنوان مثال، الگوریتمی که بر روی داده‌ های یک جمعیت ثروتمند آموزش داده می‌ شود، ممکن است برای یک جمعیت کمتر مرفه، خوب کار نکند. بررسی دقیق داده ‌های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌ های یادگیری ماشین و اتخاذ تدابیری برای رفع هرگونه ناعادلانه بالقوه بسیار مهم است.

با وجود این معایب، یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری است. با درک نقاط قوت و ضعف آن، دانشمندان و مهندسان داده می‌ توانند برای بهبود کیفیت داده ‌های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌ های یادگیری ماشین و کاهش پتانسیل سوگیری تلاش کنند. با مراقبت و توجه مناسب، یادگیری ماشین می تواند به سازمان ها در تصمیم گیری بهتر، بهبود کارایی و ایجاد نوآوری کمک کند.

 

 

مزایا و معایب یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی مصنوعی برای مدل سازی و حل مسائل پیچیده استفاده می کند. یادگیری عمیق نسبت به سایر الگوریتم ‌های یادگیری ماشین مزایای متعددی دارد، از جمله توانایی آن در مدیریت داده‌ های پیچیده و تولید پیشبینی ‌های دقیق‌ تر. مدل ‌های یادگیری عمیق می ‌توانند از مقادیر زیادی داده یاد بگیرند و الگو های پیچیده‌ای را شناسایی کنند که تشخیص آنها برای انسان دشوار است. این امر یادگیری عمیق را به ویژه در زمینه هایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی مفید می کند.

با این حال، چندین معایب برای یادگیری عمیق نیز وجود دارد. یکی از معایب اصلی اتکا به مقادیر زیاد داده با کیفیت بالا است. الگوریتم‌ های یادگیری عمیق برای یادگیری و پیشبینی دقیق به مقادیر زیادی داده آموزشی نیاز دارند. بدون داده کافی، الگوریتم ممکن است در تعمیم به داده های جدید شکست بخورد و عملکرد ضعیفی داشته باشد. علاوه بر این، الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند از نظر محاسباتی گران باشند و برای آموزش کارآمد به سخت افزار های تخصصی مانند GPU نیاز دارند.

یکی دیگر از معایب یادگیری عمیق، عدم تفسیر پذیری است. تفسیر مدل ‌های یادگیری عمیق ممکن است دشوار باشد و درک اینکه چرا یک پیشبینی خاص انجام شده را مشکل می ‌کند. این امر به ویژه در کاربرد هایی مانند مراقبت های بهداشتی مشکل ساز است، جایی که درک استدلال پشت یک پیشبینی بسیار مهم می باشد.

با وجود این معایب، یادگیری عمیق ابزاری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده و ایجاد پیشبینی‌ های دقیق است. با انتخاب درست و آماده سازی داده های مورد استفاده برای آموزش مدل های یادگیری عمیق و استفاده از سخت افزار های تخصصی برای آموزش، دانشمندان و مهندسان داده می توانند تأثیر این محدودیت ها را به حداقل برسانند. علاوه بر این، تحقیقات مداوم در زمینه هوش مصنوعی قابل توضیح در تلاش است تا مدل ‌های یادگیری عمیق را قابل تفسیر تر و به رفع یکی از معایب عمده این فناوری کمک کند.

 

نتیجه گیری

همانطور که خواندید، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو زمینه مرتبط اما متمایز در قلمرو هوش مصنوعی هستند. یادگیری ماشین شامل استفاده از الگوریتم ‌هایی است که می ‌توانند به طور خودکار از داده ‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه ‌ریزی صریح، پیشبینی کنند یا تصمیم بگیرند. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی برای یادگیری و پیشبینی، از مجموعه داده های بزرگ و پیچیده استفاده می کند.

درک تفاوت های بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای مشاغل و افرادی که به دنبال پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی هستند بسیار مهم می باشد. با انتخاب رویکرد مناسب می توان به دقت و عملکرد بهتری در حل مشکلات پیچیده در صنایع مختلف از جمله مالی، بهداشت و درمان و حمل و نقل دست یافت.

با این حال، بین این دو رویکرد معاوضه ‌هایی وجود دارد و انتخاب بهترین گزینه به مشکل خاص و منابع موجود بستگی دارد. یادگیری ماشین به طور کلی برای مشکلات مربوط به مجموعه داده های کوچک تا متوسط مناسب تر است، در حالی که یادگیری عمیق برای مدیریت مجموعه داده های بزرگتر و پیچیده تر مناسب تر استفاده می شود.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو نقاط قوت و محدودیت های خود را دارند و درک تفاوت های بین آنها می تواند به سازمان ها کمک کند هنگام اجرای راه حل های هوش مصنوعی تصمیمات آگاهانه تری بگیرند. همانطور که هوش مصنوعی به شکل ‌دهی دنیای ما ادامه می ‌دهد، مهم است که از آخرین پیشرفت ‌ها و برنامه ‌های کاربردی در این زمینه ‌های هیجان ‌انگیز مطلع باشیم.

 

سوالات متداول

تفاوت اصلی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست؟

تفاوت اصلی این است که الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند به طور خودکار ویژگی ها را از میان مجموعه داده های بزرگ و پیچیده بدون نیاز به مهندسی ویژگی ها به صورت دستی، بیاموزند و آنها را استخراج کنند.

کدامیک کاربردهای بیشتری دارد؟

هم یادگیری عمیق و هم یادگیری ماشین در موارد خاص دارای کاربرد هستند و نمی توان گفت کاربرد یکی از دیگری بیشتر است.