آشنایی با تفاوت Deep learning و Machine learning

تفاوت بین Deep learning و Machine learning چیست؟ چقدر شبیه یا متفاوت هستند؟ یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، هر دو زیر مجموعه هوش مصنوعی (AI) هستند که چندین سال است مورد توجه قرار گرفته‌اند.

حقایق و آمارهای جالب یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی:

• حقوق متخصص AI با قیمت ماشین یک Roll-Royce Ghost Series II ۲۰۱۷ برابر است. (با توجه به
  نیویورک تایمز)
• آیا به دلیل پیشرفت هوش مصنوعی احتمال از دست دادن شغل شما وجود دارد؟ طبق گزارش اخیر PwC، این امکان وجود دارد. آن‌ها پیشنهاد می‌کنند که تا سال ۲۰۳۰، ۳۸٪ از مشاغل در ایالات متحده می‌تواند با هوش مصنوعی و فناوری اتوماسیون جایگزین شود.
• اولین برنامه هوش مصنوعی “The Logic Theorist” در سال ۱۹۵۵ توسط Newell & Simon (سازمان اطلاعات جهانی) ایجاد شد.
• محققان پیش بینی می‌کنند که تا سال ۲۰۲۰، ۸۵٪ از مشارکت مشتری غیر انسانی خواهد بود.
• بازار هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۰، ۵/۰۵ میلیارد دلار رشد کرده است.

تفاوت Deep learning و Machine learning در نحوه‌ی انجام کار

کنجکاو هستید؟ حال بیایید سعی کنیم بفهمیم تفاوت واقعی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست و چگونه می‌توانید از آن‌ها برای فرصت‌های جدید تجاری استفاده کنید.

Machine learning: یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که با ایجاد الگوریتم‌هایی مرتبط است که می‌تواند بدون دخالت انسان و با تغذیه خود از طریق داده‌های ساختاری، خود را تغییر دهد تا نتیجه مطلوبی را بدست آورد.

Deep learning: یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌هایی ایجاد می‌شوند و عملکردی مشابه یادگیری ماشین دارند، اما سطح بسیاری از این الگوریتم‌ها وجود دارد که هر یک تفسیر متفاوتی از داده‌های منتقل شده ارائه می‌دهند. به این شبکه الگوریتم‌ها شبکه‌های عصبی مصنوعی گفته می‌شود. به صورت ساده، شبیه اتصالات عصبی است که در مغز انسان وجود دارد.

مثال: شما یک مجموعه عکس از سگ و گربه دارید. فرض کنید شما باید تصاویر سگها و گربه ها را جداگانه با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی یادگیری عمیق شناسایی کنید.

راه حل با استفاده از یادگیری ماشین:

برای کمک به الگوریتم یادگیری ماشین، تصاویر را در دو گروه (سگ و گربه) در مجموعه طبقه بندی می‌کند، ابتدا باید این تصاویر را ارائه دهد. اما چگونه الگوریتم می‌داند کدام یک است؟

پاسخ این سوال در دسترس بودن داده‌های ساختاری است (مانند نظر سنجی‌ها)، همانطور که در بالا در تعریف یادگیری ماشین شرح داده شده است. شما به سادگی تصاویر سگ و گربه را علامت گذاری می‌کنید تا مشخصات هر دو حیوان را تعیین کنید. این داده‌ها برای آموزش الگوریتم یادگیری ماشین کافی خواهد بود و سپس او بر اساس مارک‌ها، تفاوت‌ها را درک می‌کند و میلیون‌ها تصویر دیگر از حیوانات را طبقه بندی می‌کند.

راه حل با استفاده از یادگیری عمیق:

شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق برای حل این مشکل از روش دیگری استفاده می‌کنند. مزیت اصلی یادگیری عمیق این است که برای طبقه بندی دو حیوان لزوماً به داده‌های تصویری ساختاریافته و برچسب دار احتیاج ندارد. در این حالت، داده‌های ورودی (داده‌های تصویر) از طریق سطوح مختلف شبکه‌های عصبی ارسال می‌شود و هر شبکه به صورت سلسله مراتبی ویژگی‌های خاص تصاویر را تعیین می‌کند.

این همانند نحوه کار مغز انسان برای حل مشکلات است، اجرای پرس و جو از طریق سلسله مراتب مختلف مفاهیم و سوالات مرتبط برای یافتن پاسخ.

پس از پردازش داده‌ها از طریق سطوح مختلف شبکه‌های عصبی، سیستم شناسه‌های مناسب برای طبقه بندی هر دو حیوان توسط تصاویر آن‌ها پیدا می‌‌کند.

بنابراین، در این مثال می‌بینید که الگوریتم یادگیری ماشین برای درک تفاوت بین تصاویر گربه‌ها و سگ‌ها، مطالعه طبقه بندی و سپس نتیجه گیری‌، به داده‌های دارای برچسب و ساختارمند نیاز دارد.

از طرف دیگر، شبکه یادگیری عمیق توانست تصاویر هر دو حیوان را از داده‌های پردازش شده در لایه‌های شبکه، طبقه بندی کند. یادگیری عمیق به داده‌های برچسب خورده و ساختارمند نیازی نداشت، زیرا متکی به خروجی‌های مختلف پردازش شده توسط هر لایه بود که با هم ترکیب شده و یک روش واحد برای طبقه بندی تصاویر تشکیل می‌دهد.

تفاوت‌های اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

تفاوت اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به دلیل نحوه ارائه داده در سیستم است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین تقریباً همیشه به داده‌های ساخت یافته نیاز دارند، در حالی که شبکه‌های یادگیری عمیق به لایه‌های ANN (شبکه‌های عصبی مصنوعی) متکی هستند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای “یادگیری” طراحی شده‌اند که با درک داده‌های دارای برچسب عمل می‌کنند و سپس از آن‌ها برای تولید نتایج جدید با مجموعه داده‌های بیش‌تر استفاده می‌کنند. با این حال، هنگامی که نتیجه نادرست است، نیاز به “آموزش بیش‌تر آن‌ها” دارید.

شبکه‌های یادگیری عمیق نیازی به مداخله انسانی ندارند، زیرا لایه‌های چندسطحی در شبکه‌های عصبی داده‌ها را در یک سلسله مراتب از مفاهیم مختلف قرار می‌دهند، که در نهایت از اشتباهات خود می‌آموزند. با این حال، حتی اگر کیفیت داده‌ها به اندازه کافی خوب نباشد، ممکن است اشتباه کنند.

داده‌ها در مورد همه چیز تصمیم می‌گیرند. این کیفیت داده‌ها است که در نهایت کیفیت نتیجه را تعیین می‌کند.

جمع بندی

از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری ماشین به داده‌های انبوه احتیاج دارند، برای حل سوالات پیچیده‌ای که شامل حجم عظیمی از داده‌ها هستند، مناسب نیستند.

اگرچه در این مورد ما شاهد استفاده از Deep Learning برای حل یک پرسش جزئی بوده‌ایم، اما استفاده واقعی از شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق در مقیاس بسیار بیش‌تری است. در حقیقت، با توجه به تعداد لایه‌ها، سلسله مراتب و مفاهیمی که این شبکه‌ها اداره می‌کنند، یادگیری عمیق فقط برای انجام محاسبات پیچیده مناسب است، نه محاسبات ساده.

هر دوی این زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی به نوعی به داده‌ها متصل می‌شوند، که امکان نمایش شکل خاصی از “هوش” را فراهم می‌کند. با این حال، باید توجه داشته باشید که یادگیری عمیق به داده‌های بسیار بیش‌تری نسبت به الگوریتم سنتی یادگیری ماشین نیاز دارد. دلیل این امر این است که شبکه‌های یادگیری عمیق می‌توانند عناصر مختلف موجود در لایه‌های شبکه عصبی را تنها در هنگام تعامل بیش از یک میلیون نقطه داده شناسایی کنند. از طرف دیگر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با معیارهای از پیش برنامه ریزی شده قادر به یادگیری هستند.

با توجه به رشد فن آوری‌های مختلف، مشاغل در حال حاضر به دنبال شرکت‌های مشاور فناوری هستند تا بهترین کار را برای تجارت خود پیدا کنند.

توسعه هوش مصنوعی همچنین باعث رشد خدمات توسعه نرم افزار، برنامه‌های اینترنت و بلاکچین می‌شود. در حال حاضر، توسعه دهندگان نرم افزار در حال کشف روش‌های جدید برنامه نویسی هستند که بیش‌تر مستعد یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هستند.

حال که با تفاوت Deep learning و Machine learning آشنا شدید می‌توانید از دیگر مقالات سایت اول نیوز دیدن کنید.