تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه هوش مصنوعی هستند و به سیستم‌ها توانایی یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکردشان بدون برنامه‌نویسی صریح را می‌دهند. اما تفاوت‌های مهمی بین این دو وجود دارد.

یادگیری ماشین

• تعریف: یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها گفته می‌شود که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها بیاموزند و بر اساس آن پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.
• ویژگی‌ها:
  • ویژگی‌های مهندسی‌شده: در یادگیری ماشین، معمولاً نیاز به مهندسی ویژگی‌ها است. یعنی ویژگی‌های مهم داده‌ها باید توسط متخصصان داده استخراج و انتخاب شوند.
  • مدل‌های ساده‌تر: مدل‌های یادگیری ماشین اغلب ساده‌تر و قابل درک‌تر هستند.
  • داده‌های کمتر: معمولاً به حجم داده کمتری نسبت به یادگیری عمیق نیاز دارد.

یادگیری عمیق

• تعریف: یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با چندین لایه برای یادگیری ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها استفاده می‌کند.
• ویژگی‌ها:
  • یادگیری خودکار ویژگی‌ها: در یادگیری عمیق، شبکه عصبی به طور خودکار ویژگی‌های مهم داده‌ها را از لایه‌های پایین‌تر به لایه‌های بالاتر استخراج می‌کند.
  • مدل‌های پیچیده: مدل‌های یادگیری عمیق معمولاً بسیار پیچیده و دارای تعداد زیادی پارامتر هستند.
  • داده‌های بیشتر: به حجم داده بسیار زیادی برای آموزش نیاز دارد.

جدول مقایسه

چه زمانی از کدام روش استفاده کنیم؟

• یادگیری ماشین:
  • هنگامی که حجم داده‌ها محدود است.
  • هنگامی که مدل‌های ساده‌تر و قابل تفسیر مورد نیاز است.
  • هنگامی که ویژگی‌های مهم داده‌ها به خوبی شناخته شده‌اند.
• یادگیری عمیق:
  • هنگامی که حجم داده‌ها زیاد است و الگوهای پیچیده‌ای در داده‌ها وجود دارد.
  • هنگامی که دقت بالا و توانایی یادگیری ویژگی‌های پیچیده مورد نیاز است.
  • هنگامی که با داده‌های ساختاریافته مانند تصاویر، صدا و متن سروکار داریم.

مثال‌های کاربرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

برای درک بهتر تفاوت‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، بیایید چند مثال عملی را بررسی کنیم:

یادگیری ماشین

• سیستم‌های توصیه‌گر: این سیستم‌ها (مانند نتفلیکس و آمازون) از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیشنهاد محصولات یا محتواهایی که احتمالاً به کاربر علاقه‌مند هستند استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها با تحلیل تاریخچه خرید یا مشاهده کاربر، به تدریج الگوهای رفتاری او را شناسایی کرده و بر اساس آن پیشنهادات خود را ارائه می‌دهند.
• تشخیص تقلب: بسیاری از بانک‌ها و شرکت‌های پرداخت از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های تراکنش، الگوهای معمول و غیرمعمول را شناسایی کرده و تراکنش‌های مشکوک را تشخیص می‌دهند.
• پیش‌بینی قیمت مسکن: از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت مسکن در مناطق مختلف استفاده می‌شود. این مدل‌ها با تحلیل داده‌هایی مانند موقعیت مکانی، اندازه مسکن، تعداد اتاق‌ها و سایر عوامل مرتبط، قیمت احتمالی یک ملک را تخمین می‌زنند.

یادگیری عمیق

• پردازش تصویر: یادگیری عمیق در زمینه پردازش تصویر کاربردهای بسیار گسترده‌ای دارد، از جمله:
  • تشخیص اشیاء: شناسایی اشیاء در تصاویر (مانند تشخیص چهره، تشخیص خودرو، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی)
  • تقطیر تصویر: بهبود کیفیت تصاویر با حذف نویز و افزایش وضوح
  • تولید تصویر: تولید تصاویر جدید بر اساس یک سبک یا موضوع خاص
• پردازش زبان طبیعی:
  • ترجمه ماشینی: ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • تشخیص احساسات: تعیین احساسات بیان شده در یک متن (مثبت، منفی یا خنثی)
  • تولید متن: تولید متن‌های خلاقانه مانند شعر، داستان یا کد برنامه‌نویسی
• خودروهای خودران: یادگیری عمیق در خودروهای خودران برای پردازش داده‌های ورودی از سنسورها (دوربین، لیدار، رادار) و تصمیم‌گیری در مورد کنترل خودرو استفاده می‌شود.

تفاوت در عمل

• ویژگی‌های مهندسی‌شده: در مثال پیش‌بینی قیمت مسکن، در یادگیری ماشین، ویژگی‌هایی مانند اندازه مسکن، تعداد اتاق‌ها و موقعیت مکانی به صورت دستی استخراج و به مدل داده می‌شود. در حالی که در یادگیری عمیق، یک شبکه عصبی convolutional می‌تواند به طور خودکار ویژگی‌های پیچیده‌تری مانند سبک معماری و کیفیت ساخت را از تصاویر ملک استخراج کند.
• حجم داده: برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، معمولاً به حجم داده بسیار بیشتری نسبت به یادگیری ماشین نیاز است. به عنوان مثال، برای آموزش یک مدل تشخیص چهره، به میلیون‌ها تصویر از چهره‌های مختلف نیاز است.

به طور خلاصه:

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو ابزار قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده هستند، اما در کاربردها و رویکردهای خود تفاوت‌هایی دارند. انتخاب بین این دو روش به عوامل مختلفی مانند حجم داده، پیچیدگی مسئله و منابع محاسباتی بستگی دارد.