«یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning) به عنوان دو زیر شاخه اصلی «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) به شمار می‌روند که کاربرد آن‌ها در سال‌های اخیر در اکثر جنبه‌های زندگی انسان مشهود است. با این حال، برای بسیاری از افراد مرز دقیق مفاهیم این سه حوزه مشخص نیست و در بسیاری از اوقات، این سه مفهوم به اشتباه به جای یکدیگر به کار برده می‌شوند. در مطلب حاضر پس از توضیح دقیق این سه شاخه از فناوری اطلاعات، به تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پرداخته خواهد شد.

هوش مصنوعی چیست ؟

با توجه به این که دو مفهوم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حوزه هوش مصنوعی مطرح می‌شوند، بهتر است ابتدا به معرفی هوش مصنوعی و شرح چیستی آن پرداخته شود، زیرا برای بسیاری از افراد این سه مفهوم معادل یکدیگر هستند.

هوش مصنوعی به عنوان یکی از شاخه‌های میان‌رشته‌ای علوم محسوب می‌شود که می‌توان با استفاده از آن، ماشین‌‌هایی ساخت که شبیه انسان رفتار می‌کنند. از آنجا که رفتار انسان پیچیده و منحصربفرد است، تا به امروز کامپیوتری ساخته نشده است که کلیه رفتار و افکار آن از همه جهات مشابه با انسان باشد. با این حال، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در وظیفه خاصی که به آن‌ها آموزش داده می‌شود، عملکرد قابل قبولی دارند.

استفاده از سیستم‌های هوشمند تاثیرات مثبتی را در پیشبرد اهداف سازمان‌ها و زندگی شخصی افراد به ارمغان آورده است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به افراد کمک می‌کنند تا وظایف مختلفی را با دقت بالا و در کمترین زمان ممکن انجام دهند. جایگزین کردن سیستم‌های هوشمند به جای نیروی انسانی در برخی شرایط باعث افزایش میزان سوددهی شرکت‌ها شده است، زیرا سیستم‌های کامپیوتری بدون نیاز به استراحت، به‌صورت شبانه‌روزی وظایف مشخصی را با سرعت و دقت بالا انجام می‌دهند.

مفهوم هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، دامنه کاربرد هوش مصنوعی در زندگی انسان بسیار گسترده شده است. به عبارتی، تقریباً می‌توان گفت که زندگی انسان بدون استفاده از سیستم‌های هوشمند با دشواری رو‌به‌رو خواهد شد. در ادامه، می‌توان به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی اشاره کرد:

  • خرید آنلاین
  • بازاریابی
  • موتورهای جستجو مانند گوگل
  • سیستم‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)
  • گوشی‌های تلفن همراه
  • ماشین‌های خودران
  • تشخیص بیماری‌ها
  • وسایل حمل و نقل عمومی
  • کشاورزی
  • خط تولید کارخانه‌ها
  • پیش‌بینی قیمت سهام

سیستم‌های هوش مصنوعی به منظور یادگیری وظیفه‌ای خاص، از یک روند آموزشی کلی استفاده می‌کنند. به عبارتی، این سیستم‌ها با در اختیار داشتن داده‌های مربوط به یک مسئله خاص، به یادگیری آن موضوع می‌پردازند. در ادامه، به توضیح کلی نحوه یادگیری سیستم‌های هوشمند پرداخته می‌شود.

هوش مصنوعی چگونه عمل می کند ؟

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس داده‌های دریافتی، مسائل مختلف را یاد می‌گیرند. داده‌های سیستم‌های هوشمند، می‌توانند انواع مختلفی نظیر صوت، متن، تصاویر یا هر نوع داده دیگری باشند. عامل هوشمند پس از دریافت داده‌های ورودی، با استفاده از یک سری قواعد و الگوریتم‌ها، آن‌ها را پردازش و الگوهای مختلفی را از داده‌ها شناسایی می‌کند. سیستم پس از پردازش و اعمال محاسبات بر روی داده‌ها، خروجی‌ای تولید می‌کند که یا این خروجی، می‌تواند یک خروجی صحیح و مورد انتظار انسان باشد یا سیستم، پیش‌بینی نادرستی بر اساس داده‌های ورودی داشته است. سپس، خروجی تولید شده توسط سیستم مورد تحلیل و ارزیابی قرار می‌گیرد. این روند یادگیری آن‌قدر تکرار می‌شود که در نهایت میزان دقت پیش‌بینی مدل پذیرفته شود.

هوش مصنوعی چگونه عمل می‌کند
مراحل عملکرد هوش مصنوعی

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست ؟

حال که به نحوه یادگیری مدل‌های هوشمند اشاره شد، باید به توضیح مرز دقیق میان سه مفهوم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پرداخته شود. همان‌طور که در بخش قبل اشاره شد، هدف از هوش مصنوعی، ساخت ماشین‌های هوشمندی است که مشابه انسان فکر و عمل کنند. بدین منظور، می‌توان از الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کرد. به عبارتی، می‌توان داده‌ها را به عنوان ورودی در اختیار الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قرار داد تا این الگوریتم‌ها با تکرار مراحل یادگیری و شناسایی آماری الگوها، به پیش‌بینی مسائل مختلف بپردازند.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

بدین‌ترتیب، می‌توان گفت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیرشاخه‌های هوش مصنوعی هستند که از آن‌ها می‌توان برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. به بیان دقیق‌تر، یادگیری ماشین زیرشاخه هوش مصنوعی به حساب می‌آید و سپس، با هدف حل مسائل پیچیده‌تر با داده‌های بیشتر و با ایده گرفتن از روش‌های یادگیری ماشین، حوزه یادگیری عمیق نیز ظهور پیدا کرد. در بخش‌های بعدی مطلب حاضر، پس از معرفی فیلم‌های آموزش هوش مصنوعی و ارائه تعاریف هر یک از این دو زیرشاخه هوش مصنوعی، بیشتر به تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پرداخته می‌شود.

معرفی فیلم های آموزش هوش مصنوعی

فیلم های آموزش هوش مصنوعی

در پلتفرم فرادرس برای یادگیری هوش مصنوعی مجموعه‌ای آموزشی شامل چندین دوره مختلف فراهم شده است که با استفاده از آن‌ها علاقه‌مندان می‌توانند هوش مصنوعی را به گونه‌ای کاربردی و جامع یاد بگیرند. در این مجموعه، می‌توان از دو دوره مقدماتی و تکمیلی برای یادگیری هوش مصنوعی استفاده کرد. بدین‌ترتیب، علاقه‌مندان در هر سطحی از مهارت می‌توانند به منظور ارتقای سطح دانش نظری و عملی خود از این دوره‌ها بهره‌مند شوند. علاوه‌براین، دوره‌های پروژه‌محور این پلتفرم می‌توانند مناسب افرادی باشند که به دنبال یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی با زبان‌های رایج این حوزه نظیر پایتون و متلب هستند. در تصویر فوق تنها برخی از دوره‌های آموزشی مجموعه آموزش‌های هوش مصنوعی فرادرس نشان داده شده‌اند.

یادگیری ماشین چیست ؟

یادگیری ماشین شامل مجموعه‌ای از مفاهیم حوزه علوم کامپیوتر و علم آمار است که از آن برای طراحی الگوریتم‌های مختلفی استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها می‌توانند به‌طور خودکار به شناسایی الگوهای موجود در داده‌های آموزشی بپردازند تا با استفاده از این الگوها، مقادیر «هدف» (Target) را برای داده‌های جدید پیش‌بینی کنند.

روال کار الگوریتم های یادگیری ماشین
روال کار الگوریتم‌های یادگیری ماشین

داده‌هایی که به عنوان ورودی در اختیار الگوریتم‌های یادگیری ماشین قرار داده می‌شوند، می‌توانند «ساختاریافته» (Structured) یا «غیرساختاریافته» (Unstructured) باشند. داده‌های ساختار یافته داده‌هایی هستند که در قالب جداول ذخیره شده‌اند و هر ستون، ویژگی‌های مختلف داده‌ها را مشخص می‌کند. داده‌های غیرساختاریافته، به داده‌هایی گفته می‌شود که در قالب جداول و در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره نشده‌اند. اسناد متنی، فایل‌های صوتی و تصاویر را می‌توان به عنوان داده‌های غیرساختاریافته به شمار آورد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان بر اساس نوع داده و رویکرد یادگیری به سه دسته کلی تقسیم‌بندی کرد که در ادامه فهرست شده‌اند:

در ادامه، به توضیح مختصری از روش‌های یادگیری ماشین پرداخته می‌شود.

یادگیری نظارت شده چیست ؟

در رویکرد یادگیری نظارت شده، مجموعه‌ای از داده‌ها در اختیار برنامه نویس است که این داده‌ها دارای «برچسب» (Label) هستند. این برچسب‌ها، مقدار هدف را مشخص می‌کنند. به منظور درک عمیق‌تر این رویکرد آموزشی سیستم‌های هوشمند، می‌توان از مثال ملموسی استفاده کرد. چنانچه نیاز باشد سیستمی هوشمند برای تشخیص تصاویر سگ و گربه آموزش داده شود، در ابتدا باید مجموعه‌ای از تصاویر این دو حیوان جمع‌آوری و با استفاده از برچسب، سگ یا گربه بودن حیوان داخل هر تصویر مشخص شود.

الگوریتم های یادگیری ماشین
روال یادگیری الگوریتم‌های نظارت شده در یادگیری ماشین

سپس، با روش‌های «استخراج ویژگی» (Feature Extraction) می‌توان از داده‌های آموزشی، ویژگی‌هایی را برای آموزش مدل استخراج کرد و این ویژگی‌ها و برچسب‌ها را در اختیار مدل قرار داد تا الگوریتم یادگیری ماشین با تولید خروجی و مقایسه آن با برچسب اصلی تصویر، میزان دقت پیش‌بینی خود را ارزیابی کند.‌ «رگرسیون خطی» (Linear Regression)، «رگرسیون لاجستیک» (Logistic Regression)، «ماشین بردار پشتیان» (Support Vector Machine)، «درخت تصمیم» (Decision Tree) و «بیز ساده» (Naïve Bayes) به عنوان برخی از رایج‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین به شمار می‌روند.

مطلب پیشنهادی:
یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) با پایتون — راهنمای جامع
شروع مطالعه

یادگیری بدون نظارت چیست ؟

الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت به منظور یادگیری مسائل، از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کنند. به عبارتی، این نوع الگوریتم‌ها می‌توانند پس از شناسایی ویژگی‌های پنهان داده‌های ورودی، داده‌ها را بر اساس آن‌ها به دسته‌های مختلف تقسیم‌بندی کنند. به بیان دقیق‌تر، در این رویکرد از یادگیری، مدل با مقایسه داده‌ها بر اساس ویژگی‌هایشان، داده‌های مشابه را در دسته‌های مختلف قرار می‌دهد.

روال یادگیری الگوریتم های بدون نظارت
روال یادگیری الگوریتم‌های بدون نظارت در یادگیری ماشین

در پایان مرحله آموزش، چندین دسته مختلف از داده‌ها وجود خواهند داشت که داده‌های درون دسته‌ها به یکدیگر شباهت زیادی دارند اما از داده‌های درون دسته‌های دیگر، متفاوت هستند. پس از مرحله آموزش، زمانی که مدل با داده جدیدی مواجه می‌شود، ویژگی داده جدید را با دسته‌های مختلف ساخته شده مقایسه می‌کند و در نهایت تصمیم می‌گیرد که داده جدید، به کدام دسته از داده‌های آموزشی شباهت دارد. الگوریتم‌های K-means، «خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی» (Hierarchical Clustering) و «تشخیص ناهنجاری» (Anomaly Detection) نمونه‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت تلقی می‌شوند.

یادگیری نیمه نظارت شده چیست ؟

یادگیری نیمه نظارت شده ترکیبی از دو رویکرد یادگیری با نظارت و بدون نظارت است. در مسائلی که میزان حجم داده‌های آموزشی برچسب‌دار محدود است، می‌توان از این رویکرد استفاده کرد. به عبارتی، بخشی از یادگیری مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار انجام می‌شود و در کنار این داده‌ها می‌توان از داده‌های بدون برچسب نیز برای یادگیری مدل استفاده کرد.

یادگیری تقویتی چیست ؟

بهترین روش برای آموزش دادن به حیوانات خانگی نظیر سگ این است که از روش پاداش دادن و تنبیه کردن استفاده شود. به عنوان مثال می‌توان زمانی که سگ رفتار درستی را انجام داد، به او پاداش داده شود و در صورتی که کاری را اشتباه انجام داد، به عنوان تنبیه، آن را از دادن چیزی منع کنیم که خوش‌حالش می‌کند. در یادگیری ماشین نیز می‌توان از چنین روالی برای آموزش سیستم استفاده کرد.

به عبارتی، یکی از اصلی‌ترین معایب الگوریتم‌های یادگیری ماشین این است که برای آموزش به حجم زیادی از داده احتیاج دارند. هر چه مدل پیچیده‌تر باشد، داده بیشتری برای آموزش آن احتیاج است. علاوه‌براین، داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است دارای نویز یا مقادیر ناصحیح باشند.

رویکرد یادگیری تقویتی، مشکلات روش‌های یادگیری نظارت شده و بدون نظارت را به لحاظ وابستگی به داده حل کرده است. هدف از این رویکرد، آموزش «عامل» (Agent) است تا بتواند وظیفه‌ای خاص را بدون در اختیار داشتن داده‌ها یا ویژگی‌های از پیش آماده شده در یک محیط نامشخص یاد بگیرد. به عبارتی، عامل با حاضر شدن در یک محیط ناشناخته و با مشاهدات خود، رفتاری را نشان می‌دهد که در ازای آن، پاداش یا تنبیهی دریافت می‌کند. مقدار پاداش و تنبیه نهایی عامل، نشان‌دهنده میزان موفقیت‌آمیز یا شکست آن خواهد بود. الگوریتم Q-Learning به عنوان یکی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی به شمار می‌رود.

یادگیری عمیق چیست ؟

به منظور درک فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین بهتر است به تعریف یادگیری عمیق و اساس کار آن نیز پرداخته شود. یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود که مدل‌های آن به لحاظ ریاضیاتی پیچیده‌تر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. به منظور طراحی ساختار مدل‌های یادگیری عمیق از ساختار و رفتار مغز انسان الهام گرفته شده است. به عبارتی، ساختار مدل‌های یادگیری عمیق شامل چندین لایه است که لایه ابتدایی و انتهایی، لایه‌های ورودی و خروجی مدل‌های عمیق محسوب می‌شوند که مسئولیت دریافت داده‌های ورودی و ارائه خروجی نهایی مدل را برعهده دارند؛ وظیفه لایه‌های میانی مدل‌های عمیق نیز که در بین لایه‌های ورودی و خروجی قرار دارند، شناسایی الگوهای داده‌ها است.

ساختار درونی مدل های یادگیری عمیق
ساختار درونی مدل‌های یادگیری عمیق

به منظور آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، می‌توان از هر چهار رویکرد آموزش یادگیری ماشین یعنی یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت شده و یادگیری تقویتی استفاده کرد. به عبارتی، می‌توان برای مدل‌های عمیق با رویکرد نظارت شده، داده‌های آموزشی برچسب‌دار تهیه کرد. مدل‌های عمیق بدون نظارت نیز برای یادگیری به حجم زیادی داده ساختارنیافته احتیاج دارند و مدل‌های عمیق مبتنی بر یادگیری تقویتی بدون نیاز به داده‌های آموزشی می‌توانند بر اساس قوانین پاداش و تنبیه، به یادگیری مسائل مختلف بپردازند.

مثالی از نحوه آموزش مدل های عمیق
مثالی از نحوه آموزش مدل‌های عمیق

بدین‌ترتیب، روال کلی یادگیری مدل‌های یادگیری عمیق از الگوریتم‌های یادگیری ماشین الهام گرفته شده‌اند. به عبارتی، این مدل‌ها نیز با در اختیار داشتن داده‌ها به دنبال شناسایی و یادگیری الگوهای پنهان موجود در داده‌ها هستند تا با استفاده از آن‌ها بتوانند پیرامون مسئله‌ای خاص درباره داده جدید تصمیم‌گیری کنند. برخی از رایج‌ترین و پرکاربردترین مدل‌ها و شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق در ادامه فهرست شده‌اند:

با این که یادگیری عمیق به عنوان زیر شاخه‌ای از حوزه یادگیری ماشین محسوب می‌شود و روال کلی یادگیری مدل‌ها مشابه هم هستند، با این حال از جنبه‌های مختلف می‌توان به تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پرداخت که بخش بعدی مطلب حاضر به این مسئله اختصاص دارد.

فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست ؟

همان‌طور که در بخش‌های پیشین اشاره شد، یادگیری عمیق زیرشاخه یادگیری ماشین محسوب می‌شود و هر دو شاخه الگوریتم‌هایی را برای هوشمند کردن سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. علی‌رغم این که این دو حوزه، از روال یادگیری تقریباً مشابهی استفاده می‌کنند، با این حال از جنبه‌های مختلف، با یکدیگر فرق دارند که در ادامه به فهرستی از تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اشاره شده است:

  • تفاوت در ساختار درونی مدل‌ها
  • فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به لحاظ بار محاسباتی الگوریتم ها و زمان یادگیری مدل‌ها
  • تفاوت در میزان حجم داده های آموزشی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق
  • فرق یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در میزان دخالت انسان
  • فرق مدل‌های یادگیری عمیق و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در نوع داده آموزشی
  • تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تجهیزات سخت‌افزاری

در ادامه مطلب حاضر، به توضیح هر یک از تفاوت‌های ذکر شده در بالا پرداخته می‌شود.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به لحاظ ساختار درونی مدل ها

فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین می‌تواند در نوع ساختار مدل‌های آن‌ها باشد. مدل‌های یادگیری ماشین نظیر رگرسیون خطی و درخت تصمیم دارای ساختار ساده‌ای هستند. مدل‌های ساده برای حل مسائلی مناسب هستند که پیچیده نباشند و برای آموزش به حجم زیادی داده احتیاج نداشته باشند. مدل‌های یادگیری عمیق با ساختاری پیچیده‌تر که بر پایه شبکه‌های عصبی هستند، از چندین لایه متوالی تشکیل شده‌اند. در هر یک از این لایه‌ها، به منظور شناسایی الگوهای داده‌ها، محاسبات مختلف زیادی بر روی آن‌ها انجام و خروجی هر لایه به لایه بعدی منتقل می‌شود تا درنهایت لایه خروجی، مقدار نهایی مدل را محاسبه کند.

فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به لحاظ بار محاسباتی الگوریتم ها و زمان یادگیری مدل ها

به دلیل سادگی ساختار الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بار محاسباتی این مدل‌ها نسبت به مدل‌های یادگیری عمیق کم‌تر است. بدین‌ترتیب، مدل‌های یادگیری ماشین به زمان کم‌تری برای آموزش نیاز دارند، در حالی که میزان زمان آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بیشتر است. به عبارتی، هر چقدر مسئله مطرح شده پیچیده‌تر باشد، باید از تعداد لایه‌های بیشتری برای پیاده‌سازی مدل‌های عمیق استفاده کرد. در این صورت، با افزایش تعداد لایه‌ها، به مراتب بار محاسباتی مدل نیز بیشتر می‌شود و زمان بیشتری را باید به آموزش مدل تخصیص داد.

فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در میزان حجم داده های آموزشی

از آنجایی که مدل‌های یادگیری ماشین ساده هستند، با داده‌های آموزشی کم حجم نیز می‌توانند به دقت بالایی دست یابند. مدل‌های یادگیری عمیق به دلیل ساختار پیچیده‌تری که دارند، نیازمند داده‌های آموزشی بیشتری برای یادگیری مسائل هستند و با در اختیار داشتن حجم داده آموزشی کم برای حل مسئله‌ای خاص، نمی‌توانند به دقت قابل قبولی برسند.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در میزان دخالت انسان

همان‌طور که در بخش‌های قبل اشاره شد، روال کلی آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مشابه هم هستند. این مدل‌ها در رویکردهای نظارت شده و بدون نظارت، با در اختیار داشتن داده‌ها به شناسایی الگوها می‌پردازند تا بتوانند با شناخت الگوها، مقدار هدف را برای داده‌های جدید پیش‌بینی کنند. با این حال، شیوه تهیه مقادیر ورودی الگوریتم‌ها تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می‌دهد؛ به عبارتی، برای تهیه ورودی‌ الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نیاز است که برنامه نویس مرحله اضافه‌تری را با نام استخراج ویژگی یا «انتخاب ویژگی» (Feature Selection) انجام دهد.

به منظور درک بهتر فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین می‌توان از مثال ملموس‌تری استفاده کرد. چنانچه برنامه نویس قصد داشته باشد از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده کند تا تصاویر مربوط به ماشین را از تصاویری غیر از ماشین شناسایی کند، در وهله اول باید ویژگی‌های تصاویر (داده‌های آموزشی مدل) مانند خط و خطوط، اشکال، رنگ‌ها و سایر موارد را با استفاده از روش‌های مهندسی ویژگی، استخراج کند و سپس این ویژگی‌ها را در قالب بردارهای عددی به عنوان ورودی، به مدل یادگیری ماشین بدهد.

بدین ترتیب، برنامه نویس باید برای مدل یادگیری ماشین دقیقاً مشخص کند بر اساس چه ویژگی‌هایی درباره خروجی مدل تصمیم بگیرد. بنابراین، در این روش، میزان خروجی قابل قبول مدل تا حد زیادی به ویژگی‌های استخراج شده توسط برنامه نویس وابسته است.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در روال آموزش

مدل‌های یادگیری عمیق در مقایسه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نیازی به مرحله استخراج ویژگی ندارند. به عبارتی، ساختار لایه‌ای این مدل‌ها می‌توانند به‌طور خودکار، ویژگی‌های داده‌های ورودی خود را یاد بگیرند. هر چقدر تعداد لایه‌های مدل‌های عمیق بیشتر باشد، مدل می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تری را یاد بگیرد.

با این حال، این احتمال وجود دارد که میزان دقت مدل‌های یادگیری عمیق نسبت به مدل‌های یادگیری ماشین در برخی مسائل کم‌تر باشد. زیرا چنانچه برنامه نویس ویژگی‌های ورودی مدل یادگیری ماشین را بدون داشتن هیچ گونه خطایی برای آموزش مدل تهیه کند، ممکن است مدل به دقت نهایی بالایی برسد؛ اما از آنجا که مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور خودکار به شناسایی الگوهای داده‌ها می‌پردازند، این احتمال وجود دارد که روند تشخیص الگوها به‌طور کامل، به شکل صحیحی انجام نشود و در نتیجه آموزش مدل بر اساس ویژگی‌هایی انجام شود که کاملاً صحیح نیستند.

مطلب پیشنهادی:
انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده های ابعاد بالا — خودآموز ساده
شروع مطالعه

فرق یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در نوع داده آموزشی

یکی از مزیت‌های اصلی و چشم‌گیر مدل‌های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، استفاده از انواع روش‌های یادگیری جدید نظیر «یادگیری انتقال» (Transfer Learning) و «میزان‌سازی دقیق» (Fine-Tuning Learning)‌ است. این روش‌های یادگیری مناسب مسائلی هستند که در آن‌ها داده‌های زیادی در اختیار برنامه نویس نیستند.

در این روش‌ها، می‌توان از مدل‌های عمیقی استفاده کرد که از قبل بر روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیده‌اند و به عبارتی، الگوهای خاصی از داده‌ها را یاد گرفته‌اند. بدین‌ترتیب، می‌توان از این شبکه‌ها به عنوان بخشی از مدل نهایی خود استفاده کرد که در پژوهش‌های اخیر مشاهده می‌شود استفاده از چنین تکنیک‌هایی در آموزش مدل، منجر شده است تا مدل به دقت‌های بسیار بالایی برسد.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تجهیزات سخت افزاری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ساختارهای ساده‌ای طراحی شده‌اند و اغلب می‌توان آن‌ها را بر روی کامپیوترهای معمولی آموزش داد. مدل‌های یادگیری عمیق به دلیل آن که دارای ساختار پیچیده‌تری هستند و به حجم انبوهی از داده‌ها برای آموزش نیاز دارند، معمولاً باید تجهیزات سخت‌افزاری قدرتمند‌تری نظیر «واحد پردازنده گرافیکی» (Graphics Processing Units | GPUs) را برای یادگیری آن‌ها فراهم کرد. برای تهیه تجهیزات سخت‌افزاری قدرتمندتر نیز باید هزینه مالی بیشتری را مد نظر قرار داد.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی به عنوان یکی از حوزه‌های داغ علوم کامپیوتر به حساب می‌آید که کاربردهای مختلفی در اکثر فعالیت‌های انسانی دارد. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو زیر شاخه اصلی هوش مصنوعی به حساب می‌آیند که امروزه تقریباً در تمامی حوزه‌های علوم کاربرد مهمی دارند. با توجه به اهمیت این سه حیطه، هنوز بسیاری از افراد مرز دقیقی برای آن‌ها قائل نمی‌شوند و به اشتباه مفهوم این سه عبارت را یکسان تلقی می‌کنند. در مطلب حاضر پس از معرفی مفاهیم این سه حوزه، تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از جنبه‌های مختلف مورد بررسی قرار گرفت تا کاربرد هر یک از این شاخه‌ها برای افراد علاقه‌مند و تازه‌کار در این حوزه‌ها به‌طور دقیق مشخص شود.

اگر این مطلب برای شما مفید بوده است، آموزش‌ها و مطالب زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

بر اساس رای ۱۰ نفر
آیا این مطلب برای شما مفید بود؟
شما قبلا رای داده‌اید!
اگر بازخوردی درباره این مطلب دارید یا پرسشی دارید که بدون پاسخ مانده است، آن را از طریق بخش نظرات مطرح کنید.

مینو نساجیان دانش‌آموخته کارشناسی ارشد رشته زبانشناسی رایانشی است؛ به حوزه هوش مصنوعی علاقه دارد و در مجله فرادرس به عنوان تولیدکننده محتوا در زمینه‌های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی فعالیت می‌کند.