تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در چیست؟

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دو مفهوم جداگانه در حوزه تخصصی هوش مصنوعی هستند. البته به اشتباه گاهی اوقات از این دو موضوع به یک شکل و در یک مفهوم استفاده می‌شود. این موضوع را نیز در نظر بگیرید که این دو عنوان در کنار شباهت‌هایی که می‌توانند داشته باشند «چرا که هر دو زیر شاخه هوش مصنوعی هستند» تفاوت‌ها و تمایزاتی را نیز در بر دارند.

در این مقاله قصد داریم در رابطه با هر دو این موضوعات صحبت کرده و تفاوت‌های میان این دو را کشف کنیم. اما در ابتدای کار بیایید با اصل موضوع یعنی خود هوش مصنوعی و چیستی آن آشنا شویم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به فرایندی اطلاق می‌شود که ما مجموعه‌ای عظیم از داده‌های متفاوت را به منظور انجام کارهای متفاوت به یک کامپیوتر یا یک تحلیل‌گر ارائه می‌دهیم. ترکیب هوشمند این دو حوزه با همدیگر (داده و پردازش) باعث بدنیا آمدن یک هوش مصنوعی می‌شود. مثال‌های واقعی این موضوع در دنیای کنونی شامل پردازش تصویر، دسته‌بندی اطلاعات، پردازش زبان، تشخیص چهره، تشخیص صدا و... می‌شود. بنابراین در این مثال‌ها ما به دنبال انجام کاری هستیم که بصورت خودکار اتفاق افتاده و فرایند انجام کارها را سریع‌تر کند.

در خود دنیای هوش‌های مصنوعی نیز ما دو شکل از هوش مصنوعی داریم. هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی. هوش‌های مصنوعی ضعیف به دسته‌ای اطلاق می‌شود که بمنظور انجام یک کار خاص طراحی شده‌اند و مستقلا نمی‌توانند تصمیم‌گیری بکنند. ماشین‌های خودران نمونه‌ای از این دست هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی‌های قوی از طرفی دیگر که ما تا به حال نمونه‌ای دقیق و واضح از آن ندیده‌ایم یک موضوع تحقیقاتی‌ست که هدفش توسعه هوش‌های مصنوعی همه جانبه یا مستقل از لحاظ تفکر است. هوش‌ مصنوعی‌هایی که می‌توانند بدون اینکه وظیفه خاصی به دوش‌شان گذاشته شود کارهای مختلفی را انجام دهند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های حوزه هوش مصنوعی به حساب می‌آید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌هایی را دریافت می‌کنند، از آن‌ها یاد می‌گیرند و در نهایت براساس دانشی که کسب کرده‌اند تصمیم‌گیری‌هایی را انجام می‌دهند. هدف این مدل از هوش‌های مصنوعی انجام کارهای مختلف بدون دخالت انسان و یا حتی نظارت آن‌هاست.

برای ایجاد چنین هوش مصنوعی شما ابتدا نیاز دارید که داده‌های مختفی را به الگوریتمی که پیاده‌سازی کرده‌اید بدهید. الگوریتم شما در آینده یاد خواهد گرفت که براساس وظیفه‌ای که به آن محول شده چگونه کارها را انجام دهد. زمانی که اولین خروجی را به درستی دریافت کردید بعد از آن می‌توانید داده‌های جدیدی را به آن وارد کرده و از به همان روش قبلی از آن‌ها نیز بهره بگیرید.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق جدای از آنکه خود بخشی از هوش مصنوعی‌ست، زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشین نیز هست. می‌توان به بحث یادگیری عمیق به عنوان یک نسخه عمیق‌تر و بروزتر از یادگیری ماشین فکر کرد. مدل‌های یادگیری عمیق، حالت‌هایی هستند که منطقی کاملا شبیه به انسان‌ها داشته و در فرایند تصمیم‌گیری از انسان‌ها تقلید می‌کند. یادگیری عمیق دقیقا شاخه‌ای از علم هوش مصنوعی است که با در نظر گرفتن مغز انسان‌ها پیاده‌سازی شده داده‌ها را در بین چیزهایی که شبیه به فعالیت شبکه نورون‌ها هستند نگهداری می‌کند. به همین دلیل به آن، الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی نیز گفته می‌شود. این شکل از طراحی جدید باعث شده که یادگیری عمیق بتواند بسیار بهتر از حالت قبلی خود یعنی یادگیری ماشین، تاثیرگذار باشد.

بصورت کلی یادگیری عمیق برای آنکه بتواند موفق‌تر عمل کند به میزان داده‌ای بسیار عظیمی نیاز دارد،‌ اما به محض آنکه به این میزان داده دست پیدا کرد می‌تواند نتایجی فوق‌العاده‌ای را به صورت سریع به ما ارائه دهد. الگوهای یادگیری از پیش طراحی شده، موضوع دیگری‌ست که به ما کمک می‌کند تا فرایند ایجاد الگوریتم‌های یادگیری عمیق را تسریع ببخشیم. به این موضوع transfer یا انتقال نیز گفته می‌شود.

تفاوت‌های کلیدی میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

همانطور که اشاره شد، بسیاری فکر می‌کنند که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق یک موضوع واحد هستند در صورتی که بدین شکل نیست. شباهت‌های بسیار زیادی در کار است اما مهم‌تر از این شباهت‌ها تفاوت‌های موجود در بین این دو موجودیت است.

رابط‌های انسانی: یادگیری ماشین در انجام کارهای دقیق تعیین شده بسیار کاربردی هستند اما در هر صورت نیازمندی آن‌ها به ما بیش از حد بوده و از کمترین استقلال برخوردار است. از طرفی دیگر یادگیری عمیق براساس سیستم عصب مصنوعی خود تصمیم‌گیری کرده و به همین جهت خود تصمیم‌گیر و تحلیل‌گر است. نتیجه‌گیری این وضعیت کم شدن میزان نیازمندی به انسان‌ها برای انجام دادن کار است.

پیچیدگی: در حالیکه هر دو حالت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق سیستم‌های پیچیده‌ای دارند اما یادگیری ماشین از پیچیدگی کمتری برخوردار بوده و در نتیجه کار با آن آسان‌تر است.

تفاوت الگوریتمی: الگوریتم‌های یادگیری عمیق بیشتر از هر حالتی قابلیت شناسایی آسان‌تری داشته و اغلب توسط دانشمندان داده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. این در حالیست که الگوریتم‌های یادگیری عمیق از میزان پیچیدگی بیشتری بهره گرفته و پیاده‌سازی آن‌ها برای انجام کارهای بسیار دقیق‌تر و پیچیده‌تر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

داده: یادگیری ماشین معمولا از روش‌های مشخصی برای استفاده از داده‌ها بهره می‌گیرد این در حالی‌ست که یادگیری عمیق تقریبا با هر نوع از داده‌ای در هر شکلی می‌تواند خود را سازگار کند چرا که سیستم عصبی لایه‌ لایه‌ای داشته و به همین دلیل بهتر می‌تواند با داده‌های مختلف کنار بیاید.

مقیاس‌پذیری: یادگیری ماشین برای مشکلات بسیار پیچیده که حوزه داده‌ای بسیار بزرگی دارد مناسب نیست. در این حالت‌ها بهتر است از یادگیری عمیق بهره ببریم.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی کاربردهای بسیار زیادی داشته و در دنیای کنونی می‌توان حضور این موضوع را نیز حس کرد. با این حال همواره در بین افراد مختلف آشکارا استفاده اشتباه میان بحث یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دیده می‌شد که اشتباه بزرگی بود. در این مطلب از وبسایت راکت ما سعی کردیم تا وجه تمایز میان این موارد را با همدیگر بررسی کنیم.