یادگیری ماشین (ML) در مقابل یادگیری عمیق (DL)

یادگیری ماشین (Machine Learning) در مقابل یادگیری عمیق (Deep Learning)

جهان اکنون توسط هوش مصنوعی احاطه شده است، هوشی که زندگی انسان را بسیار راحت‌تر و آسوده‌تر از همیشه کرده است. این یک اصطلاح گسترده است که طیف وسیعی از موضوعات، از جمله یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر را در بر می‌گیرد، که به چند مورد اشاره می‌کنیم.

این هوش مجموعه‌ای از کاربردها را شامل می‌شود، از دستیاران دیجیتال و خرید شخصی گرفته تا پیشگیری از کلاهبرداری و خودروهای خودران. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو کلمه کلیدی هستند که به جای یکدیگر استفاده می‌شوند و زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند. اما مهم است بدانید که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است.

اگرچه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زمینه‌های همپوشانی دارند، اما تفاوت‌های زیادی بین آنها وجود دارد. این مقاله در درجه اول بر برجسته کردن تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تمرکز دارد. علاوه بر این، شما را با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، همراه با ویژگی‌ها، مزایا و معایب آنها آشنا می‌کند. بنابراین بدون مقدمه‌چینی بیشتر، شروع می‌کنیم.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین (ML) یکی از هیجان‌انگیزترین و پیشرفته‌ترین فناوری‌ها است و به سیستم‌ها یا ماشین‌های کامپیوتری این امکان را می‌دهد که مانند انسان یاد بگیرند و فکر کنند. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای ساخت سیستم‌ها یا مدل‌هایی استفاده می‌کند که می‌توانند بدون نیاز به آموزش یا برنامه‌نویسی صریح، از تجربه یاد بگیرند و بهبود یابند.

این سیستم‌ها یا مدل‌ها از نحوه یادگیری و تفکر انسان‌ها تقلید می‌کنند. از طرف دیگر، یادگیری ماشینی مطالعه الگوریتم‌هایی است که به طور خودکار با استفاده از داده‌ها یا از طریق تجربه بهبود می‌یابند. این الگوریتم‌ها برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند که از داده‌های نمونه یا داده‌های آموزشی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون هیچ گونه دخالت انسانی استفاده می‌کنند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
تاریخچه

آرتور ساموئل، پیشگام در زمینه هوش مصنوعی و بازی‌های کامپیوتری و یک کارمند آمریکایی IBM، اصطلاح «یادگیری ماشینی» را در سال ۱۹۵۹ ابداع کرد. در آن زمان، اصطلاح دیگری برای یادگیری ماشینی، کامپیوترهای خودآموز، نیز شناخته شده بود. بعدها، در دهه ۱۹۶۰، نیلسون کتابی در مورد ماشین‌های یادگیری نوشت که به ویژه بر استفاده از یادگیری ماشینی برای طبقه‌بندی الگو تأکید داشت. در سال ۱۹۸۱، گزارشی در مورد استفاده از تکنیک‌های آموزشی منتشر شد تا شبکه‌های عصبی بتوانند ۴۰ کاراکتر را از ترمینال کامپیوتر تشخیص دهند.

علاوه بر این، تام ام. میچل تعریف رسمی از الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری ماشینی را نقل کرد. تعریف این است: «گفته می‌شود یک برنامه کامپیوتری از تجربه E در رابطه با برخی از دسته‌های وظایف T و معیار عملکرد P یاد می‌گیرد اگر عملکرد آن در وظایف T، همانطور که با P اندازه‌گیری می‌شود، با تجربه E بهبود یابد». در حال حاضر، یادگیری ماشین دو هدف اصلی دارد. هدف اول طبقه‌بندی داده‌ها بر اساس مدل‌های توسعه‌یافته و هدف دوم پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس این مدل‌ها است.

ویژگی‌های یادگیری ماشین

موارد زیر ویژگی‌های یادگیری ماشین هستند:

اتوماسیون: یکی از مهم‌ترین و اصلی‌ترین ویژگی‌های یادگیری ماشین، اتوماسیون است. یادگیری ماشین امکان خودکارسازی وظایف تکراری و خسته‌کننده مختلف را فراهم می‌کند و در نتیجه به افزایش بهره‌وری کمک می‌کند. امروزه اکثر سازمان‌ها از کاغذبازی و اتوماسیون ایمیل مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.
تحلیل دقیق داده‌ها: رویکرد سنتی آزمون و خطا برای تحلیل داده‌ها در مورد تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ بسیار گیج‌کننده و خسته‌کننده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانایی تحلیل دقیق داده‌ها را در مدت زمان کوتاهی دارند. مصورسازی خودکار داده‌ها: یادگیری ماشین مجموعه‌ای از پلتفرم‌ها یا ابزارهای مصورسازی داده‌های کاربرپسند را فراهم می‌کند که قطعه‌های غنی از داده‌ها را ارائه می‌دهد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بینش کسب کنند و تصمیمات بهتری بگیرند.
هوش تجاری در بهترین حالت: یادگیری ماشین، هنگامی که با کار تحلیلی کلان‌داده ادغام شود، می‌تواند سطوح بالایی از هوش تجاری تولید کند و به چندین صنعت عمودی کمک کند تا ابتکارات استراتژیک خود را اتخاذ کنند.

مزایای یادگیری ماشین

در اینجا به برخی از مزایای قابل توجه یادگیری ماشین اشاره می‌کنیم:

یادگیری ماشین می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند و آخرین روندها و الگوها را در یک چشم به هم زدن کشف کند که برای انسان‌ها امکان‌پذیر نیست.
این امر به سیستم‌های کامپیوتری این امکان را می‌دهد که از تجربیات گذشته درس بگیرند و پیش‌بینی کنند. بنابراین، ساخت پروژه‌ها با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین نیاز به مداخله انسانی کمتری دارد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین خود را از تجربیات یاد می‌گیرند و دقت و کارایی خود را بهبود می‌بخشند که منجر به بهبود مستمر و فرآیند تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر می‌شود.
آنها همچنین می‌توانند داده‌های چند بعدی و چند متغیره را به طور موثر مدیریت کنند.
یادگیری ماشین کاربردهای متنوعی تقریباً در هر نوع صنعتی دارد، از آموزش و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا دولت و مشاغل.

معایب یادگیری ماشین

موارد زیر معایب یادگیری ماشین هستند:

از آنجایی که یادگیری ماشین کاملاً به مجموعه داده‌های عظیم متکی است، باید از کیفیت خوب و بی‌طرفانه برخوردار باشند. بسیاری از اوقات، باید منتظر تولید داده‌های جدید باشیم.
یادگیری ماشین زمان زیادی می‌برد تا به یک الگوریتم اجازه دهد تا برای دستیابی به یک هدف خاص با دقت تقریبی، خود را یاد بگیرد و توسعه دهد.
برای عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به منابع عظیمی نیاز است. همچنین، آنها به قدرت محاسباتی بیشتری نیاز دارند.
توانایی تفسیر دقیق نتایج تولید شده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین، باز هم یک کار چالش برانگیز است.

چه زمانی یادگیری ماشین را انتخاب کنیم؟

یادگیری ماشین برای انجام کارهای ساده، شامل مهندسی ویژگی، که به حجم عظیمی از داده‌ها یا پردازش داده‌های بدون ساختار نیاز ندارد، ایده‌آل است.

یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری عمیق (DL)، که به آن یادگیری ساختار یافته عمیق نیز گفته می‌شود، زیرمجموعه یادگیری ماشین است. به عبارت دیگر، یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشین است و مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) با یادگیری بازنمایی است. یادگیری عمیق اساساً یک شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با دو یا چند لایه است.

یک شبکه عصبی رفتار مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند و سیستم‌های کامپیوتری را قادر می‌سازد تا از مجموعه داده‌های عظیم یاد بگیرند، الگوها را تشخیص دهند و پیش‌بینی کنند. اگرچه یک شبکه عصبی با یک لایه می‌تواند پیش‌بینی‌های تقریبی انجام دهد، لایه‌های اضافی به یک شبکه عصبی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهند. تعریف رسمی‌تر یادگیری عمیق این است که نوعی الگوریتم یادگیری ماشین است که از چندین لایه برای استخراج ویژگی‌های درجه بالا از ورودی خام استفاده می‌کند.

در یادگیری عمیق، لایه‌های مختلف مدل‌ها، بینش‌های متفاوتی از داده‌ها استخراج می‌کنند. بیایید مثالی از کاربرد محبوب یادگیری عمیق، پردازش تصویر، بزنیم. در پردازش تصویر، لایه‌های پایین‌تر لبه‌ها را شناسایی می‌کنند، در حالی که لایه‌های بالاتر حروف، چهره‌ها یا ارقام را شناسایی می‌کنند.

تاریخچه
بسیاری از منابع تصریح می‌کنند که فرانک روزنبلات تمام عناصر اساسی و ضروری یادگیری عمیق را توسعه داده است. او اصول یادگیری عمیق را در کتاب خود با عنوان «اصول نورودینامیک: پرسپترون‌ها و نظریه مکانیسم‌های مغز» که توسط آزمایشگاه هوانوردی کرنل در سال ۱۹۶۲ منتشر شد، شرح داد. در سال ۱۹۶۷، الکسی ایواخننکو و لاپا اولین الگوریتم‌های یادگیری کارآمد را برای پرسپترون‌های تحت نظارت، عمیق، چند لایه و پیش‌خور منتشر کردند.

بعداً، در سال ۱۹۷۱، مقاله‌ای یک شبکه عمیق با هشت لایه را توصیف کرد که با روش گروهی مدیریت داده‌ها آموزش دیده بود. در سال ۱۹۸۰، معرفی Neocognitron توسط کونیهیکو فوکوشیما منجر به معماری کاربردی دیگری از یادگیری عمیق شد که به طور ویژه برای بینایی کامپیوتر ساخته شده بود. در سال ۱۹۸۶، رینا دِکتر یادگیری عمیق را به یادگیری ماشینی معرفی کرد و ایگور آیزنبرگ و همکارانش در سال ۲۰۰۰ آن را به شبکه‌های عصبی مصنوعی معرفی کردند.

ویژگی‌های یادگیری عمیق

موارد زیر از ویژگی‌های کلیدی یادگیری عمیق هستند:

منابع عظیم: الگوریتم‌های یادگیری عمیق عموماً با حجم زیادی از مجموعه داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار سروکار دارند. بنابراین، برای پردازش حجم‌های کاری سنگین به ماشین‌های پیشرفته و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) نیاز دارند.
لایه‌های چندگانه: یادگیری عمیق از لایه‌های چندگانه برای استخراج بینش‌های مختلف از داده‌ها استفاده می‌کند.

مزایای یادگیری عمیق

در اینجا به جنبه‌های مثبت اصلی یادگیری عمیق اشاره می‌کنیم:

یادگیری عمیق مهندسی ویژگی را به تنهایی انجام می‌دهد و نیازی به متخصص ندارد. مهندسی ویژگی فرآیند استخراج ویژگی‌ها از مجموعه داده‌های بزرگ برای توصیف مشکل اساسی است.
بسیاری از اوقات، الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار مشکل دارند. با این حال، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند هر نوع داده‌ای را تجزیه و تحلیل کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیازی به داده‌های برچسب‌گذاری شده ندارند.
آنها در ارائه نتایج دقیق و با کیفیت بالا کارآمد هستند.

معایب یادگیری عمیق

در اینجا به معایب یادگیری عمیق اشاره می‌کنیم:

میزان داده‌های مورد نیاز برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق در مقایسه با مدل‌های یادگیری ماشینی زیاد است.
آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بسیار گران است زیرا به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و ماشین‌های پیشرفته نیاز دارند.
برای افراد کم‌مهارت‌تر، انتخاب ابزار یادگیری عمیق مناسب دشوار می‌شود زیرا هیچ نظریه استانداردی برای راهنمایی آنها در این زمینه وجود ندارد.

چه زمانی یادگیری عمیق را انتخاب کنیم؟

یادگیری عمیق برای کارهای پیچیده‌ای که به حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار نیاز دارند، مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و بسیاری موارد دیگر، مفید خواهد بود.

جدول مقایسه یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق

جدول زیر تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می‌دهد:

Machine Learning	Deep Learning
یادگیری ماشینی از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای ساخت مدل‌هایی استفاده می‌کند که از تجربیات خود یاد می‌گیرند و فکر می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند.	یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی است. این یک شبکه عصبی با دو یا چند لایه است که عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کند.
اگرچه الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با حجم زیادی از داده‌ها کار کنند، اما در درجه اول با داده‌های کوچک بهترین عملکرد را دارند.	الگوریتم‌های یادگیری عمیق به حجم زیادی از مجموعه داده‌ها وابسته هستند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به زمان کمتری برای آموزش یک مدل نیاز دارند، اما زمان بیشتری برای آزمایش آن مدل لازم است.	الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای آموزش یک مدل به زمان بیشتری نیاز دارند، اما برای آزمایش آن مدل به زمان کمتری نیاز دارند.
از آنجایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین با حجم کمی از داده‌ها کار می‌کنند، می‌توانند روی دستگاه‌های کم‌مصرف نیز به طور مؤثر کار کنند.	از آنجایی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق با حجم عظیمی از داده‌ها کار می‌کنند، به ماشین‌های پیشرفته نیاز دارند.
مدل‌های یادگیری ماشین به یک متخصص مهندسی ویژگی نیاز دارند.	از آنجایی که یادگیری عمیق نسخه پیشرفته‌ای از یادگیری ماشین است، مهندسی ویژگی را به تنهایی انجام می‌دهد.
یک مدل یادگیری ماشینی، هر مسئله‌ای را با شکستن آن به چندین بخش، حل هر بخش و تولید نتیجه نهایی با ترکیب نتایج هر بخش، حل می‌کند.	یادگیری عمیق از یک رویکرد جامع برای حل مسائل پیروی می‌کند. این روش مسئله را در نظر می‌گیرد و مستقیماً نتیجه نهایی را تولید می‌کند.
تفسیر نتیجه برای یک مسئله مشخص که با استفاده از یک مدل یادگیری ماشین حل شده است، آسان است.	تفسیر نتیجه برای یک مسئله مشخص که با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق حل شده است، بسیار دشوار است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین عمدتاً با داده‌های ساختاریافته کار می‌کنند.	الگوریتم‌های یادگیری عمیق هم با داده‌های ساختاریافته و هم بدون ساختار کار می‌کنند.
برخی از کاربردهای رایج یادگیری ماشینی عبارتند از تشخیص کلاهبرداری آنلاین، فیلتر کردن هرزنامه‌ها و موتورهای پیشنهاددهنده.	برخی از کاربردهای رایج یادگیری عمیق عبارتند از: خودروهای خودران، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه زبان.

یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق: کدام یک را انتخاب کنیم؟

تفاوت اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق این است که یادگیری ماشین بدون اینکه صریحاً برنامه‌ریزی شود، از مجموعه داده‌ها بینش می‌گیرد، اما همچنان به راهنمایی از سوی انسان نیاز دارد، در حالی که یادگیری عمیق به شبکه‌های عصبی وابسته است. یک الگوریتم یادگیری عمیق از طریق یک شبکه عصبی تعیین می‌کند که آیا پیش‌بینی دقیق است یا خیر و پارامترها را برای بهبود نتایج تنظیم می‌کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در درجه اول با مقادیر کمی داده کار می‌کنند و به ماشین‌های سطح پایین نیاز دارند. از طرف دیگر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به ماشین‌های سطح بالا نیاز دارند زیرا با مقادیر زیادی داده کار می‌کنند. بنابراین، وقتی مشکل شما به مقادیر زیادی داده و قابلیت‌های سخت‌افزاری بالا نیاز دارد، یادگیری عمیق را انتخاب کنید. در غیر این صورت، می‌توانید یادگیری ماشین را انتخاب کنید.

نتیجه‌گیری

یادگیری عمیق یک زیرمجموعه یا می‌توان گفت یک شکل پیشرفته از یادگیری ماشین با قابلیت‌های بیشتر و رویکرد کاری متفاوت است. زمانی که نیاز به مقابله با مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار دارید، مفید است. از طرف دیگر، یادگیری ماشین زمانی ایده‌آل است که مشکل شما به مقادیر کمی داده نیاز داشته باشد.

انتخاب بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کاملاً به مقدار داده مورد نیاز برای حل یک مشکل خاص بستگی دارد. همچنین، انتخاب به پیچیدگی مسئله بستگی دارد. امیدواریم که تمام تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که در این مقاله مورد بحث قرار گرفت را درک کرده باشید. همچنین، در صورت تمایل می‌توانید سوالات یا پیشنهادات خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.

مقاله های مرتبط:

1- پردازش زبان طبیعی (NLP) در مقابل یادگیری ماشینی

2- Recurrent Neural Networks (شبکه‌های عصبی بازگشتی) در یادگیری ماشین

3-Logistic Regression (رگرسیون لجستیک) در یادگیری ماشین چیست؟

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop

امتیاز دهید