تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
تفاوت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟ بر خلاف الگوریتم های یادگیری ماشینی استاندارد که مسئله را به بخش های کوچکتری تقسیم می کنند و آنها را به صورت جداگانه حل می کنند، یادگیری عمیق از روش (end to end) برای حل مسئله استفاده می کند. با این حال، هرچه اطلاعات و زمان بیشتری را به الگوریتم یادگیری عمیق دهید، بهتر می تواند در حل وظیفه اش موفق باشد.
حتما تاکنون عناوینی مثل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به گوش شما خورده است. در ماه های اخیر، مایکروسافت، گوگل، اپل، فیسبوک و سایر نهادها اعلام کرده اند که ما وارد عصر پیشتازی هوش مصنوعی شده ایم. دنیایی که دستیارهای دیجیتال و سایر سرویس های مشابه، منبع اصلی دریافت اطلاعات و حتی همکاری در انجام وظایف می باشند. با کمک هوش مصنوعی، اسمارت فون ها و رایانه های معمولی شما پیشرفته تر خواهند شد. در این عرصه معمولا دو اصطلاح رایج هستند: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق . این اصطلاحات بیانگر نحوه “آموزش” هوش مصنوعی برای انجام وظایف خود است، اما محدوده استفاده از آنها فراتر از ایجاد دستیارهای هوشمند می باشد. اما به درستی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در چیست؟ با نت نوشت همراه باشید تا تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را با دقت بیشتری بررسی کنیم.
بیشتر بخوانید: Smishing چیست؟ چگونه از گوشی خود در برابر اس ام اس فیشینگ محافظت کنیم؟
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
کامپیوترها اکنون می بینند، می شنوند و صحبت می کنند!
امروزه با کمک یادگیری ماشینی، می توان رایانه ها را برای پیش بینی وضعیت آب و هوا، تعیین بررسی نتایج بازار بورس، شناسایی عادت های خرید مشتریان، و حتی کنترل ربات ها در یک کارخانه “آموزش داد”. فناوری یادگیری ماشینی هم اکنون در سرویس های محبوبی نظیر گوگل، آمازون، فیس بوک، Netflix، LinkedIn و … استفده می شود. اما قلب این آموزش ها، الگوریتم های یادگیرنده ای اند که مجموعه ای از دستورالعمل ها می باشند.
بیشتر بخوانید: روش صحیح استفاده از گوشی در زمستان
یادگیری ماشینی چیست؟ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
الگوریتم چیست؟
پیش از آغاز بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به معرفی جزییاتی از الگوریتم می پردازیم، یک الگوریتم، دنباله ای محدود از مراحل برای حل یک مشکل واحد است. به عنوان مثال، یک موتور جستجو، متکی بر الگوریتمی است که متن وارد شده شما در جعبه جستجو را می گیرد و نتایج مشابه را در پایگاه داده متصل به آن جستجو می کند. در واقع الگوریتم ها، گام های خاصی برای رسیدن به یک هدف خاص برمی دارند.
بیشتر بخوانید: مشکل وصل شدن گوشی اندرویدی به ویندوز ۱۰ را اینگونه حل کنید!
تاریخچه یادگیری ماشینی
در واقع، یادگیری ماشینی از سال ۱۹۵۶ آغاز شده است. آرتور ساموئل نمی خواست یک برنامه بسیار دقیق و طولانی بنویسد که بتواند او را در بازی چکرز (نوعی بازی تخته ای) شکست دهد. در عوض، او یک الگوریتم ایجاد کرد که کامپیوتر را قادر می ساخت، هزاران بار در برابر خود بازی کند تا بتواند “یاد بگیرد” چگونه به عنوان یک حریف مستقل عمل کند. در سال ۱۹۶۲، این برنامه قهرمان ایالت کانکتیکات را شکست داد.
یادگیری ماشینی چیست؟
بنابراین، یادگیری ماشینی در هسته خود، بر اساس صحیح و خطا عمل می کند. ما نمی توانیم به صورت دستی برنامه ای بنویسیم که بتواند به یک ماشین بدون راننده کمک کند تا یک درخت را از یک وسیله نقلیه تشخیص دهد، اما می توانیم الگوریتمی برای یک برنامه ایجاد کنیم که بتواند این مشکل را با آنالیز داده ها حل کند. الگوریتم ها همچنین می توانند برای کمک به برنامه های پیش بینی مسیر طوفان، تشخیص زود هنگام آلزایمر، شناسایی ستارگان فوتبال با درآمد های مختلف و غیره ایجاد شوند.
بیشتر بخوانید: راهنمای ثبت اسکرین شات در گوشی های سامسونگ
یادگیری ماشینی به طور معمول یک مشکل را به قسمت های مختلف تقسیم می کند. سپس هر بخش را به ترتیب حل نموده و آن ها را با هم ترکیب می کند تا پاسخی واحد برای مشکل ایجاد کند.
تام میچل، متخصص یادگیری ماشینی از دانشگاه Carnegie Mellon، در این باره توضیح می دهد:
برنامه های کامپیوتری از تجربیات خود نکاتی یاد می گیرند و این امر موجب بهبود عملکرد آنها در وظیفه شان می شود.
بیشتر بخوانید: WPA3 چیست ؟ معرفی استاندارد امنیتی تازه وارد تجهیزات وایرلس
یادگیری ماشینی چیست؟ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
در بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باید گفت الگوریتم های یادگیری ماشینی اساسا قادر به ایجاد برنامه هایی برای پیش بینی رفتارها هستند و بر اساس تجربه های صحیح و خطا با گذشت زمان این پیش بینی ها را بهبود می بخشند. به طور کلی چهار نوع یادگیری ماشینی وجود دارد:
بیشتر بخوانید: GDPR چیست ؟ همه آنچه باید از قانون حفظ حریم خصوصی بدانید !
یادگیری ماشینی تحت نظارت کامل
در این سناریو، شما یک برنامه کامپیوتری با داده های برچسب گذاری شده ایجاد می کنید. به عنوان مثال، وظیفه اختصاصی این برنامه، مرتب سازی تصاویر جداگانه ای از پسران و دختران با استفاده از یک الگوریتم جدا سازی می باشد. در این حالت تصاویر پسران از پیش برچسب “پسر” دارد و تصاویر دختران نیز برچسب “دختر” دارد. این مجموعه به عنوان داده های “یادگیری شده” در نظر گرفته می شود. موفقیت زمانی حاصل می شود که برنامه بتواند تصاویر را با سرعت قابل قبولی مرتب سازی کند.
بیشتر بخوانید: WiGig چیست و آیا اکنون زمان استفاده از سرعت فوق‌العاده بالای آن است؟
یادگیری ماشینی تحت نظارت نسبی
در این مورد، فقط چند تصویر برچسب گذاری می شوند. سپس برنامه از یک الگوریتم استفاده می کند تا در مورد تصاویر بدون برچسب بهترین حدس را بزند و سپس داده ها به عنوان مجموعه “یادگیری شده” در نظر گرفته می شود. پس از آن مجموعه ای جدید از تصاویر به همراه چند برچسب ورزشی به برنامه داده می شود. این روند تکرار می شود تا زمانی که برنامه بتواند پسرها و دخترها را با میزان قابل قبولی تشخیص دهد.
یادگیری ماشینی بدون نظارت
این نوع یادگیری ماشینی نیازی برچسب ها ندارد. در عوض، برنامه کورکورانه وظیفه تقسیم تصاویر پسران و دختران به دو گروه را با استفاده از یکی از دو روش زیر انجام می دهد.
روش اول الگوریتم “خوشه بندی” نامیده می شود که تصاویر مشابه را بر اساس ویژگی ها، مانند طول مو، اندازه فک، جایگاه چشم و غیره، دسته بندی می کند. الگوریتم دیگر “تجمیع” نامیده می شود که در آن برنامه از قوانین (اگر / آنگاه) بر اساس دسته بندی شباهت هایی که می یابد، استفاده می کند. به عبارت دیگر، این الگوریتم، یک الگوی مشترک بین تصاویر را تعیین کرده و به همین ترتیب آنها را بر اساس جنسیت مرتب می کند.
بیشتر بخوانید: آموزش انتقال لایسنس ویندوز ۱۰ از یک کامپیوتر به کامپیوتر دیگر
یادگیری ماشینی تقویت شده
شطرنج نمونه خوبی از این نوع الگوریتم است. این برنامه قوانین بازی و نحوه بازی را می داند و مراحل بازی را برای تکمیل آن طی می کند. تنها اطلاعات ارائه شده به این برنامه این است که آیا مسابقه را برده یا باخته است. این الگوریتم همچنان بازی را تکرار می کند، و حرکت های موفق خود را پیگیری کرده تا زمانی که در نهایت برنده مسابقه شود.
اکنون زمان آن رسیده است تا برای بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به موضوعی عمیق تر بپردازیم: یادگیری عمیق .
یادگیری عمیق چیست؟
در ادامه بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باید گفت یادگیری عمیق اساسا یادگیری ماشین در سطحی “عمیق تر” است. این فناوری الهام گرفته از روش کار مغز انسان است، اما نیاز به پردازنده هایی با قدرت پردازش بالا و رم های بسیار بزرگ و گرافیکی گسسته دارد که قادر به تحلیل اعداد و پردازش حجم عظیمی از داده ها را داشته باشد. پردازش مقدار داده های کمتر (مثلا در حالت یادگیری ماشینی) در واقع عملکرد پایین تری نیاز دارد و با سیستم های معمولی نیز کار می کند و نیاز به سیستم قدرتمندی ندارد.
بیشتر بخوانید: اپلیکیشن رمزنگاری MCrypter ، رمزگذاری فایل های متنی، پسوردها و …
یادگیری عمیق چیست؟ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
تفاوت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟
بر خلاف الگوریتم های یادگیری ماشینی استاندارد که مسئله را به بخش های کوچکتری تقسیم می کنند و آنها را به صورت جداگانه حل می کنند، یادگیری عمیق از روش (end to end) برای حل مسئله استفاده می کند. با این حال، هرچه اطلاعات و زمان بیشتری را به الگوریتم یادگیری عمیق دهید، بهتر می تواند در حل وظیفه اش موفق باشد.
در مثال ما برای یادگیری ماشینی، ما جدا کردن تصاویری را که شامل پسران و دختران هستند مد نظر قرار داده ایم. برنامه با استفاده از الگوریتم ها برای مرتب سازی این تصاویر عمدتا بر اساس اطلاعاتی کار شده بود. اما در یادگیری عمیق، اطلاعاتی برای استفاده از برنامه ارائه نمی شوند. در عوض، این الگوریتم تمام پیکسل ها را در یک تصویر اسکن می کند تا لبه هایی را که می تواند برای تشخیص بین یک پسر و یک دختر استفاده شود شناسایی کند. پس از آن، لبه ها و اشکال را به ترتیب رتبه بندی از اهمیت احتمالی برای تعیین دو جنسیت می چیند.
در مثالی ساده تر برای بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می توان گفت، یادگیری ماشینی در تشخیص بین مربع و مثلث بر اساس اطلاعاتی که توسط انسان ها ارائه می شود، تمایز قائل می شود: مربع ها دارای چهار نقطه هستند و مثلث ها سه نقطه دارند. اما در یادگیری عمیق، برنامه با اطلاعاتی از قبل تغذیه نمی شود. در عوض، از الگوریتمی استفاده می کند که ساختارهای کلی نظیر تعداد خطوط شکل، خطوط متصل به هم و خطوط عمود برهم را تعیین می کند. درنتیجه، الگوریتم در نهایت متوجه می شود که یک دایره در دسته بندی مربع ها و یا مثلث ها جای نمی گیرد.
تفاوت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
فرآیند تفکر عمیق، نیاز به سخت افزاری قوی برای پردازش داده های حجیم تولید شده توسط این الگوریتم دارد. این ماشین ها برای بررسی تمام داده های حجیم تولید شده، نیاز به استقرار در دیتا سنتر های بزرگ می باشند تا یک شبکه عصبی مصنوعی ایجاد کنند. برنامه ها برای حل مسائل به کمک الگوریتم های یادگیری عمیق به زمان تمرین طولانی تری نیاز دارند، زیرا آنها به جای تکیه بر راهنمایی های دستی، خودشان همه چیز را یاد می گیرند.
تفاوت یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
“یادگیری عمیق، وظایف را به گونه ای انجام می دهد که باعث می شود انواع مختلف کاربردهای هوش مصنوعی امکان پذیر به نظر برسد. مایک کاپلند در این باره می نویسد: ” اتومبیل های بدون راننده، مراقبت های بهداشتی پیشگیرانه بهتر، هوش مصنوعی توصیه کننده فیلم های مورد علاقه حتی امروز هم در حال ارائه خدمات می باشند. با کمک یادگیری عمیق، هوش مصنوعی حتی ممکن است در آینده به داستان های علمی تخیلی که ما حتی تصورش را نمی کنیم، جامه عمل بپوشاند. ”
Sundar Pichai، مدیرعامل گوگل می گوید: ” گام بعدی بزرگ در آینده، محو شدن مفهوم” دستگاه ها ” خواهد بود. “در آن زمان، کامپیوترها – مهم نیست با چه ویژگی – یک دستیار هوشمند می باشند که به شما در انجام کارهای روزانه تان کمک می کنند. ما از دوره گوشی های هوشمند گذر کرده و به دوره پیشتازی هوش مصنوعی وارد شده ایم.
در این مطلب سعی شد تا به صورت کامل به موضوع تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بپردازیم، اگر پیشنهاد یا نظری داشتید در دیدگاه ها با ما در ارتباط باشید.
منبع: digitaltrends
