التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الفرق والمقارنة

أصبح التعلم الآلي والتعلم العميق جزءًا لا يتجزأ من كل مهنة. على مر السنين ، حاولت أجهزة الكمبيوتر إجراء تنبؤات دقيقة بأقل قدر ممكن من التدخل البشري.

التعلم الآلي والتعلم العميق هما محاولتان من هذا القبيل في الذكاء الاصطناعي تهدفان إلى تحسين كفاءة الكمبيوتر وإمكانية فهمه. 

الوجبات السريعة الرئيسية

1. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات دون برمجة واضحة.
2. التعلم العميق هو فرع متخصص من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمعالجة كميات كبيرة من البيانات واتخاذ قرارات معقدة.
3. يتفوق التعلم العميق في المهام التي تتضمن بيانات غير منظمة ، مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية ، في حين أن التعلم الآلي أكثر تنوعًا لأنواع المشكلات المختلفة.

التعلم الآلي مقابل التعلم العميق 

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من تحسين أدائها في مهمة محددة تلقائيًا. التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من البيانات. تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من عقد مترابطة يتم تنظيمها في طبقات.

يركز التعلم الآلي على تطبيق البيانات والخوارزميات لنسخ الطريقة التي يكتسب بها البشر المعلومات.

بعض المجالات التي تستخدم التعلم الآلي هي الطب وتصفية البريد الإلكتروني والتعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر. بالإضافة إلى ذلك ، يعد التعلم الآلي نسخة متطورة من الذكاء الاصطناعي.

تكون مخرجات التعلم الآلي رقمية مثل تصنيف الدرجات. 

يعتمد التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. تتضمن عملية الفهم العميق استخدام طبقات متعددة في الشبكة.

يُعرف التعلم العميق أيضًا باسم التعلم المنظم العميق. يمكن أن تكون هذه الطبقات غير متجانسة في التعلم العميق لضمان الكفاءة وإمكانية الفهم.

هناك مجموعة متنوعة من بنيات التعلم العميق. يتألف التعلم العميق من ملايين نقاط البيانات.

يميل التعلم العميق إلى حل المشكلات المعقدة من خلال استخدام البيانات والخوارزميات. 

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	تعلم آلة	تعلم عميق
نقاط البيانات	يتألف التعلم الآلي من آلاف نقاط البيانات.	التعلم العميق يحتوي على عدد كبير من نقاط البيانات.
الوظيفة	الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو الحفاظ على القدرة التنافسية وتعلم أشياء جديدة.	وظائف التعلم العميق لحل القضايا المعقدة.
النواتج	تتضمن مخرجات التعلم العميق القيم العددية وكذلك العناصر ذات الشكل الحر.	التعلم الآلي أقل تعقيدًا وبالتالي يسهل فهمه من التعلم العميق.
تعقيد	التعلم الآلي أقل تعقيدًا وأسهل في الفهم من التعلم العميق.	التعلم العميق عملية معقدة.
وقت الإعداد	يتطلب التعلم الآلي وقتًا أقل للإعداد.	يتطلب التعلم العميق مزيدًا من وقت الإعداد.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر.

الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو التركيز على تطبيق البيانات والخوارزميات لنسخ كيفية اكتساب البشر للمعلومات.

تقوم خوارزميات التعلم الآلي ببناء نموذج بيانات التدريب بناءً على عينة من البيانات. 

هناك العديد من التطبيقات العملية للتعلم الآلي. بعض المجالات التي تستخدم التعلم الآلي هي الطب وتصفية البريد الإلكتروني والتعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر.

يتم استخدام التعلم الآلي بشكل فعال في هذه المجالات حيث إنه من الصعب تطوير الخوارزميات التقليدية بخلاف ذلك. يُعرف التعلم الآلي باسم التحليلات التنبؤية في مجال الأعمال.

لذلك ، فإن التعلم الآلي هو عملية تستخدم البيانات والخوارزميات لتحقيق نتائج موثوقة. يؤكد التعلم الآلي على تطوير برامج الكمبيوتر التي تحلل البيانات والمستخدمين أنفسهم.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن التعلم الآلي هو نسخة متطورة من الذكاء الاصطناعي. تكون مخرجات التعلم الآلي رقمية مثل تصنيف الدرجات. 

بعض تطبيقات التعلم الآلي البارزة في الزراعة ، وعلم الفلك ، والمصارف ، وعلوم المواطن ، ورؤية الكمبيوتر ، واسترجاع المعلومات ، والتأمين ، والتعرف على خط اليد ، والتسويق ، والتشخيص الطبي ، ومحركات البحث.

التعلم الآلي له قيود معينة ، مثل عدم القدرة على تحقيق النتائج المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك ، قد يخضع التعلم الآلي لتحيزات بيانات مختلفة. 

ما هو التعلم العميق؟

يشير التعلم العميق إلى فرع من فروع التعلم الآلي. اسم آخر للتعلم العميق هو التعلم العميق المنظم.

هناك مجموعة واسعة من بنيات التعلم العميق. بعض هذه الشبكات هي الشبكات العصبية العميقة، والتعلم المعزز العميق، وشبكات الاعتقاد العميق، والشبكات العصبية التلافيفية.

بعض التطبيقات العملية للتعلم العميق في رؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والمعلوماتية الحيوية ، وفحص المواد ، والتعرف على الكلام ، وتصميم الأدوية.

تتضمن عملية التعلم العميق استخدام طبقات متعددة في الشبكة. يمكن أن تكون هذه الطبقات غير متجانسة في الفهم العميق لضمان الكفاءة والفهم. 

يتألف التعلم العميق من ملايين نقاط البيانات. تشمل مخرجات الفهم العميق القيم العددية وكذلك العناصر ذات الشكل الحر.

يميل التعلم العميق إلى حل المشكلات المعقدة من خلال استخدام البيانات والخوارزميات. يمكن بناء فهم عميق باستخدام طريقة طبقة تلو طبقة الجشع.

أساليب التعلم العميق لها تطبيق عملي حيوي في مهام التعلم غير الخاضعة للرقابة. 

الحالة الأكثر إقناعًا للتعلم العميق هي التعرف على الكلام على نطاق واسع. المجالات الأخرى لعملية التعلم العميق هي معالجة الفنون المرئية ، والتعرف على الصور ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وإدارة علاقات العملاء.

ومع ذلك ، قد تعرض بعض تقنيات التعلم العميق سلوكًا إشكاليًا. 

الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والتعلم العميق 

1. بينما يتكون التعلم الآلي من آلاف نقاط البيانات ، يتكون الفهم العميق من الملايين. 
2. الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو الحفاظ على القدرة التنافسية وتعلم أشياء جديدة. في المقابل ، وظائف التعلم العميق لحل القضايا المعقدة. 
3. يتطلب التعلم الآلي وقتًا أقل للإعداد. من ناحية أخرى ، يتطلب التعلم العميق مزيدًا من وقت الإعداد. 
4. التعلم الآلي أقل تعقيدًا وأسهل في الفهم من التعلم العميق. 
5. تكون مخرجات التعلم الآلي رقمية مثل تصنيف النتيجة. في المقابل، تشتمل مخرجات التعلم العميق على قيم عددية بالإضافة إلى عناصر حرة.

مراجع حسابات

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications 
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications