التعلم الآلي مقابل الشبكات العصبية: الفرق والمقارنة

إن التعلم الآلي والشبكات العصبية متأصلان بالفعل في كل مهنة. لسنوات ، حاولت الخوارزميات إنشاء تقديرات صحيحة بأقل قدر ممكن من التفاعل البشري.

يعد التعلم الآلي والشبكات العصبية مثالين على مناهج الذكاء الاصطناعي التي تحاول تحسين أداء وفهم الحوسبة.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. يشمل التعلم الآلي خوارزميات وتقنيات مختلفة ، بما في ذلك الشبكات العصبية ، لتحليل البيانات والتعلم منها.
2. الشبكات العصبية ، المستوحاة من الدماغ البشري ، هي نوع محدد من التعلم الآلي يتفوق في مهام التعرف على الأنماط.
3. يمكن تطبيق تقنيات التعلم الآلي بدون الشبكات العصبية ، بينما تتطلب الشبكات العصبية نهجًا متخصصًا للتعلم والتحسين.

التعلم الآلي مقابل الشبكات العصبية

التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يسمح للأنظمة بتحسين أدائها بناءً على الخبرة. الشبكات العصبية هي نوع من التعلم الآلي المستوحى من الدماغ البشري وتتكون من عقد مترابطة تعالج البيانات لتحديد الأنماط والتنبؤات.

يهتم التعلم الآلي باستخدام المعلومات والخوارزميات لتقليد الطريقة التي يكتسب بها البشر المعلومات. تعد الرعاية الصحية وتصفية البريد العشوائي والتعرف على الصوت والتعلم الآلي من بعض المجالات التي تستخدم التعلم الآلي.

كما أن التعلم الآلي هو شكل أكثر تقدمًا من الذكاء الاصطناعي. يُنتج التعلم الآلي نتائج عددية، مثل تصنيف النتائج.

يشار إلى البنية التحتية الكاملة للشبكة المكونة من الرؤوس أو أنواع الشبكات على أنها أ الشبكة العصبية. إنه يعمل بنفس الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية في دماغ الإنسان.

هذه الشبكة العصبية يمكنه بعد ذلك أداء مهام مثل التجزئة ، والتصنيف ، ومطابقة الأنماط ، والترجمة الآلية ، والتعرف على الأحرف ، والمزيد. هذا يساعد في حل مجموعة متنوعة من قضايا الذكاء الاصطناعي.

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	تعلم آلة	الشبكات العصبية
تعريف	التعلم الآلي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات التي تجمع البيانات وتحللها وتفهمها وتطبق ما تعلموه للعثور على الأنماط والرؤى.	الشبكات العصبية مبنية على مبادئ موجودة في الدماغ تساعد في عملها.
طبقات	البيانات هي طبقة الإدخال الوحيدة في التعلم الآلي.	هناك عدة طبقات حتى في نموذج الشبكة العصبية البسيط.
الهيكلية	يعمل نموذج التعلم الآلي بطريقة بسيطة: فهو يحصل على البيانات التي يتم تغذيتها ويتطور نتيجة لذلك.	من ناحية أخرى ، فإن بنية الشبكة العصبية معقدة للغاية.
اعلانات مبوبة	نماذج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.	التغذية الأمامية والتلافيفية والمتكررة والوحدات النمطية
تنظم	يتخذ نموذج التعلم الآلي قرارات بناءً على ما تعلمه من البيانات.	تنظم الشبكة العصبية الخوارزميات بطريقة يمكنها من خلالها اتخاذ قرارات موثوقة بمفردها.

ما هو التعلم الآلي؟

الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر كلاهما مجموعتان فرعيتان من التعلم الآلي. هدف التعلم الآلي هو التركيز على استخدام المعلومات والخوارزميات لتقليد كيفية اكتساب البشر للمعلومات.

تستخدم خوارزميات التعلم الآلي بيانات نموذجية لإنشاء نموذج يسمى بيانات التدريب. للتعلم الآلي مجموعة متنوعة من الاستخدامات العملية.

تعد الرعاية الصحية وتصفية البريد العشوائي والتعرف على الصوت وتحليل البيانات من بعض المجالات التي تستخدم التعلم الآلي. في العديد من القطاعات ، يعد التعلم الآلي مفيدًا لأن تطوير الخوارزميات التقليدية يمثل تحديًا.

في عالم الشركات ، يُشار إلى التعلم الآلي باسم التحليلات التنبؤية. وبالتالي ، فإن التعلم الآلي هو أسلوب للحصول على نتائج دقيقة من خلال الجمع بين الخوارزميات المعقدة.

يركز التعلم الآلي على إنشاء برامج الكمبيوتر التي تحلل المعلومات وتستخدمها لتلبية احتياجاتهم الخاصة. علاوة على ذلك ، يعد التعلم الآلي نوعًا أكثر تقدمًا من الذكاء الاصطناعي.

يميل التعلم الآلي إلى إنتاج نتائج عددية ، مثل تصنيف الدرجات.

تعد الزراعة والفيزياء الفلكية والتمويل والبحث المترجم واستخراج المعلومات والرعاية الصحية والإعلان والمشكلة الطبية وبحث google كلها أمثلة على تطبيقات التعلم الآلي. التعلم الآلي له بعض العيوب ، مثل الفشل في تقديم النتائج المرجوة.

علاوة على ذلك ، قد يتأثر التعلم الآلي بمختلف تحيزات البيانات.

ما هي الشبكات العصبية؟

الشبكة العصبية هي مجموعة من الخلايا العصبية التي تحاكي تعقيد دماغ الإنسان ، وخاصة البشر. تم توضيح أساسه النظري في البداية في عام 1873 ، ثم بعد إجراء تحقيقات مختلفة حول هذا الموضوع.

تقع الشبكات العصبية في قلب نظام الذكاء الاصطناعي بأكمله.

تم بناء هذه التقنية من مجموعات متصلة وظيفيًا من الخلايا العصبية. قد ترتبط كل خلية بعدد من الخلايا العصبية الأخرى ، وتشكل شبكة كبيرة.

إنهم يعملون بنفس الطريقة التي يعمل بها الدماغ الحقيقي من حيث القدرة المعرفية. نتيجة لذلك ، أثرت في تصميم العديد من مجموعات المساعدة.

للشبكات العصبية مجموعة واسعة من الاستخدامات.

نظام التعرف ، إقرار التسلسل ، اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي ، جمع البيانات ، المشكلة السريرية ، اللعبة التكتيكية ، والحكم هي مجرد أمثلة قليلة. بسبب هذه القدرات ، وجدت هذه التقنية طريقها إلى مجموعة متنوعة من المعدات في جميع أنحاء العالم.

ومع ذلك ، هناك العديد من العيوب للشبكات العصبية عند مقارنتها بالذكاء الاصطناعي.

يجب تدريب هذه الشبكة لفترة زمنية أطول بكثير قبل أن تتمكن من أداء وظيفة معينة. علاوة على ذلك ، على عكس السابق ، فإن كفاءته أقل كفاءة.

ومع ذلك ، يتم تحسين الشبكة دائمًا من أجل أن تصبح نظامًا متطورًا.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والشبكات العصبية

1. التعلم الآلي عبارة عن مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تفسر البيانات ، وتتدرب منها ، ثم تستخدم ما تعلموه للعثور على أنماط مثيرة للاهتمام ، في حين أن الشبكات العصبية مبنية على خوارزميات موجودة في دماغنا تساعد في وظيفتها.
2. نماذج التعلم الآلي قابلة للتكيف ، مما يعني أنها تتعلم من عينات البيانات الإضافية والمواجهات وتتطور بمرور الوقت. نتيجة لذلك ، قد تحدد النماذج الاتجاهات في البيانات. طبقة إدخال واحدة فقط هي البيانات في هذه الحالة. هناك عدة طبقات حتى في نموذج الشبكة العصبية البسيط.
3. يعمل نموذج التعلم الآلي بطريقة مباشرة: فهو يغذي المعلومات ويتحسن منها. عندما يتعلم من البيانات ، فإن نموذج ML يزداد خبرة ويتطور بمرور الوقت. من ناحية أخرى ، فإن بنية الشبكة العصبية معقدة للغاية.
4. تنقسم خوارزميات التعلم الآلي إلى فئتين: خاضعة للإشراف و تعليم غير مشرف عليه عارضات ازياء. الأنواع الأربعة للشبكات العصبية هي شبكات التغذية الأمامية والمتكررة والتلافيفية والشبكات العصبية المعيارية.
5. تنظم الشبكة العصبية الخوارزميات بحيث يمكنها اتخاذ خيارات دقيقة من تلقاء نفسها ، بينما يتخذ نموذج التعلم الآلي إجراءات بناءً على ما تعلمته من المعلومات.

مراجع حسابات

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685

آخر تحديث: 13 يوليو 2023