بررسی ۵ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

آیا می‌دانید یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چگونه زندگی ما را تحت‌تأثیر قرار می‌دهند؟ آیا می‌خواهید بدانید تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در چیست؟ در این مقاله، ما تفاوت‌ها و کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بررسی می‌کنیم.

یادگیری ماشین اجازه می‌دهد کامپیوترها از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آنها تصمیم‌هایی را اتخاذ کنند. این رویکرد بر پایه تحلیل الگوها و روابط آماری استوار است. به‌عنوان‌مثال، در حوزه بهداشت و درمان، یادگیری ماشین می‌تواند بهبودهای قابل‌توجهی در تشخیص بیماری‌ها و طراحی درمان‌های هدف‌مندتر به ارمغان بیاورد.

از سوی دیگر، یادگیری عمیق استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای تحلیل داده‌های پیچیده را در بر می‌گیرد. این شبکه‌ها قادرند الگوها و ویژگی‌های پیچیده را درک کنند. به‌عنوان‌مثال، در تشخیص تصویر، یادگیری عمیق می‌تواند به تشخیص اشیا و تصاویر پیچیده کمک کند.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند و تأثیرات عمده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله بهداشت و درمان، حمل‌ونقل و سرگرمی خواهند داشت. در ادامه با ما باشید تا با بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، این دو مفهوم را بهتر بشناسید.

یادگیری ماشین چیست؟

ماشین لرنینگ به مطالعه سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که بدون برنامه‌ریزی صریح، از تجربه یاد می‌گیرند و به طور خودکار سازگار می‌شوند.

با استفاده از هوش مصنوعی ساده، یک برنامه‌نویس می‌تواند با دستورات مختلفی به ماشین بگوید چگونه به هر مجموعه دستور عمل کند. اما با استفاده از مدل‌های ماشین لرنینگ، محققان علوم کامپیوتر می‌توانند با تغذیه ماشین با مقادیر بزرگی از داده، آن را “آموزش دهند”.

ماشین با استفاده از مجموعه‌ای از قوانین که به آن الگوریتم گفته می‌شود، داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کرده و استنتاج‌هایی از آنها به دست می‌آورد. هر چه ماشین بیشتر داده‌ها را پردازش کند، بهتر می‌تواند در انجام یک وظیفه یا تصمیم‌گیری عمل کند.

یک مثال که شاید با آن آشنا باشید، سرویس استریم موسیقی اسپاتیفای است که سلیقه موسیقی شما را یاد می‌گیرد تا پیشنهادهای جدیدی به شما ارائه دهد. هر بار که شما نشان می‌دهید که یک آهنگ را دوست دارید و تا انتها گوش می‌دهید یا آن را به کتابخانه خود اضافه می‌کنید، سرویس الگوریتم‌های خود را به‌روزرسانی می‌کند تا پیشنهادهای دقیق‌تری به شما ارائه دهد. نتفلیکس و آمازون نیز از الگوریتم‌های مشابه ماشین لرنینگ برای ارائه پیشنهادهای شخصی استفاده می‌کنند.

برای درک بهتر این موضوع توصیه می‌کنیم که مطلب «machine lerarning چیست؟» را حتماً مطالعه کنید.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning)  روشی پیشرفته در حوزه یادگیری ماشین است که به طور خودکار و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح، کامپیوترها را قادر می‌سازد وظایفی را به بهترین شکل انجام دهند. بااین‌حال، کامپیوترها هنوز به‌صورت ماشینی فکر و عمل می‌کنند و توانایی انجام برخی وظایف پیچیده، مانند استخراج داده از تصویر یا ویدئو برای‌شان هنوز بسیار کمتر از توانایی انسان‌ها است.

مدل‌های یادگیری عمیق رویکردی بسیار پیچیده در یادگیری ماشین معرفی می‌کنند و برای مقابله با این چالش‌ها طراحی شده‌اند؛ چرا که به طور خاص از مغز انسان الهام برای اجرایشان الهام گرفته شده است. شبکه‌هایی با نام “شبکه‌های عصبی عمیق” ساخته می‌شوند تا امکان عبور داده بین گره‌ها (مشابه نورون‌ها) به‌صورت ارتباطات بسیار پیوسته فراهم شود. نتیجه این است که تبدیل غیرخطی داده‌ها به شکلی پیچیده‌تر و انتزاعی‌تر انجام می‌شود.

هرچند برای ساخت چنین سیستمی نیاز به حجم عظیمی از داده وجود دارد، اما این سیستم قادر است به طور سریع نتایج تولید کند و پس از راه‌اندازی برنامه‌ها، نیاز به دخالت انسانی نسبتاً کمتری دارد.

علم یادگیری ماشین و علم یادگیری عمیق چه تفاوت‌هایی با هم دارند؟

حالا که با مفهوم ماشین لرنینگ و دیپ‌لرنینگ آشنا شده‌اید، زمان آن رسیده که به موضوع اصلی یعنی تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ‌لرنینگ بپردازیم. بسیاری از افراد هستند که به طور عمیق با این دو مفهوم آشنا نبوده و به‌اشتباه آن‌ها را یکسان می‌پندارند. این در حالی است که ماشین لرنینگ و دیپ‌لرنینگ دو مفهوم کاملاً مجزا هستند.

1.    مداخله انسانی

اولین تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در میزان مداخله انسانی لازم برای انجامشان است.

در یادگیری ماشین، برای به‌دست‌آوردن نتایج نیاز به دخالت مداوم انسانی بیشتری است. این به این معنی است که برای تنظیم و بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تعیین پارامترهای مختلف، نیاز به دانش خاص و تخصصی در زمینه مسئله موردنظر و الگوریتم‌های مربوطه وجود دارد. همچنین، در صورت تغییر در داده‌ها یا شرایط، ممکن است نیاز به تنظیم مجدد و به‌روزرسانی مداوم الگوریتم‌ها وجود داشته باشد.

از طرفی، در یادگیری عمیق، راه‌اندازی اولیه سیستم بسیار پیچیده‌تر است؛ اما پس از آن، نیاز به مداخله انسانی نسبتاً کمتری دارد. به‌عبارت‌دیگر، پس از آموزش اولیه و راه‌اندازی شبکه، نیاز به دخالت انسانی برای هر وظیفه خاص بسیار کمتر است.

این ویژگی یادگیری عمیق منجر به کاربردهای گسترده‌تر و خودکارتر در حوزه‌هایی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، خودران‌سازی و بسیاری موارد دیگر می‌شود. با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توان مدل‌هایی ایجاد کرد که قادر به انجام وظایف پیچیده‌تر و بادقت بالاتری هستند، بدون این نیاز به مداخله انسانی باشد.

2.    سخت‌افزار

برنامه‌های یادگیری ماشین معمولاً پیچیدگی کمتری نسبت به الگوریتم‌های یادگیری عمیق دارند و می‌توانند به طور معمول بر روی کامپیوترهای معمولی اجرا شوند. اما سیستم‌های یادگیری عمیق نیاز به سخت‌افزار و منابع قدرتمندتری دارند.

این نیاز به قدرت پردازش بالاتر باعث شده است که استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)  بیشتر شود. GPUها به دلیل حافظه با پهنای باند بالا و قابلیت پنهان‌کردن تأخیرها در انتقال به دلیل همروندی موضوعات (قابلیت اجرای هم‌زمان واحدهای مختلف به طور کارآمد)، بسیار مفید هستند.

با استفاده از GPU ها، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند محاسبات پیچیده را با سرعت بیشتری انجام دهند. این منجر به افزایش کارایی و سرعت آموزش و پیش‌بینی مدل‌های یادگیری عمیق می‌شود. بااین‌حال، این موضوع نیاز به سخت‌افزار قدرتمند دارد که به هزینه‌های بیشتری نیز می‌انجامد، زیرا سخت‌افزارهای پرقدرت و GPUها گران‌تر از سخت‌افزارهای معمولی هستند.

باتوجه‌به توانایی پردازشی بالاتر و استفاده از GPU ها، یادگیری عمیق قادر است به طور مؤثرتری با داده‌های بزرگ و پیچیده کار کند و نتایج بهتری را تولید کند. در مطلب «یادگیری عمیق چیست» هم شما می‌توانید با این مفهوم به طور کامل آشنا شوید و پیشنهاد می‌کنیم برای درک بهتر تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، حتماً آن را مطالعه کنید.

3.    سرعت

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به همین موضوعات محدود نیست و می‌تواند این تفاوت‌ها را در زمینه سرعت و زمان انجام هم بررسی کرد.

در یادگیری ماشین، سیستم‌ها می‌توانند به‌سرعت راه‌اندازی شوند و عملکرد داشته باشند، اما با محدودیت‌هایی همراه هستند. به‌عبارت‌دیگر، ممکن است نتایج حاصل از یادگیری ماشین به دلیل کمبود پیچیدگی الگوریتم‌ها یا تعداد محدودی از ویژگی‌ها و فاکتورها، نتایج بهبودیافته و دقیق نباشند.

از سوی دیگر، در یادگیری عمیق، راه‌اندازی سیستم‌ها ممکن است زمان بیشتری را در بر بگیرد اما می‌توانند بلافاصله نتایج دقیقی را تولید کنند. برای راه‌اندازی یک شبکه عصبی عمیق، نیاز به آموزش مدل با مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ و پیچیده است. این فرایند ممکن است زمان‌بر باشد و نیاز به توانمندی‌های محاسباتی بالا داشته باشد. بااین‌حال، بعد از اتمام آموزش، مدل آماده است و می‌تواند به طور فوری و بدون تأخیر نتایج را تولید کند.

به‌عنوان‌مثال، در تشخیص تصاویر، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند به‌سرعت و بادقت بالا اشیا و الگوها را تشخیص دهند.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در زمینه زمان و سرعت تفاوت‌های قابل‌توجهی دارند. درحالی‌که یادگیری ماشین به‌سرعت راه‌اندازی می‌شود، یادگیری عمیق به طور عمده زمان بیشتری برای راه‌اندازی می‌طلبد، اما می‌تواند نتایج فوری و باکیفیت بالا را تولید کند.

4.    رویکرد

در یادگیری ماشین، به‌طورکلی نیازمند داده‌های ساختاریافته هستید و از الگوریتم‌های سنتی مانند رگرسیون خطی استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها بر اساس روابط ریاضی و قوانین آماری، استخراج و تحلیل داده‌ها را انجام می‌دهند.

این روش‌ها به‌خوبی برای مسائلی مناسب هستند که داده‌ها ساختارمدار و ویژگی‌های مهم و قابل‌اندازه‌گیری در آنها وجود دارد. مثلاً در پیش‌بینی قیمت خانه‌ها، می‌توانیم با استفاده از داده‌های ساختاری مانند متراژ خانه، تعداد اتاق‌ها و موارد مشابه، مدلی را برای پیش‌بینی قیمت خانه آموزش دهیم.

از طرف دیگر، در یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود و این روش برای پردازش داده‌های بزرگ و بدون ساختار طراحی شده است. شبکه‌های عصبی توانایی یادگیری و استخراج ویژگی‌های پیچیده را داشته و توانایی کار با داده‌های ناهنجار و ناهمگن را دارند.

این روش برای مسائلی مناسب است که شامل داده‌ها بدون ساختار خاصی هستند. به‌عنوان‌مثال، در تشخیص تصاویر، شبکه‌های عصبی عمیق قادر به تشخیص ویژگی‌های پیچیده هستند، مانند تشخیص چهره‌ها، تشخیص اشیای مختلف و تمایز بین دسته‌های مختلف تصاویر که برای تشخیص چهره کارآمد خواهند بود.

بنابراین، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در رویکرد‌های خود تفاوت دارند. یادگیری ماشین به داده‌های ساختاری نیاز دارد و از الگوریتم‌های سنتی استفاده می‌کند، درحالی‌که یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و برای داده‌های بدون ساختار و حجم بزرگ طراحی شده است.

5.    کاربرد

پنجمین تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ‌لرنینگ در کاربردشان است. یادگیری ماشین در حال حاضر در بسیاری از حوزه‌ها استفاده می‌شود و به‌عنوان‌مثال، می‌توان به بانکداری و خدمات فروش اشاره کرد. در این حوزه‌ها، یادگیری ماشین برای تحلیل و پیش‌بینی الگوها و رویدادها استفاده می‌شود.

به طور مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای خرید مشتریان را تحلیل کنند و پیش‌بینی‌هایی در مورد سلایق و نیازهای آنها ارائه دهند. همچنین، در حوزه پزشکی، یادگیری ماشین می‌تواند برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، تصمیم‌گیری درمانی و مانیتورینگ بیماران مورداستفاده قرار بگیرد.

از سوی دیگر، یادگیری عمیق توانایی پیچیده‌تری را در ارائه برنامه‌های خودکار دارد. به‌عنوان‌مثال، در حوزه خودروهای خودران و ربات‌هایی که جراحی پیشرفته انجام می‌دهند، فناوری یادگیری عمیق کاربردهای بسیاری دارد. شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند اطلاعات حسگرها را تحلیل کرده و تصمیمات بهینه‌تری برای کنترل خودروهای خودران اتخاذ کنند. همچنین، در جراحی پیشرفته، روبات‌هایی که به شبکه‌های عصبی عمیق مجهز هستند، می‌توانند عملیات پیچیده را بادقت بالا و بدون دخالت انسان انجام دهند.

بنابراین، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در کاربردهای خود دارای تفاوت‌های مهمی هستند. یادگیری ماشین در حوزه‌هایی مانند ایمیل، بانکداری و پزشکی استفاده می‌شود، درحالی‌که یادگیری عمیق برای برنامه‌های پیچیده‌تری مانند خودروهای خودران و ربات‌های پزشکی پیشرفته مناسب است.

جدول مقایسه تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

آینده ماشین لرنینگ و دیپ‌لرنینگ چگونه خواهد بود؟

به‌طورقطع، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در آینده تأثیرات قابل‌توجهی در زندگی ما خواهند داشت و تقریباً هر صنعتی تحت‌تأثیر قدرت‌های آنها تغییر خواهد کرد.

ازآنجاکه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قادر به تحلیل حجم بزرگی از داده‌ها و استخراج الگوهای پیچیده هستند، قادر خواهند بود تا در حوزه‌هایی که نیاز به پیش‌بینی و تصمیم‌گیری دارند، تأثیر چشمگیری داشته باشند.

به‌عنوان‌مثال، در بخش خدمات بهداشتی و درمانی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند بهبودهای قابل‌توجهی در تشخیص بیماری‌ها، طراحی درمان‌های هدف‌مندتر و پیش‌بینی عوارض و نتایج درمان را به ارمغان بیاورند.

با پیشرفت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، ممکن است مشاغل خطرناک مانند سفرهای فضایی یا کار در محیط‌های سخت به طور کامل با مشارکت ماشین جایگزین شوند. جایگزینی ماشین‌ها در این حوزه‌ها می‌تواند به کاهش خطرات برای انسان‌ها و افزایش کارایی و دقت عملیات منجر شود.

همچنین، افراد به هوش مصنوعی روی می‌آورند تا تجربه‌های سرگرمی جدید و پرباری را داشته باشند که به نظر می‌رسد؛ مانند داستان‌های علمی تخیلی هستند.

در کل، می‌توان گفت که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در آینده به طور وسیعی در زندگی ما تأثیر خواهند گذاشت و قادر خواهند بود تجربه‌های جدیدی را به ما ارائه دهند. در این راستا و در انتها توصیه می‌کنیم برای درک بهتر این موضوعات، حتماً به پادکست دیتا ساینس گوش دهید.