التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما هو الفرق
محتويات:
- حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
- تعلم تعلم الآلة
- ما العوامل التي تميز التعلم الآلي عن التعلم العميق
- الاختلافات
- المستقبل مع التعلم الآلي والتعلم العميق
- تعلم التعلم العميق
حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) هما كلمتان يتم طرحهما بشكل عرضي في المحادثات اليومية ، سواء كان ذلك في المكاتب أو المعاهد أو اللقاءات التقنية. يقال إن الذكاء الاصطناعي هو المستقبل الذي تم تمكينه من خلال التعلم الآلي.
الآن ، يُعرّف الذكاء الاصطناعي بأنه “نظرية وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار والترجمة بين اللغات.” يعني وضعها ببساطة جعل الآلات أكثر ذكاءً لتكرار المهام البشرية ، والتعلم الآلي هو الأسلوب (باستخدام البيانات المتاحة) لجعل ذلك ممكنًا.
جرب الباحثون أطرًا لبناء خوارزميات تعلم الآلات التعامل مع البيانات تمامًا كما يفعل البشر. تؤدي هذه الخوارزميات إلى تكوين شبكات عصبية اصطناعية تقوم بأخذ عينات البيانات للتنبؤ بنتائج شبه دقيقة. للمساعدة في بناء هذه الشبكات العصبية الاصطناعية ، أصدرت بعض الشركات مكتبات شبكات عصبية مفتوحة مثل Tensorflow من Google (صدر في نوفمبر 2015) ، من بين أمور أخرى ، لبناء نماذج تعالج وتتنبأ بالحالات الخاصة بالتطبيقات. يعمل Tensorflow ، على سبيل المثال ، على وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية وسطح المكتب والخادم ومنصات الحوسبة المحمولة. بعض الأطر الأخرى هي Caffe و Deeplearning4j و Distributed Deep Learning. تدعم هذه الأطر لغات مثل Python و C / C ++ و Java.
وتجدر الإشارة إلى أن الشبكات العصبية الاصطناعية تعمل تمامًا مثل الدماغ الحقيقي المتصل عبر الخلايا العصبية. لذلك ، تعالج كل خلية عصبية البيانات ، والتي يتم نقلها بعد ذلك إلى الخلية العصبية التالية وما إلى ذلك ، وتستمر الشبكة في التغيير والتكيف وفقًا لذلك. الآن ، للتعامل مع البيانات الأكثر تعقيدًا ، يجب اشتقاق التعلم الآلي من الشبكات العميقة المعروفة باسم الشبكات العصبية العميقة.
في منشوراتنا السابقة ، ناقشنا باستفاضة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ، وكيف لا يمكن تبادل هذه المصطلحات ، على الرغم من أنها تبدو متشابهة. في هذه المدونة ، سنناقش كيف يختلف التعلم الآلي عن التعلم العميق.
تعلم تعلم الآلة
ما العوامل التي تميز التعلم الآلي عن التعلم العميق
يتعامل التعلم الآلي مع البيانات ويحاول التنبؤ بالنتيجة المرجوة. عادة ما تكون الشبكات العصبية المتكونة ضحلة وتتكون من مدخل واحد ومخرج واحد وبالكاد طبقة مخفية. يمكن تصنيف التعلم الآلي على نطاق واسع إلى نوعين – خاضع للإشراف وغير خاضع للإشراف. يتضمن الأول مجموعات بيانات مصنفة مع مدخلات ومخرجات محددة ، بينما يستخدم الأخير مجموعات بيانات بدون بنية محددة.
من ناحية أخرى ، تخيل الآن أن البيانات التي يجب سحقها ضخمة حقًا وأن عمليات المحاكاة معقدة للغاية. هذا يستدعي فهمًا أو تعلمًا أعمق ، وهو ما أصبح ممكنًا باستخدام طبقات معقدة. تعد شبكات التعلم العميق من المشكلات الأكثر تعقيدًا وتتضمن عددًا من طبقات العقد التي تشير إلى عمقها.
في مدونتنا السابقة ، تعرفنا على البنى الأربعة للتعلم العميق. دعونا نلخصها بسرعة:
الشبكات المدربة مسبقًا غير الخاضعة للإشراف (UPNs)
على عكس خوارزميات التعلم الآلي التقليدية ، يمكن لشبكات التعلم العميق أداء استخراج الميزات تلقائيًا دون الحاجة إلى تدخل بشري. لذا ، تعني كلمة “غير خاضعة للإشراف” دون إخبار الشبكة بما هو صواب أو خطأ ، وستكتشفها بنفسها. ويعني التدريب مسبقًا استخدام مجموعة بيانات لتدريب الشبكة العصبية. على سبيل المثال ، تدريب أزواج من الطبقات مثل آلات Boltzmann المقيدة. ثم تستخدم الأوزان المدربة للتدريب تحت الإشراف. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة ليست فعالة للتعامل مع مهام معالجة الصور المعقدة ، مما يجعل التلافيف أو الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) في المقدمة.
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)
تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية نسخًا متماثلة من نفس الخلية العصبية ، مما يعني أنه يمكن تعلم الخلايا العصبية واستخدامها في أماكن متعددة. هذا يبسط العملية ، خاصة أثناء التعرف على الكائن أو الصورة. تفترض معماريات الشبكات العصبية التلافيفية أن المدخلات عبارة عن صور. هذا يسمح بترميز بعض الخصائص في العمارة. كما أنه يقلل من عدد المعلمات في الشبكة.
الشبكات العصبية المتكررة
تستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNN) معلومات متسلسلة ولا تفترض أن جميع المدخلات والمخرجات مستقلة كما نرى في الشبكات العصبية التقليدية. لذلك ، على عكس الشبكات العصبية للتغذية الأمامية ، يمكن لشبكات RNN استخدام ذاكرتها الداخلية لمعالجة مدخلات التسلسل. يعتمدون على الحسابات السابقة وما تم حسابه بالفعل. وهي قابلة للتطبيق على مهام مثل التعرف على الكلام أو التعرف على خط اليد أو أي مهمة مماثلة غير مقسمة.
الشبكات العصبية العودية
الشبكة العصبية التكرارية هي تعميم لشبكة عصبية متكررة ويتم إنشاؤها عن طريق تطبيق مجموعة ثابتة ومتسقة من الأوزان بشكل متكرر أو متكرر على الهيكل. تأخذ الشبكات العصبية العودية شكل شجرة ، بينما المتكرر هو سلسلة. تم استخدام الشبكات العصبية العودية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمهام مثل تحليل المشاعر.
باختصار ، التعلم العميق ليس سوى طريقة متقدمة للتعلم الآلي. تتعامل شبكات التعلم العميق مع البيانات غير الموسومة ، والتي يتم تدريبها. تتعرف كل عقدة في هذه الطبقة العميقة على مجموعة الميزات تلقائيًا. ثم يهدف إلى إعادة بناء المدخلات ويحاول القيام بذلك عن طريق تقليل التخمين مع كل عقدة عابرة. لا يحتاج إلى بيانات محددة وهو في الواقع ذكي للغاية بحيث يستمد العلاقات المشتركة من مجموعة الميزات للحصول على أفضل النتائج. إنهم قادرون على تعلم مجموعات البيانات الضخمة مع العديد من المعلمات ، وتشكيل الهياكل من البيانات غير الموسومة أو غير المهيكلة.
الآن ، دعنا نلقي نظرة على الاختلافات الرئيسية:
الاختلافات
المستقبل مع التعلم الآلي والتعلم العميق:
للمضي قدمًا ، دعنا نلقي نظرة على حالات استخدام كل من التعلم الآلي والتعلم العميق. ومع ذلك ، ينبغي للمرء أن يلاحظ أن حالات استخدام التعلم الآلي متاحة بينما لا يزال التعلم العميق في مرحلة التطوير.
بينما يلعب التعلم الآلي دورًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي ، فإن الاحتمالات التي يقدمها التعلم العميق هي التي تغير العالم كما نعرفه. ستشهد هذه التقنيات مستقبلًا في العديد من الصناعات ، ومنها:
خدمة العملاء
يتم تنفيذ التعلم الآلي لفهم استفسارات العملاء والإجابة عليها بأكبر قدر ممكن من الدقة وفي أسرع وقت ممكن. على سبيل المثال ، من الشائع جدًا العثور على chatbot على مواقع المنتجات ، والذي يتم تدريبه للإجابة على جميع استفسارات العملاء المتعلقة بالمنتج والخدمات اللاحقة. يأخذ التعلم العميق خطوة إلى الأمام من خلال قياس الحالة المزاجية للعميل واهتماماته وعواطفه (في الوقت الفعلي) وإتاحة محتوى ديناميكي لخدمة عملاء أكثر دقة. تعلم الآلة مقابل التعلم العميق في
صناعة السيارات : إليك ما يجب أن تعرفه!
تصدرت السيارات ذاتية القيادة عناوين الأخبار بشكل متقطع. من Google إلى Uber ، يحاول الجميع القيام بذلك. يكمن التعلم الآلي والتعلم العميق في جوهره بشكل مريح ، ولكن الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو رعاية العملاء المستقلة التي تجعل المسؤولية الاجتماعية للشركات أكثر كفاءة مع هذه التقنيات الجديدة. يتعلم مسؤولو المسؤولية الاجتماعية الرقمية ويقدمون معلومات دقيقة تقريبًا وفي فترة زمنية أقصر.
تعلم التعلم العميق
التعرف على الكلام
يلعب التعلم الآلي دورًا كبيرًا في التعرف على الكلام من خلال التعلم من المستخدمين بمرور الوقت. ويمكن أن يتجاوز التعلم العميق الدور الذي يلعبه التعلم الآلي من خلال تقديم قدرات لتصنيف الصوت والتعرف على السماعات ، من بين أشياء أخرى.
يتمتع التعلم العميق بجميع فوائد التعلم الآلي ويعتبر المحرك الرئيسي للذكاء الاصطناعي. أدركت الشركات الناشئة والشركات متعددة الجنسيات والباحثون والهيئات الحكومية إمكانات الذكاء الاصطناعي ، وبدأت في الاستفادة من إمكاناتها لجعل حياتنا أسهل.
يُعتقد أن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة يمثلان الاتجاهات التي يجب على المرء أن ينتبه لها في المستقبل. اليوم ، هناك العديد من الدورات التدريبية المتاحة عبر الإنترنت والتي تقدم تدريبًا شاملاً في الوقت الفعلي على هذه التقنيات الحديثة والناشئة.
مصدر المقال: https://EzineArticles.com/expert/Chandu_Siva/2558530