التعلم الآلي والتعلم العميق هما مجالان فرعيان للذكاء الاصطناعي (AI) حظيا باهتمام كبير وأحدثا ثورة في مختلف الصناعات. في حين أنهما يتشاركان في أوجه التشابه ، فإن لديهما أيضًا اختلافات واضحة من حيث بنياتهما وخوارزمياتهما وتطبيقاتهما.
في هذه المقالة ، سوف نستكشف مفاهيم التعلم الآلي والتعلم العميق ، ونسلط الضوء على الاختلافات بينهما ، ونناقش تأثيرهما على المجالات المختلفة.
يركز التعلم الآلي ، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي ، على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو القرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يتضمن استخدام التقنيات الإحصائية لتعليم الآلات كيفية تحسين الأداء في مهمة محددة من خلال التجربة. يمكن تصنيف خوارزميات التعلم الآلي على نطاق واسع إلى ثلاث فئات: التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز.
التعلم الخاضع للإشراف هو أكثر أنواع التعلم الآلي شيوعًا. يتضمن تدريب نموذج باستخدام البيانات المسمى ، حيث يتم توفير المدخلات والمخرجات المرغوبة. يتعلم النموذج تعيين المدخلات إلى المخرجات من خلال استنتاج الأنماط الأساسية في البيانات. يستخدم هذا الأسلوب على نطاق واسع في مهام مثل تصنيف الصور واكتشاف البريد العشوائي وتحليل المشاعر.
من ناحية أخرى ، يتعامل التعلم غير الخاضع للإشراف مع البيانات غير المسماة. الهدف هو العثور على الأنماط أو الهياكل أو العلاقات المخفية داخل البيانات دون أي تسميات محددة مسبقًا. يعد التجميع وتقليل الأبعاد من الأساليب الشائعة المستخدمة في التعلم غير الخاضع للإشراف. تشمل تطبيقات التعلم غير الخاضع للإشراف تجزئة العملاء ، واكتشاف الأخطاء الشاذة ، وأنظمة التوصية.
اقرأ أيضا: اعتماد الحوسبة السحابية في دول الخليج: تحليل شامل
التعلم المعزز هو نموذج حيث يتعلم الوكيل كيفية التفاعل مع البيئة لتعظيم إشارة المكافأة. يقوم الوكيل باتخاذ الإجراءات ، ويلاحظ الحالة الناتجة ، ويتلقى التعليقات في شكل مكافآت أو عقوبات. بمرور الوقت ، يتعلم الوكيل السياسة المثلى لتحقيق هدفه. لقد كان التعلم المعزز ناجحًا في مجالات مثل لعب الألعاب والروبوتات والأنظمة المستقلة.
يركز التعلم العميق ، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، على بناء شبكات عصبية اصطناعية مستوحاة من بنية وعمل الدماغ البشري. إنه ينطوي على استخدام الشبكات العصبية العميقة ، والتي تتكون من طبقات متعددة من العقد المترابطة تسمى الخلايا العصبية. تطبق كل خلية عصبية تحويلاً غير خطي على مدخلاتها وتمرر النتيجة إلى الطبقة التالية. تسمح هذه البنية للشبكات العصبية العميقة بتعلم التمثيلات المعقدة واستخراج الميزات الهرمية من البيانات.
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية للتعلم العميق في قدرته على التعلم التلقائي لتمثيلات الميزات من البيانات الأولية. غالبًا ما تتطلب خوارزميات التعلم الآلي التقليدية هندسة ميزات يدوية ، حيث يقوم خبراء المجال يدويًا بتصميم واستخراج الميزات ذات الصلة. في المقابل ، يمكن لخوارزميات التعلم العميق أن تتعلم هذه الميزات مباشرة من البيانات الأولية ، مما يقلل من الحاجة إلى التدخل البشري ويجعل العملية أكثر كفاءة.
حقق التعلم العميق نجاحًا ملحوظًا في مختلف المجالات ، لا سيما في التعرف على الصور والكلام. لقد طورت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ، وهي نوع من الشبكات العصبية العميقة ، بشكل كبير أحدث ما توصل إليه العلم في تصنيف الصور واكتشاف الكائنات ومهام التجزئة. أحدثت الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، وهي نوع آخر من الشبكات العصبية العميقة ، ثورة في التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية ومهام إنشاء التسلسل.
ومع ذلك ، يأتي التعلم العميق أيضًا مع بعض التحديات. يتطلب تدريب الشبكات العصبية العميقة قدرًا كبيرًا من البيانات المصنفة وموارد حسابية كبيرة. غالبًا ما تحتوي نماذج التعلم العميق على الملايين أو حتى المليارات من المعلمات ، ويمكن أن يكون تدريبها مكثفًا من الناحية الحسابية ويستغرق وقتًا طويلاً. بالإضافة إلى ذلك ، يعد التجهيز الزائد ، حيث يعمل النموذج جيدًا على بيانات التدريب ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة غير المرئية ، مشكلة شائعة في التعلم العميق.
على الرغم من هذه التحديات ، أظهر التعلم العميق إمكاناته في مختلف المجالات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والقيادة الذاتية والعديد من المجالات الأخرى. لقد مهدت قدرتها على تعلم الأنماط المعقدة واستخراج الميزات عالية المستوى من البيانات الأولية الطريق لتحقيق اختراقات في التشخيص الطبي والتنبؤ المالي والسيارات ذاتية القيادة واكتشاف الأدوية.
باختصار ، يعد التعلم الآلي والتعلم العميق فرعين من فروع الذكاء الاصطناعي غيرت طريقة تعلم أجهزة الكمبيوتر واتخاذ القرارات. يشمل التعلم الآلي مجموعة واسعة من التقنيات والخوارزميات ، في حين أن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة. كلا النهجين لهما نقاط القوة والقيود الخاصة بهما ، وتختلف تطبيقاتهما عبر المجالات. مع استمرار تقدم التكنولوجيا ، من المتوقع أن يؤدي التآزر بين التعلم الآلي والتعلم العميق إلى زيادة دفع الابتكار وإعادة تشكيل الصناعات المختلفة.
اقرأ أيضا: كيف يمكن للحوسبة السحابية أن تعزز حياتنا؟