ما هو الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟

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 من حيث هدفهما المتمثل في تمكين الآلات من التعلم من البيانات ، إلا أن هناك اختلافات جوهرية بين النهجين. في هذه المقالة ، سأشرح الاختلافات بين التعلم الآلي والتعلم العميق بالتفصيل ، مع تغطية التعريفات والبنى والخوارزميات والتطبيقات والقيود.

تعريفات:

التعلم الآلي (ML):

التعلم الآلي هو مجال دراسة يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم واتخاذ التنبؤات أو القرارات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح. تستخدم خوارزميات ML تقنيات إحصائية لتعلم الأنماط والعلاقات في البيانات وإجراء تنبؤات أو اتخاذ إجراءات بناءً على تلك المعرفة المكتسبة.

التعلم العميق (DL):

التعلم العميق ، من ناحية أخرى ، هو حقل فرعي من التعلم الآلي الذي يركز بشكل خاص على تطوير وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة (ومن هنا جاء مصطلح “عميق”). يهدف التعلم العميق إلى نمذجة التجريدات عالية المستوى في البيانات باستخدام طبقات متعددة من وحدات المعالجة غير الخطية ، والمعروفة أيضًا باسم الخلايا العصبية الاصطناعية أو العقد ، والتي يتم تنظيمها في طبقات مترابطة.

بنيان:

التعلم الآلي: في التعلم الآلي التقليدي ، تعتمد الخوارزميات عادةً على هندسة الميزات ، حيث يقوم خبراء المجال يدويًا باختيار أو تصميم الميزات ذات الصلة من بيانات الإدخال الأولية. تعمل هذه الميزات كأساس لخوارزميات التعلم ، والتي تستخدم بعد ذلك النماذج الرياضية مثل أشجار القرار ، أو آلات المتجهات الداعمة ، أو شبكات بايزي لعمل تنبؤات أو قرارات.

التعلم العميق:

من ناحية أخرى ، يستفيد التعلم العميق من بنى الشبكات العصبية المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. تتكون هذه البنى ، المعروفة باسم الشبكات العصبية الاصطناعية أو الشبكات العصبية العميقة ، من طبقات متعددة من العقد المترابطة ، كل منها يقوم بعمليات حسابية على بيانات الإدخال. تتعلم العقد الموجودة في الطبقات الأولية ميزات منخفضة المستوى ، ومع انتشار المعلومات من خلال الطبقات اللاحقة ، يتم التعرف على ميزات المستوى الأعلى والتجريدات تلقائيًا بواسطة الشبكة.

الخوارزميات:

التعلم الآلي:

يمكن تصنيف خوارزميات التعلم الآلي إلى ثلاثة أنواع رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز.

التعلم الخاضع للإشراف:

تتعلم خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف من بيانات التدريب المسمى ، حيث يرتبط كل مثال إدخال بعلامة أو هدف إخراج مطابق. الهدف هو تعلم رسم الخرائط بين أزواج المدخلات والمخرجات ، مما يمكّن الخوارزمية من التنبؤ بالإخراج الصحيح للمدخلات الجديدة غير المرئية.

التعلم غير الخاضع للإشراف:

من ناحية أخرى ، تعمل خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف على بيانات غير مسماة. الهدف هو اكتشاف الأنماط أو الهياكل أو العلاقات المخفية في البيانات دون أي تسميات محددة مسبقًا. تعد تقنيات التجميع وتقليل الأبعاد من الأساليب الشائعة في التعلم غير الخاضع للإشراف.

التعلم المعزز:

تتعلم خوارزميات التعلم المعزز من خلال وكيل يتفاعل مع البيئة. يتلقى الوكيل ملاحظات في شكل مكافآت أو عقوبات بناءً على أفعاله ، والهدف هو معرفة السياسة المثلى التي تزيد من المكافآت التراكمية.

التعلم العميق:

يعتمد التعلم العميق بشكل أساسي على فئة معينة من الخوارزميات تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية ، أو بشكل أكثر تحديدًا ، الشبكات العصبية العميقة. يتم إنشاء الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية ، كل طبقة مسؤولة عن تعلم مستويات مختلفة من التجريد. تتضمن عملية التعلم في شبكات التعلم العميق الانتشار الأمامي والخلفي للإشارات ، وضبط أوزان الاتصال بين العقد لتقليل وظيفة موضوعية ، عادةً باستخدام تقنية تحسين تسمى نزول التدرج العشوائي.

اقرأ أيضا: ما هي الخدمات التي تقدمها الحوسبة السحابية؟

التطبيقات:

التعلم الآلي:

وجد التعلم الآلي تطبيقات في مجالات مختلفة ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:

معالجة اللغة الطبيعية (NLP):

تتيح خوارزميات ML ترجمة اللغة وتحليل المشاعر وتصنيف النص والمهام الأخرى المتعلقة باللغة.

التعرف على الصور والكلام:

يمكن لخوارزميات ML تصنيف الصور واكتشاف الأشياء والتعرف على الوجوه ونسخ الكلام.

أنظمة التوصيات:

تدعم خوارزميات ML التوصيات الشخصية في منصات التجارة الإلكترونية والترفيه والمحتوى.

كشف الاحتيال:

يمكن لخوارزميات ML تحديد الأنماط والشذوذ في المعاملات المالية للكشف عن الأنشطة الاحتيالية.

التشخيص الطبي:

يمكن أن تساعد خوارزميات ML في تشخيص المرض والتنبؤ بنتائج المرضى وتحليل الصور الطبية.

التعلم العميق:

لقد برع التعلم العميق ، مع قدرته على تعلم التمثيلات الهرمية تلقائيًا ، في العديد من المهام المعقدة ، بما في ذلك:

رؤية الكمبيوتر:

حقق التعلم العميق أداءً متطورًا في تصنيف الصور ، واكتشاف الكائنات ، والتجزئة الدلالية ، وتركيب الصور.

معالجة اللغة الطبيعية:

لقد حسنت نماذج التعلم العميق بشكل كبير ترجمة اللغة وتحليل المشاعر وأنظمة الإجابة على الأسئلة وروبوتات المحادثة.

التعرف على الكلام:

مكّن التعلم العميق من التعرف الدقيق على الكلام والمساعدين الصوتيين مثل Siri و Alexa و Google Assistant.

النماذج التوليدية:

تم استخدام التعلم العميق لإنشاء صور واقعية وموسيقى ونصوص وحتى مقاطع فيديو.

القيادة الذاتية:

لعب التعلم العميق دورًا مهمًا في تطوير السيارات ذاتية القيادة من خلال تمكين الإدراك واكتشاف الأشياء وقدرات اتخاذ القرار.

محددات:

التعلم الآلي:

يحتوي التعلم الآلي على قيود معينة يجب أخذها في الاعتبار:

• هندسة الميزات: تتطلب مناهج ML التقليدية هندسة ميزات يدوية ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وقد تعتمد على خبرة المجال.

• التمثيل المحدود: قد تكافح خوارزميات ML لالتقاط الأنماط المعقدة والعلاقات عالية الأبعاد في البيانات دون ميزات مصممة بعناية.

• التعميم والإفراط في الملاءمة: قد تزيد نماذج ML على بيانات التدريب وتفشل في التعميم بشكل جيد على البيانات غير المرئية. تُستخدم تقنيات التنظيم بشكل شائع للتخفيف من هذه المشكلة.

• التفسير: تفتقر بعض خوارزميات ML ، مثل الشبكات العصبية العميقة ، إلى القابلية للتفسير ، مما يجعل من الصعب فهم السبب الكامن وراء تنبؤاتها.

التعلم العميق:

التعلم العميق ، على الرغم من نجاحه ، له مجموعة من القيود الخاصة به:

• متطلبات البيانات: تتطلب نماذج التعلم العميق عادةً كمية كبيرة من البيانات المصنفة للتدريب ، والتي قد لا تكون متاحة دائمًا في مجالات معينة.

• الموارد الحسابية: يمكن أن يكون التدريب على نماذج التعلم العميق مكلفًا من الناحية الحسابية وقد يتطلب أجهزة متخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة المركزية.

• طبيعة الصندوق الأسود: غالبًا ما تُعتبر نماذج التعلم العميق بمثابة صناديق سوداء نظرًا لبنيتها المعقدة ، مما يجعل تفسير عملية اتخاذ القرار فيها أمرًا صعبًا.

• الضعف في مواجهة الهجمات العدائية: يمكن أن تكون نماذج التعلم العميق عرضة لهجمات الخصومة ، حيث يمكن أن تؤدي الاضطرابات الطفيفة في بيانات الإدخال إلى سوء تصنيف أو تنبؤات غير صحيحة.

في الختام ، التعلم الآلي والتعلم العميق هما مجالان فرعيان مرتبطان ارتباطًا وثيقًا ولكنهما متميزان للذكاء الاصطناعي. يركز التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات التي يمكنها تعلم الأنماط وإجراء التنبؤات بناءً على ميزات محددة مسبقًا ، بينما يستفيد التعلم العميق من الشبكات العصبية العميقة لتعلم التمثيلات الهرمية تلقائيًا من البيانات الأولية. كلا النهجين لهما نقاط القوة والضعف والتطبيقات الخاصة بهما ، ويعتمد الاختيار بينهما على مجال المشكلة المحدد ، والبيانات المتاحة ، والموارد الحسابية ، ومتطلبات التفسير.

اقرأ أيضا: كيف يمكن للحوسبة السحابية أن تعزز حياتنا؟