آیا می‌دانید یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چه تفاوت‌هایی دارند؟

زمانی که صحبت از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌شود بسیاری از افراد این دو را با یکدیگر اشتباه می‌گیرند و از این دو عبارت به‌جای یکدیگر استفاده می‌کنند. این در حالی است که یادگیری ماشین تفاوت‌های زیادی با یادگیری عمیق دارد و درک تفاوت آن‌ها نیز برای کارکردن با هریک از این دو تکنولوژی لازم و ضروری است. یکی از تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که عمده‌ترین تفاوت آن‌هاست در نوع استفاده از داده‌هاست که در ادامه اطلاعات بیشتری را در این خصوص به دست خواهیم آورد.

تعریف یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ML) به مطالعه سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که به طور خودکار از طریق تجربه‌کردن یاد می‌گیرند و خود را تطبیق می‌دهند بدون این‌که نیاز باشد تا آن‌ها به طور دقیق برنامه‌نویسی شوند. این علم در واقع تلاقی بین علوم کامپیوتر و آمار است که در آن الگوریتم‌ها برای انجام یک کار خاص برنامه‌نویسی می‌شوند. در یادگیری ماشین می‌توان الگوهای موجود در داده‌ها را تشخیص داد و سپس از این الگوها به‌منظور پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده کرد. به طور کلی فرایند یادگیری ماشین بسته به نوع داده‌های موجود ممکن است به‌صورت با نظارت یا بدون نظارت باشد.

یکی از الگوریتم‌های سنتی در زمینه یادگیری ماشین رگرسیون خطی است که تلاش می‌کند تا ضرایب خطی را پیدا کند که فاصله هریک از داده‌ها و نقاط از آن خط کمترین میزان باشد. نکته مهم درباره یادگیری ماشین این است که داده‌های ورودی به این سیستم حتما باید ساختاریافته باشند تا بتوان اطلاعات و بینشی را از آن‌ها به دست آورد. برای درک هرچه بهتر ارتباط و تفاوت میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باید دقت داشت که یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به شمار می‌آید و این در حالی است که یادگیری عمیق خود زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است.

تعریف یادگیری عمیق

برای صحبت درباره تفاوت و ارتباط میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Deep learning) بهتر است که تعریفی از یادگیری عمیق را نیز ارائه دهیم. یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین به شمار می‌آید که می‌تواند نتایج خود را از طریق تکرار و بدون نیاز به دخالت انسانی بهبود ببخشد. الگوریتم‌های موجود در حوزه یادگیری عمیق حتما نیازمند داده‌های حجیم و زیادی هستند که این مسئله تفاوت زیادی با یادگیری ماشین دارد؛ چراکه در یادگیری ماشین با حجم پایین داده‌ها نیز امکان یادگیری برای ماشین وجود خواهد داشت. از طرف دیگر در یادگیری عمیق این امکان وجود دارد که داده‌ها بدون ساختار و متنوع باشند و از این نظر محدودیتی برای داده‌ها وجود نخواهد داشت.

برای درک بهتر یادگیری عمیق (Deep learning) می‌توان به آن به چشم تکامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین نگاه کرد. یادگیری عمیق در واقع یکی از تکنیک‌های یادگیری ماشین است که الگوریتم‌ها و واحدهای محاسباتی یا نورون‌ها را در یک شبکه عصبی مصنوعی لایه‌بندی کرده و از آن‌ها به‌منظور شبیه‌سازی مغز انسان استفاده می‌کند. داده‌ها از طریق این شبکه به هم پیوسته از نورون‌ها به شیوه‌ای غیرخطی عبور کرده و دقیقا به همان شکلی پردازش می‌شوند که اطلاعات در مغز انسان پردازش می‌شوند.

تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در چیست؟

عدم نیاز به مداخله انسانی در یادگیری عمیق

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌هایی که میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق وجود دارد این است که در یادگیری عمیق نیازی به مداخله انسانی وجود ندارد و این در حالی است که در یادگیری ماشین برای رسیدن به نتیجه دلخواه به‌صورت مداوم باید مداخلات انسانی صورت گیرد. نکته جالب در اینجا این است که شاید در یادگیری عمیق راه‌اندازی سیستم کمی پیچیده باشد؛ ولی عدم نیاز به مداخله انسانی باعث می‌شود تا نحوه استفاده از آن ساده‌تر از یادگیری ماشین باشد. به همین علت است که امروزه در بسیاری از پروژه‌های بزرگ از یادگیری عمیق و تکنیک‌های آن استفاده می‌شود.

تفاوت از نظر سخت‌افزاری

اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین معمولا نسبت به اپلیکیشن‌هایی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق را اجرا می‌کنند پیچیدگی محاسباتی کمتری دارند و به همین علت نیز اغلب روی کامپیوترهای عادی به‌راحتی اجرا می‌شوند. این در حالی است که سیستم‌هایی که یادگیری عمیق و الگوریتم‌های آن را اجرا می‌کنند نیازمند منابع بسیار قوی‌تری برای اجرا شدن هستند. یکی از راه‌هایی که برای افزایش این توان پردازشی وجود دارد استفاده از پردازنده‌های گرافیکی است که برای حافظه با پهنای باند بالا طراحی شده و قابلیت اجرا به‌صورت موازی را نیز دارند. همین عامل نیز باعث می‌شود تا آن‌ها در اجرای الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار موثر و مفید واقع شوند.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از نظر زمان

سیستم‌های یادگیری ماشین را می‌توان به‌سرعت راه‌اندازی کرده و از آن‌ها استفاده کرد. این در حالی است که سیستم‌هایی که یادگیری عمیق روی آن‌ها پیاده‌سازی شده است نیازمند زمان بیشتری برای راه‌اندازی هستند. تفاوت مهم دیگری که در این سیستم‌ها وجود دارد این است که سیستم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق می‌توانند فورا نتایج را ایجاد کنند و زمانی که داده‌های بیشتر و باکیفیت‌تری به آن‌ها ارائه می‌شود معمولا کیفیت نتایج آن‌ها نیز به میزان زیادی بهبود پیدا می‌کند.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از نظر رویکرد

یکی دیگر از تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در نوع داده‌هایی است که در آن‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرد و در بخش‌های قبلی نیز به این موضوع اشاره کردیم. در یادگیری ماشین معمولا داده‌های ساختاریافته مورداستفاده قرار می‌گیرند و از الگوریتم‌های سنتی‌تر مانند رگرسیون خطی و غیرخطی نیز استفاده می‌شود. این در حالی است که در الگوریتم‌های یادگیری عمیق معمولا از شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود و برای گنجاندن حجم بالایی از داده‌ها داخل چنین الگوریتم‌هایی معمولا داده‌های بدون ساختار را نیز می‌توان مورداستفاده قرارداد.

آینده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو تکنولوژی هستند که می‌توانند نسل آینده را به میزان زیادی تحت تاثیر خود قرار دهند و تقریبا با هر صنعتی سازگار خواهند بود. این دو تکنولوژی قادر خواهند بود تا بسیاری از صنایع مختلف را متحمل کنند. مشاغل خطرناکی که وجود دارند از جمله مشاغل مربوط به سفرهای فضایی یا کارکردن در فضاهایی که خشونت زیادی دارند نیز با استفاده از ربات‌هایی که به این دو تکنولوژی مجهز هستند ساده‌تر شده و خطرات آن‌ها به میزان زیادی کاهش پیدا خواهد کرد.

پرسش‌وپاسخ

در این بخش قصد داریم به برخی از رایج‌ترین و پرتکرارترین سوالات موجود در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پاسخ دهیم.

آیا یادگیری عمیق و یادگیری ماشین یک معنی دارند؟

خیر آن‌ها دو مفهوم کاملا جدا از هم هستند و یادگیری عمیق در واقع زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین به شمار می‌آید.

یادگیری عمیق بهتر است یا یادگیری ماشین؟

پاسخ دادن به این سوال کار ساده‌ای نیست؛ چراکه هریک از این دو تکنولوژی دارای کاربردهای مخصوص به خود هستند. در برخی از مواقع تکنولوژی یادگیری عمیق می‌تواند گزینه بهتری باشد و در برخی از مواقع نیز یادگیری عمیق می‌تواند کاربردهای بیشتری داشته باشد.

خلاصه مطلب

به طور کلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو تکنولوژی بسیار پرکاربرد در حوزه هوش مصنوعی هستند که هریک دارای کاربردهای زیادی هستند. تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بسیار گسترده است و این تفاوت‌ها را می‌توان در مواردی از جمله هزینه محاسباتی، زمان راه‌اندازی، سخت‌افزار موردنیاز برای راه‌اندازی و مواردی از این قبیل خلاصه کرد. آشنایی با تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ کمک می‌کند تا به شکل بهتری بتوان از این دو تکنولوژی استفاده کرد و از مزایای هریک از آن‌ها به‌صورت منحصربه‌فرد و جداگانه بهره‌مند شد.

 

منابع:

• وب سایت flatironschool
• وب سایت geeksforgeeks
• وب سایت coursera