تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین دکتر سیامک نوراللهی
- يكشنبه, ۲۴ تیر ۱۴۰۳، ۱۲:۵۸ ق.ظ
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشین (Machine Learning) هر دو زیرمجموعه‌های اصلی هوش مصنوعی هستند، اما دارای تفاوت‌های مهمی هستند:
1. **معنا و محدوده:**
- **یادگیری ماشین:** به روش‌ها و الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که به ماشین‌ها و کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند. این شامل روش‌های مختلفی مانند درخت تصمیم، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، رگرسیون خطی و غیره می‌شود.
- **یادگیری عمیق:** یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که معمولاً بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق استوار است. این شبکه‌ها توانایی یادگیری نمایش‌های پیچیده و سلسله مراتبی از داده‌ها را دارند و برای وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی استفاده می‌شوند.
2. **نوع داده و مسائل حل شده:**
- **یادگیری ماشین:** می‌تواند برای مسائل مختلفی مانند تصویربرداری، زبان‌شناسی، پیش‌بینی و غیره استفاده شود.
- **یادگیری عمیق:** بیشتر برای مسائلی که نیاز به تشخیص الگوهای پیچیده و ساختارهای عمیق‌تر دارند، مفید است. این شامل تصویربرداری پیچیده مانند تشخیص اشیاء و تصاویر، پردازش زبان طبیعی و داده‌های پرتحلیل است.
3. **پردازش و پیچیدگی:**
- **یادگیری ماشین:** الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً به طور صریح طراحی شده و تنظیم می‌شوند. این الگوریتم‌ها می‌توانند به راحتی با تغییرات کوچک در داده‌ها یا پارامترها تغییر کنند.
- **یادگیری عمیق:** شبکه‌های عمیق، به دلیل پیچیدگی بالا و تعداد بالای پارامترها، نیازمند مجموعه داده بزرگ و محاسبات گسترده‌ای هستند. آموزش و تنظیم این شبکه‌ها ممکن است زمان‌بر و پرمصرف باشد.
4. **نتیجه‌گیری:**
- یادگیری عمیق در حال حاضر به عنوان روش اصلی برای بسیاری از مسائل پیچیده هوش مصنوعی شناخته می‌شود، به ویژه زمانی که نیاز به نمایش‌های پیچیده و ساختارهای عمیق‌تر داریم. اما یادگیری ماشین همچنان برای مسائل ساده‌تر یا مسائلی که داده کمتری در دسترس است، کاربرد دارد.
به طور کلی، یادگیری عمیق می‌تواند به عنوان یکی از شاخه‌های اصلی یادگیری ماشین در نظر گرفته شود، که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق سعی در به دست آوردن نمایش‌های بسیار پیچیده و ساختارهای عمیق‌تر از داده‌ها دارد.
