تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در چیست؟

هوش مصنوعی (AI)، ماشین لرنینگ (Machine Learning) و دیپ لرنینگ (Deep Learning) موضوعاتی هستند که این روزها بسیار در مورد آنها شنیده ایم. خیلی ها این سه را با هم یکی می دانند و ممکن است معنای دقیقشان را ندانند. به طور کلی باید بگوییم که این سه با هم متفاوت هستند اما مفهوم کلی یکسانی دارند. در واقع دیپ لرنینگ زیر مجموعه ماشین لرنینگ و تمام این موارد زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند….

در ادامه میخواهیم به بررسی دقیقتر این موضوع بپردازیم که تفاوت دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ چیست. اما قبل از آن به تعریف کلی یادگیری ماشین می پردازیم. با ما همراه باشید.

ماشین لرنینگ چیست؟

در پاسخ به این پرسش که ماشین لرنینگ چیست؟ می‌توان گفت: Machine Learning یا یادگیری ماشینی یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌ریزی، از تجربه خود یاد بگیرند و پیشرفت کنند.  یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

به عبارت دیگر در پاسخ به سوال یادگیری ماشین چیست؟ می‌توان گفت: یادگیری ماشینی یک حوزه مطالعاتی بزرگ است که با بسیاری از زمینه‌های مرتبط مانند هوش مصنوعی هم‌پوشانی دارد و ایده‌هایی را به ارث می‌برد. هدف اصلی ML این است که به کامپیوتر‌ها اجازه دهد بدون دخالت یا کمک انسان به طور مستقل یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات را تنظیم کنند.

تمرکز رشته یادگیری ماشین بر یادگیری است، یعنی کسب مهارت یا دانش از تجربه که به معنای ترکیب مفاهیم مفید از داده‌های تاریخی است.

البته در جواب پرسش ماشین لرنینگ چیست؟ می‌توان گفت که ماشین لرنینگ انواع مختلفی دارد که ممکن است شما به عنوان یک متخصص در زمینه ماشین لرنینگ با آن‌ها مواجه شوید: از کل زمینه‌های تحصیلی گرفته تا تکنیک‌های خاص.

در ادامه قصد داریم، انواع یادگیری ماشینی که ممکن است در زمینه یادگیری ماشینی با آن‌ها مواجه شوید، را بیان کنیم.

انواع یادگیری ماشین

روش‌های مختلفی برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. برای درک مزایا و معایب انواع یادگیری ماشینی، ابتدا باید به نوع داده‌هایی که آن‌ها جذب می‌کنند، نگاه کنیم. در ML، دو نوع داده وجود دارد – داده‌های برچسب‌دار و داده‌های بدون برچسب.

داده‌های برچسب‌گذاری شده هر دو پارامتر ورودی و خروجی را در یک الگوی کاملاً خوانا توسط ماشین دارند، اما برای شروع، به انسانی برای برچسب‌گذاری داده‌ها نیاز است.

 داده‌های بدون برچسب، هیچ پارامتر قابل خواندنی توسط ماشین ندارند، بنابرای نیاز به راه‌حل‌های پیچیده‌تری دارند.

همچنین برخی از انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی وجود دارد که در موارد بسیار خاص مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما امروزه از سه روش اصلی استفاده می‌شود:

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت، یکی از اساسی‌ترین انواع یادگیری ماشینی است. در این نوع، الگوریتم یادگیری ماشین بر روی داده‌های برچسب‌دار آموزش داده می‌شود؛ جهت بهبود عملکرد این روش، داده‌ها باید دقیقاً برچسب‌گذاری شوند، یادگیری تحت نظارت زمانی که در شرایط مناسب استفاده شود، بسیار قدرتمند است.

در یادگیری نظارت شده، الگوریتم ML یک مجموعه داده آموزشی کوچک در اختیار دارد. این مجموعه داده آموزشی بخش کوچکتری از مجموعه داده بزرگتر است و به الگوریتم یک ایده اساسی از مشکل، راه‌حل و نقاط داده‌ای که باید با آن‌ها رسیدگی شود ارائه می‌دهد.  مجموعه داده آموزشی نیز از نظر خصوصیات بسیار شبیه به مجموعه داده نهایی است و پارامتر‌های برچسب‌گذاری شده مورد نیاز برای مسأله را، در اختیار الگوریتم قرار می‌دهد.

سپس الگوریتم روابط بین پارامتر‌های داده شده را پیدا می‌کند و اساساً یک رابطه علت و معلولی بین متغیر‌های مجموعه داده ایجاد می‌کند.

سپس این راه‌حل برای استفاده با مجموعه داده نهایی، استفاده می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

در این روش، الگوریتم یادگیری ماشین داده‌ها را برای شناسایی الگو‌ها مطالعه می‌کند.  هیچ کلید پاسخ یا اپراتور انسانی برای ارائه دستورالعمل وجود ندارد،  در عوض، ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، همبستگی‌ها و روابط را تعیین می‌کند. در یک فرآیند یادگیری بدون نظارت،  الگوریتم سعی می‌کند آن داده‌ها را به نحوی سازماندهی کند تا ساختار آن را توصیف کند، این ممکن است به معنای گروه‌بندی داده‌ها در خوشه‌ها یا مرتب کردن آن‌ها به گونه‌ای باشد که سازماندهی‌تر به نظر برسد.

همانطور که داده‌های بیشتری را ارزیابی می‌کند، توانایی آن برای تصمیم‌گیری در مورد آن داده‌ها به تدریج بهبود می‌یابد و اصلاح می‌شود.

یادگیری ماشین بدون نظارت، مزیت کار با داده‌های بدون برچسب را دارد؛ بدان معنا که نیروی انسانی جهت خواندن مجموعه داده‌ها لازم نیست و این الگوریتم اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بسیار بزرگتری توسط برنامه اجرا شود.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی مستقیماً از نحوه یادگیری انسان‌ها از داده‌های زندگی، الهام می‌گیرد. یعنی یک الگوریتم یادگیری ماشین با مجموعه‌ای از اقدامات، پارامتر‌ها و مقادیر نهایی ارائه می‌شود، با تعریف قوانین، الگوریتم یادگیری ماشین سعی می‌کند گزینه‌ها و احتمالات مختلف را بررسی کند، هر نتیجه را نظارت و ارزیابی کند تا مشخص کند کدام یک بهینه است.

 یادگیری تقویتی، آزمون و خطا را به ماشین آموزش می‌دهد. از تجربیات گذشته درس می‌گیرد و شروع به تطبیق رویکرد خود در پاسخ به موقعیت می‌کند تا به بهترین نتیجه ممکن دست یابد.

یادگیری تقویتی دارای الگوریتمی است که خود را بهبود می‌بخشد، خروجی‌های مطلوب تشویق یا «تقویت می‌شوند» و خروجی‌های نامطلوب دلسرد یا «مجازات» می‌شوند.

تفاوت‌های کلیدی میان ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

در حالی که تفاوت‌های زیادی بین ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ – دو زیرمجموعه هوش مصنوعی- وجود دارد، در اینجا پنج مورد از مهمترین آن‌ها بیان می‌شود:

1.   مداخله انسانی

یادگیری ماشینی به مداخله مداوم انسانی برای رسیدن به نتایج نیاز دارد.  راه‌اندازی یادگیری عمیق پیچیده‌تر است اما پس از آن به حداقل مداخله نیاز دارد.

2. سخت‌افزار

برنامه‌های ماشین لرنینگ نسبت به الگوریتم‌های دیپ لرنینگ پیچیدگی کمتری دارند و اغلب می‌توانند روی رایانه‌های معمولی اجرا شوند، اما سیستم‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار و منابع بسیار قوی‌تری نیاز دارند.  

3.     زمان

سیستم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان به سرعت راه‌اندازی کرد.  راه‌اندازی سیستم‌های یادگیری عمیق به زمان بیشتری نیاز دارد.

4.     رویکرد

یادگیری ماشین به داده‌های ساختاریافته نیاز دارد و از الگوریتم‌های سنتی مانند رگرسیون خطی استفاده می‌کند.  یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و برای گنجاندن حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار ساخته شده است.

5.     برنامه‌های کاربردی

ماشین لرنینگ در حال حاضر در صندوق ورودی ایمیل، بانک و مطب پزشکان استفاده می‌شود.  فناوری دیپ لرنینگ برنامه‌های پیچیده‌تر و مستقل‌تری را امکان‌پذیر می‌کند، مانند ماشین‌های خودران یا روبات‌هایی که جراحی پیشرفته را انجام می‌دهند.