در مطالبی که پیش‌تر منتشر شد، در مورد یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق صحبت کردیم. اکنون در این نوشتار می‌خواهیم به تفاوت‌های اصلی این دو پرداخته و بررسی کنیم که چه ویژگی‌هایی این دو را از هم متمایز می‌کند. هرچند که یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است، اما تفاوت‌های زیادی در نحوه عملکرد، پیچیدگی و کاربردهای آن‌ها وجود دارد. در ادامه به تفاوت‌های اصلی این دو می‌پردازیم.

سطح پیچیدگی مدل‌ها

یکی از بزرگ‌ترین تفاوت‌ها بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، سطح پیچیدگی مدل‌هاست.

یادگیری ماشین معمولاً از مدل‌های ساده‌تری مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، یا ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده می‌کند. این مدل‌ها برای مسائل نسبتاً ساده و داده‌های ساختاریافته مناسب هستند. در این روش، برنامه‌نویس باید ویژگی‌ها (features) را به‌طور دستی استخراج کند تا به مدل کمک کند داده‌ها را تحلیل و پیش‌بینی نماید. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی با چندین لایه (که به آن‌ها شبکه‌های عصبی عمیق گفته می‌شود) استفاده می‌کند. این شبکه‌ها از تعداد زیادی از نورون‌ها تشکیل شده‌اند که قادر به یادگیری ویژگی‌های پیچیده‌تری از داده‌ها هستند. این امر باعث می‌شود یادگیری عمیق برای داده‌های پیچیده‌تر مثل تصاویر، ویدئوها یا صداها بسیار مؤثرتر باشد. در یادگیری عمیق، نیازی به استخراج ویژگی‌ها به‌طور دستی نیست، زیرا شبکه‌های عصبی خودشان قادر به شناسایی ویژگی‌های مهم از داده‌ها هستند.

نیاز به داده‌های بیشتر

یادگیری ماشین می‌تواند با داده‌های کمتری کار کند و به‌طور مؤثری آموزش ببیند. معمولاً اگر داده‌ها ساختار مناسبی داشته باشند، این روش می‌تواند پیش‌بینی‌های خوبی انجام دهد. یادگیری عمیق برای عملکرد بهینه نیاز به داده‌های بسیار بیشتری دارد. شبکه‌های عصبی عمیق معمولاً برای یادگیری مؤثر، نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی دارند تا بتوانند الگوهای پیچیده را شناسایی کنند. این یکی از دلایلی است که یادگیری عمیق بیشتر در زمینه‌هایی مانند شناسایی تصاویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد، جایی که داده‌ها حجم زیادی دارند.

نیاز به محاسبات بیشتر

یادگیری ماشین نیاز به مدل‌هایی با پیچیدگی کمتر و محاسبات کمتری دارد. برای مثال، یک مدل درخت تصمیم یا ماشین بردار پشتیبان می‌تواند به‌طور نسبتاً سریع و با منابع کم آموزش ببیند و پیش‌بینی کند. یادگیری عمیق نیازمند منابع محاسباتی بسیار بالاتری است. این مدل‌ها برای آموزش معمولاً به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) یا واحدهای پردازش ویژه (TPU) نیاز دارند. آموزش یک شبکه عصبی عمیق ممکن است زمان زیادی به طول انجامد و به سخت‌افزار پیشرفته‌ای نیاز باشد.

کاربردها و نوع داده‌ها

یادگیری ماشین برای مسائل ساده‌تر و داده‌های ساختاریافته مانند پیش‌بینی قیمت سهام، دسته‌بندی ایمیل‌ها (مثلاً اسپم یا غیر اسپم)، تحلیل داده‌های اقتصادی و غیره استفاده می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند به‌خوبی بر روی داده‌هایی که نیاز به پردازش پیچیده ندارند، عمل کنند. یادگیری عمیق به‌ویژه در زمینه‌هایی کاربرد دارد که داده‌ها پیچیده‌تر و غیرساختاریافته هستند، مثل تصاویر و ویدئوها، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و خودروهای خودران. به‌عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری عمیق در شناسایی تصویر به‌طور فوق‌العاده‌ای موفق بوده‌اند، جایی که باید ویژگی‌های پیچیده و مختلف از یک تصویر (مثل رنگ، شکل، بافت و الگو) شناسایی شود.

توانایی تعمیم‌دهی

یادگیری ماشین در تعمیم‌دهی به مسائل جدید، معمولاً عملکرد مناسبی دارد، به‌ویژه زمانی که داده‌های آموزشی و داده‌های واقعی شباهت زیادی به هم دارند. یادگیری عمیق در تعمیم‌دهی به مسائل جدید نسبت به یادگیری ماشین حساس‌تر است. شبکه‌های عصبی عمیق به دلیل پیچیدگی‌های زیاد، گاهی اوقات به‌راحتی قادر به تعمیم‌دهی به داده‌هایی که در آموزش وجود نداشته‌اند، نیستند. این مشکل به “overfitting” (افزودن بیش از حد به داده‌های آموزشی) معروف است، به‌ویژه زمانی که داده‌های آموزشی کافی وجود نداشته باشد.

آموزش مدل‌ها

یادگیری ماشین مدل‌ها را معمولاً با استفاده از داده‌های کوچک‌تر آموزش می‌دهد و آموزش مدل‌ها به‌طور نسبی سریع‌تر است. همچنین برای تنظیم مدل‌ها و انتخاب ویژگی‌ها، مهارت‌های بیشتری از تحلیل‌گران داده نیاز است. یادگیری عمیق برای آموزش نیاز به زمان و منابع زیادی دارد، اما این مدل‌ها به‌طور خودکار ویژگی‌های داده‌ها را استخراج کرده و به‌طور بهتری به یادگیری پرداخته و به‌ویژه در زمینه‌های پیچیده‌تر مانند تصاویر، صدا و زبان طبیعی بسیار موفق‌تر هستند.

در نهایت، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر کدام مزایای خاص خود را دارند و انتخاب بین این دو بستگی به نوع مسئله و داده‌های موجود دارد. اگر داده‌ها ساده‌تر و ساختارمندتر باشند، یادگیری ماشین ممکن است گزینه مناسب‌تری باشد. اما اگر با داده‌های پیچیده و حجیم مواجه هستید، یادگیری عمیق می‌تواند نتایج بسیار بهتری ارائه دهد. درک تفاوت‌های این دو تکنولوژی در انتخاب مناسب‌ترین روش برای حل مسائل هوش مصنوعی به شما کمک خواهد کرد.

منبع:  Google