یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو حوزه مهم در علم داده و هوش مصنوعی هستند که با وجود تشابهاتی که دارند، در واقع تفاوت‌ های اساسی نیز دارند. در این مقاله، به بررسی تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین خواهیم پرداخت.

۱. تعریف یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها اشاره دارد که به کامپیوترها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، به یادگیری و بهبود عملکرد خود از طریق داده‌ها بپردازند. این سیستم‌ها معمولاً بر اساس الگوهای موجود در داده‌ها عمل می‌کنند و طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و پیش‌بینی از جمله وظایف اصلی آن‌ها هستند.

۲. تعریف یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning) بخشی از یادگیری ماشین است که به تحلیلی به‌مراتب پیچیده‌تر شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی چند لایه می‌پردازد. این شبکه‌ها توانایی شناسایی الگوهای پیچیده و خودکارسازی فرآیند یادگیری از داده‌های بزرگ را دارند. یادگیری عمیق بیشتر در حوزه‌هایی مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و صدای ماشین به کار می‌رود.

۳. ساختار الگوریتم‌ها

  • یادگیری ماشین معمولاً از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که نیاز به تعیین ویژگی‌ها (Features) دارند. این ویژگی‌ها به نوعی اطلاعاتی هستند که به الگوریتم کمک می‌کنند تا مسائل را حل کند. برای مثال، در یک مدل طبقه‌بندی، ویژگی‌های ورودی باید به‌طور دستی انتخاب و استخراج شوند.
  • یادگیری عمیق به شبکه‌های عصبی عمیق وابسته است که خود می‌توانند ویژگی‌ها را از داده‌ها استخراج کنند. این قابلیت باعث می‌شود یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های پیچیده‌تر مانند تصاویر و صداها، بسیار مؤثرتر باشد.

آموزش مقدماتی پایتون

۴. نوع داده‌ها

یادگیری ماشین می‌تواند با داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته کار کند، اما برای عملکرد بهینه‌تر معمولاً به داده‌های ساخت‌یافته نیاز دارد. روی دیگر، یادگیری عمیق به‌طور خاص برای کار با داده‌های بزرگ و غیرساخت‌یافته طراحی شده است. به‌عنوان مثال، برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق برای شناسایی اشیاء در تصاویر، وجود میلیون‌ها تصویر ضروری است.

۵. توان پردازشی

یادگیری عمیق به طور متوسط به قدرت پردازشی بیشتری نیاز دارد. آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق به پردازش‌های سنگین نیاز دارد که معمولاً با استفاده از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) انجام می‌شود. از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً به منابع کمتری نیاز دارند و می‌توانند بر روی سیستم‌ های معمولی‌ تر اجرا شوند.

۶. پیچیدگی و زمان آموزش

مدل‌های یادگیری عمیق نسبت به مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده‌تر و زمان‌برتر هستند. آموزش یک شبکه عصبی عمیق ممکن است ساعت‌ها یا حتی روزها به طول بینجامد، در حالی که زمان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً کوتاه‌تر است. این مسئله به ویژه در پروژه‌هایی که زمان اهمیت دارد، یک فاکتور مهم است.

آموزش گوگل کولب

۷. کاربردها

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو در کاربردهای متنوعی به کار می‌روند:

  • یادگیری ماشین: به‌کارگیری در پیش‌بینی قیمت سهام، تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی تقلب و دیگر وظایف متنوع.
  • یادگیری عمیق: کاربردهای گسترده‌ای از جمله شناسایی تصاویر، ترجمه ماشینی، پردازش صدا و غیره دارد.

نتیجه‌ گیری

در نهایت و بعد از بررسی تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین باید بدانیم که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها هستند، اما هر یک ویژگی‌ها و الزامات خاص خود را دارند. انتخاب بین این دو بستگی به نوع مسئله، داده‌های در دسترس و منابع موجود دارد. در حالی که یادگیری ماشین ممکن است برای مسائل ساده‌تر و داده‌های محدود مناسب‌تر باشد، یادگیری عمیق بهترین گزینه برای مسائلی با داده‌های بزرگ و پیچیده است.