وجه تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی
وجه تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی: درک دقیق مفاهیم و ارتباط آن‌ها با هوش مصنوعی
در دنیای پیشرفته فناوری، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دو اصطلاح پرکاربرد هستند که بسیاری از افراد آن‌ها را مشابه یا حتی مترادف می‌دانند. اما آیا واقعاً این دو یکی هستند؟ یا تفاوت‌هایی دارند که باید به دقت درک شوند؟ در این مقاله، قصد داریم شما را با تفاوت‌های اصلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا کنیم و توضیح دهیم که چگونه این مفاهیم به هوش مصنوعی متصل می‌شوند. اگر شما هم می‌خواهید به طور جامع و دقیق به این سوالات پاسخ دهید و اطلاعات کاملی از این حوزه به‌دست آورید، ادامه مقاله را از دست ندهید.
ما در این مقاله به بررسی این موضوعات خواهیم پرداخت:
آیا یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تفاوتی ندارند؟
چگونه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به هم مرتبط هستند؟
یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی چه تفاوت‌هایی دارند؟
یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی: تفاوت‌ها و کاربردها
هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
در این مقاله، تلاش داریم تا علاوه بر ارائه توضیحات ساده و روشن، به شما کمک کنیم تا به شکلی دقیق‌تر و با دقت بیشتری این مفاهیم را درک کنید و بتوانید آن‌ها را در پروژه‌ها و کاربردهای واقعی به‌کار بگیرید.
آیا آماده‌اید تا وارد دنیای پیچیده و جذاب هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شوید؟
برای ساخت لوگو شخصی خودتان با هوش مصنوعی کلیک کنید.
آیا یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تفاوتی ندارند؟
قبل از اینکه به تفاوت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بپردازیم، بهتر است کمی به این پرسش توجه کنیم: آیا این دو اصطلاح به‌واقع یکی هستند؟ بسیاری از افراد در دنیای هوش مصنوعی ممکن است تصور کنند که اصطلاحات یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشین (Machine Learning) قابل تعویض‌اند و می‌توان آن‌ها را به‌جای هم استفاده کرد. اما این تصور اشتباه است. بنابراین، برای درک بهتر هوش مصنوعی، لازم است که تفاوت‌های این دو مفهوم را به‌خوبی بشناسیم و از هم تفکیک کنیم. خوشبختانه، این کار چندان پیچیده نیست.
به‌طور کلی، یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است، در حالی که یادگیری عمیق یک زیرمجموعه تخصصی از یادگیری ماشین محسوب می‌شود. به عبارت دیگر، یادگیری عمیق در واقع یکی از شاخه‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین است که خود جزء مهمی از هوش مصنوعی به شمار می‌آید. در این مقاله، قصد داریم با این دو مفهوم آشنا شویم و تفاوت‌های کلیدی آن‌ها را بررسی کنیم.
چگونه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به هم مرتبط هستند؟
برای درک بهتر ارتباط میان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، می‌توان آن‌ها را شبیه به عروسک‌های تودرتوی روسی تصور کرد. به این معنا که هر کدام جزئی از قبلی‌ها هستند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است و یادگیری عمیق نیز یک زیرمجموعه تخصصی از یادگیری ماشین به شمار می‌آید. در نتیجه، می‌توان گفت یادگیری عمیق بخشی از هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
این به این معناست که هوش مصنوعی (AI) بزرگ‌ترین و اصلی‌ترین حوزه است که شامل یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) می‌شود. هوش مصنوعی گسترده‌ترین واژه‌ای است که برای توصیف سیستم‌هایی به کار می‌رود که توانایی تقلید از هوش انسانی را دارند. این سیستم‌ها برای انجام کارهایی که انسان‌ها انجام می‌دهند، مانند تشخیص گفتار، تشخیص چهره، تصمیم‌گیری و ترجمه، استفاده می‌شوند.
سه دسته اصلی هوش مصنوعی:
هوش مصنوعی محدود (ANI)
هوش عمومی مصنوعی (AGI)
ابر هوش مصنوعی (ASI)
هوش مصنوعی محدود (ANI) که به عنوان هوش مصنوعی “ضعیف” شناخته می‌شود، توانایی انجام یک وظیفه خاص را دارد. مثلاً سیستم‌های شطرنج بازی یا سیستم‌های شناسایی چهره نمونه‌هایی از ANI هستند. اما با پیشرفت به سمت هوش مصنوعی قوی‌تر، مانند هوش عمومی مصنوعی (AGI) و ابر هوش مصنوعی (ASI)، رفتارهایی شبیه به انسان بیشتر ظهور می‌کند. برای مثال، AGI قادر به انجام کارهایی است که یک انسان می‌تواند انجام دهد، در حالی که ASI از نظر توانایی و هوش از انسان پیشی می‌گیرد.
در حال حاضر، هیچ‌کدام از این دو نوع هوش مصنوعی قوی (AGI و ASI) در دنیای واقعی وجود ندارند، اما تحقیقات در این زمینه همچنان ادامه دارد. در واقع، چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مانند سیری، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود به شمار می‌آیند که به تدریج در مسیر توسعه هوش مصنوعی قوی‌تر قرار دارند.
اگر بخواهیم به یک مثال از ابر هوش مصنوعی در دنیای فانتزی اشاره کنیم، می‌توان به شخصیت Dolores در سریال Westworld از شبکه HBO اشاره کرد که پیشرفته‌ترین شکل از هوش مصنوعی را به تصویر می‌کشد.
یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی چه تفاوت‌هایی دارند؟
یادگیری ماشینی، به طور کلی، یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید. به عبارت دیگر، یادگیری ماشینی یک روش خاص از ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها بیاموزند و عملکرد خود را به مرور زمان بهبود بخشند. در همین راستا، یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از مدل‌های پیچیده‌تری برای تحلیل و پردازش داده‌ها استفاده می‌کند.
در حقیقت، تمام یادگیری‌های عمیق، یادگیری ماشینی هستند، اما همه‌ی یادگیری‌های ماشینی به‌طور خاص شامل یادگیری عمیق نمی‌شوند. به این ترتیب، می‌توان گفت که همه‌ی یادگیری‌های عمیق، نوعی از یادگیری ماشینی هستند، و تمام یادگیری‌های ماشینی نیز جزو هوش مصنوعی قرار دارند.
این فناوری‌ها معمولاً با هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) با وجود شباهت‌های زیادی که دارند، در حقیقت دو مفهوم متفاوت هستند. مشکل اصلی اینجاست که این دو اصطلاح معمولاً به‌طور متناوب در مکالمات استفاده می‌شوند و همین موضوع می‌تواند برای افراد تازه‌وارد به دنیای هوش مصنوعی گیج‌کننده باشد. در این بخش، قصد داریم برخی از این ابهامات را روشن کنیم و تفاوت‌های اصلی این دو حوزه را برای شما توضیح دهیم.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه‌های مهم یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای پردازش و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. این شبکه‌ها به‌طور کلی از گره‌ها یا «نورون‌ها»ی محاسباتی ساخته شده‌اند که به صورت لایه‌ای به یکدیگر متصل می‌شوند.
در یک شبکه عصبی، معمولاً سه نوع لایه وجود دارد: لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی. زمانی که داده‌های آموزشی وارد شبکه می‌شوند، به الگوریتم کمک می‌کنند تا بتواند عملکرد خود را یاد بگیرد و به‌طور مداوم بهبود یابد. وقتی که یک شبکه عصبی از سه یا بیشتر لایه تشکیل شود، به آن “شبکه عصبی عمیق” می‌گویند و به همین دلیل، این فرآیند را یادگیری عمیق می‌نامند.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و برای تحلیل داده‌ها به شیوه‌ای منطقی و پیچیده طراحی شده‌اند. این تکنیک‌ها در بسیاری از کاربردهای روزمره هوش مصنوعی، مانند تشخیص تصویر، شناسایی گفتار، پردازش زبان طبیعی و تشخیص اشیا استفاده می‌شوند. یادگیری عمیق قادر است روابط پیچیده و غیرخطی در داده‌ها را شناسایی کند. البته این تکنیک به داده‌های آموزشی و منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد که آن را از یادگیری ماشین پیچیده‌تر می‌کند.
انواع مختلف شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق
چند نوع رایج از شبکه‌های عصبی که در یادگیری عمیق استفاده می‌شوند عبارتند از:
شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Networks)
این نوع شبکه‌ها یکی از ساده‌ترین و ابتدایی‌ترین انواع شبکه‌های عصبی هستند که در آن داده‌ها به صورت یک‌طرفه از یک لایه به لایه بعدی منتقل می‌شوند. معمولاً در مسائل ساده پیش‌بینی و دسته‌بندی داده‌ها از این نوع شبکه‌ها استفاده می‌شود.
شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs)
شبکه‌های عصبی بازگشتی از شبکه‌های پیش‌خور پیچیده‌تر هستند و بیشتر برای کار با داده‌های سری زمانی یا داده‌هایی که به شکل دنباله‌دار هستند (مثل متن یا ویدیو) استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها قابلیت “حافظه” دارند، به این معنی که می‌توانند اطلاعات گذشته را به‌عنوان ورودی برای پردازش اطلاعات جدید استفاده کنند.
LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTMها نوع خاصی از شبکه‌های عصبی بازگشتی هستند که می‌توانند اطلاعات را برای مدت زمان طولانی‌تری حفظ کنند. این ویژگی آن‌ها را برای پردازش داده‌های بلندمدت و پیچیده، مانند ترجمه زبان یا شناسایی الگوهای زمانی پیچیده، بسیار مفید می‌سازد.
شبکه‌های عصبی کانولوشن (Convolutional Neural Networks – CNNs)
این شبکه‌ها به طور ویژه در پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری کاربرد دارند. شبکه‌های کانولوشنی از چندین لایه برای فیلتر کردن و استخراج ویژگی‌های مختلف یک تصویر استفاده می‌کنند، سپس این ویژگی‌ها را ترکیب می‌کنند تا خروجی نهایی تولید شود.
شبکه‌های متخاصم مولد (Generative Adversarial Networks – GANs)
GANها از دو شبکه عصبی مجزا (مولد و تبعیض‌کننده) تشکیل می‌شوند که در یک رقابت دائمی با یکدیگر قرار دارند. هدف این رقابت، تولید داده‌های جدید مشابه داده‌های واقعی است. این شبکه‌ها معمولاً برای ایجاد تصاویر، ویدیوها یا داده‌های دیگر که شباهت زیادی به داده‌های واقعی دارند، استفاده می‌شوند.
یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی (Machine Learning) یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که به‌طور خودکار از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی مستقیم، بهبود پیدا کنند. این تکنیک از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که با شناسایی الگوها در داده‌ها، می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را در مورد داده‌های جدید انجام دهند.
یادگیری ماشینی معمولاً در سه مدل اصلی به کار می‌رود:
یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
این مدل‌ها هر کدام کاربردهای خاص خود را دارند و به سیستم‌ها کمک می‌کنند تا از تجربیات گذشته خود برای انجام پیش‌بینی‌ها یا اتخاذ تصمیمات بهتر استفاده کنند.
یادگیری تحت نظارت
یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) یکی از روش‌های پرکاربرد در یادگیری ماشینی است که در آن از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده (داده‌های ساختاریافته) برای پیش‌بینی نتایج استفاده می‌شود. در این نوع یادگیری، خروجی‌ها مشخص هستند (برای مثال، شناسایی یک تصویر به عنوان “سیب”) و مدل با استفاده از این داده‌های ورودی و خروجی مشخص آموزش می‌بیند.
به طور ساده، فرض کنید می‌خواهید الگوریتمی برای تشخیص تصاویر سیب آموزش دهید. در این صورت، به مدل تعدادی عکس با برچسب “سیب” می‌دهید تا آن را به عنوان ورودی بپذیرد و مدل بتواند رابطه بین ویژگی‌های تصویر و برچسب را یاد بگیرد.
رایج‌ترین الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت که امروزه استفاده می‌شوند عبارتند از:
رگرسیون خطی (Linear Regression)
رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
نزدیک‌ترین همسایگان (K-Nearest Neighbors)
ناوی بیز (Naive Bayes)
درخت تصمیم (Decision Trees)
این الگوریتم‌ها می‌توانند در مسائل مختلفی مانند طبقه‌بندی، پیش‌بینی مقادیر عددی، و شناسایی الگوها به کار گرفته شوند.
یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) یکی از روش‌های یادگیری ماشینی است که در آن از داده‌های بدون برچسب یا داده‌های بدون ساختار برای شناسایی الگوها و روابط پنهان استفاده می‌شود. برخلاف یادگیری تحت نظارت، در این روش خروجی‌ها از پیش مشخص نیستند و مدل باید به‌طور خودکار الگوها را شناسایی کند.
در این مدل، الگوریتم داده‌ها را بدون نیاز به ورودی انسانی (بدون نظارت) بررسی کرده و آن‌ها را بر اساس ویژگی‌های مشترک به گروه‌های مختلف دسته‌بندی می‌کند. به‌عنوان مثال، اگر به الگوریتم تصاویری از سیب و موز داده شود، مدل به طور خودکار تشخیص می‌دهد که کدام تصویر مربوط به سیب است و کدام مربوط به موز، بدون اینکه برچسب خاصی به داده‌ها اعمال شود.
یادگیری بدون نظارت در مدل‌سازی توصیفی، شناسایی الگوها و دسته‌بندی داده‌ها کاربرد فراوانی دارد.
رایج‌ترین الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت که در حال حاضر استفاده می‌شوند عبارتند از:
روش خوشه‌بندی K-means (K-means Clustering)
خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)
روش مربعات کمینه جزئی (Partial Least Squares)
روش فازی (Fuzzy Means)
همچنین، رویکردی به نام “یادگیری نیمه‌نظارتی” (Semi-supervised Learning) وجود دارد که ترکیبی از یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت است. در این روش، تنها بخشی از داده‌ها برچسب‌گذاری می‌شوند. در این حالت، الگوریتم باید از داده‌های برچسب‌دار و بی‌برچسب استفاده کرده و روابط میان آن‌ها را برای دستیابی به یک نتیجه نهایی مشخص بیابد. به‌عنوان مثال، به مدل یادگیری ماشین گفته می‌شود که نتیجه نهایی یک سیب است، اما تنها برخی از داده‌ها با برچسب “سیب” به مدل داده می‌شود.
یادگیری تقویتی
در این نوع یادگیری، عامل زمانی که وظیفه را به درستی انجام می‌دهد، تقویت مثبت (پاداش) دریافت می‌کند و در صورتی که عملکرد ضعیفی داشته باشد، تقویت منفی (مجازات) دریافت خواهد کرد. این چرخه بازخورد به مدل کمک می‌کند تا به تدریج رفتارهای بهینه را پیدا کند.
یک مثال مشهور از یادگیری تقویتی، الگوریتمی است که محققان گوگل برای بازی “گو” (Go) توسعه دادند. این مدل هیچ دانش اولیه‌ای از قوانین بازی نداشت و تنها با جابه‌جایی تصادفی قطعات در صفحه بازی، شروع به یادگیری کرد. در طول فرایند آموزش، مدل به تدریج یاد گرفت که چگونه بهترین حرکت‌ها را انجام دهد تا جایی که توانست یک بازیکن انسانی را در بازی گو شکست دهد.
یادگیری تقویتی در بسیاری از زمینه‌ها از جمله بازی‌ها، رباتیک و بهینه‌سازی فرآیندها کاربرد دارد و به سیستم‌ها اجازه می‌دهد که با استفاده از بازخوردها و تجربیات، بهترین تصمیمات ممکن را اتخاذ کنند.
هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق معمولاً به‌طور اشتباه به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما هر یک از این مفاهیم ویژگی‌های خاص خود را دارند و قابل جایگزینی نیستند.
هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است که هدف آن ایجاد سیستم‌هایی است که قادر به انجام کارهایی باشند که به‌طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند. این حوزه شامل روش‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق می‌شود.
یادگیری ماشینی (Machine Learning) یکی از کاربردهای خاص هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق و خاص، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیمات بهتری بگیرند. یادگیری ماشینی اغلب از روش‌های ساده‌تری مانند درخت تصمیم یا رگرسیون خطی برای استخراج دانش از داده‌ها استفاده می‌کند.
اما یادگیری عمیق (Deep Learning) که به عنوان یک زیرمجموعه پیشرفته‌تر از یادگیری ماشینی شناخته می‌شود، از شبکه‌های عصبی مصنوعی پیچیده و چند لایه برای حل مسائل استفاده می‌کند. در یادگیری عمیق، ویژگی‌های داده‌ها به‌طور خودکار استخراج می‌شوند و به مداخله کمتری از سوی انسان نیاز دارد. در حالی که در یادگیری ماشینی، مهندسان باید ویژگی‌ها و طبقه‌بندی‌کننده‌ها را به‌صورت دستی شناسایی کنند و الگوریتم را بر اساس آن تنظیم کنند.
یادگیری عمیق همچنین به داده‌های بسیار بیشتری نسبت به یادگیری ماشینی نیاز دارد و به همین دلیل به قدرت محاسباتی بالاتری احتیاج دارد. در حالی که یادگیری ماشینی معمولاً با سرورهایی که از پردازنده‌های مرکزی (CPU) استفاده می‌کنند، انجام می‌شود، یادگیری عمیق غالباً نیازمند تراشه‌های گرافیکی قدرتمند (GPU) است تا بتواند داده‌های حجیم را پردازش کند.
نتیجه‌گیری
در پایان، واضح است که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اگرچه از نظر مفهومی به هم مرتبط هستند، اما تفاوت‌های قابل توجهی دارند که باید به‌دقت درک شوند. یادگیری ماشین به‌عنوان یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی، به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری کنند. در مقابل، یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده، به فرآیند یادگیری و پردازش داده‌ها در سطحی عمیق‌تر و پیشرفته‌تر پرداخته و کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار، پردازش تصویر و ترجمه ماشینی دارد.
همچنین، شناخت ارتباط بین این دو حوزه با هوش مصنوعی به ما کمک می‌کند تا تصویری جامع از نحوه عملکرد سیستم‌های هوشمند و پیشرفته در دنیای امروز داشته باشیم. در این مسیر، یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی هرکدام در جایگاه خود نقش مهمی ایفا می‌کنند و بر اساس نوع داده‌ها و نیازهای خاص، انتخاب می‌شوند.
با درک دقیق این مفاهیم و تفاوت‌ها، می‌توانیم به‌طور مؤثرتر از تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پروژه‌ها و کاربردهای مختلف بهره ببریم. اگرچه هنوز در مسیر توسعه هوش مصنوعی قوی گام برمی‌داریم، درک این تفاوت‌ها و آگاهی از پیشرفت‌های موجود در این حوزه‌ها می‌تواند به ما کمک کند تا به شکل بهتری آینده‌ای پیشرفته‌تر و هوشمندتر را پیش‌بینی و از آن بهره‌برداری کنیم.