تفاوت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) به فرآیند استخراج اطلاعات و دانش از داده‌ها اشاره دارد و می‌توان آن را به این شکل تعریف کرد:

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به کدنویسی مستقیم، از داده‌ها یا تجربیات قبلی خود یاد بگیرند.

این فناوری به سیستم‌های کامپیوتری کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های گذشته، پیش‌بینی‌هایی انجام دهند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. یادگیری ماشین می‌تواند حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته را تجزیه و تحلیل کرده و از آن‌ها برای ساخت مدل‌هایی استفاده کند که قادر به تولید نتایج دقیق و انجام پیش‌بینی‌ها هستند.

یکی از نکات مهم در مورد یادگیری ماشین این است که این فرآیند با استفاده از الگوریتم‌هایی که بر اساس داده‌های تاریخی ساخته شده‌اند، به خودی خود یاد می‌گیرد. با این حال، باید توجه داشت که این روش فقط در زمینه‌های خاص کارایی دارد. به‌طور مثال، اگر مدل یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر سگ‌ها طراحی شده باشد، تنها برای تصاویر سگ‌ها مفید است و اگر داده‌های جدیدی مانند تصاویر گربه‌ها به آن داده شود، مدل قادر به پردازش آن‌ها نخواهد بود.

کاربردهای یادگیری ماشین
امروزه یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلفی از جمله سیستم‌های توصیه‌گر آنلاین، الگوریتم‌های جستجوی گوگل، فیلترهای هرزنامه در ایمیل‌ها، پیشنهادات برای دسته‌بندی دوستان در شبکه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک و موارد مشابه به کار می‌رود.

انواع یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
این دسته‌بندی‌ها بر اساس روش‌های مختلفی که برای یادگیری و پردازش داده‌ها استفاده می‌شود، متفاوت هستند.

تفاوت‌های کلیدی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی (ML) یک شاخه خاص از هوش مصنوعی (AI) است که دامنه و تمرکز محدودی دارد. در حالی که هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از استراتژی‌ها و فناوری‌ها است، برخی از این روش‌ها خارج از محدوده یادگیری ماشینی قرار دارند.