هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و علم داده

ما در قرن بیست و یک هستیم و تکنولوژی بسیار سریع تر از همیشه در حال تغییر است. برای دستیابی به فرصت های شغلی جدید ، باید از هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و علم داده شناخت کافی داشته باشیم. این مفاهیم به اصطلاحات رایج امروزی و گزینه های شغلی سودآور تبدیل شده اند، اما ما اغلب شاهد استفاده نادرست از آن ها هستیم ، در حالی که کاملاً با هم متفاوت بوده و قابل جایگزینی با یکدیگر نیستند. به جهت اهمیت این موضوع قصد داریم در این مقاله تمایز آن ها از یکدیگر را بررسی کنیم.

خب ، آیا آماده بررسی هوش مصنوعی (AI) ، یادگیری ماشین (ML) ، یادگیری عمیق (DL) و علم داده (DS) هستید؟

هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین علوم داده

هوش مصنوعی چیست؟

وقتی وارد دنیایی می شویم که مجذوب واژه ” هوش مصنوعی ” شده است، احتمال استفاده نادرست از آن هم وجود دارد. اما این ها مفاهیمی هستند که با هم همکاری می کنند تا دنیایی بهتر و هوشمندانه تر بسازند.

هوش مصنوعی ، یا به اختصار AI ، به انتقال هوش انسانی به ماشین ها می پردازد. این شاخه بر توسعه ماشین های هوشمند متمرکز است که بتوانند مانند انسان فکر کنند و رفتار کنند. اساساً ، هوش مصنوعی هوشی است که ماشین ها از خود نشان می دهند. یک عامل هوشمند دستگاهی است که بتواند محیط خود را درک کرده و در جهت بهینه سازی شانس موفقیت خود عمل کند. چنین ماشین های هوشمندی ، از عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری و حل مسئله تقلید می کنند.

امروزه ربات ها ، خودرو های خودران و بسیاری از فناوری ها به کمک هوش مصنوعی به پیشرفت رسیده اند.

هوش مصنوعی با مسائل زیر سروکار دارد :

  • استدلال و حل مسئله
  • نمایش دانش
  • برنامه ریزی
  • یادگیری
  • پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • ادراک
  • پیشنهاد و کاربری
  • هوش اجتماعی
  • هوش عمومی

اما به عبارت دیگر ، “هوش مصنوعی همان چیزی است که هنوز انجام نشده است”. برای آگاهی از تفاوت هوش مصنوعی با مفاهیم مشابه مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، به مطالعه این مقاله ادامه دهید.

یادگیری ماشین چیست؟

“سلام Siri ، یادگیری ماشین چیست؟”

در یادگیری ماشین ما از طریق آموزش الگوریتم ها روی مقدار زیادی داده ، به ماشین ها امکان یادگیری و آموزش می دهیم. این شاخه، بدون نیاز به دستورالعمل های صریح از الگوریتم ها و مدل های آماری استفاده می کند.

سه نوع یادگیری وجود دارد :

  • یادگیری نظارت شده و نیمه نظارت شده
  • یادگیری بدون نظارت
  • یادگیری تقویتی
هوش مصنوعی سیری
آموزش به سیری برای تلفظ صحیح اسامی

یادگیری ماشین اغلب با مسائل زیر سروکار دارد :

  • جمع آوری داده ها
  • فیلتر کردن داده ها
  • تجزیه و تحلیل داده ها
  • الگوریتم های آموزش
  • الگوریتم های آزمایش
  • استفاده از الگوریتم ها برای پیش بینی های آینده

از مثال های متداول یادگیری ماشین می توان به دستیاران شخصی مجازی ، نتایج اصلاح شده موتور جستجو ، شناسایی تصویر و پیشنهادات خرید محصول اشاره کرد.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق رویکردی برای یادگیری ماشین است، که بجای الگوریتم های مخصوص این کار ، روی نمایش داده های یادگیری متمرکز است. در یادگیری عمیق از شبکه های عصبی عمیق استفاده می شود، که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند.

مقایسه شبکه عصبی عمیق و شبکه عصبی انسان

چنین شبکه هایی از تعداد زیادی لایه تشکیل شده اند (همانطور که از نامش مشخص است). در این شبکه ها قبل از تولید خروجی، داده ها از طریق چندین لایه تجزیه و تحلیل می شوند. یادگیری عمیق برای اهدافی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) ، کشف مواد مخدر و سم شناسی ، بیوانفورماتیک و موارد دیگر مورد استفاده قرار می گیرد.

علم داده چیست؟

این اصطلاح در سال ۲۰۱۲ توسط مجله Harvard Business Review بر سر زبان ها افتاد. علم داده اصطلاحی است برای مجموعه ای کامل از ابزارها و تکنیک هایی که به وسیله آن ها می توان داده ها را تجزیه و تحلیل کرد و از آن ها اطلاعات بدست آورد. برای تحقق این امر، از روش ها، فرآیندها و الگوریتم های علمی استفاده می شود. اساساً ، هدف آن کشف الگوهای پنهان در داده های خام ، به منظور کمک به بهبود و افزایش بازدهی مشاغل است.

 

علوم داده شامل ۶ مرحله است :

  1. کشف
  2. آماده سازی داده ها
  3. برنامه ریزی مدل
  4. ساخت مدل
  5. ارتباط نتایج
  6. پیاده سازی کردن

مقایسه هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و علم داده

بیایید بطور مفصل به مقایسه هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و علم داده بپردازیم :

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی هوشی است که ماشین ها می توانند از خود نشان دهند. آن ها می توانند مانند انسان فکر و رفتار کنند. آن ها می توانند استدلال منطقی و یادگیری انجام دهند و همچنین شرایط خود را بهبود دهند. هوش مصنوعی می تواند پیش بینی کند و تصمیم بگیرد. نکته اصلی در اینجا این است که آن ها می تواند اقدام به انجام کاری کنند. فقط تعجب ما در این است که، آیا هوش مصنوعی می تواند احساس را یاد بگیرد؟ آیا می تواند دوست داشتن را یاد بگیرد !؟

سیستم هوش مصنوعی سامانتا
سیستم هوش مصنوعی سامانتا

مثال هایی از هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی جامع یک هوش ماشینی است که می تواند هر کار فکری را که یک انسان قادر به انجام آن است را انجام دهد، هوش مصنوعی محدود اغلب کارهای خاصی را انجام می دهد، حتی بهتر از انسان. با اینکه که دستیابی به هوش مصنوعی جامع هنوز یک رویا است ، ولی بازی AlphaGo می تواند نمونه ای از هوش مصنوعی محدود باشد.

مسابقه لی سدول و AlphaGo

مثال دیگر، می تواند فناوری تشخیص چهره Facebook باشد. تشخیص چهره یکی از کارهایی است که هوش مصنوعی به خوبی آن را انجام می دهد. همچنین توجه داشته باشید که سنسورهای اینترنت اشیا داده هایی را ارائه می دهند که الگوریتم های یادگیری ماشین با آن ها آموزش داده می شوند و در نهایت هوش مصنوعی را بهبود می بخشند.

 

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین ، امکان یادگیری از طریق الگوریتم های آموزش با حجم زیاد داده را به ماشین ها می دهد. این شاخه برای عملیات پیش بینی کردن عالی است. به عنوان مثال ، اگر به اندازه کافی تصاویری از سگ را به یک چنین الگوریتمی نشان دهید ، می تواند سگ ها را در تصاویر جدیدی که قبلا ندیده است ، شناسایی کند. می توانید این کار را با تصاویری از سگ Chihuahuas و کیک مافین و یا با تصاویری از سگ Pulis و تی زمین شوی سفید امتحان کنید (مثل شکل زیر).

تشخیص تصویر با یادگیری ماشین
تشخیص تصویر با یادگیری ماشین

یک مثال جالب دیگر وب سایت thispersondoesnotexist.com است که با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین شبکه مولد تخاصمی (GAN) ، تصاویری را از افرادی که وجود ندارند، ایجاد می کند. هر بار که وارد وب سایت می شوید ، یک عکس جدید در ابعاد ۱۰۲۴ × ۱۰۲۴ در کیفیت بالا نمایش می دهد.

تصویر ساختگی فرد غیر واقعی با GAN
تصویر ساختگی فرد غیر واقعی با شبکه عصبی GAN

یادگیری ماشین چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟ خوب ، یادگیری ماشین رویکردی به هوش مصنوعی است ( راهی برای دستیابی به هوش مصنوعی است ). دستیابی به هوش مصنوعی بدون یادگیری ماشین امکان پذیر است ، اما ممکن است برای این کار میلیون ها خط کد لازم باشد.

یادگیری عمیق

به همین ترتیب ، یادگیری عمیق رویکردی برای یادگیری ماشین است و می تواند از آن بهره ببرد. یادگیری عمیق با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان ، از شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند. این شبکه ها از چندین لایه ساخته شده اند که داده ها باید قبل از تولید خروجی از آن ها عبور کنند. یادگیری عمیق با بکارگیری بسیاری از برنامه های کاربردی اش ، هوش مصنوعی را بهبود می بخشد.

به عنوان بحث نهایی ، ابتدا هوش مصنوعی پدید آمد، سپس به یادگیری ماشین رسید، که رویکردی به هوش مصنوعی بود. سرانجام ، ظهور یادگیری عمیق ، تمام آنچه را که در آن لحظه فقط در خواب دیده می شد، ممکن ساخت. بطور خلاصه :

مقایسه هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری عمیق و علوم داده

علوم داده

این شاخه با استخراج بینش از داده ها با استفاده از روش های علمی و الگوریتم ها در ارتباط است تا بازدهی کسب و کارها را بهبود ببخشد. علم داده از تجارب ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی استفاده می کند ، همچنین می تواند از منظر افزایش سوددهی مورد استفاده قرار گیرد. علم داده ، یادگیری ماشین را با تجزیه و تحلیل کلان داده ها و محاسبات ابری ترکیب می کند. این موضوع بر حل مسائل دنیای واقعی متمرکز است و همیشه یک انسان درگیر آن است ( بر خلاف هوش مصنوعی ، که در آن خود هوش مصنوعی است که اقدام می کند ). همانطور که در نمودار مشخص است ، علم داده اشتراکات زیادی با تمام شاخه های هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارد.

خلاصه

اکنون شما متوجه شدید که این فناوری ها با یکدیگر تفاوت دارند و می دانید که آن ها چگونه با هم ارتباط دارند. نظر شما در مورد اهمیت این فناوری ها بر زندگی بشریت و مشاغل آن ها چیست؟

ربات هوش مصنوعی سوفیا

Sophia ، ربات انسان نما توسط شرکت Hanson Robotics؛ اولین رباتی که تابعیت یک کشور را دریافت می کند.

بدین ترتیب ، همه این مطالب در مورد هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و علم داده بود. امیدوارم ، با توجه به مثال ها مطالب را درک کرده باشید. اگر هرگونه سوال و پیشنهادی داشتید در بخش نظرات مطرح کنید.

بیشتر بخوانید :

درباره‌ی امیر اقتدائی

همچنین ببینید

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

مسیر های شغلی زیادی در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد، اما از کجا بفهمیم که …

6 نظر

  1. با تشکر از مطالب عالی

  2. با سلام و احترام و تشکر از سایت مفیدتان
    من تعداد زیادی متغییر مستقل و یک متغییر وابسته به نام مساحت آب یک تالاب دارم می خاهم اولا بدانم کدام عامل بیشترین اثر را بر روی تغییرات تالاب دارد و دوما آینده تالاب را بر اساس کدام متغییر می توان پیش بینی کرد اگر راهنمایی بفرمایید که با استفاده از روش یادگیری ماشین چگونه این کار را می توان انجام داد ممنونم

    • سلام
      شما باید یک سری اطلاعات دارای برچسب داشته باشید. مثلا اگر در بازه ی چند سال گذشته اطلاعات متغیرهای مستقل و وابسته را داشته باشید می توانید با یک شبکه عصبی عادی مثل MLP یا RBF رابطه بین اینها را درآورید. سپس برای اینکه تشخیص بدهید کدام پارامتر تاثیر بیشتری دارد می توانید با بررسی رابطه نهایی که بین ورودیها و خروجی شبکه حاصل شده است موضوع را متوجه شوید. مثلا اگر وزنهای متصل به متغیر اول، مقادیر بزرگتری نسبت به سایر وزنها داشته باشند، این متغیر اهمیت بیشتری دارد.
      راههای دیگری هم احتمالا هست لیکن این روش به راحتی امکان پیاده سازی دارد.

  3. سلام.یه سوال داشتم هک وامنیت هم مثل هوش مصنوعی اینده هم داره یا نه ؟؟؟؟

    • سلام
      آره هرچی دنیا بیشتر به سمت هوشمند شدن و دیجیتالی شدن پیش میره، مساله ی امنیت و به طبع هک هم مهم تر و پیچیده تر میشه
      توی این زمینه ها هم هوش مصنوعی خیلی خودش رو نشون میده و امنیت سایبری تا حد زیادی به هوش مصنوعی سپرده میشه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *