یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دو تکنولوژی پرطرفدار در دنیای امروز هستند. این فناوری ها اغلب به جای یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند. بسیاری از مردم این دو اصطلاح را اشتباه می گیرند، در حالی که یادگیری عمیق زیر مجموعه یادگیری ماشین است. بنابراین ، برای رفع این سردرگمی ، قصد داریم در این مقاله به تفاوت ویژگی های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین بپردازیم. همچنین ، در مورد کاربرد ها ، روند پیش رو و جایگاه آن ها بحث خواهیم کرد.

مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

مقدمه ای بر یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

۱- یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین ، مطالعه علمی مدل ها و الگوریتم های آماری است که سیستم های رایانه ای برای انجام یک کار بدون دستورالعمل های مستقیم، از آن ها استفاده می کنند. یادگیری ماشین یک زمینه جامع است که شامل قابلیت های مختلف عملیات یادگیری ماشین مانند خوشه بندی ، کلاسه بندی و توسعه مدل های پیش بینی کننده است. اساساً ، یادگیری ماشین به رایانه ها این امکان را می دهد تا بدون نیاز مستقیم به برنامه نویسی ، یاد بگیرند.

در حالات کلی برنامه نویسی ، شما باید دستورالعمل هایی را در اختیار رایانه قرار دهید تا بتواند یک خروجی برای شما فراهم کند. در حالی که ، با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین ، شما می توانید رایانه خود را آموزش دهید تا بدون نیاز به دستورالعمل ، خروجی را برای شما فراهم کند. یک الگوریتم یادگیری ماشین با کمک داده ها ، قادر به انجام این کار است. با استفاده از داده هایی که در اختیار سیستم قرار داده شده ، یک الگوریتم یادگیری ماشین آموزش داده می شود تا خروجی را به کاربران ارائه دهد. سه نوع اصلی الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد :

۱-۱- یادگیری نظارت شده

در یک الگوریتم یادگیری نظارت شده ، داده های ورودی دارای برچسب هایی هستند که آن ها را مرتب می کند. رایانه قادر است نمونه های ورودی و خروجی را دنبال کند و با دقتی مناسب ، مدلی را متناسب با داده آموزش دهد.

برخی از الگوریتم های یادگیری نظارت شده عبارتند از :

۲-۱- یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت ، داده ها برچسب گذاری یا دسته بندی نمی شوند. در یادگیری بدون نظارت ، داده ها می توانند پس از پیروی از یک الگوی خاص در نحوه توزیع شان ، سازماندهی شوند. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت پیچیده هستند و در حال حاضر تحت تحقیق هستند. برخی از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت عبارتند از :

۳-۱- الگوریتم های یادگیری ماشین تقویتی

این الگوریتم ها برای انتخاب یک عمل و مبتنی بر هر نقطه داده مورد استفاده قرار می گیرند. علاوه بر این پس از مدتی الگوریتم ، استراتژی خود را برای یادگیری بهتر تغییر می دهد تا بهترین پاداش را دریافت کند.

یادگیری ماشین در صنایع مختلفی که به پیش بینی آینده ، شناسایی الگوها و تصمیم گیری مستقل نیاز دارند ، مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین به طور گسترده در بخش های بهداشت و درمان ، امور مالی ، بانکداری ، تولید و حمل و نقل کاربرد دارد.

۲- یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک حوزه جدید است که زمینه کاربرد بسیار گسترده تری نسبت به یادگیری ماشین دارد. یادگیری عمیق به دلیل استفاده از شبکه های عصبی مانند شبکه های عصبی بازگشتی ، شبکه های عصبی کانولوشنی و شبکه های باور عمیق بیشتر مشهور است. یادگیری عمیق از نورون های مغز انسان الگو گرفته است، در حالی که الگوریتم های یادگیری ماشین دیگر، از تکنیک های تحلیل آماری برای شناسایی الگو استفاده می کنند.

آن ها براساس ساختار و عملکرد مغز انسان مدل سازی می شوند. برای درک یادگیری عمیق ، باید نحوه عملکرد سیستم عصبی در بدن انسان را درک کرد. همانطور که همه ما می دانیم سیستم عصبی ما از نورون ساخته شده است. این نورون ها قادر به درک اطلاعاتی هستند که به بدن ما منتقل می شوند. همچنین این نورون ها به مرور زمان توانایی یادگیری اطلاعات را دارند. این اصل “یادگیری” ، توسط شبکه های عصبی مصنوعی نیز مورد استفاده قرار می گیرد.

هر شبکه عصبی عمیق از سه نوع لایه تشکیل شده است :

  • لایه ورودی
  • لایه پنهان
  • لایه خروجی
شبکه عصبی با یک لایه پنهان

در مثال بالا ، لایه هایی به صورت لایه ورودی وجود دارند که داده های ورودی را داریافت می کنند. لایه پنهان ، محاسبات مختلفی را روی داده های ورودی انجام می دهد و لایه خروجی ، در مثال فوق باینری است. لازم به ذکر است که یک شبکه عصبی می تواند چندین لایه پنهان داشته باشد.

این شبکه های عصبی برای پیش بینی خروجی و همچنین انجام کلاسه بندی بر روی داده ها مورد استفاده قرار می گیرند. شبکه عصبی الگوی داده ها را یاد می گیرد، سپس مطابق با همان الگوی از پیش تعیین شده ، پیش بینی هایی را انجام می دهد.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

از یک الگوریتم ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود و براساس آنچه از این داده ها آموخته شده ، یک تصمیم آگاهانه انجام می گیرد. اساساً ، یادگیری عمیق به صورت لایه ای برای ایجاد ” شبکه عصبی ” مصنوعی استفاده می شود. که می تواند به تنهایی یاد بگیرد و هوشمندانه تصمیم بگیرد.

بیایید یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را از طریق ویژگی های آن ها مقایسه کنیم :

۱- وابستگی به داده ها

تفاوت اصلی بین هر دو الگوریتم در عملکرد آن ها است. وقتی داده ها کم است ، الگوریتم های یادگیری عمیق عملکرد خوبی ندارند. این تنها دلیلی است که الگوریتم های یادگیری عمیق به مقدار زیادی داده نیاز دارند تا آن ها را به خوبی درک کنند.

دلیل استفاده از یادگیری عمیق

اما ، می توانیم ببینیم که استفاده از الگوریتم هایی با قوانین دستی در این سناریو غالب است. تصویر فوق خلاصه این واقعیت را نشان می دهد.

۲- وابستگی های سخت افزاری

به طور کلی ، یادگیری عمیق به ماشین های سطح بالا وابسته است. در حالی که یادگیری کلاسیک به ماشین های سطح پایین متکی است. بنابراین ، یادگیری عمیق ، به GPU نیاز دارد. این بخشی جدایی ناپذیر از کارکرد آن است. همچنین ، آن ها مقدار زیادی عملیات ضرب ماتریسی را انجام می دهند.

۳- مهندسی ویژگی

این یک فرآیند کلی برای کاهش پیچیدگی داده ها است و در آن از دانش تخصصی حوزه کاربرد ، برای استخراج ویژگی ها استفاده می شود. علاوه بر این ، با استخراج ویژگی می توان الگوهای مهمی که بیشتر نمایان هستند را برای یادگیری الگوریتم بکا برد. گرچه پردازش آن بسیار دشوار است، از این رو ، وقت گیر و تخصصی است.

۴- رویکرد حل مسئله

به طور کلی ، ما از الگوریتم سنتی برای حل مسائل استفاده می کنیم. اگرچه ، نیاز است که یک مسئله را به قسمت های مختلف تقسیم کرده و آن ها را به صورت جداگانه حل کنیم. بعلاوه ، برای گرفتن نتیجه ، همه آن ها را با هم ترکیب کنیم.

به عنوان مثال

شما باید چندین شی را تشخیص دهید. اگرچه ، در این کار ما باید مشخص کنیم که این شی چیست و در کجای تصویر قرار دارد. بعلاوه ، در یک رویکرد یادگیری ماشین ، ما باید مسئله را به دو مرحله تقسیم بندی کنیم :

  • تشخیص اشیا ( Object Detection )
  • شناسایی اشیا ( Object Recognition )

ابتدا ، از الگوریتم grabcut برای جستجوی تصویر و یافتن همه اشیا موجود استفاده می کنیم. سپس از بین تمام اشیا شناسایی شده ، می توان از الگوریتم تشخیص اشیا مانند SVM با HOG برای شناسایی اشیا مربوطه استفاده کرد.

۵- زمان اجرا

معمولاً یادگیری عمیق در مقایسه با یادگیری ماشین ، زمان بیشتری می برد. دلیل اصلی این زمان طولانی ، این است که پارامترهای بیشتری در الگوریتم یادگیری عمیق وجود دارد. در حالی که یادگیری ماشین به زمان بسیار کمتری نیاز دارد ، از چند ثانیه تا چند ساعت.

۶- تفسیر پذیری

ما تفسیر پذیری را به عنوان عاملی برای مقایسه هر دو روش یادگیری داریم. اگرچه ، یادگیری عمیق قبل از استفاده در صنعت ، بار ها مورد آزمایش قرار می گیرد.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کجا کاربرد دارند؟

۱- بینایی رایانه ای

ما از هر دوی آن ها برای کاربرد های مختلف مانند شناسایی پلاک خودرو و تشخیص چهره استفاده می کنیم.

۲- بازیابی اطلاعات

ما از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای کاربرد هایی مانند موتورهای جستجو ، جستجوی متن و جستجوی تصویر استفاده می کنیم.

۳- بازاریابی

از این روش یادگیری در بازاریابی الکترونیکی خودکار و شناسایی اهادف استفاده می کنیم.

۴- تشخیص پزشکی

در زمینه پزشکی نیز کاربرد بسیار گسترده ای دارد. کاربرد هایی مانند شناسایی سرطان ، تشخیص ناهنجاری

  • پردازش زبان طبیعی
  • برای کاربرد هایی مانند تحلیل احساسات ، برچسب گذاری عکس ، تبلیغات آنلاین و غیره

کاربرد های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

در ادامه برخی از کاربردهای زندگی واقعی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین آورده شده است :

  • فناوری های یادگیری ماشین به طور گسترده برای تصویربرداری پزشکی مورد استفاده قرار می گیرند. از جمله برای یافتن تومورها و سایر توده های بدخیم در بدن انسان.
  • در زمینه بازاریابی ، پیش بینی سری زمانی مبتنی بر یادگیری ماشین برای پیش بینی فروش استفاده می شود.
  • یادگیری عمیق نقش عمده ای در توسعه رباتیک صنعتی دارد. در صنعت خودرو های خودران ، از الگوریتم های یادگیری ماشین برای حمل و نقل وسیله نقلیه استفاده می شود.
  • پردازش زبان طبیعی توسط صنایع مختلف جهت تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان و کسب بینش در مورد احساسات آن ها مورد استفاده قرار می گیرد.
  • صنایع تجارت الکترونیکی از سیستم های توصیه گر مبتنی بر یادگیری عمیق برای ارائه خدمات به مشتریان براساس الگوی خرید آن ها استفاده می کنند.

روند آینده

  • امروزه یادگیری ماشین و علوم داده در حال پیشرفت هستند. در شرکت ها تقاضا برای هر دو به سرعت در حال افزایش است. به ویژه برای برخی از شرکت ها که می خواهند یادگیری ماشین را در تجارت خود القا کنند. همچنین لازم است اصطلاحات اساسی را بدانند.
  • یادگیری عمیق با اجرای پیشرفته ، بهترین عملکرد را کشف کرده و به اثبات می رساند. بنابراین ، یادگیری عمیق ما را در آینده شگفت زده خواهد کرد.
  • اخیراً ، محققان زیادی روی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کار می کنند. در گذشته ، این تحقیقات فقط محدود به دانشگاه بودند. اما امروزه ، تحقیقات در زمینه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق جایگاه خود را در صنعت و دانشگاه پیدا کرده است.

درباره آینده یادگیری ماشین بیشتر بدانید

خلاصه

در این مقاله ، ما مفاهیم مختلفی در مورد یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را مطالعه کردیم. نحوه عملکرد آن ها ، اصطلاحات اصلی و کاربردهای آن ها را درک کردیم. همچنین ، ویژگی های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را مقایسه کردیم. امیدواریم به شما در درک این مفاهیم کلیدی و چگونگی استفاده از آن ها در صنعت کمک کرده باشیم.

اگر در مورد یادگیری عمیق و یادگیری ماشین سوالی دارید ، در بخش نظرات مطرح کنید. ما پاسخگوی شما هستیم.

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 …

دیدگاهتان را بنویسید

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