التعلم الآلي مقابل التعلم العميق

لتشغيل آلة مثل الإنسان، يجب أن تتعلم الآلة كيفية العمل، لأن تقنيات التعلم الآلي Machine Learning والتعلم العميق Deep Learning تستخدم لمساعدة الآلة في حل مشكلة في الوقت الفعلي. كلاهما لديه خوارزميات تعمل على هذه القضايا. في هذه المقالة، سأقدم لك دراسة شاملة حول التعلم الآلي مقابل التعلم العميق.

مع النمو السريع للذكاء الاصطناعي، تحتاج هذه الصناعة إلى السرعة والدقة لتحقيق أهدافها. من خلال التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق، يمكن للصناعة تلبية متطلباتها وستوفر هذه التقنيات الجديدة للصناعة طريقة مختلفة لحل المشكلات.

ما هو تعلم الآلة؟

يعد التعلم الآلي طريقة جديدة يمكننا من خلالها جعل الآلات تتعلم كيفية العمل، مثل اتخاذ القرارات وحل المشكلات وحل المشكلات في الوقت الفعلي. نرى أن التعلم الآلي يعمل كدعم للذكاء الاصطناعي.

التعلم الآلي هو وسيلة لتطبيق الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء آلة غير عادية لنا. يحتوي التعلم الآلي على العديد من الخوارزميات وهي مقسمة إلى ثلاث فئات تسمى التعلم الخاضع للإشراف supervised learning والتعلم غير الخاضع للإشراف unsupervised learning والتعلم المعزز reinforcement learning.

فيما يلي بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة:

1. الانحدار الخطي Linear Regression.
2. الانحدار اللوجستي Logistic Regression.
3. شجرة القرار Decision Tree.
4. آلات المتجهات الداعمة Support Vector Machines.
5. نايف بايز Naïve Bayes.
6. K أقرب الجيران K Nearest Neighbour.
7. K-Means
8. الغابة العشوائية Random Forest.
9. تقليل الأبعاد Dimensionality Reduction.
10. تعزيز التدرج Gradient Boosting.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو الطريقة الجديدة تمامًا للتركيز على عمل دماغنا والجهاز العصبي البشري. يراقب التعلم العميق عن كثب النظام العصبي للإنسان. هذا يساعد على فهم النظام العصبي والتواصل بشكل أفضل.

من خلال التعلم العميق، يمكننا أن نتعلم كيف يفكر العقل البشري الطبيعي ويمكننا استخدامه لرسم خريطة خوارزمية جديدة حتى نتمكن من حل مشكلة عبر آلة مثل التي تم حلها بواسطة دماغ بشري.

يتم إقناع التعلم العميق من خلال العملية البيولوجية للجهاز العصبي بالتفكير بشكل أفضل والحل بشكل أفضل بطريقة جديدة تمامًا. كما أنه يركز على كيفية التعرف على الدماغ والعمليات القائمة على الصورة.

يمكن أيضًا اعتبار التعلم العميق على أنه شبكات عصبية ذات بُنى متعددة الطبقات ومعلمات مهمة جدًا تعمل عليها. بشكل عام، يتم تصنيف التعلم العميق إلى أربع فئات تسمى الشبكة المدربة مسبقًا غير الخاضعة للإشراف unsupervised pre-trained network، والشبكة العصبية التلافيفية convolutional neural network، والشبكة العصبية المتكررة recurrent neural network، والشبكة العصبية التكرارية recursive neural network.

فيما يلي بعض الطرق الشائعة التي يتم من خلالها تنفيذ التعلم العميق:

1. الانتشار الخلفي Back Propagation.
2. التسوية بالدفعات Batch Normalization.
3. التسرب Dropout.
4. الاضمحلال معدل التعلم Learning Rate Decay.
5. التدرج الاشتقاقي Gradient Descent.
6. تجميع الحد الأقصى Max Pooling.
7. الذاكرة طويلة قصيرة المدى Long & Short Term Memory.
8. سكيب-كرام Skip-gram.
9. نقل التعلم Transfer Learning.
10. حقيبة الكلمات المستمرة Continuous Bag of Words.

التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الملخص

لقد ثبت أن التعلم الآلي والتعلم العميق يحلان المشكلات بشكل مذهل حتى يكون لهم مستقبلهم. وهناك العديد من الباحثين حول العالم يحاولون استكشاف هاتين التقنيتين في جوهرهما.

سيتم استخدام تقنيات التعلم هذه في المستقبل لتحليل المشكلة بشكل صحيح والحصول على النتيجة وفقًا لذلك. لأن هذه التقنيات ستعطي مستقبلاً مشرقًا للذكاء الاصطناعي وكذلك لعلوم الأعصاب.

كما نستنتج، أن كلاهما لهما نفس القدر من الأهمية في تطبيق الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، فإن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي وهو أيضًا مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. تعطينا هذه المقالة حول التعلم الآلي مقابل التعلم العميق رؤية واضحة للتعلم الآلي والتعلم العميق.

آمل أن تكون قد أحببت هذه المقالة حول التعلم الآلي مقابل التعلم العميق.