مقایسه یادگیری عمیق با یادگیری ماشین به بیان ساده در 10 دقیقه

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

یادگیری عمیق چیست؟ پیش از این مقاله‌ای در هم‌رویش راجع به یادگیری عمیق منتشر شد. اگر مشتاق این هستید که بهتر بدانید یادگیری عمیق چیست؟ به لینک زیر مراجعه کنید:

دیپ لرنینگ چیست؟ — کاربرد یادگیری عمیق (Deep learning)

قبل از اینکه مقایسه را شروع کنیم، امیدواریم یک آشنایی اولیه با معنای این دو اصطلاح، یعنی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین داشته باشید. اگر این چنین نیست، در ادامه، برای آن هایی که در این حوزه، به نوعی تازه وارد و تازه کار محسوب می شوند، چند تعریف ساده از یادگیری عمیق و یادگیری ماشین ارائه می دهیم. یادگیری عمیق چیست ؟ یادگیری ماشین چیست ؟

اگر قصد دارید آموزش یادگیری ماشین را بیاموزید پیشنهاد می‌کنم فیلم معرفی آموزش یادگیری ماشین را در ادامه مشاهده کنید:

برای دریافت کامل بسته آموزش یادگیری ماشین کلیک کنید.

یادگیری ماشین برای تازه کارها:

زیر مجموعه ای است از هوش مصنوعی شامل ایجاد الگوریتم هایی که می توانند بدون دخالت انسان، با تغذیه از داده های سازمان یافته، خود را به گونه ای اصلاح کنند که منجر به تولید خروجی مطلوب گردد.

هم رویش منتشر کرده است:

هوش مصنوعی چیست ؟ __ تعریف علمی و ساده هوش مصنوعی

یادگیری عمیق برای تازه کارها:

زیر مجموعه ای است از یادگیری ماشین که در آن، الگوریتم هایی ایجاد می شوند که عملکردی مشابه با الگوریتم های یادگیری ماشین دارند. با این تفاوت که لایه های زیادی از این الگوریتم ها وجود دارد که هر کدام، تفسیر متفاوتی از دادهای تغذیه شده ارائه می دهند. این شبکه از الگوریتم ها، شبکه های عصبی هوشمند نامیده می شوند. علت این نامگذاری، این است که عملکرد آنها، الهام گرفته از شبکه های عصبی موجود در مغز انسان است. یا می توان گفت، تلاشی است برای تقلید از عملکرد شبکه های عصبی مغز انسان.

سعی کردیم تا جایی که ممکن است، تعاریف را به شکلی ساده برایتان بیان کنیم. اما اگر کمک چندانی به شما نکرد، این مثال حتما به شما کمک خواهد کرد:

دو شکل بالا، مجموعه هایی از تصاویر سگ ها و گربه ها را نشان می دهد. چه اتفاقی می افتد وقتی شبکه های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، بخواهند درکی از این تصاویر بدست آورند؟

نگاهی به شکل های بالا بیندازید. آنچه که می بینید، دو مجموعه از عکس های سگ ها و گربه هاست. اکنون، فرض کنید می خواهید به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های یادگیری عمیق، عکس های مربوط به سگ ها و گربه ها را بصورت جداگانه شناسایی کنید.

هم رویش منتشر کرده است:

آموزش NumPy --- دانشمند داده شوید!

مبانی یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق – این مسئله چه موقع از طریق یادگیری ماشین قابل حل است ؟

برای این که به الگوریتم یادگیری ماشین کمک کنیم تا عکس ها را به دو گروه گربه و سگ تقسیم بندی کند، لازم است عکس ها را به صورت دسته جمعی به الگوریتم تحویل دهیم. اما این الگوریتم، چگونه می فهمد کدام عکس مربوط به کدام گروه است؟

پاسخ این سوال، همانطور که پیشتر در تعریف یادگیری ماشین برای تازه کار ها بیان شد، داده ساختاریافته است. شما به سادگی، تصاویر سگ ها و گربه ها برچسب گذاری می کنید، به گونه ای که بیانگر ویژگی های مخصوص هر حیوان باشد. این داده ها، برای آموزش دیدن الگوریتم های یادگیری ماشین کافی است. سپس، این الگوریتم، بر اساس برچسب هایی که فهمیده است، به کار خود ادامه می دهد. در نهایت، با توجه به ویژگی هایی که از برچسب های مربوط به هر حیوان یاد گرفته است، میلیون ها تصویر دیگر از این دو حیوان را دسته بندی می کند.

این مسئله چه موقع از طریق یادگیری عمیق قابل حل است:

شبکه های یادگیری عمیق، از یک رویکرد متفاوت برای حل این مسئله استفاده می کنند. مزیت اصلی شبکه های یادگیری عمیق، این است که برای تقسیم بندی تصاویر دو حیوان، لزوما به داده های برچسب گذاری شده نیاز ندارند. شبکه های عصبی مصنوعی که از یادگیری عمیق استفاده می کنند، ورودی (داده های تصاویر) را از چندین لایه مختلف شبکه عبور می دهند در حالی که هر شبکه، به صورت سلسله مراتبی، ویژگی بخصوصی از تصویر را بیان می کند. این رویکرد، مشابه عملکرد مغز انسان ها در مواجهه با مسائل است: عبور دادن درخواست ها از میان سلسله مراتبی از مفاهیم و پرسش های مرتبط با آن، به منظور یافتن پاسخ.

بعد از اینکه داده ها از میان لایه های درون شبکه های عصبی عمیق، عبور کرده و مورد پردازش قرار گرفتند، سیستم، شناساگرهای مناسب را برای دسته بندی این دو حیوان از روی تصاویر، پیدا می کند.

+ برای دریافت بسته آموزشی شبکه عصبی مصنوعی از صفر به زبان ساده اینجا(+) کلیک کنید.

توجه!

این تنها یک مثال بود تا به شما کمک کند تفاوت های پایه ای عملکرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را درک کنید. اما در اکثر موارد، از جمله همین مثال، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، همزمان باهم قابل بکارگیری نیستند. علت آن در ادامه توضیح داده خواهد شد.

بنابراین، در این مثال، دیدیم که یک الگوریتم یادگیری ماشین، به داده های برچسب دار یا ساختاریافته نیاز دارد. تا بتواند تفاوت های بین تصاویر مربوط به گربه ها و سگ ها را بفهمد، نحوه دسته بندی را یاد بگیرد و در نهایت، خروجی مناسب را تولید کند.

از طرف دیگر، یک شبکه یادگیری عمیق، می تواند عکس های این دو حیوان را، با عبور داده ها از لایه های شبکه و پردازش آنها، دسته بندی کند. این شبکه، نیازی به داده های برچسب گذاری شده یا ساختار یافته ندارد. زیرا متکی به خروجی های مختلفی است که توسط هر لایه پردازش می شود. ادغام خروجی های هر لایه، در نهایت منجر به ایجاد یک روش برای دسته بندی تصاویر می شود.

آنچه که تا اینجا آموختیم:

1. تفاوت کلیدی میان یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، ناشی از شیوه عرضه داده ها به سیستم است. الگوریتم های یادگیری ماشین، تقریبا همیشه به داده های ساختار یافته نیاز دارند. در حالی که شبکه های یادگیری عمیق، متکی بر لایه های شبکه های عصبی مصنوعی هستند.
2. الگوریتم های یادگیری ماشین تولید می شوند تا «یاد بگیرند» کارها را به واسطه فهمیدن داده های برچسب دار انجام دهند. سپس، از الگوریتم های آموزش دیده، برای تولید خروجی های آتی با مجموعه داده های بیشتر، استفاده کنند. با این حال، زمانی که خروجی واقعی با خروجی مد نظر ما مطابقت نداشته باشد، لازم است با مداخله انسان، مجددا آموزش داده شوند.
3. شبکه های یادگیری عمیق نیازی به مداخله انسان ندارند. چرا که لایه های تودرتوی موجود در شبکه های عصبی، داده ها را از میان سلسله مفاهیم مختلفی عبور می دهند. و در نهایت، از خطاهای خود یاد می گیرند. با این حال، اگر کیفیت داده ها به اندازه کافی خوب نباشد، حتی این شبکه ها نیز منجر به تولید خروجی هایی دارای عیب و نقص می شوند.
4. داده ها در این جا حرف اصلی را می زنند. این کیفیت داده هاست که در نهایت، کیفیت خروجی را تعیین می کند.

آنچه که در این مثال ندیدیم اما موارد مهمی هستند که باید مورد توجه قرار گیرند:

1. از آنجا که الگوریتم های یادگیری ماشین به داده های برچسب دار نیاز دارند، برای حل مسائل پیچیده ای که حجم زیادی از داده ها را شامل می شوند، مناسب نیستند.
2. اگرچه در این مثال، کاربرد شبکه های یادگیری عمیق را برای حل یک مساله کوچک و جزئی مشاهده کردیم، کاربرد حقیقی شبکه های عصبی یادگیری عمیق، در مقیاس های بسیار بزرگتر نمود پیدا می کند. در حقیقت، در نظر گرفتن چندین لایه، سلسله مراتب، و مفاهیمی که این شبکه ها مورد پردازش قرار می دهند، تنها برای انجام محاسبات پیچیده مناسب اند نه محاسبات ساده.
3. هر دو زیر مجموعه هوش مصنوعی، حول محور داده می چرخند تا تصویری از «هوشمند بودن» ارائه دهند. با این حال، باید بدانیم که یادگیری عمیق، نسبت به الگوریتم های مرسوم یادگیری ماشین، به داده های به مراتب بیشتری نیاز دارد. علت این موضوع، این است که یادگیری عمیق، تنها وقتی می تواند لبه ها و مرزها (مفاهیم، تفاوت ها) را از طریق لایه های شبکه های عصبی شناسایی کند که بیش از یک میلیون نقطه داده (data points) به شبکه عرضه شود. از آن طرف، الگوریتم های یادگیری ماشین، قادرند از طریق معیارهای تعریف شده ای که از قبل برنامه نویسی شده اند، آموزش ببیند.

توجه!

بنابراین، با مثال بیان شده و توضیحاتی که پس از آن، درباره مقایسه مبانی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین آورده شد، امیدواریم که متوجه تفاوت های موجود میان این دو مفهوم شده باشید. از آنجا که می خواستیم توضیحات برای عموم قابل درک باشد، سعی کردیم از به کار بردن اصطلاحات و واژه های تخصصی خودداری کنیم. با این هدف که برای همه کسانی که می خواهند در کار خود، از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره ببرند، قابل درک باشد.

اکنون وقت آن رسیده که چکش نهایی را بر میخ مطلب بکوبیم! حقیقتا چه موقع باید در کار خود از یادگیری عمیق استفاده کنیم و چه موقع از یادگیری ماشین؟

چه موقع از یادگیری عمیق استفاده کنید؟

– اگر شرکتی هستید با انبوهی از داده ها که نیاز دارید تفسیرشان کنید.

– اگر نیاز دارید مسائلی را حل کنید که برای الگوریتم های یادگیری ماشین، بیش از حد پیچیده هستند.

– اگر می توانید منابع و هزینه های محاسباتی فراوانی را برای راه اندازی نرم افزار و سخت افزارها به منظور آموزش شبکه های یادگیری عمیق صرف کنید.

چه موقع از یادگیری ماشین برای کارتان استفاده کنید؟

– اگر داده هایی در اختیار دارید که می توانند سازماندهی شوند و به منظور آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرند.

– اگر می خواهید از مزایای هوش مصنوعی استفاده کنید تا از رقبایتان پیشی بگیرید.

– بهترین راه حل های موجود در حوزه یادگیری ماشین، می توانند در خودکارسازی بسیاری از فرایندهای تجاری و شغلی به شما کمک کنند. کارهایی نظیر تایید هویت، تبلیغات، بازاریابی، جمع آوری اطلاعات و کمک به بهره بردن از فرصت های بزرگ در آینده.

امیدواریم این مقاله پیرامون مقایسه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برایتان مفید بوده باشد.

+ پیش از این آموزش اجرای پروژه یادگیری ماشین با پایتون در هم‌رویش منتشر شد. برای دیدن فیلم معرفی این آموزش بر روی این لینک (+) و یا پخش کننده زیر کلیک کنید:

دریافت این بسته آموزشی در لینک زیر:

آموزش اجرای یک پروژه یادگیری ماشین با پایتون

کلید واژگان

یادگیری عمیق چیست – یادگیری ماشین چیست – مقایسه یادگیری عمیق با یادگیری ماشین – مقایسه یادگیری ماشین با یادگیری عمیق – کاربرد یادگیری عمیق – تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین – deep learning vs machine learning – تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق – یادگیری عمیق به زبان ساده – deep learning – یادگیری ماشین به زبان ساده – یادگیری ماشینی – machine learning – کاربرد ماشین لرنینگ – کاربرد ماشین ها – مبانی یادگیری ماشین – فواید یادگیری ماشین – یادگیری عمیق چیست

منبع

deep-learning-vs-machine-learning-a-simple-explanation

• آموزش GEP برای تابع یابی با هوش مصنوعی --- برنامه سازی بیان ژنی ۷۸,۰۰۰ تومان
• آموزش بینایی کامپیوتر با پایتون و OpenCV ___ بسته جامع ۲۹۸,۰۰۰ تومان