تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

در این مطلب قصد داریم به تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ بپردازیم، در سال های اخیر، کلمات و عباراتی نظیر هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را زیاد شنیده ایم. گفته می شود که این علوم، قدم بعدی دنیای محاسبات و تکنولوژی های کامپیوتری هستند.

فناوری هایی که بیش از هرچیز به الگوریتم هایی تکیه دارند که هدفشان پیش بینی آینده بر اساس داده های گذشته و سابقه ی تاریخی رفتار مجموعه ای از داده هاست. یکی از انواع مهم ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ یا دیپ لرنینگ است. شاخه ای که هدفش، هرچه بی نیازتر کردن الگوریتم های هوش مصنوعی از مداخلات و حتی نظارت های انسانی است. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

هوش مصنوعی چیست ؟

با توجه به این که دو مفهوم ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در حوزه هوش مصنوعی مطرح می شوند، بهتر است ابتدا به معرفی هوش مصنوعی و شرح چیستی آن پرداخته شود، زیرا برای بسیاری از افراد این سه مفهوم معادل یکدیگر هستند. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

هوش مصنوعی به عنوان یکی از شاخه های میان رشته ای علوم محسوب می شود که می توان با استفاده از آن، ماشین هایی ساخت که شبیه انسان رفتار می کنند. از آنجا که رفتار انسان پیچیده و منحصربفرد است، تا به امروز کامپیوتری ساخته نشده است که کلیه رفتار و افکار آن از همه جهات مشابه با انسان باشد. با این حال، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی در وظیفه خاصی که به آن ها آموزش داده می شود، عملکرد قابل قبولی دارند.

استفاده از سیستم های هوشمند تاثیرات مثبتی را در پیشبرد اهداف سازمان ها و زندگی شخصی افراد به ارمغان آورده است. سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی به افراد کمک می کنند تا وظایف مختلفی را با دقت بالا و در کمترین زمان ممکن انجام دهند. جایگزین کردن سیستم های هوشمند به جای نیروی انسانی در برخی شرایط باعث افزایش میزان سود  دهی شرکت ها شده است، زیرا سیستم های کامپیوتری بدون نیاز به استراحت، به صورت شبانه روزی وظایف مشخصی را با سرعت و دقت بالا انجام می دهند. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

در سال های اخیر، دامنه کاربرد هوش مصنوعی در زندگی انسان بسیار گسترده شده است. به عبارتی، تقریباً می توان گفت که زندگی انسان بدون استفاده از سیستم های هوشمند با دشواری رو به رو خواهد شد. در ادامه، می توان به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی اشاره کرد:

• خرید آنلاین
• بازاریابی
• موتورهای جستجو مانند گوگل
• گوشی های تلفن همراه
• ماشین های خودران
• تشخیص بیماری ها
• وسایل حمل و نقل عمومی
• کشاورزی تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ
• خط تولید کارخانه ها
• پیش بینی قیمت سهام

هوش مصنوعی چگونه عمل می کند ؟

سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس داده های دریافتی، مسائل مختلف را یاد می گیرند. داده های سیستم های هوشمند، می توانند انواع مختلفی نظیر صوت، متن، تصاویر یا هر نوع داده دیگری باشند. عامل هوشمند پس از دریافت داده های ورودی، با استفاده از یک سری قواعد و الگوریتم ها، آن ها را پردازش و الگوهای مختلفی را از داده ها شناسایی می کند. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

سیستم پس از پردازش و اعمال محاسبات بر روی داده ها، خروجی ای تولید می کند که یا این خروجی، می تواند یک خروجی صحیح و مورد انتظار انسان باشد یا سیستم، پیش بینی نادرستی بر اساس داده های ورودی داشته است. سپس، خروجی تولید شده توسط سیستم مورد تحلیل و ارزیابی قرار می گیرد. این روند یادگیری آن قدر تکرار می شود که در نهایت میزان دقت پیش بینی مدل پذیرفته شود.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ یک شاخه از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها و سیستم های مخابراتی اجازه می دهد تا بیاموزند و روند یادگیری خود را بهبود بخشند بدون اینکه نیاز به برنامه ریزی دقیق انسانی داشته باشند. این فناوری به کامپیوترها اجازه می دهد تا از داده ها و الگوریتم های مخصوصی که برای تشخیص الگوها و تصمیم گیری ها استفاده می شوند، استفاده کنند و به تدریج بهبود یابند.

ماشین لرنینگ در حال حاضر در بسیاری از صنایع و کاربردها از جمله تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، پیش بینی رفتار مشتریان، تحلیل داده ها، تشخیص بیماری ها و بسیاری دیگر استفاده می شود. این فناوری به شرکت ها کمک می کند تا بهبود عملکرد، کارایی و تصمیم گیری های خود را بهبود بخشند و به سرعت داده های بزرگ را تحلیل کنند. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

در ماشین لرنینگ، مدل های عموماً با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ توسعه داده می شوند و سپس با استفاده از داده های آموزشی آموزش داده می شوند تا بتوانند پیش بینی ها و تصمیم گیری های درستی برای ورودی های جدید ارائه دهند. این فرایند معمولاً شامل چندین مرحله است که شامل تجزیه و تحلیل داده ها، انتخاب ویژگی ها، آموزش مدل، ارزیابی و بهینه سازی مدل می شود.

به طور کلی، ماشین لرنینگ به کامپیوترها اجازه می دهد تا از تجربیات گذشته خود یاد بگیرند و الگوریتم های بهینه سازی را برای بهبود عملکرد خود به کار ببرند. این فناوری امکانات بسیاری را برای صنایع و کاربردهای مختلف فراهم می کند و بهبود قابل توجهی را در عملکرد و کارایی سیستم ها و خدمات ارائه می دهد.

برای شرکت در دوره ها و کسب اطلاعات بیشتر، روی دوره موردنظر خود کلیک کنید

• پایتون ویژه ماشین لرنینگ
• ماشین لرنینگ مقدماتی
• ماشین لرنینگ پبشرفته

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

ماشین لرنینگ در کدام بخش های زندگی ما دیده می شود؟

احتمالا به این فکر می کنید که ماشین لرنینگ کجای زندگی ما حضور دارد و اصلا به چه دردی می خورد. آیا واقعا این علم توانسته راهش را به زندگی روزمره ما باز کند؟ جواب مثبت است و می توانیم بگوییم تقریبا غیرممکن است زندگی عادی شما تحت تاثیر این شاخه شگفت انگیز قرار نگرفته باشد. نگاهی به سرویس های زیر بیندازید تا تاثیر ماشین لرنینگ در زندگی روزمره را حس کنید:

• گوشی هوشمند شما به طور خودکار چهره شما را تشخیص می دهد یا زمان عکس گرفتن چهره افراد را می تواند بشناسد.
• اینستاگرام، فیس بوک و سایر شبکه های اجتماعی با توجه به علایق و سلیقه شما تبلیغات و افراد مختلف را به شما نشان می دهند.
• آمازون، دیجی کالا و سایر فروشگاه های آنلاین با توجه تاریخچه جستجو شما محصولات جالبی را پیشنهاد می دهند.
• بانک ها برای تشخیص تقلبی بودن بعضی از معاملات به صورت بلادرنگ از ماشین لرنینگ استفاده می کنند.

مثال های بالا تنها اشاره کوتاهی به کاربردهای ماشین لرنینگ داشتند و این حوزه بسیار گسترده تر است.

دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ یکی از روش های ماشین لرنینگی است که بر اساس مدل سازی سلسله مراتبی از ویژگی ها و خصوصیات داده ها عمل می کند. این روش ماشین لرنینگی به صورت خودکار و بدون نیاز به دستیابی به ویژگی های خاص از داده ها، اطلاعات مفیدی را از آن ها استخراج می کند.

دیپ لرنینگ با استفاده از شبکه های عصبی عمیق، به طور موثر و کاراتر از سایر روش های ماشین لرنینگی عمل می کند. این روش به صورت خودکار و بدون نیاز به انسان برای تعیین ویژگی ها، برای تشخیص الگوها و پترن های پیچیده در داده ها استفاده می شود.

یکی از کاربردهای اصلی دیپ لرنینگ در حوزه تشخیص تصویر و شناسایی الگوها است. با استفاده از این روش، می توان به صورت خودکار و دقیق تصاویر را دسته ببندی کرده و الگوهای پیچیده را تشخیص داد.

دیپ لرنینگ همچنین در حوزه پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی نیز کاربرد دارد. این روش به صورت خودکار و بدون نیاز به تعبیه دستی اطلاعات، می تواند متن ها را ترجمه کرده و مفهوم آن ها را درک کند. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

با توجه به پیشرفت های چشمگیر دیپ لرنینگ در سال های اخیر، این روش ماشین لرنینگی برای حل مسائل پیچیده و پیشرفته در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد. از جمله مزایای این روش می توان به دقت بالا، سرعت بالا و امکانات پیشرفته ای که ارائه می دهد اشاره کرد.

برای شرکت در دوره های آموزش هوش مصنوعی با ما در تماس باشید.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

ارتباط ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی، یک شاخه از هوش مصنوعی است که به وسیله آن از الگوریتم های کامپیوتری استفاده می شود تا به داده ها یاد بگیرد و الگوهای مختلف را شناسایی کند. این الگوریتم ها از داده های ورودی یاد می گیرند و با استفاده از آن ها پیش بینی ها و تصمیماتی را اتخاذ می کنند.

از طرفی، دیپ لرنینگ یک شاخه پیشرفته از ماشین لرنینگ است که با استفاده از شبکه های عصبی عمیق، به داده های پیچیده تر و عمیق تری یاد می گیرد. این شبکه های عصبی دارای چندین لایه هستند و می توانند الگوهای پیچیده تر را تشخیص دهند و وظایف پیچیده تری را انجام دهند.

به طور کلی، دیپ لرنینگ یک زیرمجموعه از ماشین لرنینگ است که از شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند تا به داده ها یاد بگیرد و الگوهای پیچیده تری را شناسایی کند. بنابراین، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند و دیپ لرنینگ می تواند به عنوان یک پیشرفته ترین شکل از ماشین لرنینگ در نظر گرفته شود.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ دو روش مختلف برای انجام کارهای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگی هستند که در زمینه های مختلفی از جمله تصویربرداری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو و … استفاده می شوند. در ادامه به توضیح تفاوت های اصلی بین این دو روش پرداخته خواهد شد.

1. تعداد لایه ها: یکی از اصلی ترین تفاوت ها بین ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ تعداد لایه های شبکه مورد استفاده است. در ماشین لرنینگ، معمولا از یک یا چند لایه استفاده می شود، در حالی که در دیپ لرنینگ از بیش از چندین لایه برای یادگیری استفاده می شود.
2. پیچیدگی مدل: به عنوان تکمیلی به نقطه اول، دیپ لرنینگ به دلیل استفاده از تعداد بیشتری لایه، مدل های پیچیده تری ایجاد می کند که قادرند الگوهای پیچیده تری را در داده ها شناسایی کنند.
3. نیاز به داده های بزرگ: دیپ لرنینگ برای یادگیری مدل های پیچیده تر نیاز به داده های بزرگتری دارد تا بتواند الگوهای پیچیده تری را در داده ها شناسایی کند و مدل های بهتری را بسازد. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ
4. زمان آموزش: به دلیل پیچیدگی بالاتر مدل ها، زمان آموزش در دیپ لرنینگ بیشتر است نسبت به ماشین لرنینگ.
5. تعریف ورودی: در دیپ لرنینگ، ورودی ها می توانند داده های بزرگ و پیچیده تری باشند که نیاز به استفاده از مدل های پیچیده دارند، در حالی که در ماشین لرنینگ این ورودی ها معمولا ساده تر و کمتر پیچیده هستند.

از آنجایی که دیپ لرنینگ مدل های پیچیده تر و قادر به شناسایی الگوهای پیچیده تری است، برای بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگی، این روش انتخاب اصلی است. اما با توجه به پیچیدگی و زمان آموزش بالاتر، در برخی موارد ممکن است از ماشین لرنینگ برای کارهای ساده تر و سریع تر استفاده شود.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

موارد بیشتر از تفاوت های ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

1. عملکرد دو ماشین یادگیری و دیپ لرنینگ با میزان حجم داده ها متفاوت است. ماشین دیپ لرنینگ با در اختیار داشتن اطلاعات و زمان هر چه بیشتر، خروجی مطلوب تری را ارائه خواهد داد. این ماشین ها به طور طبیعی نیازمند اطلاعات و داده های فراوان و زمان بیشتر برای تحلیل و بررسی پارامترهای موجود هستند، اما الگوریتم ماشین یادگیری معمولی با اطلاعات و زمان کم مشکلی نخواهد داشت.
2. ماشین دیپ لرنینگ مانند یک کارت گرافیک قدرتمند است. این کارت گرافیکی، اطلاعات حجیم را دریافت می کند و محاسبات پیچیده را انجام خواهد داد. ماشین لرنینگ معمولی، مسائل را به صورت “بخش بخش” و “داده های دسته بندی شده” بررسی و رفع می کند. اما ماشین دیپ لرنینگ به صورت یک جا و تنها در یک گام مسائل را گره گشایی خواهد کرد.
3. در الگوریتم ماشین لرنینگ، قابلیت ها به وسیله متخصصین شناسایی می شوند. سپس، کد های مربوطه ارائه می شوند. اما ماشین دیپ لرنینگ باید آموزش داشته باشد تا بتواند به طور خودکار، بهترین تصمیم را بگیرد و قابلیت نهایی را برآورد کند.
4. الگوریتم ماشین یادگیری بر روی ضعیف ترین سیستم ها هم قابل اجرا هستند. اما برای استفاده از الگوریتم ماشین دیپ لرنینگ به GPU نیاز است و تنها می شود در سیستم های فوق حرفه ای از آن ها بهره مند شد.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

چه زمانی از دیپ لرنینگ استفاده کنیم؟

اگر شما شرکتی هستید با انبوهی از داد ها که نیاز دارد آن ها را تفسیر کنید این بادگیری عمیق است که به شما کمک خواهد کرد. همچنین از دیگر کاربردهای این تکنولوژی میتوان به حل کردن مسائلی که برای الگوریتم های ماشین لرنینگی بیش از حد پیچیده است استفاده کنید. اگر شما میتوانید منابع و هزینه های محاسباتی فراوانی را برای راه اندازی نرم افزار و سخت افزار ها به منظور آموزش شبکه های یادگیری عمقی صرف کنید.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

چه موقع از ماشین لرنینگ استفاده کنیم؟

اگر داده هایی در اختیار دارید که میتواند سازماندهی شود به منظور آموزش، الگوریتم های ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار میگیرد. همچنین به هنگام استفاده از مزایای هوش مصنوعی میتوان استفاده کرد تا از رقبانتان پیشی بگیرید.

از بهترین و مهم ترین راه حل های موجود در حوزه ماشین لرنینگ، میتوان در خودکارسازی بسیاری از فرایند های تجاری و اقتصادی اشاره کرد که شما کمک فراوای میکند. ماشین لرنینگ کارهایی نظیر تایید هویت، تبلیغات، بازاریابی، جمع آوری اطلاعات و کمک به بهتره بردن از فرصت های شغلی در آینده نیز مناسب است.

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ