باید برای انجام پروژه های هوش مصنوعی باید بدانید که از کدام نوع الگوریتم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و با چه ترکیبی استفاده کنید ازاین جهت شناخت تفاوت ها و شباهت های این دو نوع الگوریتم مهم است.
بریم سراغ بررسی شباهت ها و تفاوت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو به طور گسترده در زمینه های مختلف از جمله هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو و تصویر، مدیریت داده ها و … استفاده می شوند. در این مقاله، به مقایسه تفاوت ها و شباهت های این دو رویکرد پرداخته خواهد شد.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به روشی اطلاق می شود که ماشین با استفاده از الگوریتم های آماری و کامپیوتری قادر به یادگیری مفاهیم، الگوها و قوانین موجود در داده ها می باشد. در واقع، ماشین با تحلیل و فهمیدن داده ها، قادر به پیشبینی چیزی مانند قیمت یک خودرو، تشخیص یک تصویر و … می باشد. از جمله روش های یادگیری ماشین، می توان به درخت تصمیم، شبکه های عصبی و ماشین بردار پشتیبانی اشاره کرد.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق به نوعی یادگیری ماشین است که تلاش می کند با شبیه سازی سیستم عصبی انسان، داده ها را برای تفسیرات بهتری تغذیه کند. در واقع، یادگیری عمیق، تلاش می کند الگوهای پیچیده تر و بهتری از داده ها استخراج کند. از جمله روش های یادگیری عمیق، می توان به شبکه های عصبی عمیق و مدل های پیچیده مانند Convolutional Neural Networks (CNN) و Recurrent Neural Networks (RNN) اشاره کرد.
یکی از پروژه بسیار جذاب که میتوان با الگوریتم های یادگیری عمیق انجام باشد انجام تست خون هست که با کد و دیتاست قبلا بررسی کرده ایم.
تفاوتهای اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
در ادامه به بررسی چند تفاوت اصلی الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق میپردازیم.هرچند که در موارد تخصصی تفاوت های دگیری هم وجود دارد ولی در کل ، این تفاوت ها شامل موارد زیر است.
پیچیدگی مدل
یکی از اصلیترین تفاوتهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پیچیدگی مدل است. در یادگیری ماشین، مدلها بسیار ساده و بدون پیچیدگی هستند و بیشتر به صورت درخت تصمیم و رگرسیون مورد استفاده قرار میگیرند. از طرفی، در یادگیری عمیق، مدلها پیچیدهتر هستند و معمولاً از شبکههای عصبی عمیق مانند CNN و RNN استفاده میشود. در الگوریتم های یادگیری ماشین، ساختار مدل به صورت یک یا چند لایه بازنمایی شده است که هر لایه شامل تعدادی واحد (عموما نورون) است که به ترتیب ورودی، پردازش و خروجی را انجام میدهند. این لایه ها به صورت تو در تو در هم قرار میگیرند و به عنوان مثال میتوان یک مدل ساده مانند شبکه عصبی پرسپترون را نام برد. در این مدل، دو لایه از نورونها وجود دارد که لایه ورودی با توجه به ویژگیهای ورودی ایجاد میشود و لایه خروجی، برای تعیین نتیجه پیشبینی از داده های ورودی استفاده میشود.
اما در الگوریتم های یادگیری عمیق، ساختار مدل به صورت چندین لایه از نورون های عصبی با بازنمایی های پیچیده تر و عمیق تر است. این لایه های بیشتر، به مدل امکان پردازش ویژگی های پیچیده و بزرگتر را می دهد. مثلا شبکههای عصبی کانولوشنی یا CNN یک نوع الگوریتم یادگیری عمیق هستند که برای پردازش تصاویر استفاده میشوند و شامل چندین لایه عصبی میشوند که به ترتیب کارکرد مشخصی دارند.
بنابراین، مدلهای الگوریتم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در ساختار و تعداد لایههای عصبی و واحدهای هر لایه با یکدیگر متفاوت هستند.
یکی محصولاتی که اخیرا به کمک هوش مصنوعی ساخته شده چت بات Chat GPT هست.
تعداد دادههای لازم
تعداد دادههای مورد نیاز برای الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به شدت به موضوعی که قرار است مورد آنها استفاده شود، وابسته است. با این حال، به طور کلی میتوان گفت که الگوریتمهای یادگیری عمیق به تعداد بیشتری دادههای آموزشی نیاز دارند تا بتوانند ویژگیهای پیچیدهتری را یاد بگیرند. این در حالی است که الگوریتمهای یادگیری ماشین معمولا با تعداد کمتری دادههای آموزشی نیز قابل استفاده هستند.
از طرف دیگر، الگوریتمهای یادگیری عمیق به دلیل داشتن شبکههای عصبی با تعداد لایههای بیشتر، ممکن است در برخی موارد نیاز به تعداد بیشتری دادههای آموزشی داشته باشند. اما این تعداد به شدت به مسئله و حجم دادههای آموزشی و بخشی از دادهها که به عنوان دادههای آموزشی استفاده میشود، بستگی دارد. به عنوان مثال، برای آموزش یک مدل پردازش زبان طبیعی با الگوریتمهای یادگیری عمیق، تعداد دادههای بیشتری نسبت به آموزش یک مدل ماشین برای تشخیص تصاویر ممکن است لازم باشد
زمان آموزش مدل
در مقایسه زمان آموزش مدلهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، باید به تعداد پارامترهای مدل و حجم دادههای آموزشی توجه شود. با افزایش تعداد پارامترها و حجم دادهها، زمان آموزش مدلها افزایش مییابد. اما در کلیت، الگوریتمهای یادگیری عمیق به دلیل استفاده از شبکههای عصبی عمیق با تعداد لایههای بیشتر و پیچیدگی بالاتر، به طور معمول زمان آموزش بیشتری نیاز دارند. به عنوان مثال، برای دادههای بزرگ مانند تصاویر، الگوریتمهای یادگیری عمیق نیاز به محاسبات بسیار زیادی دارند و زمان آموزش بسیار طولانی است. با این حال، تکنیکهای جدیدتری مانند انتقال یادگیری و آموزش با بچهای بزرگتر، بهبود قابل توجهی در زمان آموزش مدلهای یادگیری عمیق به همراه داشته است.
دقت پیشبینی
دقت پیشبینی الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، بستگی به نوع داده و مسئله دارد که در آن ها استفاده میشوند. در مسائل ساده با دادههای سطح بالا، الگوریتم های یادگیری ماشین میتوانند دقت بالایی در پیشبینی داشته باشند. اما در مسائل پیچیدهتر و با دادههای پیچیده، مانند تصاویر و ویدئوها، الگوریتم های یادگیری عمیق به دلیل توانایی در استخراج ویژگیهای پیچیده، دقت بالاتری در پیشبینی دارند.
به عنوان مثال، در مسئله تشخیص تصویر، یک الگوریتم یادگیری ماشین ممکن است از ویژگیهای سطحی مانند رنگ و شکل تصویر استفاده کند و دقت پیشبینی پایینی داشته باشد. اما یک شبکهی عصبی عمیق، میتواند ویژگیهای پیچیدهتری مانند محتوای تصویر و ویژگیهای اجسامی را استخراج کند و دقت پیشبینی بالاتری داشته باشد.
بنابراین، در مسائل پیچیده با دادههای پیچیده، استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق به دلیل توانایی در استخراج ویژگیهای پیچیده و ترکیبی، دقت بالاتری در پیشبینی دارند.
سخت افزار مورد نیاز
برای اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، سختافزار تفاوتی مناسبی لازم است. در ادامه، سختافزار مورد نیاز برای هر دو نوع الگوریتم را مقایسه کردهایم:
الگوریتمهای یادگیری ماشین
پردازنده: پردازنده با سرعت بالا برای اجرای سریع الگوریتمهای یادگیری ماشین لازم است. پردازندههایی با دو یا چند هسته (Core) و سرعت بالایی برای اجرای همزمان الگوریتمها مناسب هستند.
حافظه: حافظه با ظرفیت بالا برای ذخیره و پردازش دادهها در الگوریتمهای یادگیری ماشین اهمیت دارد. انتخاب حافظه با ظرفیت بالا برای پردازش دادهها و ذخیره مدلهای آموزش دیده شده مناسب است.
شبکههای عصبی عمیق
کارت گرافیک (GPU): برای اجرای شبکههای عصبی عمیق که به پردازش ماتریسی و محاسبات موازی نیاز دارند، کارت گرافیک با سرعت بالا و قدرت پردازش مناسب است. کارتهای گرافیکی با GPU قوی و با رم بالا(بهخصوص با رم GDDR5X یا HBM2) برای پردازش موازی مناسب هستند.
حافظه: برای پردازش دادهها در شبکههای عصبی عمیق نیز، حافظه با ظرفیت بالا و سرعت بالا اهمیت دارد. برای آموزش شبکههای عصبی با حجم بالای داده، حافظه با ظرفیت بالا به همراه سرعت انتقال داده بالا مناسب است.
توانایی در یادگیری ویژگیهای پیچیده
یادگیری ماشین قابلیت یادگیری ویژگیهای سادهتر را دارد. اما یادگیری عمیق قابلیت یادگیری ویژگیهای پیچیدهتر را دارد.
در یادگیری ماشین، ویژگیهای ورودی به صورت دستی انتخاب میشوند و سپس الگوریتم یادگیری برای استفاده از این ویژگیها آموزش داده میشود. بنابراین، این الگوریتم ها معمولاً به مشکلاتی برخورد می کنند که ویژگی های مهم و حیاتی را در ورودی مشخص نکرده اند و باید به صورت دستی اضافه شوند.
در یادگیری عمیق، ویژگیهای ورودی توسط الگوریتم یادگیری بدست میآیند و در عملکرد الگوریتم نقش مهمی ایفا میکنند. این الگوریتم ها از شبکههای عصبی عمیق استفاده میکنند که با تعداد زیادی لایه، از ویژگیهای پیچیده و ترکیبی برای دستهبندی دادهها استفاده میکنند. این الگوریتم ها اغلب برای مسائلی که با استفاده از ویژگیهای سطح بالا مانند تصاویر و صداها قابل حل نیستند، استفاده میشوند.
به طور کلی، یادگیری عمیق توانایی یادگیری ویژگیهای پیچیده و ترکیبی را دارد که در یادگیری ماشین به طور دستی باید تعریف شون
مقایسه آینده الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
با توجه به پیشرفت روزافزون فناوری و رشد سریع بخش هوش مصنوعی، احتمالا هر دو روش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، در آینده مورد استفاده قرار خواهند گرفت. با این حال، به نظر میرسد که الگوریتم های یادگیری عمیق بیشترین توانایی را برای پردازش داده های پیچیده و تصاویر دارند. به عنوان مثال، با استفاده از شبکه های عصبی عمیق میتوان تصاویر پزشکی را تشخیص داد، خودروهای خودران را کنترل کرد، شناخت چهره و شناسایی الگو را انجام داد. در حالی که الگوریتم های یادگیری ماشین معمولا برای پردازش داده های ساختار یافته و پیشپردازش شده، مانند داده های عددی و جداول استفاده میشوند.
همچنین، با توجه به پیشرفت در توانایی پردازشی و تکنولوژی های مرتبط با یادگیری عمیق، مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، قابلیت آموزش مدل های عمیق به طور چشمگیری افزایش یافته است. این افزایش در توانایی پردازشی، تسهیل کننده آموزش مدل های یادگیری عمیق با داده های بزرگ و پیچیده است.
در کل، به نظر میرسد که با توجه به پیشرفت سریع در فناوری و توانایی های بیشتر در پردازش داده ها، الگوریتم های یادگیری عمیق برای بسیاری از کاربردهای مرتبط با تصاویر، صدا و متن بسیار موثرتر و قابل استفاده تر خواهند بود.
