تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تفاوت‌ دارند. حال سوال اینجا است که فرق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در چه موضوعاتی است! در نگاه کلی، یادگیری ماشین در زیرمجموعه علوم رایانه هوش مصنوعی قرار می‌گیرد. در ادامه با جزئیات بیشتری از تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.

فرق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

درست است که ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی دارای شباهت‌های متعددی هستند. اما هدف این مطلب در فراشناسا، بررسی فرق بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.

این نکته را به یاد داشته باشید که هم‌پوشانی دو حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی باعث شده تا توضیح تفاوت‌های آن‌ها کمی دشوار به نظر برسد!

برای بررسی این تفاوت‌ها باید ویژگی‌های دو موضوع گفته‌شده را نسبت به یکدیگر بررسی کنیم.

هوش مصنوعی

1. هدف هوش مصنوعی، تلاش در جهت نزدیک کردن رفتار یک سیستم کامپیوتری به الگوهایی است که انسان‌ها براساس آن رفتار می‌کنند.
2. هوش مصنوعی یک تکنولوژی است که قابلیت تفکر همانند انسان را دارد.
3. هوش مصنوعی به‌عنوان رشته‌ی دانشگاهی علوم رایانه تدریس و به‌عنوان یک فناوری هم شناخته می‌شود.
4. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در زیر مجموعه اصلی هوش مصنوعی قرار می‌گیرند.
5. با توجه به مورد قبل می‌توان بیان کرد که دامنه هوش مصنوعی بسیار گسترده‌تر است.
6. هوش مصنوعی به‌عنوان یک محرک اصلی برای فناوری‌های نوظهور است.
7. دغدغه‌ی افرادی که در حوزه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، این است که شانس موفقیت خود را به حداکثر برسانند.
8. از نمونه کاربردهای هوش مصنوعی می‌توانیم به بازی‌های آنلاین شطرنج، تبدیل گفتار به نوشتار، رتبه بندی صفحات وب، پاسخ‌دهی خودکار در نرم افزارهای پیام‌رسان و اتومبیل خودران اشاره کنیم.
9. ماشین لرنینگ، شبکه عصبی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر از قابلیت‌های متمایزکننده هوش مصنوعی هستند.
10. هوش مصنوعی بر سه پایه‌ی یادگیری، استدلال و درک استوار است.
11. داده‌های بصری، متنی و عددی از جمله‌ داده‌هایی هستند که هوش مصنوعی با آن‌ها سروکار دارد.

با اطلاع از تعریف هوش مصنوعی به زبان ساده می‌توانید آشنایی عمیق‌تری نسبت به طیف گسترده‌ای از علوم رایانه کسب کنید. در مطلب زیر به موضوعاتی همچون کاربرد هوش مصنوعی و نحوه کارکرد آن پرداختیم.

حتما بخوانید: هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ

1. هدف یادگیری ماشین اغلب این است که آموزش مدلی بر روی داده‌های تاریخی و برچسب‌گذاری شده (یعنی داده‌هایی که نتیجه آن مشخص است) انجام بدهد و بر اساس یک آیتم داده جدید، پیش‌بینی کند.
2. یادگیری ماشین یه مدل ریاضی است که شامل الگوریتم‌های متعددی می‌شود.
3. الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می کنند.
4. یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ی از هوش مصنوعی است.
5. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، دامنه‌ی محدودتری دارند.
6. این علم در تلاش است که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی صریح را بدهد.
7. الگوهای یادگیری و دقت عمل در آن‌ها از دغدغه‎های یادگیری ماشین است.
8. از نمونه کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانیم به تحلیل احساسات، طبقه بندی اخبار، تشخیص چهره و پیشبینی فرآیندها براساس تاریخچه قبلی آن‌ها اشاره کنیم.
9. سه نوع یادگیری ماشینی یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
10. ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین شامل یادگیری و تصحیح رفتار سیستم کامپیوتری با داده‌های جدید و قدیمی است.
11. یادگیری ماشین بر روی داده‌های نیمه ساختاریافته و ساختاری تمرکز دارد.

بخش زیادی از فرق بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سابقه‌ی شکل‌گیری آن‌ها است. در مطلب زیر، اطلاعات کاملی درباره تاریخچه هوش مصنوعی در جهان آمده است تا با روند ظهور آن در دنیا آشنا شوید.

حتما بخوانید: تاریخچه هوش مصنوعی

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

دو اصطلاح ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ دو عنوان بسیار محبوب در دنیای فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی هستند. روش‌هایی که به هوش مصنوعی می‌آموزند، چگونه باید کارها را انجام داد و وظایف را به نتیجه مطلوب رساند. همان‌طور که از اسامی این دو روش مشهود است، یادگیری عمیق درست همان یادگیری ماشین در سطحی عمیق‌تر است. با این حال میان این دو ماشین یادگیری، تفاوت‌هایی در میزان توانایی وجود دارد که به ذکر برخی از مهم‌ترین آنان خواهیم پرداخت.

1. ماشین دیپ لرنینگ مانند یک کارت گرافیک قدرتمند است. این کارت گرافیکی، اطلاعات حجیم را دریافت می‌کند و محاسبات پیچیده را انجام خواهد داد. ماشین لرنینگ معمولی، مسائل را به صورت “بخش بخش” و “داده‌های دسته بندی شده” بررسی و رفع می‌کند. اما ماشین یادگیری عمیق به صورت یک جا و تنها در یک گام مسائل را گره گشایی خواهد کرد.
2. عملکرد دو ماشین یادگیری و یادگیری عمیق با میزان حجم داده‌ها متفاوت است. ماشین دیپ لرنینگ با در اختیار داشتن اطلاعات و زمان هر چه بیشتر، خروجی مطلوب‌تری را ارائه خواهد داد. این ماشین‌ها به طور طبیعی نیازمند اطلاعات و داده‌های فراوان و زمان بیشتر برای تحلیل و بررسی پارامترهای موجود هستند، اما الگوریتم ماشین یادگیری معمولی با اطلاعات و زمان کم مشکلی نخواهد داشت.
3. الگوریتم ماشین یادگیری بر روی ضعیف‌ترین سیستم‌ها هم قابل اجرا هستند. اما برای استفاده از الگوریتم ماشین یادگیری عمیق به GPU نیاز است و تنها می‌شود در سیستم‌های فوق حرفه‌ای از آن‌ها بهره‌مند شد.
4. در الگوریتم ماشین لرنینگ، قابلیت‌ها به وسیله متخصصین شناسایی می‌شوند. سپس، کد‌های مربوطه ارائه می‌شوند. اما ماشین دیپ لرنینگ باید آموزش داشته باشد تا بتواند به طور خودکار، بهترین تصمیم را بگیرد و قابلیت نهایی را برآورد کند.