ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (مقایسه کامل)

هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق (DL) سه واژه ‌ای هستند که در سال ‌های اخیر دنیای فناوری را تحت تأثیر قرار داده‌ اند. با این که اغلب این کلمات به جای یکدیگر استفاده می‌ شود، اما این اصطلاحات مترادف هم نیستند. ما در این مقاله، تفاوت‌ های بین AI، ML و DL را بررسی خواهیم کرد و نمونه ‌های واقعی از کاربرد هر کدام را توضیح خواهیم داد.

هوش مصنوعی چیست؟

• برای دانلود صفر تا صد دروس آموزشی رایگان هوش مصنوعی کلیک کنید

هوش مصنوعی یک اصطلاح گسترده است که برای توصیف توانایی ماشین ‌ها در شبیه ‌سازی هوش انسانی استفاده می ‌شود. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی الگوریتم ‌هایی را به وجود می ‌آورد که ماشین ‌ها را قادر می ‌سازد تا کارهایی مثل حل مسئله، استدلال و یادگیری که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند را انجام دهند.

هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که هر ماشین یا سیستمی را در بر می‌ گیرد. این رشته را می ‌توان به دو دسته تقسیم ‌بندی کرد:

1-هوش مصنوعی محدود یا ضعیف: این ها سیستم‌ هایی هستند که برای انجام وظایف خاصی مثل تشخیص گفتار یا طبقه ‌بندی تصویر طراحی شده‌ اند. این سیستم‌ ها بر اساس یک مجموعه داده خاص آموزش دیده‌ اند و فقط می ‌توانند وظیفه ‌ای که برای آن طراحی شده ‌اند را انجام دهند.

2- هوش مصنوعی عمومی یا قوی: این ها سیستم‌ هایی هستند که می ‌توانند هر فعالیت فکری که یک انسان می ‌تواند انجام دهد را انجام دهند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد و تحقیقات گسترده ‌ای روی آن در حال انجام است.

هوش مصنوعی کاربرد های زیادی در دنیای واقعی دارد. مثلا در صنعت مراقبت ‌های پزشکی می ‌توان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی و تشخیص بیماری ‌ها استفاده کرد، و در صنعت خودرو سازی از آن برای توسعه خودرو های خودران استفاده می ‌شود.

یادگیری ماشین چیست؟

• برای دانلود صفر تا صد دروس آموزشی رایگان یادگیری ماشین کلیک کنید

یادگیری ماشین زیرمجموعه ‌ای از هوش مصنوعی است که الگوریتم ‌هایی را به وجود می ‌آورد که ماشین ‌ها را قادر می‌ سازند از داده‌ ها یاد بگیرند. به عبارت دیگر وظیفه ML آموزش ماشین ‌ها برای تشخیص الگو ها در داده‌ ها و در مرحله بعدی استفاده از آن الگو ها برای پیش ‌بینی داده‌ های جدید است.

یادگیری ماشین را می ‌توان به سه دسته طبقه ‌بندی کرد:

1-یادگیری نظارت‌ شده: این نوع یادگیری شامل آموزش یک مدل بر اساس یک مجموعه داده برچسب ‌گذاری شده که خروجی صحیح مشخص شده است که می‌ توان به کمک آن روی داده ‌های جدید و دیده ‌نشده پیش ‌بینی انجام داد.

2- یادگیری بدون نظارت: این یادگیری شامل آموزش یک مدل ML بر روی یک مجموعه داده بدون برچسب است که خروجی صحیح مشخص نیست که می ‌توان الگو ها و روابط در داده ‌ها را کشف کرد.

3– یادگیری تقویتی: این یکی هم شامل آموزش یک مدل ML است که برای یادگیری به گرفتن بازخورد به صورت پاداش یا تنبیه و آزمون و خطا متوسل می ‌شود.

یادگیری ماشین کاربرد های زیادی در دنیای واقعی دارد. به طور مثال در صنعت مالی می ‌توان از آن برای کشف تقلب استفاده کرد و در صنعت بازاریابی از آن برای شخصی ‌سازی تبلیغات بهره برد.

یادگیری عمیق چیست؟

• برای دانلود صفر تا صد دروس آموزشی رایگان یادگیری عمیق کلیک کنید

یادگیری عمیق زیر مجموعه ‌ای از یادگیری ماشین است که در آن روی توسعه شبکه‌ های عصبی کار می‌ شود. شبکه ‌های عصبی الگوریتم‌ هایی هستند که به وسیله لایه‌ های متعدد گره ‌های به هم پیوسته برای تقلید از ساختار مغز انسان طراحی شده‌ اند.

یادگیری عمیق شامل آموزش این شبکه ‌های عصبی بر اساس داده ‌های بسیار زیادی است. این آموزش به آن ها امکان می ‌دهد تا الگو های پیچیده را یاد بگیرند و پیش‌بینی ‌های دقیق انجام دهند. یادگیری عمیق به ویژه در زمینه ‌هایی مثل تشخیص تصویر و گفتار که بسیار پیچیده و تجزیه و تحلیل داده‌ ها با استفاده از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین سنتی دشوار است، به کار خواهد آمد.

الگوریتم ‌های DL به ویژه برای کار هایی مثل تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارند.

یادگیری عمیق در توسعه سیستم‌ های هوش مصنوعی که می ‌توانند کارهایی انجام دهند که قبلا تصور می ‌شد برای ماشین ‌ها غیر ممکن است، بسیار مفید بوده است. از جمله این کار ها می‌ توان به شکست دادن بازیکنان (انسان) در بازی ‌هایی مثل Go و Chess یا شناسایی اشیاء در تصاویر با سطح دقت تقریبا انسانی اشاره کرد.

در نتیجه، هوش مصنوعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فناوری ‌های مرتبط اما متمایزی هستند که شیوه زندگی و کار ما را تغییر می‌ دهند. هوش مصنوعی اصطلاح گسترده ‌ای است و شامل هر ماشینی می‌ شود که بتواند هوش انسانی را شبیه‌ سازی کند، در حالی که ML زیرمجموعه ‌ای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم ‌هایی است که ماشین ‌ها را قادر می ‌سازد از داده ‌ها یاد بگیرند.

DL زیرمجموعه ‌ای از ML است که از شبکه ‌های عصبی برای یادگیری الگو های پیچیده و پیش‌بینی ‌های دقیق استفاده می ‌کند. با درک تفاوت ‌های بین این فناوری ‌ها، می ‌توانیم کاربرد های واقعی آن‌ ها و تأثیری که بر جامعه دارند را بهتر درک کنیم.

یادگیری عمیق کاربرد های زیادی در دنیای واقعی دارد. یعنی مثلا می ‌توان در صنعت خودرو از آن برای توسعه وسایل نقلیه خودران استفاده کرد. و در صنعت مراقبت ‌های پزشکی، می ‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی بهره برد.

تفاوت ‌های بین AI، ML و DL

با این که AI، ML و DL به هم ربط دارند، اما تفاوت ‌های کلیدی بین آن ها وجود دارد که در ادامه به آن ها می ‌پردازیم.

1-گستره

AI گسترده‌ ترین اصطلاح در بین این سه مورد است و شامل هر ماشینی می‌ شود که بتواند هوش انسانی را شبیه ‌سازی کند. یادگیری ماشین زیرمجموعه ‌ای از هوش مصنوعی است که به طور خاص بر روی ماشین ‌هایی متمرکز شده است که می ‌توانند از داده‌ ها یاد بگیرند. یادگیری عمیق یا DL زیرمجموعه ‌ای از ML است که به طور خاص بر روی شبکه‌ های عصبی متمرکز شده است.

2- یادگیری

یادگیری هوش مصنوعی و ML به روش‌ های مختلفی مثل یادگیری تحت نظارت ، بدون نظارت و تقویتی انجام می ‌شود. با این حال یادگیری عمیق به طور خاص بر استفاده از شبکه‌ های عصبی متمرکز است که می ‌تواند از طریق فرآیندی به نام پس انتشار انجام شود.

3- پیچیدگی

هوش مصنوعی بسته به وظیفه ‌ای که برای انجام آن طراحی شده است، می ‌تواند ساده یا پیچیده باشد. الگوریتم‌ های ML می‌ توانند پیچیده ‌تر از الگوریتم ‌های سنتی باشند، اما معمولا پیچیده‌ تر از الگوریتم ‌های DL هستند. الگوریتم‌ های DL می ‌توانند به خاطر لایه ‌های گره ‌های به هم پیوسته ‌ای که دارند بسیار پیچیده باشند، که همین آن‌ ها را برای کار هایی که شامل داده‌ های بسیار پیچیده مثل تشخیص تصویر و گفتار هستند، مناسب می ‌سازد.

4- عملکرد

هوش مصنوعی و ML هر دو می ‌توانند برای حل طیف وسیعی از مسائل مورد استفاده قرار گیرند، اما عملکرد آن ها اغلب به دلیل کیفیت داده‌ها و الگوریتمی که از آن استفاده می ‌کنند، محدود می‌ شود. از سوی دیگر، DL در حل مسائل پیچیده بسیار مؤثر است و اغلب از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین سنتی بهتر عمل می ‌کند.

5- داده‌ های مورد نیاز

الگوریتم ‌های ML به داده ‌های زیادی برای یادگیری و پیش بینی دقیق نیاز دارند. الگوریتم ‌های DL حتی به داده ‌های بسیار بیشتری نیاز دارند، البته داده‌ ها باید بسیار دقیق باشند تا به خوبی کار کنند.

6- توان محاسباتی مورد نیاز

الگوریتم‌ های DL برای آموزش به توان محاسباتی بالایی نیاز دارند که کمی گران تمام می ‌شود. الگوریتم ‌های یادگیری ماشین نسبت به DL به قدرت محاسباتی کم تری نیاز دارند، اما همچنان از نظر محاسباتی چالش برانگیز هستند.

7- تفسیر پذیری

الگوریتم ‌های ML عموما قابل تفسیرتر از الگوریتم ‌های DL هستند، یعنی درک اینکه آن ها چطور به چنین پیش ‌بینی‌ یا تصمیماتی رسیده‌ اند، آسان ‌تر است. الگوریتم ‌های DL ممکن است غیرشفاف ‌تر باشند و درک اینکه چگونه به نتیجه مورد نظر رسیده ‌اند، چالش برانگیز است.

8- کاربرد ‌ها

هوش مصنوعی کاربرد های زیادی از جمله تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی ، بینایی کامپیوتر و روباتیک دارد. ML در بسیاری از برنامه ‌ها از جمله تشخیص تقلب، سیستم ‌های توصیه و تشخیص تصویر استفاده می ‌شود. یادگیری ماشین در برنامه ‌هایی مثل رانندگی خودکار، تشخیص گفتار ، و تشخیص تصویر و ویدئو کاربرد دارد.

9- زمان آموزش

آموزش الگوریتم ‌های DL به دلیل حجم زیاد داده و قدرت محاسباتی بالایی که نیاز دارد، زمان بیشتری نسبت به الگوریتم‌ های ML می ‌طلبد. الگوریتم‌ های ML را می‌ توان نسبتا سریع آموزش داد.

یه ترفند کاربردی: کاهش حجم هر ویدیویی تا 10 برابر بدون افت کیفیت!!

نمونه ‌های دنیای واقعی

بیایید به چند نمونه واقعی از نحوه استفاده از AI، ML و DL امروز نگاه کنیم.

هوش مصنوعی:

1-سیری و سایر دستیار های صوتی که از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی برای درک و پاسخ به سوالات کاربران استفاده می‌ کنند.

2- چت بات‌ ها که از هوش مصنوعی برای شبیه ‌سازی مکالمه انسانی و ارائه پشتیبانی یا کمک به مشتری استفاده می ‌کنند.

3- خلبان خودکار تسلا که از ترکیبی از حسگر ها، بینایی کامپیوتر و الگوریتم‌ های یادگیری عمیق استفاده می‌ کند تا رانندگی نیمه ‌خودران را انجام دهد.

یادگیری ماشین:

1-سیستم‌ های تشخیص تقلب که از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌ های تراکنش و شناسایی فعالیت ‌های بالقوه کلاه برداری استفاده می ‌کنند.

2- سیستم ‌های پیشنهاد محصول مورد استفاده توسط سایت ‌های تجارت الکترونیک که از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده ‌های کاربر و ارائه پیشنهادات شخصی استفاده می ‌کنند.

3- فیلتر های هرزنامه که توسط ارائه‌ دهندگان ایمیل استفاده می ‌شود. این سیستم ‌ها از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل محتوای ایمیل و شناسایی و فیلتر کردن پیام‌ های هرزنامه استفاده می ‌کنند.

یادگیری عمیق:

1-سیستم ‌های تشخیص چهره که از الگوریتم ‌های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل ویژگی‌ های چهره و شناسایی افراد استفاده می ‌کنند.

2- سیستم ‌های تشخیص تصویر مورد استفاده در وسایل نقلیه خودران که از یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل فید دوربین و شناسایی اشیاء و موانع موجود در محیط خودرو استفاده می ‌کنند.

3- سیستم ‌های پردازش زبان طبیعی که از یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل و درک زبان انسان و انجام کار هایی مثل ترجمه زبان یا تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می ‌کنند.

این مثال ‌ها طیف متنوعی از کاربرد های هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در صنایع مختلف از جمله حمل ‌و نقل، تجارت الکترونیک، امنیت و خدمات مشتری نشان می ‌دهند. آن ها همچنین نشان می‌ دهند که چگونه از این فناوری ‌ها برای خودکار سازی و بهینه ‌سازی فرآیند ها و وظایف پیچیده ‌ای که زمانی منحصرا توسط انسان انجام می ‌شد ، استفاده می ‌شود.

سایتهایی با هوش مصنوعی: 7 بهترین سایت افزایش کیفیت عکس (هوش مصنوعی)

کلام پایانی

AI، ML و DL سه فناوری مرتبط اما متمایز هستند که شیوه زندگی و کار ما را تغییر می‌ دهند. هوش مصنوعی گسترده‌ ترین اصطلاح است و شامل هر ماشینی می ‌شود که بتواند هوش انسانی را شبیه ‌سازی کند، در حالی که ML زیرمجموعه ‌ای از هوش مصنوعی است که با توسعه یک سری الگوریتم‌ ها، ماشین‌ ها را قادر می ‌سازد تا داده ‌ها یاد بگیرند. DL زیرمجموعه ای از ML است که از شبکه ‌های عصبی برای یادگیری الگو های پیچیده و پیش‌بینی ‌های دقیق استفاده می ‌کند.

این سه فناوری از نظر داده‌ های مورد نیاز، پیچیدگی ، قابلیت تفسیر، قدرت پردازش و حوزه‌ های کاربردی تفاوت‌ های مشخصی دارند. درک این تفاوت ‌ها می ‌تواند به سازمان ‌ها کمک کند تا فناوری مناسب را برای نیاز های خاص شان انتخاب و عملکرد سیستم ‌های هوش مصنوعی شان را بهینه کنند.