• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  التعلم الآلي والتعلم العميق هما تقنيتان متقاربتان لكنهما مختلفتان في مجال الذكاء الاصطناعي. بينما يعتبر التعلم الآلي مجموعة فرعية عامة للذكاء الاصطناعي تتضمن خوارزميات لإنشاء نماذج يمكنها اتخاذ قرارات بناءً على البيانات المدخلة, فإن التعلم العميق هو نوع خاص من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية المتراكبة لتقليد كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات. دعونا نستعرض الفرق الرئيسي والمجالات التي يتم تطبيق كل منهما عليها.

1. الفروقات الأساسية:

* نوع الخوارزميات: يتعامل التعلم الآلي مع مجموعة واسعة من الخوارزميات مثل الانحدار اللوجستي، عشوائي الغابات، والمسافات الأقل تربيعيًا. بالمقابل، يبني التعلم العميق أساسًا على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) والتي تحتوي عادة على عدة طبقات مخفية تعمل كوحدة نموذجية مدمجة. هذه الطبقات المخفية تسمح بالنظر إلى العلاقات المركبة غير الخطية الموجودة داخل البيانات بدون الحاجة لفهم يدوي كامل لهذه العلاقات.

1. الأداء والتعميم:

* أداء: عند توفير كميات كبيرة من بيانات التدريب عالية الجودة، يحقق التعلم العميق أداء أفضل بكثير مقارنة بأنواع أخرى من التعلم الآلي بسبب قدرته الفائقة على فهم القواعد المعقدة والعلاقات السببية وإنشاء تكرار مفيد لها. وهذا يؤدي غالبًا لتحقيق نتائج أكثر دقة ومتفوقة حتى بالنسبة لمجموعات البيانات ذات الخصائص التباينية أو عدم الانتظام.

1. مجالات التطبيق:

* التعليم الآلي: يشمل العديد المجالات المختلفة؛ تشخيص الأمراض الصحية, تحليل المشاعر، تصنيف الصور ومقاطع الفيديو المصورة وغير ذلك الكثير حيث تكون قدرات الاستدلال وقبول الشروط الأولية مهمة ولكن ليست هناك حاجة لحلول تقديرية دقيقة بالضرورة.

* التعلم العميق: يعمل بشكل ممتاز عندما تحتاج الحلول لتكون انطباعية للغاية - مثلاً إنشاء صور فوتوغرافية واقعية وإنتاج الأصوات الطبيعية وصنع نصوص مكتوبة بأسلوب بشرى طبيعي بالإضافة لحل مسائل الكشف عن الاحتيال والأمان السيبراني وتحسين العمليات الصناعية وحتى الروبوتية.

في النهاية رغم كون كلا التقنيتين جزءاً من محفظة أداوت الذكاء الصناعي الواسعة إلا أنه لكلٍ منها نقاط قوة وضعف خاصة مما يستدعي اختيار الأنسب مع الوضع الحالي لأهداف المستخدم والمعايير الخاصة بكل حالة استخدام مختلفة تمام الاختلاف عنها الأخرى.