یادگیری ماشین (Machine Learning – ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning – DL) دو حوزه مهم در هوش مصنوعی هستند که تحولات بزرگی در فناوری ایجاد کرده‌اند.

در این مقاله، تفاوت‌های این دو روش، نحوه عملکرد آن‌ها و کاربردهایشان را بررسی می‌کنیم.

یادگیری ماشین چیست؟

شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی مستقیم از داده‌ها یاد بگیرند. در ML، الگوریتم‌ها داده‌ها را تحلیل می‌کنند، الگوها را شناسایی می‌کنند و بر اساس آن تصمیم‌گیری می‌کنند. روش‌های آن شامل موارد زیر است:

1. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند.
2. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning): مدل بدون برچسب، الگوها و ساختارهای مخفی در داده‌ها را کشف می‌کند.
3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مدل از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد تا بیشترین پاداش را دریافت کند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. این روش قابلیت تحلیل داده‌های پیچیده مانند تصاویر و صوت را دارد. برخی از معروف‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق عبارتند از:

• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): مناسب برای پردازش تصاویر و ویدئو.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): مناسب برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن و گفتار.
• ترانسفورمرها: مدل‌هایی که در پردازش زبان طبیعی (NLP) بسیار مؤثر هستند.

کاربردهای عملی ، تشخیص کلاهبرداری، پیش‌بینی‌های مالی.

• یادگیری عمیق: تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی، خودروهای خودران.
• یادگیری ماشین: تحلیل بازار

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو ابزارهای قدرتمندی در هوش مصنوعی هستند که کاربردهای گسترده‌ای دارند. در حالی که یادگیری ماشین در بسیاری از مسائل داده‌محور مفید است، یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های پیچیده توانایی بالاتری دارد. شناخت تفاوت‌های این دو فناوری به ما کمک می‌کند که از هر کدام در جای مناسب استفاده کنیم.