الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته

من التقنيات التي باتت تنتشر بشكل شريع مؤخرًا هما تعلم الألة والتعلم العميق، فما الفرق بينهما؟ هذه ماستتحدث عنه هذه المقالة. 

تعلم الآلة: 

هو نهج للذكاء الاصطناعي حيث يتم تغذية البيانات القديمة لهذه النماذج من التجارب السابقة وتُستخدم هذه التجارب لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) لمجموعة محددة من المهام والمزيد من بيانات التدريب لدقة أفضل وأفضل جزء من نماذج التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي هو أن هذه النماذج لا تتطلب بالضرورة كميات كبيرة من البيانات لذلك يمكن حل المشكلات الأقل تعقيدًا في فترة زمنية قصيرة. 

التعلم العميق: 

لا يركز التعلم العميق فقط على مجموعة واحدة من المشكلات بل يجلب مستوى فكريًا واسعًا وذكاءًا لأجهزة الكمبيوتر ويتم تدريب النماذج ذات الميل العميق باستخدام الشبكات العصبية AI (الذكاء الاصطناعي) حيث يتم حل المشكلة بكل طريقة ممكنة يمكن حلها نظرًا لأن الكمبيوتر يمكنه القيام بذلك بشكل أسرع بكثير مما نفعله بعد فترة من الوقت يكون الكمبيوتر قادرًا على رسم نمط حيث يعرف كيفية المضي قدمًا في الخطوة التالية لحل المشكلة بنجاح. 

الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق:

١-يعني تعلم الألة أن أجهزة الكمبيوتر تتعلم من البيانات باستخدام الخوارزميات لأداء مهمة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح ويستخدم التعلم العميق بنية معقدة من الخوارزميات على غرار الدماغ البشري.

٢- يدور التعلم الآلي حول قدرة أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتصرف بتدخل بشري أقل ويدور التعلم العميق حول تعلم الكمبيوتر التفكير باستخدام هياكل على غرار الدماغ البشري.

٣-يتطلب التعلم الآلي قوة حاسوبية أقل ؛ ويحتاج التعلم العميق عادة إلى تدخل بشري أقل.

٤- يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات لتحليل البيانات ، والتعلم من تلك البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على ما تعلمته ويقوم التعلم العميق ببناء الخوارزميات في طبقات لإنشاء "شبكة عصبية اصطناعية" يمكنها التعلم واتخاذ قرارات ذكية بمفردها.     

٥-التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي بينما يندرج كلاهما تحت فئة واسعة من الذكاء الاصطناعي فإن التعلم العميق هو ما يمد أقوى الذكاء الاصطناعي.

٦-يمكن أن يتدرب تعلم الآلة على بيانات تدريب أقل حيث يتطلب التعلم العميق لمجموعات بيانات كبيرة للتدريب.