التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: شرح الاختلافات الرئيسية

في حين أن التعلم الآلي والتعلم العميق غالبا ما يستخدمان بالتبادل، إلا أنهما يشيران إلى مجالين فرعيين للذكاء الاصطناعي. وهي تمثل أساليب مختلفة (ولكنها ذات صلة) لتحليل البيانات؛ التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. تعتبر الفروق بينهما مهمة وتصبح ذات صلة بشكل خاص عند التواصل حول الموضوعات الفنية - مثل عند تقييم أدوات وخدمات تحليل البيانات، أو تحديد الأساليب التي يجب اتباعها لحل مشكلة البيانات، أو إجراء محادثات عميقة مع المهندسين وخبراء المجال.

جدول المحتويات:

• ما هو التعلم الآلي؟
• ما هو التعلم العميق؟
• التعلم الآلي مقابل التعلم العميق
• تطبيقات ML والتعلم العميق
• فوائد ML والتعلم العميق
• تحديات تعلم الآلة والتعلم العميق
• خاتمة

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). يشير الاسم إلى جميع الأنظمة التي يطبق فيها الجهاز (عادةً جهاز كمبيوتر أو مجموعة من أجهزة الكمبيوتر) تقنيات رياضية وإحصائية تلقائية لاكتشاف الأنماط أو تعلمها من البيانات.

يهدف ML إلى بناء أنظمة ذكية ومستقلة. وهذا يعني أنها ستتعلم الأنماط وتحسنها من البيانات، بهدف الحصول على عدد قليل من المكونات المشفرة وتقليل التفاعل البشري. مجال التعلم الآلي موجود منذ الستينيات، وهناك مجموعة كبيرة من الخوارزميات والتقنيات التي تم تطويرها ودراستها منذ ذلك الحين.

أنواع التعلم الآلي

العديد من أنواع الأنظمة المختلفة مؤهلة لتعلم الآلة. هذه هي الأكثر شيوعا:

• تستخدم نماذج التعلم غير الخاضعة للرقابة بيانات غير منظمة مع القليل من التوجيه البشري أو بدونه.
• تتطلب نماذج التعلم الخاضعة للإشراف التوجيه وتعتمد على المدخلات البشرية، بما في ذلك، على سبيل المثال، المدخلات في تنسيق البيانات وبنيتها.
• تتلقى النماذج شبه الخاضعة للإشراف إرشادات من كمية صغيرة من البيانات المنظمة، ثم تستخدم الرؤى من تلك البيانات لتحسين دقتها على مجموعة أكبر من البيانات غير المنظمة.
• تتعلم نماذج التعزيز اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع بيئتها. تتخذ هذه النماذج إجراءات، وتتلقى ردود فعل إيجابية أو سلبية، ثم تقوم بتعديل السلوك لتحقيق الهدف المنشود.
• تقوم النماذج ذاتية الإشراف بإنشاء تسمياتها الخاصة باستخدام البيانات الأولية غير المنظمة.

ما هو التعلم العميق؟

لقد جاءت التطورات الحديثة في تعلم الآلة في المقام الأول من مجموعة فرعية متخصصة من تعلم الآلة المعروفة باسم التعلم العميق. يشير التعلم العميق إلى مجموعة فرعية من أنظمة تعلم الآلة التي يتم تنفيذها فوق مجموعة فرعية من الشبكات العصبية التي تسمى الشبكات العصبية العميقة. الشبكات العصبية العميقة هي شبكات عصبية كبيرة ومترابطة بشكل كبير ولديها طبقات عديدة من الخلايا العصبية المتاحة للمعالجة.

أنواع شبكات التعلم العميق

مثل تقنيات التعلم الآلي المتقدمة الأخرى، يمكن لأنظمة التعلم العميق أن تتعلم بطرق خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف. يمكن بناؤها باستخدام واحد فقط أو مجموعة من اثنين أو أكثر من بنيات الشبكات العصبية المتقدمة. تقوم بعض الشبكات، مثل الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية (FNNs)، بنقل البيانات في اتجاه واحد فقط بين طبقات الخلايا العصبية. في المقابل، قد تشكل شبكات أخرى، مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، حلقات داخلية، وكأثر جانبي، تتصرف كما لو كانت لديها ذاكرة.

تعمل البنى المتقدمة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) على تنظيم كيفية ووقت تكرار أجزاء من البيانات في مدخلات NN. وهذا يعطي تلميحات حول المكان الذي يجب أن تبحث فيه الشبكة عن العلاقات في البيانات.

يمكن تطوير شبكات عصبية متعددة جنبًا إلى جنب، بحيث تتخصص كل شبكة فرعية في مجموعة فرعية من مساحة المشكلة. على سبيل المثال، تميل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) إلى تدريب النماذج التي تحاول التنافس مع بعضها البعض (أحدها يقوم بتزييف بيانات جديدة يجب أن تنتمي إلى مجموعة بيانات، والآخر تدريب على اكتشاف عمليات الاحتيال)، وتتعاون معماريات البرجين للتعلم حول جزأين مترابطين بشكل عميق، ولكن متميزين، من مجموعة البيانات.

يتم أيضًا استخدام مجموعات أكثر تعقيدًا من البنى المعمارية معًا بشكل شائع عند بناء أنظمة التعلم العميق. يمكن توسيع هذه البنى باستخدام هياكل عصبية متخصصة، مثل المحولات ووحدات المقوم، أو استخدامها لمحاكاة وتنفيذ وتعزيز أنظمة التعلم الآلي الأخرى، مثل أشجار القرار.

التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الاختلافات الرئيسية

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي وله بعض القيود والمزايا المحددة المضمنة فيه. يعد التعلم الآلي مصطلحًا عامًا ويغطي نطاقًا أوسع من الخيارات والمقايضات لتحليل البيانات واكتشاف الأنماط داخلها. هذا الجدول يسلط الضوء على الاختلافات. ستجد المزيد من التفاصيل أدناه.

يعتمد التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة

غالبًا ما تعتمد تقنيات التعلم العميق على الوصول إلى مجموعات كبيرة جدًا من البيانات، في حين أن أنظمة تعلم الآلة يمكن أن تكون مفيدة عندما لا تتوفر سوى القليل من البيانات أو لا تتوفر على الإطلاق. وأيضًا، في حالة توفر مدخلات بشرية ماهرة ومتخصصة، يمكن لتعلم الآلة الاستفادة منها بشكل أكثر وضوحًا من أي نظام تعلم عميق.

بشكل عام، تغطي أنظمة تعلم الآلة نطاقًا أوسع من التقنيات وتتميز بنطاق أكثر مرونة في التنفيذ. يركز التعلم العميق حصريًا على التقنيات المناسبة للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة، مثل الشبكات العصبية العميقة والخوارزميات الداعمة لها.

يمكن أن يكون تعلم الآلة أسهل في التحسين والفهم

مع نطاقها الأوسع بكثير، يغطي تعلم الآلة العديد من الأساليب التقليدية والمدروسة جيدًا لمعالجة البيانات، مثل أشجار القرار، والتجميع، والعديد من أشكال الانحدار. ومع تكريس عقود من الزمن لدراستهم، فإن العديد من هذه الأساليب تتمتع بأداء مدمج ومعروف ومقايضات أخرى.

إنها توفر تطبيقات أكثر مرونة من أنظمة التعلم العميق المعتمدة على الشبكة العصبية ويمكن أن تكون أكثر كفاءة في استخدام الموارد والتكلفة. عادة ما يكون التعلم العميق كثيف الموارد ويقع في أعلى جدول التكلفة.

التعلم العميق أقوى وليس عامًا

تعد أنظمة التعلم العميق هي الأفضل للتطبيقات ذات النطاق والتركيز الأضيق، على سبيل المثال، المشكلات المتعلقة بمجموعات البيانات الكبيرة من البيانات المتاحة ذات الصلة، والوقت الكافي للتدريب المطول للشبكة العصبية، وعندما تكون دقة التنفيذ أولوية على القدرة على التتبع بالضبط ما يفعله النظام ولماذا.

يمكن تطبيق أنظمة ML على مجموعة كاملة من المشكلات حيث يمكن للآلات العثور تلقائيًا على أنماط في البيانات وتطبيقها، بما في ذلك تلك التي تتوفر فيها بيانات أقل، وحيث يسهل على البشر فهم الأنظمة، وحيث تكون الدقة العالية أقل أهمية.

تطبيقات ML والتعلم العميق

يتم دمج أنظمة وتطبيقات التعلم العميق والقائمة على تعلم الآلة بشكل مستمر في المزيد والمزيد من جوانب حياتنا. فيما يلي بعض الأمثلة المعروفة أدناه.

كشف البريد العشوائي

كان أحد أقدم تطبيقات التعلم الآلي واسعة النطاق هو اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية وتصفيتها. المشكلة مثالية للتعلم الآلي التطبيقي.

هناك كميات كبيرة من رسائل البريد الإلكتروني، ولها بنية محددة جيدا. من السهل وضع علامة على رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها كرسائل غير مرغوب فيها، لذلك ليس من الصعب إنشاء مجموعات بيانات كبيرة من رسائل البريد الإلكتروني التي تم وضع علامة عليها على أنها "بريد عشوائي" أو "هام" (هام هو عكس البريد العشوائي). يمكن إنشاء أنظمة التصنيف بسهولة بناءً على هذه البيانات ثم استخدامها لتصفية رسائل البريد الإلكتروني العشوائية على نطاق الإنترنت بسرعة.

يعد اكتشاف البريد العشوائي أحد الأمثلة على أن أنظمة التعلم العميق ليست (حتى الآن) مناسبة لحلها كما هو الحال مع تقنيات تعلم الآلة الأكثر تقليدية. على الرغم من التحسينات الكبيرة، فإن الوقت والتكلفة اللازمين لإبقاء أنظمة التعلم العميق محدثة بأحدث التطورات في مجال البريد العشوائي لا تستحق حتى الآن دقتها العالية. يمكن استخدام أنظمة التعلم العميق لتحسين خطوط تعلم الآلة بشكل عام، وقد تقوم أنظمة التدريب على تعلم الآلة للكشف عن البريد العشوائي على نطاق واسع بدمجها لهذا الغرض.

أنظمة التوصية

تعد متاجر التجارة الإلكترونية وخدمات بث الوسائط والأسواق عبر الإنترنت مجرد بعض الأمثلة على الخدمات التي تعتمد على القدرة على تقديم توصيات حول المكان الذي يجب على المستخدمين إنفاق أموالهم فيه. تعد أنظمة التوصية مثالًا نموذجيًا آخر لمشكلة مناسبة تمامًا للتعلم الآلي.

عندما يستهلك المستخدمون الوسائط ويشترون عبر الإنترنت، يمكن للأنظمة الأساسية إنشاء مجموعات بيانات كبيرة بإشارات واضحة (المستخدم يستهلك مقابل المستخدم الذي لا يستهلك). يمكن تطبيق كل من تقنيات التعلم العميق وتعلم الآلة التقليدية على هذه المشكلة؛ تستخدم أنظمة التوصية واسعة النطاق مجموعات ذكية من كلا النوعين من الخوارزميات.

سيارات تحديد المسار والسيارات ذاتية القيادة

تعتبر خوارزميات ML التقليدية غير الخاضعة للرقابة والمبنية على تقنيات معروفة للعثور على المسار، مثل خوارزمية Dijkstra وخوارزمية A*، هي الأنسب للعثور على أفضل مسار بين نقطتين على خريطة الطريق. يمكن لهذه الخوارزميات دراسة الخرائط وحركة المرور والبيانات الأخرى مقدمًا، واكتشاف الأنماط، والتكيف في الوقت الفعلي بناءً على ظروف العالم الحقيقي، والعمل بشكل جيد.

عندما يتعلق الأمر بالتنقل الفعلي للسيارة بين نقطتين، فإن كمية وتعقيد المعلومات المطلوب معالجتها مرتفع جدًا بحيث لا يمكن لأي تقنية تقليدية لتعلم الآلة العمل بها. يتم إنشاء أنظمة القيادة الذاتية بشكل حصري تقريبًا باستخدام تقنيات التعلم العميق.

فوائد ML والتعلم العميق

عندما يُستخدم التعلم الآلي وأنظمة التعلم العميق المتخصصة بشكل جيد، يحدث تحول. يمكنهم زيادة الخبراء البشريين، مما يجعل إنتاجهم أسرع، وأكثر تأثيرًا، وأقل تكلفة، وجودة أعلى، أو مزيجًا من كل ما سبق.

تحسين السرعة والحجم والتكلفة باستخدام التعلم الآلي

يمكن لأنظمة ML أن تحل محل بعض أو كل أعمال وعمليات الخبير، مما يقلل من الوقت والاهتمام اللازم لإكمال المهمة. ونتيجة لذلك، يمكن تطبيق عملهم على نطاق أعلى بكثير من ذي قبل.

على سبيل المثال، قد يتمكن كل فريق من الفنيين الذين يقومون بتقييم فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي بحثًا عن التشوهات من تقييم ستة فحوصات في الساعة، أو حوالي 200 في الأسبوع. إذا ركز الفريق نفسه بدلاً من ذلك على تدريب مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي للقيام بالأجزاء الأكثر روتينية من التحليل، فيمكن للخوارزميات تقييم الآلاف من فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي أسبوعيًا، مقابل جزء صغير من التكلفة.

تأثير وجودة أعلى مع التعلم العميق

عند تطبيقها على المشكلات، تكون أنظمة التعلم العميق مناسبة تمامًا لها، حيث يمكنها زيادة الأنظمة التي تتضمن تعلم الآلة وزيادة جودتها وتأثيرها بشكل عام.

استمرارًا للمثال أعلاه، يمكن تطبيق أنظمة التعلم العميق على الحالات ذات الحجم الكبير الكافي من فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي. إذا كان حجم عمليات المسح كافيًا، وبعد تخصيص ما يكفي من الوقت والموارد لبناء أنظمة التعلم العميق، فمن المرجح أن يقوموا بعمل أفضل من الخبراء في تحديد المجموعة الضيقة من التشوهات التي تم تدريبهم على تحديدها.

ويمكن بعد ذلك نشر هذه الأنظمة على نطاق واسع لتحقيق أقصى قدر من التأثير، ومعالجة فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الفردية بتكاليف ضئيلة. يمكن أن تعمل تحليلات فنيي التصوير بالرنين المغناطيسي وغيرهم من الخبراء على زيادة مخرجات أنظمة التعلم العميق للحالات غير العادية أو الاستثنائية، مما يحقق جودة مجمعة أعلى.

تحديات تعلم الآلة والتعلم العميق

في حين أن العديد من أنواع العمل يمكن أن تستفيد بشكل كبير من التعلم الآلي التطبيقي أو التعلم العميق، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي مثل هذه في النظام قد يكون أمرًا صعبًا. فيما يلي بعض التحديات والعقبات الأكثر شيوعًا التي تظهر.

المفاضلة بين التكلفة والدقة

يمكن لأنظمة الكمبيوتر الأكبر حجمًا والأكثر تكلفة تشغيل خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق الأكثر تقدمًا بشكل أسرع وعلى نطاق أوسع. ونتيجة لذلك، هناك مقايضة بين مقدار الأموال التي يتم إنفاقها على النظام ومدى فعاليته من حيث الأجهزة وتوظيف المزيد من الخبراء الموهوبين لتجميعه. يتطلب الاستخدام الفعال للموارد المحدودة في تعلم الآلة وأنظمة التعلم العميق عناية كبيرة.

الاعتماد على مجموعات البيانات الكبيرة

يعتمد تعلم الآلة بشكل عام والتعلم العميق بشكل خاص على إمكانية الوصول إلى مجموعات كبيرة من البيانات يتم تحديثها باستمرار خلال مرحلة التدريب. تكون جودة الخوارزميات جيدة بقدر جودة وحجم البيانات التي يتم تدريبها عليها. تعد إدارة مجموعات البيانات الكبيرة بشكل فعال أمرًا صعبًا، ويستغرق الأمر وقتًا وبراعة لتطبيق تعلم الآلة بشكل أكثر فعالية على مجموعة بيانات معينة.

المفاضلة بين الدقة والوضوح

يمكن تدريب أنظمة التعلم العميق لتكون دقيقة للغاية، أكثر بكثير من أنظمة تعلم الآلة الأخرى المبنية بمعلمات مماثلة. الدقة تأتي بتكلفة. تتعامل الأنظمة مع البيانات على نطاق واسع وتستخدم خوارزميات متقدمة يستحيل على البشر فهمها في إطار زمني عملي.

لقد تمت دراسة المزيد من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية لفترة أطول، ولها خصائص محددة بشكل أفضل، ويمكن حثها على العمل بطرق يسهل على البشر فهمها. يجب أن يجد أي تطبيق لتعلم الآلة والتعلم العميق المفاضلة المثالية بين الدقة والوضوح.

المفاضلة بين التحيز الفني والتباين

مع زيادة تعقيد خوارزميات أنظمة ML، والموارد المخصصة للتدريب، وكمية البيانات المستخدمة للتدريب، يمكنها معرفة المزيد والمزيد عن خصائص بيانات التدريب الخاصة بها. وتسمى هذه الظاهرة بالتحيز (الفني)؛ ستكون الأنظمة المتحيزة للغاية دقيقة للغاية عندما ترى بيانات مشابهة لما تم تدريبها عليه.

غالبًا ما يأتي التحيز العالي على حساب التباين المنخفض للغاية، حيث لن يتفاعل النظام كثيرًا مع البيانات الجديدة التي تختلف تمامًا عما رآه في التدريب. من الصعب بناء الأنظمة المثالية، التي تتسم بانحياز منخفض وتباين منخفض. يعد العثور على التوازن الصحيح بين التحيز والتباين لتطبيق معين أمرًا أسهل بالنسبة لخوارزميات ML التقليدية التي تمت دراستها بشكل أفضل وأكثر رسوخًا. قد يكون من الصعب تحقيق ذلك باستخدام خوارزميات التعلم العميق الأكثر تعقيدًا.

خاتمة

أنظمة التعلم العميق هي مجموعة فرعية متخصصة من تعلم الآلة التي تستفيد من الشبكات العصبية العميقة ومتعددة الطبقات لمعالجة المشكلات المعقدة مع مجموعات البيانات الكبيرة. على الرغم من أنها توفر دقة فائقة وقدرات معالجة، إلا أنها تأتي مع مقايضات، مثل انخفاض إمكانية التفسير، والاعتماد على البيانات الشاملة، ومرونة التحسين المحدودة.

في المقابل، غالبًا ما تكون أساليب تعلم الآلة التقليدية أكثر فعالية من حيث التكلفة، وأسهل في النشر، وتوفر نتائج أكثر شفافية وقابلية للتنبؤ. كما أنها أسهل في الضبط لمهام محددة. يتمتع كلا النهجين بنقاط قوة ونقاط ضعف متميزة، ويعد فهم تطبيقاتهما وقيودهما أمرًا بالغ الأهمية للتنفيذ الفعال في سيناريوهات العالم الحقيقي.