ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ هر دو شاخه ای از هوش مصنوعی هستند؛ اما دیپ لرنینگ به عنوان زیر مجموعه ای از ماشین لرنینگ شناخته می شود. تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در ماهیت آن ها و الگوریتم های به کار رفته است. اگرچه هر دو می توانند بدون نیاز به مداخلات انسانی زیاد کار کنند، اما دیپ لرنینگ یادگیری عمیق‌تری داشته و مانند مغز انسان عمل می کند.
در این مقاله از سایت انجام پروژه های دانشجویی کارت پروژه ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ را از جنبه های زیر با هم مقایسه می‌کنیم:
- ماهیت و هدف
- الگوریتم ها
- داده های ارائه شده
- زمان و پیچیدگی های راه اندازی
- کاربردهای هر یک از آن‌ها
ماشین لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ (machine learning) به مطالعه سیستم های کامپیوتری اطلاق می شود که به طور خودکار از تجربه خود یاد می گیرند، بدون اینکه به طور واضح توسط کاربر برنامه ریزی شوند. با هوش مصنوعی ساده، یک برنامه نویس می تواند به ماشین بگوید که چگونه به مجموعه های مختلف دستورالعمل ها با کدگذاری دستی هر «تصمیم» پاسخ دهد؛ اما در ماشین لرنینگ، یک ماشین می تواند خود به خود آموزش ببیند. فقط یک سری قوانین برای ان در نظر گرفته می شود.
به طور مثال، سرویس پخش موسیقی Spotify ترجیحات موسیقی شما را یاد می گیرد تا پیشنهادات جدیدی به شما ارائه دهد. هر بار که با گوش دادن تا انتها یا افزودن آهنگی به بخش سیو خودتان به برنامه نشان می دهد که چه چیزی دوست دارید، این سرویس الگوریتم های خود را به روز می کند تا توصیه های دقیق تری به شما ارائه دهد.
اگر نیاز به انجام پروژه ماشین لرنینگ دارید و می‌خواهید این کار را برون سپاری کنید، می‌توانید از متخصصان ما در این حوزه کمک بگیرید.
دیپ لرنینگ چیست؟
زمانی که ماشین لرنینگ دچار اشتباه شود و نیاز به اصلاح انسانی دارد؛ اما الگوریتم های دیپ لرنینگ (deep learning) می توانند نتایج خود را از طریق تکرار و بدون نیاز به دخالت انسان بهبود ببخشند. دیپ لرنینگ در واقع یک شاخه از ماشین لرنینگ یا ماشین لرنینگ است که می تواند مجموعه ای از داده های بزرگ را برای دستیابی به بهترین نتیجه به کار گیرد. به دیپ لرنینگ به عنوان تکامل ماشین لرنینگ فکر کنید.
دیپ لرنینگ یک تکنیک ماشین لرنینگ است که الگوریتم ها و واحدهای محاسباتی یا نورون ها را در شبکه های عصبی مصنوعی لایه بندی می کند. این شبکه های عصبی عمیق از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده اند. داده ها از طریق این شبکه از الگوریتم های به هم پیوسته به شیوه ای غیر خطی عبور می کنند، مانند زمانی که مغز ما اطلاعات را پردازش می کند.
می‌توانید برای انجام پروژه یادگیری عمیق روی کمک کارشناسان کارت پروژه حساب کنید.
تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ
تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با درک جزئیات این دو روش هوش مصنوعی تا حدی قابل احساس است. با این وجود برای دقیق تر بررسی کردن، در ادامه مقاله تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ را توضیح می دهیم.
ماهیت و هدف
ماشین لرنینگ ابر مجموعه ای از دیپ لرنینگ است دیپ لرنینگ زیر مجموعه ای از ماشین لرنینگ است. ماشین لرنینگ تکامل هوش مصنوعی برای ماندن در رقابت هوش مصنوعی و یادگیری چیزهای جدید است، ولی دیپ لرنینگ تکامل یافته از ماشین لرنینگ است و می تواند مسائل پیچیده ماشین لرنینگ را حل کند.
الگوریتم ها
ماشین لرنینگ از انواع مختلفی از الگوریتم های خودکار استفاده می کند که به توابع مدل تبدیل می شوند و اقدامات آینده را از داده ها پیش بینی می کنند. ولی دیپ لرنینگ از یک شبکه عصبی استفاده می کند که داده ها را از طریق لایه های پردازشی برای تفسیر ویژگی ها و روابط داده ها ارسال می کند. در ماشین لرنینگ الگوریتم ها توسط تحلیلگران داده شناسایی می شوند تا متغیرهای خاص در مجموعه داده ها را بررسی کنند. ولی در دیپ لرنینگ الگوریتم ها تا حد زیادی در تجزیه و تحلیل داده ها پس از تولید به تصویر کشیده می شوند.
ماشین لرنینگ شامل الگوریتم های آموزشی برای شناسایی الگوها و روابط در داده ها است. از سوی دیگر، دیپ لرنینگ از شبکه های عصبی پیچیده با لایه های متعدد برای تجزیه و تحلیل الگوها و روابط پیچیده تر استفاده می کند.الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند از مدل های خطی ساده تا مدل های پیچیده تر مانند درخت های تصمیم گیری و جنگل های تصادفی استفاده کنند.
از سوی دیگر، الگوریتم های دیپ لرنینگ مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی هستند که از چندین لایه و گره تشکیل شده اند و پیچیده‌تری هستند. همچنین، الگوریتم های ماشین لرنینگ معمولا به داده های کمتری نسبت به الگوریتم های دیپ لرنینگ نیاز دارند، اما کیفیت داده ها مهم تر است. از سوی دیگر، الگوریتم های دیپ لرنینگ به مقادیر زیادی داده برای آموزش شبکه های عصبی نیاز دارند، اما با پردازش داده های بیشتر، می توانند به تنهایی یاد بگیرند و بهبود یابند.
داده های ارائه شده
داده های ارائه شده در ماشین لرنینگ در مقایسه با دیپ لرنینگ کاملا متفاوت است زیرا از داده های ساختاری استفاده می کند. ولی در دیپ لرنینگ از داده های شبکه های عصبی (ANN) استفاده می شود. علاوه بر این، ماشین لرنینگ از هزاران نقطه داده تشکیل شده است. ولی دیپ لرنینگ از میلیون ها نقطه داده. ضمن اینکه دیپ لرنینگ می تواند برای داده های نامنظم استفاده شود، ولی ماشین لرنینگ معمولا نیاز به داده های منظم دارد.
علاوه بر این خروجی های ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با یکدیگر متفاوت اند. به طوری که در ماشین لرنینگ مقدار عددی، مانند طبقه بندی امتیاز درج می شوند؛ اما در دیپ لرنینگ هر چیزی از مقادیر عددی گرفته تا عناصر با فرم آزاد، مانند متن و صدا آزاد قابل خروجی گرفتن هستند.
خدمات پیشنهادی:
در موسسه کارت پروژه تمامی خدمات مربوط به ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ انجام می‌شوند. از جمله این خدمات را در زیر لیست کرده‌ایم:
- انجام پروژه هوش مصنویی
- انجام پروژه پایتون
- انجام پروژه داده کاوی
- انجام پروژه شبکه عصبی
- انجام پروژه پردازش سیگنال
- انجام پروژه شبیه سازی
- انجام پروژه بهینه سازی
زمان و پیچیدگی های راه اندازی
پیچیدگی های راه اندازی ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ کاملا با یکدیگر متفاوت اند که در ادامه به جزئیات آن ها می پردازیم.
- سیستم مورد نیاز برای اجرا و آموزش: آموزش ماشین لرنینگ را می توان با استفاده از CPU (واحد پردازش مرکزی) انجام داد. اما برای دیپ لرنینگ یک GPU (واحد پردازش گرافیکی) اختصاصی نیاز است.
- مداخله انسانی: در ماشین لرنینگ نیاز به مداخله انسانی برای به دست آوردن نتایج است؛ اما در دیپ لرنینگ مداخله کمتری نیاز است. البته ناگفته نماند که راه اندازی دیپ لرنینگ نسبت به ماشین لرنینگ پیچیده تر است.
- زمان راه اندازی: سیستم های ماشین لرنینگ را می توان به سرعت راه اندازی و اجرا کرد، اما اثربخشی آن ها ممکن است تا حدی محدود باشد؛ اما دیپ لرنینگ نیاز به زمان بیشتری برای راه اندازی دارد؛ اما الگوریتم های دیپ لرنینگ می توانند سریعا باعث ایجاد نتیجه شوند. علاوه بر این برای تمرین و آموزش دیپ لرنینگ نسبت به ماشین لرنینگ زمان بیشتری ناز است.
- برنامه های قابل استفاده: برنامه های ماشین لرنینگ در مقایسه با دیپ لرنینگ ساده تر هستند و می توانند بر روی رایانه های استاندارد اجرا شوند. سیستم های دیپ لرنینگ از سخت افزار و منابع بسیار قوی تری استفاده می کنند.
- تفسیر نتایج: توضیح نتایج یک مدل ماشین لرنینگ آسان است. توضیح نتایج دیپ لرنینگ دشوار است.
کاربردهای آن ها
کاربرد ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با وجود اینکه هر دو شاخه ای از هوش مصنوعی هستند با یکدیگر متفاوت اند. این موضوع باعث شده تا بتوان برای پروژه های مختلف از آن ها استفاده نمود. از مدل های ماشین لرنینگ می توان برای حل مسائل ساده یا کمی چالش برانگیز استفاده کرد. مدل های دیپ لرنینگ برای حل مسائل چالش برانگیز و سخت مناسب هستند.
ماشین لرنینگ برای طیف وسیعی از کاربردها مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی استفاده می شود. از سوی دیگر، دیپ لرنینگ بیشتر برای کارهای پیچیده مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و سیستم های مستقل استفاده می شود .بانک ها، مطب های پزشکان و صندوق های پستی همگی از ماشین لرنینگ استفاده می کنند. فناوری دیپ لرنینگ، الگوریتم های پیچیده و مستقلی را مانند اتومبیل های خودران یا ربات های جراحی امکان پذیر می کند.
سایر خدمات پیشنهادی:
دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ در رشته های مختلفی کاربرد دارد. از جمله رشته‌هایی که با این دو سر و کار دارند، برق، مکانیک و کامپیوتر است. شاید برایتان مفید باشد بدانید ما در همه رشته ها از جمله این 3 رشته خدمات متفاوتی را ارائه می‌دهیم. می‌توانید برای کسب اطلاعات بیشتر به لینک های زیر سر بزنید:
انجام پروژه برق | انجام پروژه مکانیک | انجام پروژه کامپیوتر
شاید مقالات زیر برای شما مفید باشد:
- نقشه راه یادگیری ماشین |مسیر یادگیری ماشین لرنینگ
- کاربرد ماشین لرنینگ در مهندسی مکانیک
- تفاوت های اساسی هوش مصنویی و یادگیری ماشین چیست؟
سخن پایانی
ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با وجود اینکه بخشی از هوش مصنوعی هستند؛ اما هر کدام جزئیات متفاوتی را در اختیار قرار می دهند. الگوریتم های ماشین لرنینگ ساده‌تر از دیپ لرنینگ است و معمولا برای مسائل ساده تر از ماشین لرنینگ استفاده می شود. این در حالی است که اگر ماشین لرنینگ قادر به حل مسئله نبود، می توان از دیپ لرنینگ که الگوریتم دقیق‌تری دارد استفاده نمود. با توجه به تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ می توان متوجه شد که وجود هر دو شاخه از هوش مصنوعی بسیار مهم است؛ اما باید حتما به کاربردهای آن ها و استفاده از آن ها در زمان مناسب توجه داشت.
سوالات متداول
ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چه تفاوتی با هم دارند؟
دیپ لرنینگ زیر مجموعه ای از ماشین لرنینگ است و تفاوت های زیادی از نظر الگوریتم، کاربردها و هدف راه اندازی آن ها وجود دارد؛ اما هر دو بدون مداخله انسانی از ماشین ها برای یادگیری کمک می گیرند.
دیپ لرنینگ بهتر است یا ماشین لرنینگ؟
هر دو برای حل مسائل مختلفی استفاده می شوند؛ اما دیپ لرنینگ برای مسائل پیچیده تر استفاده شده و هزینه برتر است.
زمان راه اندازی ماشین لرنینگ بیشتر است یا دیپ لرنینگ؟
بدون شک دیپ لرنینگ پیچیدگی های بیشتری برای راه اندازی داشته و زمان راه اندازی آن بالا می رود؛ اما سریع تر به خروجی و نتیجه می رسد.