التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق

التعلم الآلي والتعلم العميق كلاهما من الكلمات الطنانة في صناعة التكنولوجيا. يعد التعلم الآلي والتعلم العميق جزءًا فرعيًا من تقنية الذكاء الاصطناعي. إذا قمنا بمزيد من الانهيار ، فإن التعلم العميق هو تقسيم فرعي لتكنولوجيا التعلم الآلي.

إذا كنت معتادًا على أساسيات التعلم الآلي والتعلم العميق ، فهذه أخبار ممتازة!

ومع ذلك ، إذا كنت جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي ، فيجب أن تشعر بالارتباك. ما هو الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟

لا شيء يدعو للقلق. تشرح هذه المقالة الاختلافات في اللغة سهلة الفهم.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع التكنولوجيا التي تدرس خوارزميات الكمبيوتر. تسمح هذه الخوارزميات للنظام بالتعلم من البيانات أو تحسين نفسه من خلال التجربة. تقوم خوارزميات التعلم الآلي بعمل تنبؤات أو قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

لتبسيط الأمر ، دعني أذكرك ببعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي استخدمتها. هل تتذكر لعب الشطرنج بالكمبيوتر؟ نعم ، كانت تلك الأيام الأولى للذكاء الاصطناعي. كانت ألعاب الشطرنج هذه نتيجة خوارزميات مشفرة تم تصميمها بواسطة مبرمج. فكر مبرمج كمبيوتر في سلسلة من الحركات الذكية مع أفضل النتائج والأكواد المكتوبة لألعاب الشطرنج هذه.

يتقدم التعلم الآلي كثيرًا عن الأيام الأولى لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. لم يتم تصميم خوارزميات التعلم الآلي بقواعد محددة لحل المشكلة. تتعلم هذه الخوارزميات من تلقاء نفسها عن طريق تزويدها ببيانات من العالم الحقيقي. هذا يعني أنه مع مرور الوقت ، تصبح خوارزميات التعلم الآلي ذكية وتقوم بالتنبؤ الخاص بها.

لنأخذ مثالاً ونفهم كيف تتعلم هذه الخوارزميات من تلقاء نفسها. تغذية مجموعة من صور الأرانب والماوس لخوارزمية ML. الآن تريد التعرف على صور الأرنب والفأر بشكل منفصل باستخدام خوارزمية ML. يجب عليك تغذية البيانات المنظمة إلى خوارزمية ML لتعمل. الآن قم بتسمية السمات المحددة للأرنب والماوس في الصور وقدمها إلى خوارزمية ML. ستتعلم خوارزميات ML الخصائص المميزة لهاتين الحيوانين من هذه البيانات المسمى. يواصل التعرف على ملايين الصور للأرانب والفئران بناءً على الميزات التي تعلمتها من الملصقات.

اقرأ المزيد: التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية: الفرق بين التعلم العميق والشبكات العصبية

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي يتكون من الخلايا العصبية الافتراضية في الطبقة المتعاقبة. التعلم العميق مرن للغاية ، وهو مستوحى من وظيفة الدماغ البشري. يتمثل عمل كل خلية عصبية في تحليل المدخلات الواردة فيه وتحديد ما إذا كان سيتم نقل الإخراج إلى الخلايا العصبية التالية أم لا. كل خلية عصبية في طبقة متصلة. يمكن لشبكة الخلايا العصبية أن تحل عددًا كبيرًا من المشكلات ، تمامًا مثل الدماغ البشري.

لفهم كيفية عمل التعلم العميق ، دعونا نأخذ نفس المثال في تحديد الصورة للأرنب والفأر. لحل هذه المشكلة ، ستتخذ شبكات التعلم العميق نهجًا مختلفًا. الميزة هي أنه لا يحتاج إلى بيانات منظمة أو مصنفة للتعرف على الحيوان.

عندما نقوم بتغذية صور الأرانب والفأر للشبكات العصبية للتعلم العميق ، سيمر هذا الإدخال عبر طبقة مختلفة من الخلايا العصبية. ستحدد كل طبقة من الخلايا العصبية في التسلسل الهرمي ميزة معينة للصورة وتنقلها إلى المستوى التالي. هل يمكنك الآن رؤية التشابه بين شبكات التعلم العميق والدماغ البشري؟ يحل العقل البشري أيضًا المشكلة عن طريق تمريرها إلى تسلسل هرمي مختلف للمفاهيم والاستفسارات وإيجاد حل.

بمجرد معالجة البيانات من خلال طبقة مختلفة من شبكة الخلايا العصبية ، ستنشئ معرفًا محددًا لتصنيف كلا الحيوانين.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والتعلم العميق

هذه مجرد أمثلة أساسية لشرح كيفية عمل التعلم الآلي والتعلم العميق. الآن دعونا نلخص الاختلافات الرئيسية:

• يتطلب التعلم الآلي بيانات منظمة والتعلم من الميزات المصنفة. بالمقارنة ، لا يتطلب التعلم العميق بيانات منظمة أو مصنفة ويقوم بمعالجة البيانات داخل شبكة الخلايا العصبية الاصطناعية.

• تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي بطريقة تجعلهم يتعلمون فعل الأشياء بالخبرة. عندما لا يتم استلام المخرجات المرغوبة ، يتطلب الأمر تدخلاً بشريًا لإعادة تدريب الخوارزمية. وبالمقارنة ، فإن الشبكات العصبية للتعلم العميق تتعلم من أخطائها ولا تتطلب تدخلًا بشريًا. ومع ذلك ، إذا لم تكن المدخلات ذات نوعية جيدة ، فحتى التعلم العميق يمكن أن يعطي مخرجات غير مرغوب فيها لأنها تنتج مخرجات من خلال شبكة عصبية ذات طبقات.

كما رأينا في كلتا الحالتين ، فإن إدخال البيانات أمر ضروري. تحدد جودة بيانات الإدخال جودة المخرجات.

دعونا أيضًا نلقي نظرة على استخدامات التعلم الآلي والتعلم العميق:

استخدام التعلم الآلي

• في مؤسسة لديها بعض البيانات المنظمة ، يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا. يمكنهم استخدام هذه البيانات بسهولة لتدريب خوارزميات التعلم الآلي.
• يمكن أن يساعد التطبيق الذكي لحلول التعلم الآلي في أتمتة العمليات التجارية المختلفة.
• يمكن استخدامه أيضًا لتطوير روبوتات المحادثة.

إستعمال التعلم العميق

• عندما تتعامل منظمة مع كمية هائلة من البيانات غير المهيكلة ، فإن التعلم العميق هو خيار أفضل.

• في حالة المشكلات المعقدة ، يوفر التعلم العميق حلولاً أفضل.

• يتألق استخدام التعلم العميق في حالة معالجة اللغة الطبيعية أو التعرف على الكلام.

الطلب على التعلم الآلي والتعلم العميق في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي

في الشركة ، يتم إنشاء قدر كبير من البيانات يوميًا. تمر الكثير من المعلومات المهمة دون أن يلاحظها أحد بسبب الكم الهائل من البيانات. لقد أدركت الشركات الآن جيدًا قوة تحليل البيانات. يمكن أن تولد المعالجة المتعمقة للبيانات رؤى متنوعة تخدم العديد من أغراض العمل.

أصبح التعلم الآلي والتعلم العميق وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من كل الأعمال التجارية المتنامية. لقد دخلت هذه التقنيات حياتنا بالفعل في شكل مساعدين في العصر الحديث. إذا كنت تأخذ نظرة ثاقبة ، سواء كانت Netflix أو Amazon ، فإنهم يستخدمون هذه التقنيات لنمو أعمالهم.

عندما تتصفح منتجًا معينًا على Amazon ، دون علم ، فأنت تقوم بتوليد البيانات. يتم تحليل هذه البيانات من قبل عالم البيانات لفهم اهتمامك. هل سبق لك أن لاحظت نمط الإعلانات أثناء مشاهدة YouTube أو Netflix؟ هذه الإعلانات من منتجات مماثلة من محفوظات الاستعراض الخاصة بك. كيف يحدث هذا؟ إنه ليس سوى علم البيانات يقوم بعمله.

افهم الآن العلاقة بين علم البيانات والتعلم الآلي.

يستخدم علم البيانات للقيام بتحليل ومعالجة البيانات. الغرض الأساسي هو استخراج نتائج ذات مغزى لأغراض العمل. لا يتضمن علم البيانات معالجة البيانات فحسب ، بل يشمل أيضًا استخراج البيانات وتنقية البيانات وتحليل البيانات وتصور البيانات وتوليد البيانات للرؤية العملية. هناك الكثير من البيانات التي تمر دون أن يلاحظها أحد في مجال الأعمال.

عالم البيانات هو الشخص المسؤول عن استخلاص رؤى ذات مغزى من هذه البيانات. من خلال تحليل نمط البيانات ، يلقي علماء البيانات الضوء على نتائج الإنتاج وسلوك العملاء وأغراض العمل الأخرى. علم البيانات ضروري للشركات للتغلب على المنافسة في السوق وتعزيز رضا العملاء.

إذن ، السؤال الذي يطرح نفسه ، ما هو دور التعلم الآلي في علم البيانات؟

بكلمات بسيطة ، يعد التعلم الآلي جزءًا من علوم البيانات. كما ناقشنا ، يتم إنشاء البيانات بكميات هائلة في الشركات. تصبح مهمة شاقة لعالم البيانات للعمل عليها. إذن هنا يأتي دور التعلم الآلي. يستخدم التعلم الآلي الإحصائيات والخوارزميات لمعالجة البيانات وتحليلها. تتم كل معالجة البيانات وتحليلها دون تدخل بشري. يمكنك أيضًا القول إن التعلم الآلي هو قدرة تُمنح للنظام لمعالجة وتحليل وتقديم نظرة ثاقبة للنتائج بمفرده.

التعلم الآلي والتعلم العميق هي بعض وظائف علم البيانات. ومع ذلك ، يتم استخدام هذه التقنيات لغرض مميز في الذكاء الاصطناعي.

يصبح التعلم الآلي ، عند دمجه مع الذكاء الاصطناعي ، مزيجًا قويًا. الآن تبحث الشركات بقوة عن الأتمتة الرقمية. تتمثل إحدى طرق القيام بأتمتة عمليات الأعمال في استخدام أتمتة العمليات الروبوتية. يستخدم RPA كلاً من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة العمليات التجارية. الآن تحل الروبوتات محل البشر في الأعمال العادية والمتكررة. يساعد الشركات مع استخدام الموارد بشكل أفضل.

كما ترى ، يلعب ML و AI و Data Science دورًا مهمًا في التحول الرقمي. الحقيقة هي أن كل شركة تتعامل مع بيانات ضخمة وعمل متكرر وتطلب عملاء. العالم كله يتجه نحو التحول الرقمي. في هذا السيناريو ، هناك طلب على التكنولوجيا مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.

المهارات المطلوبة

يمكن لأي محترف مهتم بأحدث التقنيات وتطوير المهارات تعلم التعلم الآلي والتعلم العميق. لمتابعة مهنة في هذا المجال ، يجب أن يكون المحترف ماهرًا في ما يلي:

• يتطلب فهمًا شاملاً للإحصاءات والخوارزميات وخبيرًا في رسم بيانات نموذج الاحتمالية وصنع النماذج التنبؤية والقدرة على حل مصفوفات الارتباك.

• يجب أن يعرف المحترف لغات البرمجة مثل Python و R و C ++ و Java.

• تعتبر نمذجة البيانات من المهارات الحاسمة للغاية المطلوبة للتعلم الآلي. يجب أن يكون لدى المحترف فهم متعمق لكيفية عمل نمذجة البيانات ، ومقاييس الدقة لأخطاء معينة ، واستراتيجية تقييم العمل.

• إلى جانب المهارة المذكورة أعلاه ، يجب على المحترفين مواكبة أحدث التقنيات وأدوات التطوير والخوارزميات.

كيف تتقن المهارات المطلوبة؟

upGrad هو حل شامل لجميع احتياجاتك التكنولوجية. بعد فهم طلب السوق واحتياجات تطوير المهارات الفردية ، قامت upGrad بتصميم دورات مختلفة. تقدم upGrad دورات متعددة تتعلق بالذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق. دعونا نلقي نظرة على دوراتهم:

• شهادة PG في التعلم الآلي والتعلم العميق
• شهادة PG في التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية
• دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
• ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
• شهادة متقدمة في التعلم الآلي والسحابة
• شهادة PG في علوم البيانات
• دبلوم PG في علوم البيانات
• ماجستير العلوم في علوم البيانات

تم تصميم كل هذه الدورات ، مع مراعاة متطلبات الصناعة. تم تحديد هذه الدورات حسب احتياجات العمل المهنية. طوال الدورة ، سيقدم خبراء الصناعة إرشاداتهم للطلاب. للحصول على تجربة تعليمية أفضل ، سيتم توفير موجهين مخصصين للطلاب.

كل من يريد أن ينتقل بحياته المهنية إلى المستوى التالي يمكنه متابعة هذه الدورات. الحد الأدنى من معايير الأهلية هو أي درجة بكالوريوس ولا يشترط وجود خلفية ترميز. أفضل جزء هو بعد الانتهاء. بالطبع ، سوف تحصل على تقدير مرموق من IIIT-B.

خاتمة

هناك طلب كبير على التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. تتجه الشركات نحو التحول الرقمي بوتيرة سريعة. الخطوة الأولى نحو التغيير هي الأتمتة والرؤية المتعمقة لبيانات المؤسسة.

وفقًا لـ The Hindu ، "ستحكم الآلة مكان العمل بحلول عام 2025". يقول المنتدى الاقتصادي العالمي: "يحتاج أكثر من 54٪ من موظفي الهند في 12 قطاعًا إلى إعادة تأهيل المهارات بحلول عام 2022".

الثورة الصناعية في ذروتها. تريد كل شركة أتمتة عملياتها. لكي نكون روادًا في السوق ، من الضروري أن يكون لديك فهم عميق للمتطلبات التشغيلية وعمليات أسرع لتوفير الوقت ورضا العملاء.

من الضروري أن نفهم أن التقنيات تتحرك بوتيرة سريعة ، وأن الأتمتة هي في غاية الازدياد. ستتولى الروبوتات جميع مهام البيانات المتكررة والدنيوية والضخمة. في مثل هذا السيناريو ، سيتم استخدام القوى العاملة البشرية للعمل بشكل أفضل. تطوير المهارات الآن أمر إلزامي للبقاء في المنافسة.

التعلم الآلي والتعلم العميق هما العمود الفقري لأحدث التقنيات. تُظهر الاتجاهات أيضًا أن التعلم الآلي والتعلم العميق سيلعبان دورًا حيويًا في أتمتة عمليات الأعمال. لذا ، فإن إتقان المهارة المطلوبة بشكل كبير سيوفر لك فرصًا لا حدود لها.