التعلم الآلي مقابل الشبكات العصبية: ما الفرق؟

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، والتعلم العميق (DL) متشابكين بشدة في حياتنا اليومية وبسرعة كبيرة لدرجة أننا اعتدنا عليها دون معرفة دلالاتها. بالنسبة لمعظم الناس ، الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والتطبيق الآلي كلها متشابهة. ومع ذلك ، على الرغم من أن هذه التقنيات مترابطة ، إلا أن لها اختلافات فطرية.

انضم إلى دورة ML و AI عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

اليوم ، سنلقي الضوء على أحد مصادر الارتباك الجماعي - التعلم الآلي مقابل الشبكة العصبية.

ما هو التعلم الآلي؟

يندرج التعلم الآلي تحت اللوحة الأكبر للذكاء الاصطناعي. يسعى التعلم الآلي إلى بناء أنظمة أو آلات ذكية يمكنها أن تتعلم وتدرب نفسها تلقائيًا من خلال التجربة ، دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح أو تتطلب أي تدخل بشري.

بهذا المعنى ، يعد التعلم الآلي نشاطًا يتطور باستمرار. يهدف التعلم الآلي إلى فهم بنية البيانات لمجموعة البيانات الموجودة واستيعاب البيانات في نماذج ML التي يمكن استخدامها من قبل الشركات والمؤسسات.

طريقتا تعلم الآلة الأساسية هما التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. تعرف على المزيد حول أنواع التعلم الآلي.

ما هي الشبكة العصبية؟

بنية الدماغ البشري تلهم الشبكة العصبية. إنه في الأساس نموذج للتعلم الآلي (بتعبير أدق ، التعلم العميق) يُستخدم في التعلم غير الخاضع للإشراف. الشبكة العصبية هي شبكة من الكيانات المترابطة المعروفة باسم العقد حيث تكون كل عقدة مسؤولة عن عملية حسابية بسيطة. بهذه الطريقة ، تعمل الشبكة العصبية بشكل مشابه للخلايا العصبية في دماغ الإنسان.

قراءة: التعلم العميق مقابل الشبكة العصبية

التعلم الآلي مقابل الشبكة العصبية: الاختلافات الرئيسية

لنلقِ نظرة على الاختلافات الجوهرية بين التعلم الآلي والشبكات العصبية.

1. يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات المتقدمة التي تحلل البيانات ، وتتعلم منها ، وتستخدم تلك المعارف لاكتشاف أنماط ذات مغزى للاهتمام. بينما تتكون الشبكة العصبية من مجموعة متنوعة من الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي لنمذجة البيانات باستخدام الرسوم البيانية للخلايا العصبية.

2. بينما يتخذ نموذج التعلم الآلي القرارات وفقًا لما تعلمه من البيانات ، تقوم الشبكة العصبية بترتيب الخوارزميات بطريقة يمكنها من خلالها اتخاذ قرارات دقيقة بنفسها. وبالتالي ، على الرغم من أن نماذج التعلم الآلي يمكن أن تتعلم من البيانات ، إلا أنها قد تتطلب بعض التدخل البشري في المراحل الأولية.

لا تتطلب الشبكات العصبية تدخلًا بشريًا لأن الطبقات المتداخلة داخلها تمرر البيانات عبر تسلسلات هرمية لمختلف المفاهيم ، مما يجعلها في النهاية قادرة على التعلم من خلال أخطائها.

3. كما ذكرنا سابقًا ، يمكن تصنيف نماذج التعلم الآلي إلى نوعين - نماذج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. ومع ذلك ، يمكن تصنيف الشبكات العصبية إلى شبكات عصبية للتغذية الأمامية ، ومتكررة ، وتلافيفية ، ونمطية.

4. يعمل نموذج ML بطريقة بسيطة - يتم تغذيته بالبيانات ويتعلم منها. بمرور الوقت ، يصبح نموذج ML أكثر نضجًا وتدريبًا لأنه يتعلم باستمرار من البيانات. على العكس من ذلك ، فإن بنية الشبكة العصبية معقدة للغاية. في ذلك ، تمر البيانات عبر عدة طبقات من العقد المترابطة ، حيث تصنف كل عقدة خصائص ومعلومات الطبقة السابقة قبل تمرير النتائج إلى العقد الأخرى في الطبقات اللاحقة.

5. نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي قابلة للتكيف ، فإنها تتطور باستمرار من خلال التعلم من خلال نماذج البيانات والخبرات الجديدة. وبالتالي ، يمكن للنماذج تحديد الأنماط في البيانات. هنا ، البيانات هي طبقة الإدخال الوحيدة. ومع ذلك ، حتى في نموذج الشبكة العصبية البسيط ، هناك طبقات متعددة.

الطبقة الأولى هي طبقة الإدخال ، متبوعة بطبقة مخفية ، ثم أخيرًا طبقة الإخراج. تحتوي كل طبقة على خلية عصبية واحدة أو أكثر. من خلال زيادة عدد الطبقات المخفية داخل نموذج الشبكة العصبية ، يمكنك زيادة قدراته الحسابية وحل المشكلات.

6. تشمل المهارات المطلوبة لتعلم الآلة البرمجة ، والاحتمالات والإحصاءات ، والبيانات الضخمة و Hadoop ، ومعرفة أطر تعلم الآلة ، وهياكل البيانات ، والخوارزميات. تتطلب الشبكات العصبية مهارات مثل نمذجة البيانات والرياضيات والجبر الخطي ونظرية الرسم البياني والبرمجة والاحتمالات والإحصاء.

7. يتم تطبيق التعلم الآلي في مجالات مثل الرعاية الصحية ، وتجارة التجزئة ، والتجارة الإلكترونية (محركات التوصية) ، و BFSI ، والسيارات ذاتية القيادة ، وتدفق الفيديو عبر الإنترنت ، وإنترنت الأشياء ، والنقل والخدمات اللوجستية ، على سبيل المثال لا الحصر. من ناحية أخرى ، تُستخدم الشبكات العصبية لحل العديد من تحديات الأعمال ، بما في ذلك التنبؤ بالمبيعات ، والتحقق من صحة البيانات ، وأبحاث العملاء ، وإدارة المخاطر ، والتعرف على الكلام ، والتعرف على الشخصيات ، من بين أشياء أخرى.

خاتمة

هذه بعض الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي والشبكات العصبية. تعد الشبكات العصبية بشكل أساسي جزءًا من التعلم العميق ، والذي يعد بدوره مجموعة فرعية من التعلم الآلي. لذا ، فإن الشبكات العصبية ليست سوى تطبيق متقدم للغاية لتعلم الآلة الذي يبحث الآن عن تطبيقات في العديد من مجالات الاهتمام.

إذا كنت مهتمًا بإتقان التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، فقم بتعزيز حياتك المهنية من خلال ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع IIIT-B وجامعة Liverpool John Moores.