ما الفرق بين تعلم الآلة Machine Learning والتعلم العميق Deep Learning؟

الاثنان يدخلون تحت مظلة الذكاء الاصطناعي

تعلم الة هي تعليم الالة(الحاسوب هنا) بالامثلة وليس بالبرمجة المباشرة, هناك عدة تقنيات لتعليم الالة ومنها التعلم العميق و تقنيات اخرى كـ SVM وغيرها. اي التعلم العميق جزء من تعلم الالة.

تعلم الآلة أو الـ Machine Learning:

• يعتبر فرعًا من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تطوير نماذج وأنظمة تعتمد على البيانات للتعلم والتكيف بشكل تلقائي.
• يعتمد على إعطاء الأنظمة القدرة على التعرف على الأنماط واستخلاص المعرفة من البيانات المتاحة لها.
• يعتمد على تقنيات وخوارزميات تعلم الآلة مثل الشبكات العصبية الصناعية والاستدلال الإحصائي.

ويمكن رؤية تطبيقات تعلم الآلة في العديد من المجالات مثل تصنيف البريد الإلكتروني العشوائي (Spam)، ونظم التوصية الذكية في منصات التجارة الإلكترونية، والتحليل التنبؤي للأسواق المالية، وتحليل البيانات الطبية لتشخيص الأمراض، وغيرها الكثير الكثير.

الـتعلم العميق أو الـ Deep Learning:

• يُعَدّ فرعًا من تعلم الآلة.
• يهدف إلى تعلم وفهم البيانات بطريقة تشبه الإنسان، من خلال استخلاص المعلومات والمميزات بشكل تلقائي وتدرجي.
• يمتاز بقدرته على استيعاب وتحليل البيانات الضخمة والمعقدة، مما يجعله مناسبًا لمجالات مثل التعرف على الصوت والصورة وترجمة اللغات وتحليل البيانات الضخمة.

ولذلك نجد أغلب انشغالاته هو بخصوص التعرف على الصور والفيديو، وترجمة اللغات، وتعلم اللغة الطبيعية، ونظم التحكم الذاتي في المركبات، وتحليل النصوص واستخلاص المعلومات منها، وتحليل البيانات الضخمة وغيرها.

تبسيط:

يأتي الذكاء الصناعي AI كمجمل يتفرع عنه تعلم الآلة ML ثم يتفرع عن هذا الأخير -أي تعلم الآلة- تخصص التعلم العميق DL.

تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) هما فرعان من فروع الذكاء الاصطناعي، وهما يستخدمان أساليب وتقنيات مشابهة ولكن لديهما اختلافات مهمة.

تعلم الآلة (Machine Learning):

تعلم الآلة هو مجال يهتم بتطوير النماذج والخوارزميات التي تتعلم من البيانات وتتكيف بشكل آلي دون الحاجة إلى برمجة صريحة. في تعلم الآلة، يتم تغذية النظام بالبيانات ويقوم بتحليلها واكتساب المعرفة من خلال الخوارزميات المناسبة. يتم استخدام تعلم الآلة في تحليل البيانات، والتصنيف، والتنبؤ، واكتشاف الأنماط، وغيرها من المهام.

التعلم العميق (Deep Learning):

التعلم العميق هو فرع من تعلم الآلة يركز على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة لمعالجة البيانات واستخلاص المعلومات منها. الشبكات العصبية العميقة هي نماذج مستوحي من عمل الدماغ البشري، تتألف من طبقات متعددة من الوحدات المعالجة (العقد) التي تتعاون معًا لتعلم التمثيلات المتعمقة للبيانات. يتم تدريب هذه الشبكات على مجموعة كبيرة من البيانات لتحقيق الأداء العالي في المهام المعقدة مثل التعرف على الصور والترجمة الآلية والتعرف على الكلام وغيرها.

اليك بعضض التطبيقات علي (Machine Learning) :

1. التعرف على الكلام: يستخدم تعلم الآلة لتدريب أنظمة التعرف على الكلام لفهم وتفسير أوامر المستخدم وتحويلها إلى نص مفهوم.
2. السيارات ذاتية القيادة: يستخدم تعلم الآلة في تطوير نماذج تعتمد على بيانات الاستشعار لتمكين السيارات من اتخاذ القرارات والقيادة بشكل آلي.

تطبيقات علي deep learning :

1. التعرف على الصور: يستخدم التعلم العميق لتدريب النماذج على تعرف وتصنيف الصور، مثل التعرف على الوجوه والأشياء والمناظر الطبيعية.
2. تشخيص الأمراض الطبية: يستخدم التعلم العميق في تحليل الصور الطبية مثل صور الأشعة وصور الأنسجة لتشخيص الأمراض وتوجيه العلاج.

باختصار، يمكن القول إن deep learning هو فرع منMachine Learning يستخدم الشبكات العصبية العميقة لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط بطرق تشبه الطرق المستخدمة في الدماغ البشري،

التشابه:

كلاهما يتعاملان مع تعلم النظم الذكاء الاصطناعي (AI) من البيانات.

فروقات تقنية:

تعلم الآلة (Machine Learning)

1. هيكلية النماذج: يتم بناء نماذج تعتمد على خوارزميات مختلفة تستند إلى المعالجة الإحصائية والتحليلية للبيانات.
2. تمثيل البيانات: يعتمد على المعالجة الإحصائية واستخلاص الميزات المهمة من البيانات المدخلة.
3. القدرة على التعامل مع البيانات الكبيرة: أقل قدرة على استخلاص المعلومات المعقدة في حالة البيانات الكبيرة.

التعلم العميق (Deep Learning) او ما يسمى شبكات عصبية اصطناعية عميقة

1. هيكلية النماذج: ذات عدة طبقات للتعلم الذاتي واستخلاص المعلومات من البيانات.
2. تمثيل البيانات: لتعلم التمثيلات البيانية بشكل تلقائي، مما يسمح بتمثيلات أكثر تعقيدًا وأعمق.
3. القدرة على التعامل مع البيانات الكبيرة: أداءً ممتازًا عندما يكون هناك كمية كبيرة من البيانات المتاحة، حيث يمكنه تعلم التمثيلات المعقدة واستخلاص المعلومات منها.

يمكن استخدام هذه تقنيتين في تطبيقات عديدة من المجالات والصناعات، بما في ذلك:

• التعرف على الصور والفيديو: يستخدم التعلم العميق في تطوير نماذج تعرف الأشياء والأشخاص والمشاهد في الصور ومقاطع الفيديو بشكل دقيق.
• الترجمة الآلية: يستخدم تعلم الآلة والتعلم العميق في تطوير نماذج للترجمة الآلية بين اللغات.
• التعرف على الكلام: يستخدم تعلم الآلة والتعلم العميق لتطوير أنظمة تعرف الكلام وتحويله إلى نص مكتوب.
• تحليل البيانات الضخمة: يستخدم تعلم الآلة والتعلم العميق في تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص الأنماط والتوجهات منها.

كل من تعلم الالة والتعلم العميق هو توع من الذكاء الصناعي لكن توجد فروق اساسية بين الاثنين يمكن حصرها في :

• الهدف والغاية فالاولى تهدف الى التمكين العام بينما الثانية هدفها اعقد ذات اهداف ابعد فهي شبكات عصبونية اصطناعية طبقات لتعلم تمثيلات هرمية متعمقة. معرض المعلومات والملامح الأكثر تجريدًا وتمثيلها في صورة تعتبر مفهومًا عميقًا.
• طريقة المعالجة :الاولى تعتمد على استخلاص المعالم (الميزات) يدويًا من مجموعة وتصميمات واختيار الخوارزميات لتعلم هذه المعالم والتنبؤ بالنتائج والثانية يستفيد من القدرة للشبكات العصبونية الاصطناعية على التعلم. للنبات أن تتعلم تلقائيًا تتكلم تلقائيًا في البيانات والمتعلقة بالعلامات التجارية.

هذه مقالة ذات صلة يمكن ان تساعدك أيضا:

التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) هما فرعان من فروع الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك اختلافات بينهما.

التعلم الآلي يشير إلى مجموعة واسعة من التقنيات التي تسمح للأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت. يعتمد التعلم الآلي على تطوير النماذج والخوارزميات التي يتم تدريبها على البيانات لاستخلاص الأنماط والقواعد واتخاذ القرارات.

أما التعلم العميق، فهو نوع من أنواع التعلم الآلي يعتمد على شبكات عصبونية اصطناعية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية العميقة). تمثل هذه الشبكات تكوينًا مستوحىًا من هيكلية الدماغ البشري، وتتكون من طبقات متعددة تعمل على استخراج المستويات المتقدمة والتمثيلات الداخلية للبيانات. يتم تدريب الشبكات العصبية العميقة على مجموعات كبيرة من البيانات للتعرف على الأنماط وتوليد النتائج المتقدمة.

باختصار، التعلم الآلي يشمل مجموعة واسعة من التقنيات التي تتيح للأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم من البيانات، في حين أن التعلم العميق يعتبر نوعًا من التعلم الآلي يعتمد على شبكات عصبونية عميقة لاستخلاص الأنماط وتوليد النتائج المتقدمة.

مثلك تماما كنت اعتقد بأن المفهومين لهما نفس العمل والوظيفة الى حين قرأت مقال وضح لي كل شئ، يمكن اعتبار التعلم العميق جزءًا من تعلم الآلة، حيث يتم استخدام الشبكات العصبونية لتعلم البيانات بشكل تلقائي ودقيق، ولكن التعلم العميق يستخدم الشبكات العصبونية ذات التعقيد العالي ويتميز بالقدرة على التعامل مع البيانات المعقدة.

ببساطة أيضا تعلم الآلة Machine Learning هو تقنية تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخلاص المعلومات منها، ويعتمد بشكل أساسي على الإحصائيات والرياضيات. يستخدم تعلم الآلة الخوارزميات لتحليل البيانات وتعرف على الأنماط فيها، ويستخدم هذه الأنماط للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

بينما يعتمد التعلم العميق Deep Learning على شبكات عصبونية متعددة الطبقات تقوم بتعلم التمثيلات البيانية التي تساعد على فهم البيانات بشكل أفضل.

وعلى الرغم من أنهما يتشابهان في الأساس، إلا أن هناك عدة عوامل تميز بين تعلم الآلة والتعلم العميق، مثل عدد الطبقات التي تحتويها الشبكات العصبونية، والقدرة على التعامل مع البيانات غير المهيأة، والقدرة على التعامل مع البيانات ذات الأبعاد العالية.

لفهم الاختلاف أكثر يمكنك الاطلاع على المصدر:

بالطبع هناك فرق بين المصطلحين وأنت لا تكاد تجد في اللغة الإنجليزية مصطحلين مختلفي في الألفاظ إلا لو كان مختلفي المعنى أيضاً. فتعلم الآلة أو تعليم الآلة هو : مصلطح عام نطلقه عندما تتعلم أجهزة الكمبيوتر من البيانات التي نزودها بها. وهو يصف تقاطع علوم الكمبيوتر والإحصاء حيث يتم استخدام الخوارزميات لأداء مهمة محددة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح ؛ بدلاً من ذلك ، يتعرفون على الأنماط في البيانات ويقومون بالتنبؤ بمجرد وصول بيانات جديدة. بشكل عام ، يمكن أن تكون عملية التعلم لهذه الخوارزميات إما خاضعة للإشراف منا أو غير خاضعة للإشراف ، وذلك اعتمادًا على البيانات المستخدمة لتغذية الخوارزميات.

أما التعلم العميق فهو نوع من الذكاء الصناعي أيضاً و يمكن اعتبار خوارزميات التعلم العميق بمثابة تطور ناضج جداً ومعقد رياضيًا لخوارزميات التعلم الآلي. حظي هذا المجال بالكثير من الاهتمام مؤخرًا ولسبب وجيه: أدت التطورات الأخيرة إلى نتائج لم يكن يعتقد أنها ممكنة من قبل. ويصف التعلم العميق تلك الخوارزميات التي تحلل البيانات بهيكل منطقي مشابه لكيفية استخلاص الإنسان للاستنتاجات. بمعنى هم يرون كيف يفكر المخ الإنساني في عملية تفكيره و استنتاجه ويقومون بعمل ذلك في الآلة. لاحظ أن هذا يمكن أن يحدث من خلال التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. لتحقيق ذلك ، تستخدم تطبيقات التعلم العميق بنية ذات طبقات من الخوارزميات تسمى الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). تصميم شبكة ANN مستوحى من الشبكة العصبية البيولوجية للدماغ البشري ، مما يؤدي إلى عملية تعلم أكثر قدرة بكثير من نماذج التعلم الآلي القياسية.

نوعان من الذكاء الاصطناعي AI، هما نوعان يسمحان لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم دون أن تتم برمجتهما بشكل واضح، أي بدون جبرية في هذا الأمر، يُتركوا للعمل وحدهم بعد التوجيه البسيط فقط، ومع ذلك هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين الاثنين. فمثلاً التعلم الآلي بالنسبة لي هو مصطلح أكبر من أن يُحصر وقد يشير إلى أي نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي يمكنه التعلم من البيانات، يمكن أن يشمل ذلك خوارزميات بسيطة يمكن استخدامها لتصنيف البيانات، أو أمور أكثر صعوبة من ذلك وتعقيد.

التعلم العميق أو deep learning هو مجموعة فرعيّة من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من البيانات، قلت العصبية كما يشرحونها هم بالضبط، هي شبكات العصبية لإنّها مستوحاة من الدماغ البشري وهي قادرة على تعلم أنماط معقدة جداً والأهم أنّها تستوعب كميات كبيرة من البيانات. هذا يجعل التعلم العميق مناسباً تماماً لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية لإظهارها وتقنية التعرف على الكلام، وهي بالمناسبة أمور بدأنا نراها بشكل متطوّر في الثلاث سنوات الأخيرة.

يُمكننا أن نستنتج برأيي أنّ التعلم العميق أقوى من خوارزميات التعلم الآلي، ليس لتعقيدها فقط بل لقدرتها على استيعاب بيانات أكبر، ونتيجة لذلك فإن التعلم العميق ليس دائمًا الخيار الأفضل لكل مشكلة. ومع ذلك مع استمرار زيادة توافر البيانات وقوة الحواسيب والتكنولوجيا والسيرفرات أصبح التعلم العميق شائعاً بشكل متزايد ويتم استخدامه لحل مجموعة واسعة من المشكلات التقنية، كل ما سيُبنى برأيي لاحقاً سيُبنى على هذا النوع.

كمثال توضيجي لما ذكره الزملاء في لعبة شطرنج تكون تعمل بالذكاء الاصطناعي، عندما نعلم الألة كيفية تحريك قطعة الشطرنج من خلال خواريزمية هذا يكون Machine Learning، ولكن عندما تتطور العملية وتصبح الآلة تقدم لك خيارات التحريك حسب المدخللات السابقة يصبح هذا تعليم عميق Deep Learning.

 (Machine Learning): هو فرع من الذكاء الاصطناعي ويجعل الحاسوب قادرا على التعلم من خلال الخبرات السابقة أو التجارب السابقة وبعدها يصبح قادر حتى اتخاذ القرارات لوحده.

بالإضافة لما ذكره الزملاء، أريد أن أبسط الأمر كالتالي، الذكاء الاصطناعي بشكل عام، هو تقنية تمكن أجهزة الكمبيوتر مـن محاكاة الذكاء البشري، ويتضمن التعلم الآلي... وباستخدام التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق الأكثر تعقيدا، المتفرعة منه، يُمكنك إنشاء أنظمة الكمبيوتر والتطبيقات التي تقوم بمهام ترتبط عادة بالذكاء البشري وتحاكيه. يمكن أن تتضمن هـذه المهام التعرف على الصور والوجوه والتعرف على الكلام وترجمة اللغة، وغيرها من التطبيقات.

وبهذا المقال مقارنات بين التقنيتين بمزيد مـن التفصيل، يمكن أن تساعدك على معرفتهما بشكل أوضح.

تعلم الآلة Machine Learning والتعلم العميق Deep Learning كلاهما من فروع الذكاء الصناعي

لكن تعلم الآلة Machine Learning

فيستخدم بعض النماذج والخوارزميات المختلفة للتعلم من البيانات واشتقاق بعض الأنماط والتنبؤات. تركز تعلم الآلة على تطوير النماذج والخوارزميات التي تعتمد بعضها على الخصائص المحددة وتحليلها لاكتشاف العلاقات وبعض الأنماط .

اما عن التعلم العميق Deep Learning

فيعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة للتعلم من البيانات واستخراج البيانات و المعلومات.

ومن بعض مميزاة انه له لقدرة على التعلم والتدرب على تمثيلات التسلسل والتعقيد العالي للبيانات ، وأيضا ً يتمكن من استخراج المعلومات وتصليحها وتنقيحها بنفسه بطريقة تلقائية ورائعة .

بشكل عام ، يمكن اعتبار التعلم العميق جزءًا فرعيًا من التعلم الآلي ، بمعنى انه التعلم العميق هو الأساس وهو الأشمل لأنه يمثل نهجًا كبيراً أعمق وأكثر تعقيدًا يعتمد على الشبكات العصبية العميقة ، ويتضمن التعلم

في البداية يا صديقي التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) هما مفاهيم مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فهما يختلفان في المستوى الأساسي للتقنية والتطبيق.

يمكن تعريف التعلم الآلي بأنه مجموعة من التقنيات التي تسمح للحواسيب بالتعرف على الأنماط والتعلم من البيانات بمعزل عن البرمجة الصريحة. ويتم ذلك من خلال تدريب النماذج على البيانات السابقة واستخدام هذه النماذج للتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

وبالنسبة للتعلم العميق، فهو أحد فروع التعلم الآلي، ويستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات للتفوق في مجالات مثل التعرف على الصوت والصور والترجمة الآلية والذكاء الاصطناعي بشكل عام. ويتميز التعلم العميق بالقدرة على التعرف على الأنماط المعقدة والتعلم من البيانات الضخمة.

يمكن تطبيق التعلم الآلي والتعلم العميق في العديد من المجالات، بما في ذلك:

1- التعرف على الصور والفيديو: يمكن استخدام التعلم العميق لتحسين تقنيات التعرف على الصور والفيديو وتحديد المحتوى الموجود فيها.

2- الترجمة الآلية: يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق لتحسين تقنيات الترجمة الآلية من لغة إلى أخرى.

3- التعرف على الكلام: يمكن استخدام التعلم العميق لتحسين تقنيات التعرف على الكلام وتحويل الكلام إلى نص مكتوب.

4- التحليل اللغوي الحاسوبي: يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل اللغة الطبيعية وفهم المعاني المختلفة التي يمكن أن تحملها.

5- التنبؤ بالسلوك البشري: يمكن استخدام التعلم العميق لتحليل سلوك الأفراد وتنبؤ بالسلوك المستقبلي.

6- التحليل المالي: يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل البيانات المالية وتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية للأسواق والأسهم.

وبشكل عام، يمكن استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق في العديد من المجالات لتحسين الحياة العملية والتقنية، وتوفير حلول أكثرفاعلية ودقة في التنبؤ وتحليل البيانات والمعلومات. ومع ذلك، فإن الفرق التقني الأساسي بين التعلم الآلي والتعلم العميق يكمن في الطريقة التي يتم بها تحليل البيانات واستخراج الأنماط، حيث يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات، بينما يمكن استخدام تقنيات مختلفة في التعلم الآلي مثل الشبكات البيزية والتحليل العاملي والتحليل الاحصائي.