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

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.