تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) هر دو زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند، اما تفاوت‌های کلیدی میان آن‌ها وجود دارد

در ابتدا به صورت کلی به مفهوم این دو مورد خواهیم پرداخت.

یادگیری ماشین Machine Learning

یادگیری ماشین یا ML به الگوریتم‌هایی گفته می‌شود که از داده‌ها برای یادگیری و انجام پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنند.

این الگوریتم‌ها معمولاً به صورت خطی یا براساس قواعد مشخص عمل می‌کنند.

در این حوزه، مدل‌ها به صورت سطحی با چندین لایه محدود ساخته می‌شوند.

مدل‌ها در یادگیری ماشین معمولاً از الگوریتم‌هایی مانند جنگل تصادفی (Random Forest)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، و رگرسیون خطی استفاده می‌کنند.

این مدل‌ها معمولاً نیاز به تعریف ویژگی‌ها توسط انسان دارند.

داده ها در ماشین لرنینگ نیاز به پیش‌پردازش و استخراج ویژگی‌ها دارد.

داده‌ها باید به شکلی آماده شوند که مدل بتواند آن‌ها را پردازش کند.

این مرحله به تلاش انسانی نیاز دارد.

معمولاً به قدرت محاسباتی کمتری نیاز دارد و می‌تواند روی سیستم‌های معمولی و داده‌های کم‌حجم به خوبی عمل کند.

با داده‌های کمتر هم می‌تواند مدل‌های قابل قبولی بسازد.

الگوریتم‌ها می‌توانند با داده‌های محدود آموزش ببینند.

کاربرد آن برای مسائلی مانند طبقه‌بندی ساده، رگرسیون، و خوشه‌بندی استفاده می‌شود.

برای مثال، تشخیص ایمیل‌های اسپم یا پیش‌بینی قیمت سهام.

یادگیری عمیق Deep Learning

زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد (که به آن‌ها “عمیق” گفته می‌شود) کار می‌کند.

یادگیری عمیق توانایی مدل‌سازی داده‌های پیچیده‌تر و غیرفرمال‌تر را دارد.

از شبکه‌های عصبی چند لایه (معمولاً صدها یا حتی هزاران لایه) استفاده می‌کند.

شبکه‌های عصبی عمیق قادر به استخراج خودکار ویژگی‌ها از داده‌ها هستند.

توانایی انجام استخراج ویژگی‌های داده را به طور خودکار دارد و می‌تواند با داده‌های خام کار کند.

مثلاً در پردازش تصاویر، نیاز به استخراج ویژگی‌ها نیست و مدل به خودی خود آن‌ها را یاد می‌گیرد.

محاسبات در دپ لرنینگ به دلیل وجود لایه‌های متعدد و پیچیده، به مقیاس بیشتری از داده و قدرت محاسباتی بالاتری (مثل پردازنده‌های گرافیکی یا GPU) نیاز دارد.

به داده‌های بسیار بزرگ برای آموزش نیاز دارد.

اگر داده‌های کافی در اختیار نباشد، مدل‌ها به درستی یاد نخواهند گرفت.

کاربرد آن در مسائلی که داده‌های پیچیده مانند تصویر، صدا، و زبان طبیعی را شامل می‌شوند، بسیار موفق است.

مثلاً تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، و خودروهای خودران.

به طور خلاصه، یادگیری عمیق یک نوع خاص از یادگیری ماشین است که با داده‌های پیچیده‌تر و مدل‌های چندلایه کار می‌کند و برای مسائل پیشرفته‌تر مانند پردازش تصویر و زبان طبیعی مناسب‌تر است.

پیش پردازش در یادگیری ماشین و عمیق

پیش‌پردازش داده‌ها به فرآیندی گفته می‌شود که در آن داده‌های خام قبل از استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق، به شکلی تبدیل می‌شوند که برای الگوریتم‌ها قابل درک و مفید باشد.

این مرحله معمولاً شامل تمیزکاری داده‌ها، حذف داده‌های گمشده، نرمال‌سازی، استانداردسازی و استخراج ویژگی‌ها است.

هدف از پیش‌پردازش این است که داده‌ها به شکلی باشند که مدل بتواند بهترین عملکرد را در یادگیری الگوها داشته باشد.

در یادگیری ماشین، پیش‌پردازش معمولاً مرحله‌ای ضروری است.

به عنوان مثال، برای تحلیل داده‌های عددی، ممکن است داده‌ها نیاز به استانداردسازی داشته باشند تا مقیاس‌ها مشابه شوند و الگوریتم‌ها با دقت بیشتری یاد بگیرند.

فرض کنید می‌خواهیم مدلی بسازیم که بر اساس ویژگی‌های مختلف (مثل وزن و قد) پیش‌بینی کند که آیا یک فرد چاق است یا نه.

برای این کار، اگر ویژگی‌ها مانند وزن و قد مقیاس‌های متفاوتی داشته باشند (مثلاً وزن به کیلوگرم و قد به سانتی‌متر باشد)، الگوریتم ممکن است به ویژگی‌هایی با مقیاس بزرگتر وزن بیشتری بدهد.

در این صورت، باید از روش‌هایی مانند استانداردسازی (که داده‌ها را به یک مقیاس یکسان می‌آورد) استفاده کنیم.

اما در یادگیری عمیق، به دلیل اینکه شبکه‌های عصبی توانایی استخراج ویژگی‌ها را به طور خودکار از داده‌ها دارند، نیاز به پیش‌پردازش پیچیده کمتری است.

به عنوان مثال، در تحلیل تصاویر، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند خودشان ویژگی‌های مهم تصویر (مثل لبه‌ها، بافت‌ها و اشکال) را شناسایی کنند بدون اینکه نیاز به پیش‌پردازش دستی داشته باشند.

با این حال، همچنان برخی از اقدامات پیش‌پردازش مانند نرمال‌سازی تصاویر (برای اطمینان از اینکه تمام پیکسل‌ها در یک مقیاس یکسان قرار دارند) می‌تواند مفید باشد.

به طور مثال، تصاویر وارد شده به یک مدل CNN (شبکه عصبی پیچشی) ممکن است نیاز به تقسیم بر 255 داشته باشند تا مقادیر پیکسل‌ها بین 0 و 1 قرار گیرند.

اگر پیش‌پردازش در یادگیری عمیق به درستی انجام نشود، مدل ممکن است نتواند ویژگی‌ها را به درستی استخراج کند یا حتی آموزش آن دچار مشکل شود.

برای مثال، در صورتی که تصاویر بدون نرمال‌سازی وارد مدل شوند، تفاوت‌های شدید در مقیاس پیکسل‌ها می‌تواند عملکرد مدل را مختل کند.

ساختار شبکه در یادگیری ماشین و عمیق

در یادگیری ماشین، مدل‌ها معمولاً به صورت الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم، و جنگل‌های تصادفی ساخته می‌شوند.

در این مدل‌ها، انسان نقش مهمی در انتخاب ویژگی‌ها و طراحی ساختار مدل ایفا می‌کند.

به عبارت دیگر، پیش از استفاده از مدل، باید ویژگی‌ها یا ورودی‌های مناسب را استخراج کرده و به مدل معرفی کرد.

برای مثال، در یک مدل رگرسیون خطی که برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها از آن استفاده می‌شود، باید ویژگی‌هایی مانند مساحت، تعداد اتاق‌ها، یا موقعیت جغرافیایی خانه را انتخاب کرده و آن‌ها را به مدل معرفی کنیم.

مدل تنها با استفاده از این ویژگی‌ها به یادگیری و پیش‌بینی می‌پردازد.

ساختار این مدل‌ها معمولاً ساده است و شامل چند لایه یا مرحله‌ی پردازش است که بیشتر آن‌ها خطی یا مبتنی بر روابط ریاضی ساده هستند.

در این مدل‌ها، پیچیدگی‌های غیرخطی که ممکن است در داده‌ها وجود داشته باشد، معمولاً به کمک ویژگی‌های دستی یا تکنیک‌هایی مانند هسته‌ها (kernels) مدیریت می‌شود.

در یادگیری عمیق، ساختار شبکه به طور عمده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) ساخته می‌شود که شامل لایه‌های متعددی از نورون‌ها (neurons) است.

این لایه‌ها به شبکه این امکان را می‌دهند که ویژگی‌های پیچیده‌تر و انتزاعی‌تری را به صورت خودکار استخراج کرده و یاد بگیرد.

در واقع، این لایه‌ها به مدل کمک می‌کنند که ساختارهای پیچیده‌تری را شبیه‌سازی کند و از داده‌های خام (مثلاً تصاویر یا متون) به نتیجه برسد.

در یادگیری عمیق، انسان معمولاً نقش طراحی و تنظیم لایه‌ها را بر عهده دارد، اما برخلاف یادگیری ماشین، نیازی به استخراج ویژگی‌ها از داده‌ها توسط انسان نیست.

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به طور خودکار ویژگی‌ها را شناسایی و از داده‌ها یاد بگیرند.

این مدل‌ها معمولاً از لایه‌های ورودی (Input Layer)، لایه‌های پنهان (Hidden Layers) و لایه خروجی (Output Layer) تشکیل می‌شوند.

در یادگیری ماشین، انسان نیاز به طراحی ویژگی‌ها و انتخاب مدل‌های مناسب دارد.

در اینجا، فرآیند تصمیم‌گیری و طراحی ساختار مدل به شدت به انسان وابسته است.

در مقابل، در یادگیری عمیق، انسان نقش طراحی ساختار شبکه را بر عهده دارد (مثلاً انتخاب تعداد لایه‌ها و تعداد نورون‌ها در هر لایه) اما مدل به طور خودکار ویژگی‌ها را یاد می‌گیرد.

به عبارت دیگر، در یادگیری عمیق، پیچیدگی مدل و عملکرد آن بیشتر از خود مدل‌ها ناشی می‌شود تا ویژگی‌هایی که انسان آن‌ها را معرفی می‌کند.

مثال پیش بینی قیمت خانه شاید برای شما این سوال را پیش بیارد که یک موضوع را هم می توان از طریق یادگیری ماشین حل کرد و هم یادگیری عمیق.

پس چه تفاوتی بین این دو وجود دارد؟ اجازه دهید راجب این موضوع بیشتر صحبت کنیم:

در مثال زیر ما به جای قیمت خانه قیمت ارز را در نظر گرفتیم و به مقایسه آن با قیمت خانه خواهیم پرداخت.

پیش‌بینی قیمت ارز یکی از مسائل پیچیده است که معمولاً به صورت زمانی (Time Series) انجام می‌شود، یعنی قیمت‌ها به ترتیب زمانی و تحت تأثیر تغییرات گذشته تغییر می‌کنند.

در اینجا، تفاوت‌های عمده بین رگرسیون خطی (که یکی از مدل‌های یادگیری ماشین است) و مدل‌های LSTM (یک نوع شبکه عصبی در یادگیری عمیق) در این نوع پیش‌بینی مشخص می‌شود.

در ظاهر هر دوی این مدل ها که یکی برای یادگیری ماشین و دیگری یادگیری عمیق است به یک شکل عمل می کند اما در حقیقت اینطور نیست.

رگرسیون خطی یک مدل ساده است که فرض می‌کند بین متغیر ورودی و خروجی یک رابطه خطی وجود دارد.

این یعنی قیمت ارز به طور مستقیم و ثابت به ویژگی‌هایی مانند میزان تقاضا، نرخ بهره یا شاخص‌های اقتصادی وابسته است و تغییرات این ویژگی‌ها به صورت خطی بر قیمت تأثیر می‌گذارند.

در رگرسیون خطی، هیچ وابستگی زمانی بین داده‌ها در نظر گرفته نمی‌شود.

به عبارت دیگر، رگرسیون خطی نمی‌تواند الگوهای پیچیده یا وابستگی‌های زمانی که ممکن است در پیش‌بینی قیمت ارز وجود داشته باشد را مدل کند.

مثال: اگر بخواهیم پیش‌بینی کنیم که قیمت دلار فردا چقدر خواهد بود، رگرسیون خطی فقط به ویژگی‌هایی مانند تغییرات روزهای گذشته یا نرخ بهره توجه می‌کند و نمی‌تواند نحوه تأثیرگذاری تغییرات گذشته بر آینده را به طور دقیق مدل کند.

LSTM (Long Short-Term Memory) یکی از انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است که به طور ویژه برای داده‌های زمانی طراحی شده است.

یکی از ویژگی‌های کلیدی LSTM این است که می‌تواند وابستگی‌های بلندمدت (Long-term dependencies) در داده‌ها را یاد بگیرد.

به این معنا که LSTM قادر است اطلاعات و الگوهای پیچیده و طولانی‌مدت را از گذشته به یاد بیاورد و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی کند.

این ویژگی برای مدل‌سازی داده‌های زمانی، مانند پیش‌بینی قیمت ارز که تحت تأثیر وقایع گذشته و الگوهای پیچیده اقتصادی قرار دارد، بسیار مناسب است.

LSTM می‌تواند در هر مرحله از پیش‌بینی، اطلاعات و الگوهای تغییرات قیمت ارز در روزهای گذشته را در حافظه خود نگه دارد و از این اطلاعات برای پیش‌بینی قیمت روز آینده استفاده کند.

این قابلیت به LSTM اجازه می‌دهد تا بر اساس تغییرات تاریخی و نحوه تغییرات قیمت در دوره‌های زمانی مختلف پیش‌بینی دقیق‌تری ارائه دهد.

رگرسیون خطی فقط به روابط خطی میان ویژگی‌ها و هدف نگاه می‌کند و نمی‌تواند وابستگی‌های زمانی یا پیچیدگی‌های غیرخطی را شبیه‌سازی کند.

LSTM قادر است وابستگی‌های زمانی بلندمدت را در نظر بگیرد و برای پیش‌بینی‌هایی که تحت تأثیر تغییرات گذشته به صورت غیرخطی قرار دارند، مناسب است.

پیش‌بینی قیمت ارز تحت تأثیر بسیاری از عوامل است که وابستگی زمانی دارند، مانند نوسانات بازار، اخبار اقتصادی، تصمیمات بانک‌های مرکزی، و رفتارهای گذشته بازار.

این عوامل به گونه‌ای به هم متصل هستند که نمی‌توان آن‌ها را به سادگی با یک مدل خطی مانند رگرسیون خطی مدل کرد، چرا که این مدل قادر به درک این پیچیدگی‌ها و الگوهای زمانی نیست.

برای مثال، قیمت ارز ممکن است در طول هفته تحت تأثیر اخبار اقتصادی مثبت افزایش یابد، سپس یک اتفاق منفی باعث کاهش آن در روزهای بعد شود.

LSTM می‌تواند این الگوهای پیچیده و تغییرات زمانی را تشخیص داده و پیش‌بینی دقیقی برای آینده انجام دهد.

چرا محاسبات در یادگیری عمیق پیچیده تر است؟

درک تفاوت قدرت محاسباتی مورد نیاز در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌تواند پیچیده باشد، زیرا هر دو نیاز به پردازش داده‌ها دارند، اما نحوه انجام محاسبات و حجم داده‌هایی که باید پردازش شوند، در این دو حوزه کاملاً متفاوت است.

بیایید به تفصیل بررسی کنیم که چرا یادگیری عمیق به پردازنده‌های قوی‌تر نیاز دارد و چرا این مسئله در یادگیری ماشین به این شدت وجود ندارد.

ساختار مدل در یادگیری عمیق
در یادگیری عمیق، مدل‌ها معمولاً شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) هستند که شامل چندین لایه پنهان هستند.

هر لایه شامل نورون‌ها (neurons) است که به هم متصل شده‌اند و تعداد این نورون‌ها در لایه‌های مختلف ممکن است به شدت زیاد باشد.

وقتی داده‌ای وارد مدل می‌شود، این داده‌ها باید از هر لایه عبور کنند و در هر لایه پردازش شوند.

به عبارت دیگر، هر نورون در هر لایه به ورودی‌هایی از لایه قبلی متصل است و این عملیات برای تمام نورون‌ها در شبکه انجام می‌شود.

به عنوان مثال، یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) که برای پردازش تصاویر استفاده می‌شود، از لایه‌های پیچشی (Convolutional Layers) و لایه‌های پوششی (Fully Connected Layers) تشکیل شده است.

این لایه‌ها به طور مکرر عملیات پیچیده‌ای مانند ماتریس‌های ضرب، اعمال توابع غیرخطی، و محاسبات همزمان را انجام می‌دهند.

تعداد زیادی از این عملیات‌ها باید به طور همزمان در هر مرحله انجام شوند تا خروجی شبکه به دست آید.

حجم داده‌ها و عملیات در یادگیری عمیق
در یادگیری عمیق، مدل‌ها معمولاً نیاز به داده‌های بسیار بزرگ دارند (برای مثال، تصاویر با وضوح بالا، داده‌های ویدیویی، یا داده‌های زبانی پیچیده).

برای پردازش این داده‌ها، مدل‌های یادگیری عمیق باید تعداد زیادی پارامتر (weights) را به طور همزمان به‌روزرسانی و بهینه‌سازی کنند.

این امر نیاز به پردازش موازی پیچیده‌ای دارد.

علاوه بر این، در یادگیری عمیق معمولاً از عملیات ماتریسی و محاسبات برداری استفاده می‌شود که به شدت به پردازنده‌های موازی (مانند GPUها یا TPUها) نیاز دارند.

محاسبات سنگین و نیاز به پردازنده‌های قوی (GPU/TPU)

برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با داده‌های بزرگ، پردازش‌های سنگینی مورد نیاز است که در زمان کوتاه باید انجام شوند.

در اینجا، پردازنده‌های گرافیکی (GPU) یا پردازنده‌های تنسور (TPU) به کمک می‌آیند.

این پردازنده‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که پردازش موازی را به طور بسیار سریع انجام دهند، که برای محاسبات پیچیده و چندگانه در مدل‌های یادگیری عمیق ضروری است.

به این ترتیب، GPUها می‌توانند هزاران عملیات را به طور همزمان انجام دهند، که این امر سرعت پردازش را به شدت افزایش می‌دهد.

در حقیقت، در یادگیری عمیق برای آموزش یک شبکه عصبی عمیق، تعداد زیادی از عملیات ریاضی مانند ضرب ماتریس‌ها، جمع، و اعمال توابع غیرخطی باید در مقیاس بسیار بزرگ انجام شوند.

این محاسبات به شدت زمان‌بر هستند و برای انجام آن‌ها نیاز به پردازنده‌های ویژه‌ای مانند GPU داریم.

بنابراین، اگر از پردازنده‌های مرکز پردازش (CPU) استفاده شود، سرعت پردازش به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد و زمان آموزش مدل به چندین روز یا حتی هفته‌ها می‌رسد.

یادگیری ماشین و نیاز کمتر به پردازش قوی

در یادگیری ماشین، مدل‌ها معمولاً کم‌عمق‌تر هستند و به تعداد کمی از پارامترها نیاز دارند.

مدل‌هایی مانند رگرسیون خطی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) یا درخت‌های تصمیم معمولاً به داده‌های کمتری نیاز دارند و عملیات محاسباتی آن‌ها ساده‌تر است.

این مدل‌ها معمولاً از الگوریتم‌های ریاضی ساده‌تری استفاده می‌کنند که به محاسبات کمتری نیاز دارند.

به عنوان مثال، در رگرسیون خطی، مدل فقط باید ضرایب را برای ویژگی‌ها پیدا کند که این کار نیاز به پردازش‌های پیچیده ندارد و می‌توان آن را با استفاده از CPUهای معمولی به سرعت انجام داد.

علاوه بر این، مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً از ویژگی‌های دستی (hand-crafted features) استفاده می‌کنند که در مقایسه با داده‌های خام در یادگیری عمیق، پیچیدگی کمتری دارند.

به همین دلیل، محاسباتی که برای پردازش این ویژگی‌ها انجام می‌شود بسیار ساده‌تر است و نیاز به پردازنده‌های قوی ندارد.

مقایسه عملیاتی در هر دو رویکرد

در یادگیری ماشین، تعداد ویژگی‌ها محدود است و مدل‌ها معمولاً از فرمول‌های ریاضی ساده مانند ضرب و جمع استفاده می‌کنند.

به این ترتیب، عملیات‌ ریاضی معمولاً در یک زمان کوتاه انجام می‌شوند و به پردازنده‌های خاص نیاز ندارند.

در یادگیری عمیق، به دلیل تعداد زیاد لایه‌ها و نورون‌ها، عملیات پیچیده‌تری باید انجام شود.

علاوه بر این، مدل‌های یادگیری عمیق از داده‌های پیچیده و حجیم (مانند تصاویر و ویدیوها) استفاده می‌کنند که پردازش این داده‌ها نیاز به عملیات‌های پیچیده‌تری دارد که باید به صورت موازی انجام شوند.

کاربرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین شامل انواع مختلف مدل‌ها است که می‌توانند برای حل مسائل مختلف به کار روند.

این مدل‌ها معمولاً نیاز به داده‌های تمیز و از پیش آماده شده دارند، به طوری که ویژگی‌ها (features) به‌طور دقیق و دستی تعریف می‌شوند.

این مدل‌ها بیشتر در مسائل ساده‌تر و با داده‌های ساختارمند که ویژگی‌ها از قبل مشخص هستند، کاربرد دارند.

طبقه‌بندی (Classification)

در این نوع مسئله، هدف این است که داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم کنیم.

به طور مثال:

تشخیص ایمیل‌های اسپم: در اینجا، داده‌هایی مانند متن ایمیل، فرستنده، عنوان و… وارد مدل می‌شوند.

مدل باید تصمیم بگیرد که آیا ایمیل اسپم است یا نه.

برای این کار از الگوریتم‌های طبقه‌بندی مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) یا درخت‌های تصمیم استفاده می‌شود.

تشخیص بیماری‌ها: مدل می‌تواند برای پیش‌بینی این‌که آیا یک فرد مبتلا به بیماری خاصی است یا نه، از ویژگی‌هایی مانند سن، سابقه خانوادگی و آزمایش‌های پزشکی استفاده کند.

رگرسیون (Regression)

در رگرسیون هدف پیش‌بینی یک مقدار عددی است.

مدل‌های رگرسیونی می‌توانند برای پیش‌بینی نتایج عددی از داده‌های موجود استفاده کنند:

پیش‌بینی قیمت خانه: در اینجا ویژگی‌هایی مانند مساحت خانه، تعداد اتاق‌ها، محل و سایر ویژگی‌ها وارد مدل می‌شوند و مدل باید پیش‌بینی کند که قیمت خانه چقدر خواهد بود.

الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی یا درخت‌های تصمیم رگرسیونی برای این نوع مسائل مناسب هستند.

پیش‌بینی فروش در یک ماه: با استفاده از داده‌های قبلی فروش، می‌توان پیش‌بینی کرد که در ماه‌های آینده چه میزان فروش خواهیم داشت.

این مسئله ممکن است به داده‌های تاریخی، روندها و فصول مختلف وابسته باشد.

خوشه‌بندی (Clustering)

در خوشه‌بندی، هدف این است که داده‌ها را به گروه‌های مختلف (خوشه‌ها) تقسیم کنیم بدون آن‌که برچسب (label) خاصی برای داده‌ها وجود داشته باشد.

خوشه‌بندی برای کشف الگوهای پنهان در داده‌ها کاربرد دارد.

تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید: با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند K-Means، می‌توان مشتریان را بر اساس ویژگی‌های خریدشان به گروه‌های مختلف تقسیم کرد، بدون این‌که برچسبی برای گروه‌بندی وجود داشته باشد.

این می‌تواند به شناسایی مشتریان وفادار، افرادی که بیشتر از فروشگاه خرید می‌کنند یا کسانی که خرید کمتری دارند، کمک کند.

شناسایی انواع مختلف کالاها در تصاویر: در صورتی که بخواهیم کالاهای مختلف را در یک مجموعه تصاویر شناسایی کنیم، خوشه‌بندی می‌تواند برای گروه‌بندی تصاویر مشابه به یکدیگر استفاده شود.

یادگیری عمیق بیشتر در مسائل پیچیده و با حجم داده‌های بسیار زیاد کاربرد دارد.

مدل‌های یادگیری عمیق به طور خودکار ویژگی‌ها را از داده‌ها استخراج می‌کنند، که این باعث می‌شود در مسائلی که نیاز به کشف ویژگی‌های پیچیده و ارتباطات غیرخطی دارند، عملکرد بسیار بهتری نسبت به یادگیری ماشین داشته باشند.

پردازش تصویر (Image Processing)

یادگیری عمیق در پردازش تصویر بسیار موفق عمل کرده است.

شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) که به طور خاص برای داده‌های تصویری طراحی شده‌اند، توانایی بالایی در شناسایی الگوهای پیچیده در تصاویر دارند.

تشخیص اشیاء در تصاویر: از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء در تصاویر استفاده می‌شود.

به عنوان مثال، شناسایی افراد، ماشین‌ها یا حیوانات در تصاویر.

تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی: به کمک شبکه‌های عصبی پیچشی می‌توان بیماری‌ها را از تصاویر پزشکی مانند رادیوگرافی یا تصاویر اسکن مغزی (MRI) شناسایی کرد.

این نوع مدل‌ها می‌توانند الگوهای پنهانی را در تصاویر پزشکی پیدا کنند که انسان‌ها قادر به شناسایی آن‌ها نیستند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به‌طور موثری با زبان‌های طبیعی (مثل متون) کار کنند و مفاهیم پیچیده را شبیه‌سازی کنند.

ترجمه ماشینی: از مدل‌هایی مانند LSTM یا Transformer برای ترجمه خودکار متون بین زبان‌های مختلف استفاده می‌شود.

شناسایی احساسات (Sentiment Analysis): این مدل‌ها می‌توانند احساسات موجود در یک متن را شناسایی کنند.

برای مثال، اگر فردی در شبکه‌های اجتماعی یک پست منتشر کند، مدل می‌تواند بگوید که پست مثبت است یا منفی.

پیش‌بینی سری زمانی (Time Series Prediction)

مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه LSTM (Long Short-Term Memory)، در پیش‌بینی داده‌های سری زمانی که وابستگی‌های پیچیده و طولانی دارند بسیار موفق عمل کرده‌اند.

پیش‌بینی قیمت ارز یا سهام: به دلیل وجود وابستگی‌های طولانی‌مدت در داده‌های مالی، مدل‌های LSTM برای پیش‌بینی قیمت‌های آینده ارزها یا سهام‌ها بسیار مناسب هستند.

این مدل‌ها می‌توانند الگوهای زمانی طولانی‌مدت را شبیه‌سازی کنند که برای یادگیری ماشین معمولاً ممکن نیست.

پیش‌بینی تقاضای محصولات در آینده: در صنایع مختلف، پیش‌بینی تقاضا برای محصولات ممکن است به داده‌های گذشته وابسته باشد.

با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق، می‌توان الگوهای پیچیده‌ای را که از رفتار مصرف‌کنندگان ناشی می‌شود، شبیه‌سازی کرد.

یادگیری ماشین: بیشتر در مسائل ساده‌تر با داده‌های ساختارمند و ویژگی‌های از پیش تعریف شده کاربرد دارد.

الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون خطی، SVM، درخت‌های تصمیم برای مسائل دسته‌بندی، پیش‌بینی عددی و خوشه‌بندی مناسب هستند.

یادگیری عمیق: بیشتر برای مسائلی که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده و حجیم دارند کاربرد دارد.

این مسائل شامل پردازش تصاویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صدا، و پیش‌بینی سری‌های زمانی پیچیده است.

یادگیری عمیق قادر است ویژگی‌ها را به صورت خودکار از داده‌ها استخراج کرده و الگوهای پیچیده را شبیه‌سازی کند.

امیدوارم در این مقاله به درک خیلی خوبی از تفاوت این دو بخش از زیر مجموعه هوش مصنوعی رسیده باشید.