4 اختلافات رئيسية بين تعلم الآلة والتعلم العميق:

إن الذكاء الاصطناعي بفروعه المختلفة قد أحدث طفرةً كبيرةً في مختلف المجالات. فمع التوجه العالمي نحو رقمنة كل شيء، صار هناك كميات هائلة من البيانات التي تحتاج إلى المعالجة والتحليل والتنقية بدقة متناهية بما يسهم في استخراج الأنماط الخفية والتنبؤ بالمسارات الأفضل للأعمال ومن ثم صنع واتخاذ القرارات المناسبة بما يسهم في تحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار.

ويعد تعلم الآلة Machine Learning أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي نظرًا للدور الكبير والفعال الذي يقوم به في مجالات متنوعة. فلقد أسهمت تطبيقات تعلم الآلة في تطوير مجال التجارة الإلكترونية وكذلك مجال التسويق الرقمي لما تتمتع به من إمكانات كبيرة منحت رواد الأعمال إمكانية فهم سلوك المستهلكين بسهولة من خلال جمع وتحليل البيانات بصورة دقيقة وبسرعة فائقة بفضل هذه التقنيات.

ويمكنك اقتناص الفرصة والانضمام إلى أفضل برنامج تدريبي في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي لصقل قدراتك ومهاراتك ومعرفة كيفية الاستفادة من تعلم الآلة لصالح النشاط التجاري، وأبرز خوارزميات تعلم الآلة، إلخ.

ومن خلال هذا المقال، سنقوم بالتعرف سويًا وبشكل بسيط على الفوارق والاختلافات بين تعلم الآلة والتعلم العميق Deep Learning فتابعنا:

أولًا: ماذا يُقصد بتعلم الآلة Machine Learning؟

يُقصد بمصطلح تعلم الآلة فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يهتم بإعطاء الأجهزة القدرة على التعلم من البيانات المدخلة والعمل على تحسين أدائها في المهمة الموكولة إليها من خلال البرمجة.

تم برمجة أول تطبيق قائم على أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على يد آرثر صمويل Arthur Samuel’s في عام 1959، باستخدام تقنية شجرة البحث Search Tree  البسيطة نسبيًا /حسب معايير اليوم/ كبرنامج تشغيل رئيسي.

صارت لتطبيقات تعلم الآلة الآن أهمية كبيرة إذ أنها تستخدم في مجالات متنوعة كمجال الرعاية الصحية، ومجال التعدين، ومجال التجارة الإلكترونية، إلخ.

ثانيًا: ماذا يُقصد بالتعلم العميق Deep Learning؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة، وهو عبارة عن شبكة عصبية ذات ثلاث طبقات أو أكثر. تحاول هذه الشبكات العصبية أن تحاكي سلوك الدماغ البشري وذلك من خلال التعلم من كميات ضخمة من البيانات.

يلعب التعلم العميق دور فعال وهام جدًا في وظائف التطبيقات التي تقوم على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كالعمل على تحسين عمليات الأتمتة، وأداء المهام التحليلية دون تدخل بشري.

فالتعلم العميق Deep Learning يدخل في تطبيقات وخدمات متعددة كالمساعد الصوتي، والكشف عن الاحتيال ببطاقة الائتمان، إضافةً إلى التقنيات الناشئة مثل سيارات القيادة الذاتية، إلخ.

ثالثًا: ما الاختلافات بين تعلم الآلة والتعلم العميق؟

يختلف تعلم الآلة عن التعلم العميق فهما على الرغم من أنهما يجتمعان على فكرة التعلم من البيانات المدخلة وأنهما جزء من الذكاء الاصطناعي، يختلفان في العديد من الأمور منها:

التدخل البشري Human Intervention:

يحتاج تعلم الآلة إلى بعض التدخلات اليدوية من البشر للقيام بتدريب النموذج على البيانات المدخلة لإنجاز مهمة معينة. بينما يحاول التعلم العميق الاستغناء عن التدخلات البشرية ومحاولة الاستنباط والفهم والمعالجة من خلال الشبكات العصبية الصناعية.

الأجهزة المستخدمة Hardware:

نظرًا لكمية البيانات التي يتم معالجتها وتعقيد الحسابات الرياضية المشاركة في الخوارزميات المستخدمة، تتطلب أنظمة التعلم العميق أجهزة أكثر قوة من الأجهزة المستخدمة في أنظمة تعلم الآلة والتي تعد أكثر بساطة بالمقارنة مع الأجهزة المستخدمة في أنظمة التعلم العميق.

الوقت Time:

يمكن أن يستغرق التعلم العميق الكثير من الوقت للتدريب وذلك نظرًا لكميات البيانات الضخمة المدخلة بالإضافة إلى إدخال العديد من المعلمات Parameters والصيغ الرياضية المعقدة المعنية المستخدمة في الخوارزميات.

بينما يستغرق تعلم الآلة وقت أقل بكثير في التدريب وإنجاز المهام المرادة.

النهج Approach:

تميل الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي إلى تحليل البيانات في أجزاء، ثم يتم دمج هذه الأجزاء للتوصل إلى نتيجة أو حل. بينما تقوم أنظمة التعلم العميق بمعالجة مشكلة كاملة أو التعامل مع سيناريو دون تقسيمه إلى أجزاء كما هو الحال بالنسبة لأنظمة التعلم الآلي.

كيف يمكنك وضع قدمك على بداية الطريق والدخول إلى عالم الذكاء الاصطناعي؟

يمكنك فعل ذلك من خلال اقتناص الفرصة المقدمة من معهد محترفي الإدارة (IMP) والذي يقدم لك أفضل برنامج تدريبي في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python. فمن خلال هذا البرنامج التدريبي ستتعلم:

  • كيفية كتابة نصوص Python وإجراء تحليل البيانات للاستفادة منها في مختلف مجالات الأعمال.
  • كيفية معالجة البيانات وإدارتها في Python.
  • كيفية بناء نماذج التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
  • تعلم OOP (البرمجة الشيئية) وهيكلة البيانات في Python.
  • تعلم خوارزميات علم البيانات الأكثر أهمية لاتخاذ القرارات بناء على تحليل البيانات.

كل ذلك وأكثر سوف تتعلمه خلال أفضل برنامج تدريبي في مجال تعلم الآلة في السعودية باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والذي يقدمه معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي وستقوم بتطبيق كافة ما تتعلمه عمليًا خلال البرنامج التدريبي.

سارع لاقتناص الفرصة واتصل الآن.

مقالات ذات صلة

أبريل 19,2021
/
المقالات

6 خطوات لبناء نموذج التعلم الآلي مستمدة من دورة تعلُم الآلة مع بايثون الأقوى في السعودية:

تماشيًا مع اتجاه العالم نحو رقمنة كل شيء، أصبح هناك العديد من الشركات على اختلاف مجالاتها وأحجامها تقوم باستخدام وتطويع آليات وأدوات الذكاء الاصطناعي ضمن أعمالها في صور متنوعة. فإما أن تكون في شكل تحليلات تنبؤية، أو أنظمة للتعرف على الأنماط باختلافها، أو أنظمة للمحادثة إلخ. وكل ذلك يعتمد بشكل رئيسي على فهم مشكلات الأعمال، […]

اقرأ المزيد
فبراير 6,2023
/

أبرز المجالات التي تعتمد على علم تحليل البيانات في 2023:

لعلم تحليل البيانات أهمية كبيرة خاصةً في ظل عالم عنوانه الرقمنة والاعتماد على الوسائل التقنية الحديثة، فعلم تحليل البيانات يساعد العديد من المجالات ويسهم في تحسين عملية صنع واتخاذ القرارات التي تخدم مسارات الأعمال المختلفة بما يسفر في نهاية المطاف عن تحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار. ويمكنك اقتناص الفرصة والانضمام إلى أفضل كورس تدريبي […]

اقرأ المزيد
فبراير 8,2023
/

أفضل النصائح لتنمية نشاطك التجاري على منصة TikTok في 2023

قد يكون الانتشار السريع على منصة TikTok صعبًا ويتطلب دراسة متعمقة وبناء استراتيجية تسويقية مبتكرة لتحقيق هذا الهدف. فمع أكثر من مليار مستخدم نشط شهريًا وفي ظل ملايين مقاطع الفيديو التي يتم تحميلها بشكل يومي، صارت الأنشطة التجارية تسعى إلى دمج هذه المنصة كقناة رقمية مهمة ضمن استراتيجية التسويق الرقمي التي يتم تصميمها لتحقيق كافة […]

اقرأ المزيد