ما هي الاختلافات بين تعلم الآلة والتعلم العميق؟

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي بأفرعه المتنوعة طفرةً هائلةً في شتى المجالات. فمع التوجه العالمي نحو رقمنة كل شيء، أصبح هناك كميات كبيرة جدًا 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 أفرع الذكاء الاصطناعي نظرًا للدور الكبير والفعال الذي يقوم به في مختلف المجالات. فلقد أسهمت تطبيقات تعلم الآلة في تطوير مجال التجارة الإلكترونية وكذلك مجال التسويق الرقمي لما تتمتع به من إمكانات كبيرة يسرت على رواد الأعمال فهم سلوك المستهلك من خلال جمع وتحليل البيانات بصورة دقيقة وبسرعة فائقة بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة.

ومن خلال هذا المقال، سنتعرف سويًا وبشكل بسيط على الفوارق والاختلافات بين تعلم الآلة والتعلم العميق Deep Learning فتابع القراءة:

أولًا: ما المقصود بتعلم الآلة Machine Learning؟

تعلم الآلة هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يُعنى بمنح 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.

أصبحت تطبيقات تعلم الآلة مستخدمة الآن في مجالات متعددة مثل: مجال الرعاية الصحية، ومجال التعدين إلخ.

ثانيًا: ما المقصود 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 محاكاة سلوك الدماغ البشري وذلك من خلال التعلم من كميات ضخمة من البيانات.

يلعب التعلم العميق دور فعال وهام جدًا في وظائف التطبيقات القائمة 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.

ثالثًا: هل هناك اختلاف 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 لتدريب النموذج على البيانات المدخلة لإنجاز مهمة معينة. بينما يحاول التعلم العميق الاستغناء عن التدخلات البشرية ومحاولة الاستنباط والفهم والمعالجة من خلال الشبكات العصبية الصناعية.

ويمكننا توضيح ذلك بمثال كالآتي: في برامج التعرف على الوجوه القائمة على تقنيات الذكاء الاصطناعي تقوم هذه البرامج أولًا بالتعرف على حواف الوجوه، ثم الأجزاء الأكثر أهمية من الوجوه، ثم أخيرًا تمثيلات الوجوه العامة معتمدين في ذلك على كميات ضخمة من البيانات لتدريب هذه البرامج من أجل زيادة احتمال الإجابات الصحيحة (أي تحديد الوجوه بدقة). وهذا التدريب يحدث من خلال استخدام الشبكات العصبية على غرار الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري دون الحاجة إلى تدخل من أي إنسان.

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 مصر 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 مصر 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.

بادر باقتناص الفرصة واتصل الآن.

Related Blog

أغسطس 6,2020
/
المقالات

كورس التجارة الإلكترونية الأول من نوعه في مصر: تعرف على أهم خطوات إنشاء نموذج تحليل المنافسين في السوق

أصبح مجال التجارة الإلكترونية في الآونة الأخيرة ذو أهمية كبيرة جدًا، نظرًا للتطور الهائل الذي يشهده، حيث أوضحت الإحصائية الصادرة عن Statista تقول فيها: “إن حجم التعاملات في مجال التجارة الإلكترونية سيبلغ حوالي 4.5 تريليون دولار بحلول عام 2023″، وهذا يعكس مدى اهتمام الشركات بهذا المجال، وتطوره الملحوظ خاصةً بعد تفشي وباء كورونا المستجد وما […]

اقرأ المزيد
نوفمبر 26,2021
/
المقالات

كيف يسهم علم تحليل البيانات في نمو الأعمال؟

في عالم أصبحت لغته التكنولوجيا، صار لتحليل البيانات أهمية كبيرة لمن يرغب في تحقيق النجاح ويسعى إلى نمو أعماله بما يسهم في تحقيق أقصى العوائد الممكنة على الاستثمار. ففي ظل ما يشهده العالم من تحول رقمي نتج عنه تضخم في حجم البيانات، أصبح من الضروري تطبيق آليات علم تحليل البيانات في كافة الأنشطة التجارية حيث […]

اقرأ المزيد
ديسمبر 28,2021
/
المقالات

6 عوامل لنجاح أنشطتك للتجارة الإلكترونية في السعودية والنهوض بعملك في المستقبل

لكي تحقق الاستدامة لعملك التجاري على شبكة الإنترنت في المملكة العربية السعودية، لا بد وأن تتمتع بعقلية رائد الأعمال التي تتسم بالمرونة وابتكار الحلول وتطوير الاستراتيجيات المرنة التي تواكب كل تطور يمكن أن يطرأ في المستقبل. فلا بد وأن تدرك أن عالم التجارة الإلكترونية سريع التطور ويحتوي على دروب متنوعة لا بد وأن يسلكها خبير […]

اقرأ المزيد