تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین؛ وقتی شبکه‌ها عمیق‌تر می‌شوند

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست ؟ در جلسه سیزدهم آموزش هوش مصنوعی به این موضوع پرداخته ایم. اما در قسمت قبلی چه گذشت ؟

تحقیق و تدوین مهدی گمرکی

در قسمت دوازدهم با شبکه‌های عصبی (Neural Networks) آشنا شدیم و دیدیم که چگونه نورون‌های مصنوعی در قالب لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی کنار هم قرار می‌گیرند تا بتوانند الگوهای موجود در داده‌ها را یاد بگیرند. همچنین با مفاهیمی مانند وزن (Weight)، بایاس (Bias) و تابع فعال‌سازی (Activation Function) آشنا شدیم و فهمیدیم که قدرت واقعی شبکه‌های عصبی از همکاری تعداد زیادی نورون مصنوعی به دست می‌آید.

اما در پایان آن جلسه، پرسشی مهم مطرح شد:

اگر یک شبکه عصبی بتواند مسائل مختلف را حل کند، چرا مفهومی به نام «یادگیری عمیق» به وجود آمد؟

آیا شبکه‌های عصبی معمولی برای حل همه مسائل کافی نبودند؟

پاسخ این سؤال، ما را به یکی از مهم‌ترین مباحث دنیای هوش مصنوعی می‌رساند؛ یعنی تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین.

یادگیری ماشین چیست؟

پیش از آنکه درباره تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین صحبت کنیم، لازم است یک بار دیگر مفهوم یادگیری ماشین را مرور کنیم.

یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها الگوها را یاد بگیرند و بر اساس تجربه، عملکرد خود را بهبود دهند.

برای مثال، اگر هزاران نمونه از قیمت خانه در اختیار یک الگوریتم قرار دهیم، مدل می‌تواند رابطه بین ویژگی‌هایی مانند متراژ، موقعیت مکانی و سن ساختمان را یاد بگیرد و قیمت خانه‌های جدید را پیش‌بینی کند.

در بسیاری از الگوریتم‌های کلاسیک، مانند رگرسیون، درخت تصمیم یا ماشین بردار پشتیبان (SVM)، مدل برای رسیدن به پاسخ، به ویژگی‌هایی نیاز دارد که معمولاً توسط انسان انتخاب یا طراحی می‌شوند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning)، زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری استفاده می‌کند.

منظور از «عمیق»، تعداد بیشتر لایه‌های پنهان در شبکه عصبی است.

هرچه این لایه‌ها بیشتر باشند، مدل می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تر و انتزاعی‌تری را از داده‌ها استخراج کند.

به همین دلیل، یادگیری عمیق در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و تولید محتوا عملکرد بسیار موفقی دارد.

نکته مهم این است که یادگیری عمیق جایگزین یادگیری ماشین نیست؛ بلکه یکی از شاخه‌های آن است.

چرا یادگیری عمیق به وجود آمد؟

در دهه‌های گذشته، الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بسیاری از مسائل عملکرد خوبی داشتند، اما با افزایش حجم داده‌ها و پیچیده‌تر شدن مسائل، محدودیت‌های آن‌ها آشکار شد.

برای مثال، تصور کنید می‌خواهید سامانه‌ای بسازید که بتواند تصاویر گربه و سگ را از یکدیگر تشخیص دهد.

در یادگیری ماشین کلاسیک، باید ابتدا مشخص کنید که چه ویژگی‌هایی برای این کار مهم هستند؛ مانند شکل گوش، اندازه چشم، طول دم یا رنگ خز.

اما آیا همیشه می‌توان تمام ویژگی‌های مهم را از قبل مشخص کرد؟

پاسخ منفی است.

در مسائل پیچیده، حتی متخصصان نیز ممکن است ندانند کدام ویژگی‌ها بیشترین تأثیر را دارند.

اینجاست که یادگیری عمیق وارد عمل می‌شود.

شبکه‌های عمیق به جای آنکه منتظر دریافت ویژگی‌های آماده باشند، خودشان ویژگی‌های مهم را از داده‌ها استخراج می‌کنند. این توانایی، یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های یادگیری عمیق با یادگیری ماشین است.

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین

اگر بخواهیم مهم‌ترین تفاوت این دو رویکرد را در یک جمله بیان کنیم، می‌توان گفت:

در یادگیری ماشین، معمولاً انسان ویژگی‌های مهم را مشخص می‌کند؛ اما در یادگیری عمیق، شبکه عصبی این ویژگی‌ها را به‌صورت خودکار یاد می‌گیرد.

برای درک بهتر، فرض کنید می‌خواهید به کودکی یاد بدهید یک سیب را تشخیص دهد.

در روش اول، شما به او می‌گویید:

• سیب معمولاً گرد است.
• رنگ آن قرمز یا سبز است.
• دم کوتاهی دارد.

او با همین قوانین تصمیم می‌گیرد.

این شبیه یادگیری ماشین کلاسیک است.

اما در روش دوم، هزاران تصویر از سیب‌های مختلف را به کودک نشان می‌دهید. او کم‌کم خودش یاد می‌گیرد که چه ویژگی‌هایی مهم هستند.

این همان کاری است که یادگیری عمیق انجام می‌دهد.

آیا یادگیری عمیق همیشه بهترین انتخاب است؟

یکی از رایج‌ترین تصورهای نادرست این است که یادگیری عمیق همیشه از یادگیری ماشین بهتر است.

در واقع، هر کدام برای شرایط خاصی مناسب هستند.

اگر داده‌های کمی در اختیار داشته باشیم یا بخواهیم مدلی سریع، ساده و قابل تفسیر ایجاد کنیم، الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین معمولاً انتخاب مناسب‌تری هستند.

در مقابل، اگر حجم زیادی از داده‌های پیچیده مانند تصویر، صوت یا متن در اختیار باشد، یادگیری عمیق می‌تواند عملکرد بسیار بهتری ارائه دهد.

بنابراین، انتخاب بین این دو روش به مسئله، نوع داده و منابع محاسباتی بستگی دارد.

مقایسه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

کاربردهای یادگیری عمیق

امروزه یادگیری عمیق در بسیاری از فناوری‌هایی که هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنیم، حضور دارد. برای مثال:

• باز کردن قفل تلفن همراه با تشخیص چهره
• ترجمه خودکار متن‌ها
• دستیارهای صوتی
• پیشنهاد فیلم و موسیقی
• تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
• تولید متن و تصویر توسط هوش مصنوعی

این کاربردها نشان می‌دهند که یادگیری عمیق تنها یک مفهوم نظری نیست، بلکه بخشی از زندگی روزمره ما شده است.

جمع‌بندی

در این جلسه یاد گرفتیم که تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین در ساختار و شیوه یادگیری آن‌هاست.

یادگیری ماشین مجموعه‌ای از روش‌هایی است که از داده‌ها الگو می‌آموزند، اما در بسیاری از آن‌ها لازم است ویژگی‌های مهم توسط انسان مشخص شوند.

در مقابل، یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، این ویژگی‌ها را به‌صورت خودکار استخراج می‌کند و به همین دلیل در مسائل پیچیده مانند پردازش تصویر، متن و گفتار عملکرد بسیار قدرتمندی دارد.

نگاهی به قسمت چهاردهم

اکنون که تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را شناختیم، زمان آن رسیده است که با معماری‌های یادگیری عمیق آشنا شویم.

در قسمت چهاردهم خواهیم دید که چرا برای هر نوع داده، معماری متفاوتی طراحی شده است. با شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر، شبکه‌های بازگشتی (RNN و LSTM) برای داده‌های ترتیبی و در ادامه با Transformer آشنا می‌شویم؛ معماری‌ای که مسیر توسعه مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT را هموار کرد.

تحقیق و تدوین مهدی گمرکی

مشاوره تجارت الکترونیکی