Machine learning و Deep learning چه تفاوتی با هم دارند؟
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی می‌باشند. واژه هوش مصنوعی زمانی به کار می‌رود که یک ماشین، توانایی انجام کارها را بدون نیاز به هوش بشری دارد.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیز زیر مجموعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. اما چه چیزی باعث خاص شدن یادگیری عمیق در حوزه یادگیری ماشین می‌شود؟
به قابلیت ماشین جهت فراگیری موارد جدید و کسب مهارت از طریق داده‌ها، بدون دخالت کاربر را یادگیری ماشین می‌نامند.
اما یادگیری عمیق یک روش یادگیری ماشینی الگوریتمی‌چند لایه است، لایه‌های زیادی از الگوریتم‌ها وجود دارند که می‌توانند میلیون‌ها داده و تصویر و هزاران ساعت ویدئو را دریافت نمایند. در یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌هایی مشابه مغز انسان استفاده می‌شود، که می‌توانند از داده‌های عظیم مهارت‌های مورد نظر را یاد بگیرند و همانطور که انسان از طریق تجربه، موارد جدید می‌آموزد الگوریتم‌های یادگیری عمیق نیز با هر بار تکرار یک عمل، مهارت خود را نسبت به دفعات قبلی بهبود می‌بخشدو این کار با شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های مختلف و عمیقی که دارد میسر می‌شود
به طور خلاصه این تفاوت‌ها مربوط به موارد زیر می‌باشد:
- تفاوت در ساختار الگوریتم یادگیری ماشین که ساده و سنتی می‌باشد در حالی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق، بر اساس شبکه عصبی مصنوعی و چند لایه با شبیه سازی مغز انسان است.
- در یادگیری عمیق نیاز کمتری به کاربر دارد و استخراج ویژگی‌ها و طبقه‌بندی بصورت خودکار انجام می‌پذیرد.
- یادگیری عمیق برای داشتن خروجی مطلوب و با‌کیفیت بالا به داده‌های بسیار بیشتری (میلیون‌ها داده) نسب به یادگیری‌ماشن(با هزاران داده) نیاز دارد.
Deep Learning به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد که مستلزم هزینه بالایی می‌باشد، در صورتی که این پردازنده‌ها با سیستم رایانش ابری همگام شوند، تیم‌های توسعه می‌توانند زمان آموزش یک شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته به چند ساعت یا حتی کمتر کاهش دهند.
