التعلم الآلي والتعلم العميق
كثيراً ما نسمع يصديقي هذين المصطلحين Deep Learning و Machine Learning أو بتعبير آخر التعلم الآلي والتعلم العميق. هل تساءلت يوماً ما الفرق بينهما؟ إذا كان يوجد فرق ففيما نستخدم كل منهما؟ قد يبدو أحياناً أن كلاهما شئ واحد ويستخدمان في نفس الشئ، ولكن في الحقيقة هناك فروقات جوهرية بين كل منهما.
 |
| الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق - Machine Learning vs Deep Learning |
في مقال اليوم، سنوضح ما هو التعلم الآلي (ML)، وما هو التعلم العميق (DL)، والفرق بينهما. سنذكر الأنواع المندرجة تحت كل نوع، متى نستخدم التعلم العميق ومتى نستخدم التعلم الآلي. المقال سيكون قصير وبسيط، وبعد نهايته ستكون قادر على فهم الفرق بينهما بإذن الله. سعدت بوجودكم.
ما هو التعلم الآلي (Machine Learning)
التعلم الآلي هو في الأساس فرع من علم الذكاء الاصطناعي، وإن شئنا القول بأنه أهم جزء حالياً في الذكاء الاصطناعي ومنه جائت كل التطورات التي نراها اليوم. فكرة تعلم الآلة هو جعل الكمبيوتر (سواء على شكل روبوت أو مجرد Software) قادر على التعلم، التنبؤ بما يمكن أن يحدث بناءً على البيانات المتاحة، وإيجاد الأنماط التي تتكرر.. نجعله قادر على أداء مهام تتطلب ذكاءً بشرياً.
أشهر أنواع التعلم الآلي:
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): يعتمد هذا النوع على Labeled Dataset أي يكون هناك أمثلة محلولة مع إجاباتها الصحيحة؛ فتتعلم الخوارزمية كيفية ربط البيانات المدخلة (Input Data) بالناتج المطلوب (Output Desired)، فتتمكن من عمل تنبؤ لناتج بيانات جديدة لم تشاهدها من قبل.
- التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): البيانات التي يتم تدريب النموذج عليها في هذا النوع من التعلم تكون Unlabeled أي بدون أي حلول سابقة. يتم إعطاء النموذج هذه النوعية من البيانات لكي يحللها ويكتشف الأنماط المختلفة فيها، وعلى أساس ذلك يتم إتخاذ قرار معين.
يوجد أنواع أخرى من التعلم الآلي مثل التعلم المعزز (Reinforcement Learning) والتعلم شبه الخاضع للإشراف (Semi -Supervised Learning) وكلاهما لهما استخدامات مهمة.
يتم إستخدام التعلم الآلي في تطبيقات كثيرة جداً، وعلى سبيل الذكر لا الحصر، Amazon تستخدم خوارزميات تعلم الآلة لتحليل سلوكك وتقديم توصيات كتب ومنتجات.. إلخ (على حسب تفضيلاتك الشخصية)، يوتيوب لترشيح الفيديوهات المناسبة لك، فيسبوك، يدخل أيضاً في مجالات مثل الرعاية الصحية، أو السيارات ذاتية القيادة مثل Tesla وغيرها.
لقد تحدثت بإستفاضة أكبر عن التعلم الآلي في مقالين كاملين، أنصحك وبشدة أن تقرأهم قبل أن تكمل هذا المقال؛ لأن بهم تفاصيل كثيرة لم أذكرها هنا:
👈المقال الأول: supervised and unsupervised learning
👈المقال الثاني: what is machine learning
ما هو التعلم العميق (Deep Learning)
التعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي، يمكنك القول بأنه مرحلة متقدمة من التعلم الآلي. فكرة التعلم العميق أنه يعتمد على شئ يسمى الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks). الشبكات العصبية العميقة هي بمثابة محاكاة لمخ الإنسان، وهي مكونة عن عدة طبقات (Layers): طبقة إدخال (Input Layer) و طبقة أو أكثر مخفية (Hidden Layer) و طبقة إخراج (Output Layer). كلما زاد عدد الطبقات الـ Hidden في الشبكة، كلما زاد تعقيدها، كلما ازدادت قدرة النموذج على تعلم الأنماط المعقدة من البيانات.
يوجد أكثر من نوع للشبكات العصبية التي تدخل في التعلم العميق:
- Feedforward neural networks (FF)
- Recurrent neural networks (RNN)
- Long/short term memory (LSTM)
- Convolutional neural networks (CNN)
- Generative adversarial networks (GAN)
من التطبيقات التي نستخدم فيها التعلم العميق: التعرف على الوجه (Face Recognition)، اكتشاف الاجسام (Object Detection)، الترجمة الآلية (Machine Translation)، تصنيف الصور (Image Classification)، توليد النصوص وفهمها كما في ChatGpt.. إلخ.
💡 ملحوظة مهمة: لو ركزت يصديقي أننا قلنا في البداية أن التعلم العميق (DL) جزء من التعلم الآلي (ML)، وبالتالي كل تطبيقات التعلم العميق هي في الأساس تطبيقات يدخل فيها التعلم الآلي أيضاً. وشئ آخر، كل التقنيات تكمل بعضها بشكل كبير، فمثلاً الترجمة الآلية أو توليد النصوص وفهمها (ChatGpt)، هي في الأساس تعتمد بشكل أساسي على تقنية الـ NLP (معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing) وفي نفس الوقت الـ NLP قائمة على DL.
ما الفرق بينهم
أعتقد أن الفرق بينهم قد اتضح إلى حد كبير من خلال الجزئيتين السابقتين، ولكن دعنا نذكر أهم الفروقات بشكل سريع على هيئة نقط:
- التعلم العميق (DL) جزء من التعلم الآلي (ML) وليس العكس.
- التعلم العميق يتعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة، على عكس التعلم الآلي يتعامل مع بيانات أقل تعقيداً.
- التعلم العميق لا يتطلب تدخل بشري كبير لاستخراج الخصائص من البيانات، على عكس التعلم الآلي.
- التعلم العميق يحتوي على الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Network)، مكونة من أكثر من طبقة، وهي التي تمكنه من القيام بالمهام المعقدة جداً، على عكس التعلم الآلي لا يحتوي على أي شبكة عصبية، وربما يحتوي على شبكة عصبية بسيطة وليست عميقة.
- في التعلم العميق يتم تدريب النموذج بشكل أساسي باستخدام الـ GPU) Graphics Processing Unit) ، بينما في التعلم الآلي يتم تدريب النموذج باستخدام الـ CPU) Central Processing Unit).
- في التعلم العميق في الغالب يأخذ النموذج وقت أطول للتدريب نظراً لتعامله مع كمية بيانات ضخمة ومعقدة، بينما نموذج التعلم الآلي عادةً يأخذ وقت أقل لأن البيانات التي يتعامل معها كما قلنا تكون أقل تعقيداً.
- نماذج التعلم العميق تحتاج جهاز قوي ذا إمكانيات عالية للعمل بكفاءة، بينما نماذج التعلم الآلي تكون أخف وأبسط ومناسبة للأجهزة العادية.
💡 ملحوظة مهمة: بالنسبة للنقطة الثانية، التعلم الآلي يمكنه أيضًا التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة، ولكن قد يتطلب ذلك المزيد من الجهد لاستخراج الخصائص يدوياً، بينما التعلم العميق يكتشف الخصائص تلقائيًا من البيانات.
شاهد هذا الفيديو سيجعلك تفهم أكثر:
الخاتمة
وإلى هنا يصديقي، إن شاء الله تكون قد أستوعبت الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق بشكل جيد، وأن يكون الموضوع واضح كفاية. أرجو لي ولكم التوفيق. إذا انتفعتم مني بشئ ولو بسيط؛ فلا تنسوني من صالح دعائكم.
كان معكم علي وحيد.
"اللهم إن كان من توفيق فمنك وحدك وإن كان من خطأ أو نسيان فمني ومن الشيطان."
المصادر
1- "Google Cloud - "Deep learning vs machine learning
2- "?IBM - "AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Network: What’s the difference
3- "GeeksforGeeks - "Difference Between Machine Learning and Deep Learning
4- "Amazon Web Services - "What’s the Difference Between Machine Learning and Deep Learning
2- "?IBM - "AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Network: What’s the difference
3- "GeeksforGeeks - "Difference Between Machine Learning and Deep Learning
4- "Amazon Web Services - "What’s the Difference Between Machine Learning and Deep Learning
التسميات
الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا