تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ
یکی از مهم‌ترین سوالات و چالش‌هایی که در ذهن علاقه مندان و فعالین حوزه هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ بوجود آمده است، این است که دقیقا فرق بین ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چه می‌باشد. آیا کاملا دو زمینه جدا از هم هستند؟ یا نه، مثل هم هستند و در یکسری متد و جزئیات متفاوت‌اند؟
در این مقاله، قصد دارم به صورت مفصل، درمورد این سوال و تفاوت صحبت کنم.
آنچه در این مقاله خواهید آموخت:
1- معنی دقیق ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ
2- تفاوت‌ها و شباهت‌های دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ
معنی دقیق ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ
ماشین لرنینگ یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی، و دیپ لرنینگ یکی از زیرشاخه‌های ماشین لرنینگ محسوب می‌شود. در تعریف هر دو، می‌توان به یک ساختار و کلیات یکسان پر برد.
ماشین لرنینگ برای پیاده‌سازی، نیاز به اطلاعات و دیتا دارد. دیتاهای موجود به صورت خام قابل استفاده نبوده و نیاز به پیش‌پردازش و پاکسازی دارد، پس از آن با توجه به ماهیت و فضای فرضیه ایجاد شده در دیتا، الگوریتم مناسب در ماشین‌لرنینگ انتخاب می‌شود. دیتاهای آماده شده وارد الگوریتم منتخب شده و خروجی آن حاصل می‌شود.
دیپ لرنینگ نیز همین است. ابتدای کار به یک دیتاست نیاز است. این دیتاست به خودی خود، قابل استفاده نبوده و باید کارهای پیش‌پردازش و تمیزسازی دیتا انجام شود. نکته: (مراحل پیش پرداز یا PreProcessing در دیپ لرنینگ، کمتر از ماشین لرنینگ است. دلیل آن، این است که دیتاهای بکار رفته در دیپ لرنینگ معمولا پیچیده‌تر و بزرگ‌تر از ماشین لرنینگ هستند. همچنین در مباحث بیگ‌دیتا، ساختار داده‌ها کاملا سازمان یافته نیست و شرایط برای آنالیز انسانی دشوار می‌شود) پس از مرحله آماده سازی دیتا، معماری مناسب شبکه عصبی، انتخاب شده و مدل دیپ لرنینگ ایجاد می‌گردد. در نهایت خروجی استخراج و حاصل می‌شود.
با مقایسه مراحل ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ، مشاهده می‌شود که ساختار هر دو کاملا یکسان است.
پس تفاوت در چیست؟
تفاوت‌ها و شباهت‌های دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ
وقتی حرف از تفاوت میان این دو حوزه جذاب و خفن می‌شود، حرف از تفاوت عمده در ساختار و ماهیت کار نیست! بلکه تفاوت‌ها در ریزه کاری‌ها می‌باشد.
در بند بالا، درمورد شباهت هر دو حوزه باهم صحبت شد. متوجه شدیم که دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ باهمدیگر تفاوت معنایی ندارند و اتفاقا کاملا شبیه هستند.
اما باید توجه شود که تفاوت‌ها درون مباحثی هست که صحبت شد. در ادامه لیست تفاوت‌ها نوشته شده است.
تفاوت در دیتا:
ماشین لرنینگ عموما به سراغ داده‌ها و دیتاهایی که حجم کمی دارند می‌رود (منظور از حجم کم، از نظر تعداد نمونه‌ها یا همان سطر و تعداد متغیرها یا همان ستون می‌باشد. همچنین ملاک عددی خاصی برای تعداد وجود ندارد. این موضوع کاملا تجربیست و باید متخصص این‌کار بررسی کند که آیا با دیتاست موجود می‌توان از ماشین لرنینگ استفاده کرد یا خیر. درمورد این موضوع در آینده مقاله‌ای را منتشر می‌کنیم) اما دیپ لرنینگ بیشتر برای دیتاهایی استفاده می‌شود که پیچیدگی و ساختار نامنظم و نمونه داده‌ی بیشتری دارد.
تفاوت در پردازش داده:
از آنجایی که در ماشین لرنینگ، دیتا ملموس‌تر، ساده‌تر و سبک‌تر است، کارهای پردازش آن نیز راحت‌تر و کامل‌تر و جامع‌تر می‌باشد. اما در دیتاهایی که برای دیپ لرنینگ می‌باشند این مورد به این سادگی‌ها نبوده و مراحل کمتری را می‌توانیم انجام دهیم. دیتا در ماشین لرنینگ ساختار منظم‌تری نسبت به دیپ لرنینگ دارد. بخاطر همین موضوع بسیاری از کارهای پردازش دیتا، توسط خود الگوریتم انجام می‌گیرد.
تفاوت در الگوریتم و مدل و فضای فرضیه:
در ماشین لرنینگ و دیتاهای این زمینه، پترن‌ها، رفتارها، فضاهای فرضیه و تمام موارد به راحتی قابل شناسایی بوده و ریاضیات کار به راحتی درک می‌شود. اما در دیتاهای دیپ لرنینگ، این مورد بسیار پیچیده می‌باشد و هندل کردن آن کاری سخت است. به همین دلیل، در ماشین لرنینگ می‌توان بهترین الگوریتم‌ها را در همان مراحل پردازش داده حدس زد و مدل را در ذهن تصور کرد. اما در دیپ لرنینگ به این سادگی‌ها نبوده و قسمت مهمی از موارد ذکر شده توسط خود شبکه عصبی انجام می‌شود.
جمع بندی:
ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در اصل ماجرا و کانسپت، با هم فرقی ندارند. تفاوت را دیتا، متدها و ریزکاری‌ها تعیین می‌کند.
پس اگر کسی از شما پرسید که تفاوت دارند یا خیر؟ یادتان باشد که نباید بگویید (بله، با هم فرق دارند) چرا که این جواب یک جواب کاملا آماتور محسوب می‌شود. یک شخص حرفه‌ای در جواب می‌گوید (در کل، مفهوم و ساختار هر دو یکسان است و تفاوت در نوع داده و جزئیات می‌باشد.)
موفق باشید 🙂
ممنون از توضیحات خوبتون
عالی بود، الان فهمیدم که چه تفاوتی دارند.