هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

در عصر فناوری امروز، اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق روز به روز رایج‌تر می‌شوند. بسیاری از افراد حتی این اصطلاحات را به جای هم به کار می‌برند، اما در واقع این‌ها سه مفهوم مرتبط اما متمایز هستند.

برای مثال، وقتی AlphaGo گوگل در سال ۲۰۱۶ قهرمان بازی گو، لی سدول را شکست داد، رسانه‌ها بین استفاده از اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای توصیف این پیروزی جابجا شدند. در واقع، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق همگی در موفقیت AlphaGo نقش داشتند، اما یکسان نیستند.

این مقاله به شما کمک می‌کند تا تفاوت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و همچنین روابط آن‌ها را به وضوح درک کنید. بیایید جزئیات را با INVIAI بررسی کنیم!

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) حوزه‌ای گسترده در علوم کامپیوتر است که بر ایجاد سیستم‌هایی تمرکز دارد که بتوانند هوش و عملکردهای شناختی انسان را شبیه‌سازی کنند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی شامل تمام تکنیک‌هایی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد کارهایی را انجام دهند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، مانند حل مسئله، تصمیم‌گیری، درک محیط، فهم زبان و غیره. هوش مصنوعی محدود به روش‌های یادگیری مبتنی بر داده نیست بلکه شامل سیستم‌های مبتنی بر قوانین یا دانش برنامه‌ریزی شده توسط انسان‌ها نیز می‌شود.

دسته‌بندی‌های هوش مصنوعی

تصویرسازی مفهوم هوش مصنوعی

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد که به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها بیاموزند و به تدریج دقت خود را بدون برنامه‌نویسی صریح مرحله به مرحله بهبود دهند. به جای اینکه انسان‌ها همه دستورالعمل‌ها را بنویسند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های ورودی را تحلیل می‌کنند تا الگوها را استخراج کرده و هنگام مواجهه با داده‌های جدید پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

رشته‌ای که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌نویسی صریح می‌دهد.

— آرتور ساموئل، ۱۹۵۹

انواع یادگیری ماشین

فرآیند و روند یادگیری ماشین

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (DL) شاخه تخصصی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند.

اصطلاح «عمیق» به شبکه‌هایی با لایه‌های پنهان متعدد (معمولاً بیش از سه) اشاره دارد – این ساختار چندلایه به مدل اجازه می‌دهد ویژگی‌های پیچیده را در سطوح بالای انتزاع یاد بگیرد. یادگیری عمیق از عملکرد مغز انسان الهام گرفته است، با «نورون‌های» مصنوعی متصل که شبکه‌های عصبی زیستی را شبیه‌سازی می‌کنند.

نیازمندی‌ها در مقابل مزایا

معماری شبکه عصبی یادگیری عمیق

رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

درک رابطه سلسله‌مراتبی بین این فناوری‌ها حیاتی است: یادگیری عمیق ⊂ یادگیری ماشین ⊂ هوش مصنوعی. هوش مصنوعی گسترده‌ترین حوزه است، یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی است و یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشین است.

رابطه سلسله‌مراتبی بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تفاوت‌های اصلی بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

اگرچه رابطه سلسله‌مراتبی دارند، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تفاوت‌های واضحی در دامنه، عملکرد و نیازهای فنی دارند. بیایید تفاوت‌های کلیدی را بررسی کنیم:

نمای کلی مقایسه‌ای ویژگی‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

کاربردهای مناسب

کاربردهای عملی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

برای درک بهتر تفاوت‌ها، بیایید نمونه‌های کاربردی هر فناوری را در سناریوهای واقعی بررسی کنیم:

کاربردهای دنیای واقعی در فناوری‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

نکات کلیدی

درک تفاوت‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه فناوری و استفاده صحیح از اصطلاحات ضروری است.

در آینده، با رشد داده‌ها و افزایش تقاضاها، انتظار می‌رود یادگیری عمیق نقش کلیدی در پیشبرد نوآوری‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی ایفا کند. هم‌افزایی این فناوری‌ها امکانات بی‌سابقه‌ای در صنایع مختلف ایجاد خواهد کرد.