تمایز بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای ریاضیدانان و برنامه نویسان مهم است. در ظاهر، هر دو اصطلاح به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما تفاوت های مشخصی در نحوه عملکرد ریاضی آنها وجود دارد. یادگیری ماشین (ML) از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که به ماشین‌ها اجازه می‌دهند از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند، در حالی که یادگیری عمیق (DL) مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها را بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی(neural network) اعمال می‌کند که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا خودشان از طریق تجربه «یاد بگیرند».

در سطح ریاضی، ML به ترتیب بر تکنیک های نظارت شده(Supervised) یا بدون نظارت(Unsupervised) مانند رگرسیون خطی یا تجزیه و تحلیل خوشه بندی‌ها(K-Means, Mean-Shift,DBSCAN..) تکیه می کند. این روش‌ها از مجموعه داده‌های شناخته شده با خروجی‌های از پیش تعریف‌شده استفاده می‌کنند تا کامپیوتر بتواند الگوها را شناسایی کند تا در مورد ورودی‌هایی که پیش تر تجربه نشده اند، تصمیم گیری کند(حدس بزند). در مقابل، DL این مفهوم را با استفاده از چندین لایه از نورون‌ها در یک ساختار شبکه عصبی پیش می‌برد. هر لایه بر روی لایه قبلی خود ساخته می‌شود تا پس از تکمیل چرخه آموزش خود به نتیجه دلخواه برسد. این اجازه می دهد تا کامپیوترها نه تنها الگوها را تشخیص دهند، بلکه بر اساس آنچه در طول دوره های یادگیری نورون های خود آموخته اند، تصمیم گیری کنند. کاری که رویکردهای قدیمی ML به دلیل محدوده محدود آنها در مقایسه با معماری پیچیده تر DL نمی توانند به طور موثر انجام دهند.

به طور کلی، درک تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای هر کسی که با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کند، در جایی که دقت بیشترین اهمیت را دارد، ضروری است. چه ریاضی‌دان باشند و چه برنامه‌نویس! با استفاده از تکنیک‌های مناسب از هر یک از رویکردها بسته به نیازهای خاص خود، متخصصان می‌توانند حداکثر کارایی را هنگام برخورد با هر وظیفه معین مربوط به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده یا فرآیندهای تصمیم‌گیری مستقل که شامل حجم وسیعی از اطلاعات است را تضمین کنند.

✍ حمیدرضا قهرمانی :

https://vrgl.ir/kvV9o