هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت چیست؟

آیا تا به حال به تفاوت‌های بین «هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق» فکر نکرده‌اید؟

هر یک از این مفاهیم هدفی را دنبال می کنند و می توانند به شکل متفاوتی اجرا شوند.

برای سهولت کار، این مقاله را برای توضیح این اصطلاحات و کاربرد آنها نوشته ایم. خواهی دید:

هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟

هوش مصنوعی مخفف هوش مصنوعی است که به کامپیوتر یا الگوریتمی اشاره دارد که به طور مستقل پس از هر ورودی انسان عمل می کند.

بنابراین، شخص برنامه ای ایجاد می کند و مجموعه ای از دستورالعمل ها را به آن می دهد. سپس، برنامه به طور مستقل و بدون هیچ گونه اطلاعات دیگری از کاربر به آن دستورالعمل ها دست می یابد.

یادگیری و حل مسئله نیز از ویژگی های سیستم های هوش مصنوعی است.

یک سیستم مشترک می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند و به خطاها اشاره کند، در حالی که هوش مصنوعی قادر به تفسیر سناریوها و موقعیت ها است. به عنوان مثال می تواند تلاش برای تقلب در تجارت الکترونیک را شناسایی کند.

به طور خلاصه، این روشی برای شبیه سازی عملکرد مغز انسان در ماشین ها و سیستم ها، تفسیر اطلاعات و داده ها برای استفاده در کارهای روزمره است.

نمونه هایی از هوش مصنوعی مدرن

اگرچه بسیاری از مردم تصور می‌کنند که ماشین‌های هوش مصنوعی هوشیار می‌شوند و تلاش می‌کنند دنیا را نابود کنند، واقعیت این است که اکثر ما در زندگی روزمره خود به این فناوری تکیه می‌کنیم.

برخی از نمونه‌های استفاده از هوش مصنوعی در دنیای واقعی عبارتند از:

نقشه ها و ناوبری

در گذشته، دور زدن به معنای آوردن نقشه و ترسیم مسیر به صورت دستی در حین رانندگی بود.

سپس، سایت‌هایی مانند MapQuest پدید آمدند تا مجموعه‌ای از جهت‌ها را همراه با تصاویر مفید ارائه دهند.

برنامه‌های ناوبری مدرن اکنون می‌توانند مسیرهای بهینه را بر اساس اطلاعات مختلف، مانند اجتناب از عوارض جاده‌ها یا شرایط ترافیکی سنگین، ارائه دهند.

سیستم‌های ناوبری مبتنی بر هوش مصنوعی حتی می‌توانند محیط اطراف خود را اسکن کنند تا بفهمند چه چیزی می‌تواند مسیر را سریع‌تر یا کارآمدتر کند. با گذشت زمان، این برنامه ها می توانند بهتر از ساکنان طولانی مدت در شهرها حرکت کنند.

توصیه های کاربر

اگر در حال تماشای Netflix هستید، متوجه خواهید شد که این سیستم توصیه هایی را بر اساس سایر نمایش ها یا فیلم هایی که تماشا کرده اید ارائه می دهد.

این برنامه داده های مورد علاقه و دوست نداشتن شما را جمع آوری می کند تا یک لیست تماشای شخصی تر ایجاد کند.

بسیاری از سایت‌های متمرکز بر کاربر از الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند این استفاده می‌کنند که با تعامل کاربران با آنها هوشمندتر و روشن‌تر می‌شوند.

تشخیص چهره

در کنار هوش مصنوعی، نرم افزار تشخیص چهره نیز سر و صدای زیادی ایجاد می کند، اما فقط گاهی اوقات به دلایل سودمند.

این نرم افزار می تواند تشخیص دهد که افراد بر اساس تصاویر گذشته چگونه به نظر می رسند و نتایج به طرز شگفت انگیزی دقیق هستند.

نرم افزار تشخیص چهره هوش مصنوعی همچنین می تواند با ردیابی چهره افراد، فعالیت آن ها را در سراسر یک منطقه زیر نظر بگیرد.

این برنامه‌ها حتی می‌توانند یاد بگیرند که چگونه احساسات دیگران را بر اساس نشانه‌های ظریف چهره بیان کنند.

چه زمانی از هوش مصنوعی استفاده کنیم

چند زمینه وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند کارهایی را انجام دهد که خیلی طولانی یا خیلی پیچیده هستند. مثال ها می تواند شامل موارد زیر باشد:

• مدیریت اطلاعات – ورود داده ها قبلاً به صورت دستی انجام می شد، فرد اطلاعات را از دنیای واقعی می گرفت و در رایانه قرار می داد. هوش مصنوعی می تواند این کار را بسیار کارآمدتر انجام دهد و حتی داده ها را برای توسعه بینش ها و برنامه های اقدام تجزیه و تحلیل کند.
• فروش و بازاریابی – هوش مصنوعی در تبدیل داده های کاربر به یک تجربه شخصی عالی است. تیم های فروش می توانند بسته های سفارشی شده را بر اساس علایق فرد یا تعامل با وب سایت برند ایجاد کنند. تیم‌های بازاریابی می‌توانند اطلاعاتی را از سرنخ‌ها جمع‌آوری کنند تا کمپین‌های هدفمندتری را توسعه دهند که باعث ایجاد تبدیل می‌شوند.
• پشتیبانی مشتری – چت ربات‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT به دلیل ارائه پاسخ‌های انسان‌مانند به پرسش‌های مختلف مشهور هستند. شرکت ها می توانند این چت بات ها را برای رسیدگی به جلسات اولیه پشتیبانی مشتری مستقر کنند. ربات‌ها می‌توانند به سؤالات ساده پاسخ دهند و با ارسال سؤالات به بخش درست به فیلتر کردن سؤالات کمک کنند.
• عملیات – هوش مصنوعی را می توان در عملیات های پیچیده با بسیاری از قطعات متحرک مستقر کرد. به عنوان مثال، آمازون از هوش مصنوعی برای تعیین بهترین مسیر برای رانندگان خود و به حداکثر رساندن تعداد تحویل آنها استفاده می کند. انبارها همچنین می توانند از هوش مصنوعی برای پیکربندی مجدد طرح های خود برای سرعت بخشیدن به عملیات و بهره وری بیشتر کارگران استفاده کنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند مشکلات احتمالی ایمنی را شناسایی کرده و به طور خودکار به مدیران هشدار دهد.

یادگیری ماشینی چیست و چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشینی فرآیند الگوریتمی است که از داده های زیادی برای یادگیری نحوه انجام بهتر وظایف خود استفاده می کند.

به طور معمول، برنامه‌های یادگیری ماشینی با مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها شروع می‌شوند و در مورد نحوه دستیابی به دستورالعمل‌ها در تعامل با کاربران بیشتر می‌آموزند.

بنابراین، در حالی که یک الگوریتم یادگیری ماشین ممکن است در ابتدا دقیق یا قابل اعتماد نباشد، تنها با گذشت زمان بهبود می‌یابد.

اگرچه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما یکسان نیستند. در عوض، یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است.

تمام هوش مصنوعی یادگیری ماشینی نیست، اما تمام یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است.

به عنوان مثال، وقتی توصیه های محصول را در یک وب سایت می بینید، این نمونه ای از هوش مصنوعی است.

الگوریتم یادگیری ماشین در پشت صحنه از داده های ارائه شده توسط مشتری برای ارائه توصیه های شخصی استفاده می کند.

بدون این داده ها، الگوریتم ممکن است چیزهایی را بر اساس آنچه دیگران دوست دارند پیشنهاد دهد، که ممکن است برای آن مشتری خاص دقیق نباشد.

نمونه هایی از یادگیری ماشینی

بیشتر نمونه هایی که در بالا فهرست کردیم از یادگیری ماشینی برای انطباق با محیط اطراف و بهبود شغلشان استفاده می کنند. با این حال، برای مثال‌هایی از یادگیری ماشینی معتبر در عمل، می‌توانیم به موارد زیر نگاه کنیم:

متن پیش بینی

همه ما با تصحیح خودکار، تغییر کلمات خود به طور غیرمنتظره و تغییر معنای پیام خود مشکل داشته ایم.

با این حال، سیستم‌های تصحیح خودکار پیشرفته داده‌ها را از عادت‌های پیامک شما جمع‌آوری می‌کنند و آنچه را که می‌خواهید بگویید، یاد می‌گیرند.

با گذشت زمان، با عادات زبانی منحصر به فرد شما سازگار می شود. به این ترتیب، اصلاحات دقیق تر و مفیدتر خواهد بود.

فیلتر کردن ایمیل

در سطح شخصی، یادگیری ماشینی در نرم‌افزار ایمیل می‌تواند یاد بگیرد که کدام پیام‌ها را براساس آنچه به عنوان هرزنامه (یا ناخواسته) طبقه‌بندی می‌کنید، فیلتر کند.

در سطح تجاری، این برنامه‌نویسی می‌تواند به‌طور خودکار مخاطبان یک برند را بر اساس نحوه تعامل آنها با محتوای آن تقسیم‌بندی کند.

به عنوان مثال، اگر شخصی روی یک پیوند خاص کلیک کند، به یک دسته بندی خاص اضافه می شود. اگر شخص دیگری هیچ ایمیلی را باز نکند، به کمپین هدف‌گیری مجدد می‌رود.

مراقبت های بهداشتی

از آنجایی که برنامه‌های یادگیری ماشینی داده‌های مربوط به بیماری‌های خاص و علل آنها را جمع‌آوری می‌کنند، بهتر می‌توانند علائم هشدار دهنده اولیه را تشخیص دهند.

به این ترتیب، پزشکان می توانند شرایط بالقوه مضر را قبل از اینکه از کنترل خارج شوند، تشخیص دهند.

زمان استفاده از یادگیری ماشینی

به طور کلی، اتوماسیون و تجزیه و تحلیل پیش بینی بهترین استفاده از یادگیری ماشین برای هر کسب و کار بزرگ و کوچک است.

• خودکار کردن انواع کارها – برای مثال، یک برنامه یادگیری ماشینی می‌تواند داده‌های پلتفرم رسانه اجتماعی شما را تجزیه و تحلیل کند تا محتوا را برای هر کاربر تنظیم کند. همچنین می تواند با فالوورهای شما تعامل داشته باشد و در مورد آنها اطلاعات بیشتری کسب کند تا آنها را به مشتریان پولی تبدیل کند.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی انجام دهید – به عنوان مثال، می توانید داده های فروش تاریخی برنامه را تغذیه کنید و ببینید آیا می تواند الگوهایی را پیدا کند یا خیر. سپس، ممکن است متوجه شوید که برخی از محصولات در ساعات خاصی از روز یا در فصول مختلف بهترین فروش را دارند. در نهایت، می‌توانید از این داده‌ها برای درک اینکه کدام محصولات را در هر زمان معین تبلیغ کنید، استفاده کنید.

با این حال، اگر از یک برنامه نسبتاً جدید استفاده می کنید، بهتر است کارمندان با الگوریتم تعامل داشته باشند تا قبل از استقرار آن در موقعیت های واقعی، آن را هوشمندتر کنند.

یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می کند؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه دیگری از هوش مصنوعی است که فراتر از یادگیری ماشینی است.

این بسیار به تکرار مغز انسان با لایه‌بندی الگوریتم‌ها و کدها روی هم نزدیک‌تر است.

در حالی که یک برنامه یادگیری ماشینی به ورودی انسان نیاز دارد، یک برنامه یادگیری عمیق اغلب می تواند خودش را بهتر کند.

یادگیری عمیق پیچیده است و اغلب منجر به مشکل “جعبه سیاه” می شود.

برای اینکه سیستم های یادگیری عمیق کار کنند، به حجم عظیمی از داده ها نیاز دارند.

با این حال، هنگامی که آنها داده ها را به طور کامل تجزیه و تحلیل می کنند، برنامه اغلب می تواند به طور مستقل یاد بگیرد و تطبیق دهد، حتی مسیرهای غیرخطی را برای دستیابی به اهداف خود تشکیل دهد.

مشکل “جعبه سیاه” زمانی است که یک ماشین یاد می گیرد چگونه یک کار را انجام دهد، اما مشخص نیست که چگونه آن را انجام داده یا چرا آن روش خاص را انتخاب کرده است.

از آنجایی که دستگاه بدون تعامل انسانی به نتایج خود رسیده است، برنامه نویسان نمی توانند اقدامات آن را برای رسیدن به آن نتیجه ردیابی کنند.

نمونه هایی از یادگیری عمیق

بینایی کامپیوتر

مدل های یادگیری عمیق را می توان برای طبقه بندی و تشخیص دقیق تصاویر یا اشیاء در عکس ها و فیلم ها آموزش داد.

این فناوری کاربردهای عملی زیادی دارد، مانند ماشین های خودران، تشخیص چهره و آنالیز تصاویر پزشکی.

پردازش زبان طبیعی

یادگیری عمیق می تواند زبانی شبیه به انسان را تجزیه و تحلیل، درک و تولید کند.

دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا، چت بات ها و ترجمه زبان از این فناوری استفاده می کنند.

سیستم توصیهگر

الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند داده های کاربر را تجزیه و تحلیل کنند تا توصیه های شخصی برای محصولات، خدمات یا محتوا ارائه دهند.

این مورد توسط پلتفرم هایی مانند نتفلیکس، آمازون و یوتیوب برای پیشنهاد محتوا بر اساس رفتار و ترجیحات گذشته کاربران استفاده می شود.

زمان استفاده از یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی هوش مصنوعی است که کاربردهای عملی زیادی دارد که در اینجا به برخی از آنها اشاره می کنیم.

• تشخیص تقلب – همانطور که سیستم می تواند رفتار را شناسایی کند، می تواند تقلب در یک تراکنش مالی یا حتی احراز هویت برای دسترسی به یک سیستم را تشخیص دهد. یادگیری عمیق به صورت غیر خطی کار می کند، بنابراین این فناوری به سناریوها و رفتارهای مختلف مربوط می شود تا درک کند که یک عمل خاص مناسب نیست و ممکن است نشان دهنده یک مشکل باشد.

• اتوماسیون بدون نظارت – گوگل و اوبر از Deep Learning برای کنترل خودروها توسط هوش مصنوعی استفاده می کنند. این فرآیندی است که هنوز در حال توسعه است اما در حال حاضر به طور قابل توجهی پیشرفت کرده است. این همه به لطف ظرفیت یادگیری بالای سیستم است، که می تواند به موقعیت های روزمره در ترافیک واکنش نشان دهد. خودرو بدون هیچ نظارتی می تواند بدون هیچ مشکلی مسافر حمل کند.

• تشخیص چهره – بسیاری از گوشی های هوشمند در حال حاضر سیستم های تشخیص چهره را ارائه می دهند. این فرآیند نسبتا ساده به نظر می رسد و به طور مستقیم با یادگیری عمیق مرتبط است. این فناوری می تواند جزئیات را شناسایی کند قادر به تعیین و تمایز حالات چهره، تضمین بالاترین امنیت برای کاربران است.

هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت های اصلی چیست؟

اکنون که در مورد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق اطلاعات بیشتری دارید، ممکن است درک تفاوت بین آنها آسان تر باشد.

به طور خلاصه، دو فناوری آخر بخشی از جهان اولین هستند.

آنها تحولات این فرآیند هستند و سیستمی را قادر می سازند تا بدون دخالت انسان تصمیم گیری کند.

بنابراین هوش مصنوعی مرحله اولیه استدلال مصنوعی است که در آن یک ماشین می تواند تصمیمات خود را بگیرد اما توانایی بالایی ندارد.

ماشین و یادگیری عمیق مراحل پیچیده‌تری هستند که در آن سیستم‌ها و ماشین‌ها استقلال بیشتری دارند و ظرفیت استدلال و در نتیجه تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهند.

همانطور که اصطلاح “عمیق” نشان می دهد، یادگیری عمیق حتی پیچیده تر را در بر می گیرد و یادگیری ماشینی پیشرفته

این سیستم یک شبکه عصبی مصنوعی از یک لایه الگوریتم ایجاد می‌کند و به آن اجازه می‌دهد بدون مشارکت انسانی تصمیم‌گیری کند.

به طور خلاصه، این سه فناوری در منطق و الگوریتم متفاوت هستند و به آنها اجازه می دهد اهداف و کاربردهای متفاوتی در یک شرکت داشته باشند.

اما آنها مکمل یکدیگر هستند و درجات مختلفی از توانایی را نشان می دهند. استفاده از هر کدام با توجه به تقاضا متفاوت است.

حرکت رو به جلو

بیش از دانستن پاسخ سؤال «هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق»، مهم است که بدانیم چگونه این فناوری‌ها را ادغام کنیم تا استراتژی‌های خود را بهتر انجام دهیم.

درک تفاوت های هر مفهوماین امکان وجود دارد که از آنها در سازمان خود جامع تر و کامل تر استفاده کنید و از حوزه ها و بخش های مختلف برای دستیابی به نتایج بهتر استفاده کنید.

با در نظر گرفتن این دانش، چرا ابزارهای هوش مصنوعی ارائه شده توسط Rock Content را بررسی نکنید؟

با ترکیب خلاقیت انسان با بهره وری هوش مصنوعی، این ابزارها می توانند به ارتقای کسب و کار شما به سطح بعدی کمک کنند!