مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین؛ در این مقاله سعی می‌کنیم تمایز میان این دو مفهوم مهم در هوش مصنوعی را درک کنیم. پس با ما همراه باشید.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با نحوه حل مسئله از آن متمایز می‌شود.

یادگیری ماشین نیاز به یک متخصص در این زمینه را دارد تا بیشترین ویژگی‌های کاربردی از هر مفهوم را با ساختار لایه‌ای خود شناسایی کند. از سوی دیگر ، یادگیری عمیق عملکرد را عمیقا درک می‌کند ، بنابراین تا حدودی رافع نیاز به متخصص است. این امر باعث می‌شود الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار طولانی‌تر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش ببینند ، که از چند ثانیه تا چند ساعت طول می‌کشد.

با این حال ، در موقع اجرا همه چیز برعکس هنگام آزمایش است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین که زمان آزمایش آن‌ها با اندازه داده‌ها افزایش می‌یابد ، زمان بسیار کمتری برای اجرای آزمون‌ها نیاز خواهد داشت.

به علاوه ، یادگیری ماشین همانند یادگیری عمیق به ماشین‌های گران قیمت و GPU های با کارایی بالا نیاز ندارد.

در نهایت ، بسیاری از دانشمندان داده‌ها ، یادگیری ماشین سنتی را بر اساس یادگیری عمیق به دلیل قدرت تفسیر برتر یا توانایی آن‌ها در درک راه حل ها انتخاب می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز وقتی داده‌ها کوچک هستند ترجیح داده می‌شوند.

مواردی که یادگیری عمیق ترجیح داده می‌شود شامل مواردی است که مقدار زیادی داده وجود دارد ، عدم درک حوزه برای درون‌نگری ویژگی‌ها یا مسائل پیچیده مانند تشخیص گفتار و NLP.

در این مقاله آموزشی یک مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشین انجام شد. با تشکر از مطالعه شما.

منابع مورد استفاده

۱. تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟ – ترجمه از انگلیسی