الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

استحوذ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق على العالم الحديث.

تستخدم الشركات في جميع أنحاء العالم هذه المفاهيم لبناء آلات ذكية وقيمة يمكنها تسهيل الحياة.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو طريقة “ذكية” لإنشاء آلات ذكية ، والتعلم الآلي (ML) هو جزء من الذكاء الاصطناعي يساعد في بناء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، ويعد التعلم العميق (DL) مرة أخرى جزءًا من التعلم الآلي الذي يدرب نموذج مع خوارزميات معقدة وكميات ضخمة من البيانات.

يلعبون دورًا حيويًا في الصناعات التي تركز على توفير تجارب فريدة للمستخدمين.

نظرًا لأنهم مرتبطون ببعضهم البعض ، فإن معظم الناس يخلطون بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. لكن هذه المصطلحات ليست هي نفسها.

في هذه المقالة ، سوف تفهم أوجه التشابه والاختلاف بين هذه التقنيات.

لذلك دعونا نبدأ في الحفر.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما المقصود بهما؟

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق هي نفسها إلى حد ما ولكن ليس في نطاقها وإجراءات عملها ووظائفها التبادلية.

دعونا نناقشهم واحدًا تلو الآخر لفهم ماهيتهم وتطبيقاتهم اليومية في الحياة الحالية.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

لا يمكنك تعريف الذكاء كمجموعة مهارات. إنها عملية تعلم أشياء جديدة بنفسك بذكاء وسرعة. يستخدم الإنسان الذكاء للتعلم من التعليم والتدريب وخبرات العمل والمزيد.

نقل الذكاء البشري إلى آلة هو ما نسميه الذكاء الاصطناعي (AI). تستخدم العديد من صناعات تكنولوجيا المعلومات الذكاء الاصطناعي لتطوير آلات ذاتية التطوير تعمل مثل البشر. تتعلم آلات الذكاء الاصطناعي من السلوك البشري وتؤدي المهام وفقًا لذلك لحل الخوارزميات المعقدة.

بعبارات بسيطة ، تم تطويره في نظام كمبيوتر للتحكم في أنظمة الكمبيوتر الأخرى. في الأربعينيات من القرن الماضي ، ظهرت أول أجهزة الكمبيوتر الرقمية ، وفي الخمسينيات من القرن الماضي ، ظهرت إمكانية الذكاء الاصطناعي.

في الوقت الحاضر ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطقس ومعالجة الصور وتحسين محركات البحث والطب والروبوتات والخدمات اللوجستية والبحث عبر الإنترنت والمزيد. بناءً على الوظيفة الحالية ، يتم تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع:

  • آلات رد الفعل AI
  • ذاكرة محدودة AI
  • نظرية العقل AI
  • AI مدرك للذات

مثال: عندما تتحدث مع Siri أو Alexa ، تحصل على إجابات وردود متكررة. هذا فقط بسبب الذكاء الاصطناعي داخل الجهاز. يستمع إلى كلماتك ويفسرها ويفهمها ويستجيب لها على الفور.

التطبيقات الأخرى هي المركبات ذاتية القيادة ، وروبوتات الذكاء الاصطناعي ، والترجمات الآلية ، والتعرف على الكلام ، والمزيد.

ما هو التعلم الآلي (ML)؟

قبل البحث عن التعلم الآلي ، يجب أن تفهم مفهوم التنقيب في البيانات. يستمد التنقيب عن البيانات معلومات قابلة للتنفيذ باستخدام تقنيات التحليل الرياضي لاكتشاف الاتجاهات والأنماط داخل البيانات.

يمكن للمؤسسات استخدام الكثير من البيانات لتحسين تقنيات التعلم الآلي. يوفر ML طريقة لإيجاد مسار أو خوارزمية جديدة من التجربة المستندة إلى البيانات. إنها دراسة التقنية التي تستخرج البيانات تلقائيًا لاتخاذ قرارات العمل بعناية أكبر.

يساعد في تصميم وتطوير جهاز يمكنه استيعاب بيانات محددة من قاعدة البيانات لإعطاء نتائج قيمة دون استخدام أي رمز. وبالتالي ، يوفر ML طريقة أفضل لعمل تنبؤات من الرؤى.

لذلك ، يتعلم التعلم الآلي من البيانات والخوارزميات لفهم كيفية أداء المهمة. إنها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.

مثال: في حياتك اليومية ، عندما تفتح أي نظام أساسي تستخدمه بشكل متكرر ، مثل Instagram ، يمكنك الاطلاع على توصيات المنتج. تتبع مواقع الويب سلوكك بناءً على عملية البحث أو الشراء السابقة ، ويحصل ML على البيانات ويعرض لك المنتجات بناءً على نفس النمط.

تستخدم العديد من الصناعات تعلم الآلة لاكتشاف سلوك التطبيق الشاذ ومعالجته وتشخيصه في الوقت الفعلي. لها تطبيقات متعددة في مختلف الصناعات بدءًا من تطبيقات التعرف على الوجوه الصغيرة إلى صناعات تكرير محركات البحث الكبيرة.

ما هو التعلم العميق

إذا كنا نقارن الذكاء الاصطناعي بالذكاء البشري ، فإن التعلم العميق هو الخلايا العصبية داخل دماغ الإنسان. إنه أكثر تعقيدًا من التعلم الآلي لأنه يستخدم شبكات عصبية عميقة.

هنا ، تستخدم الآلات تقنية الطبقات المتعددة للتعلم. تتكون الشبكة من طبقة إدخال لقبول المدخلات من البيانات وطبقة مخفية للعثور على المعالم المخفية. أخيرًا ، توفر طبقة الإخراج المعلومات النهائية.

بمعنى آخر ، يستخدم التعلم العميق تقنية بسيطة تسمى التعلم المتسلسل. تستخدم العديد من الصناعات تقنية التعلم العميق لبناء أفكار ومنتجات جديدة. يختلف التعلم العميق عن التعلم الآلي من حيث التأثير والنطاق.

الذكاء الاصطناعي هو حاضر ومستقبل عالمنا المتنامي. يمكّن التعلم العميق التطبيقات العملية من خلال توسيع نطاق الاستخدام العام للذكاء الاصطناعي. بسبب التعلم العميق ، يبدو أن العديد من المهام المعقدة ممكنة ، مثل السيارات بدون سائق ، وتوصيات أفضل للأفلام ، والرعاية الصحية ، وأكثر من ذلك.

  إصلاح Google Play Store Error Checking for Updates

مثال: عندما تفكر في سيارة ذاتية القيادة ، يجب أن تتساءل عن كيفية قيادتها على الطريق دون مساعدة بشرية. يوفر التعلم العميق خبرة شبيهة بالبشر في فهم بنية الطريق والمشاة وحدود السرعة في سيناريوهات مختلفة والمزيد.

بفضل البيانات الكبيرة والحساب الفعال ، تسير السيارة من تلقاء نفسها ، مما يعني أن لديها تدفقًا أفضل لاتخاذ القرار.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: كيف يعملان؟

الآن ، أنت تعرف ما هي AI و ML و Deep Learning بشكل فردي. دعنا نقارنهم بناءً على كيفية عملهم.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

فكر في الذكاء الاصطناعي كطريقة لحل المشكلات أو الإجابة عن الأسئلة أو اقتراح شيء ما أو التنبؤ بشيء ما.

تعمل الأنظمة التي تستخدم مفاهيم الذكاء الاصطناعي من خلال دمج مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام خوارزميات متكررة وذكية وتحليل البيانات لمعرفة الميزات والأنماط. إنها تحافظ على اختبار وتحديد أدائها من خلال معالجة البيانات وتجعلها أكثر ذكاءً لتطوير المزيد من الخبرة.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تشغيل الآلاف والملايين من المهام بسرعات لا تصدق دون الحاجة إلى استراحة. لذلك ، يتعلمون بسرعة ليكونوا قادرين على إنجاز المهمة بكفاءة. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة كمبيوتر تحاكي السلوك البشري للتفكير مثل البشر وحل الأسئلة المعقدة.

للقيام بذلك ، تستفيد أنظمة الذكاء الاصطناعي من العمليات والتقنيات والتقنيات المختلفة. فيما يلي المكونات المختلفة لأنظمة الذكاء الاصطناعي:

  • الشبكات العصبية: إنها تشبه شبكة كبيرة من الخلايا العصبية الموجودة في أدمغة الإنسان. يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات كبيرة من البيانات وتحليلها للعثور على الأنماط وحل المشكلات.
  • الحوسبة المعرفية: وهي تحاكي طريقة تفكير العقل البشري أثناء أداء المهام لتسهيل التواصل بين الآلات والبشر.
  • التعلم الآلي: هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تسمح لأنظمة الكمبيوتر والتطبيقات والبرامج بالتعلم التلقائي وتطوير النتائج المستندة إلى الخبرة. إنه يمكّن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف الأنماط وكشف الرؤى من البيانات لتحسين النتائج.
  • التعلم العميق: هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي التي تمكن الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات والتعلم والتحسين باستخدام الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي.
  • رؤية الكمبيوتر: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل وتفسير محتوى الصورة من خلال التعلم العميق والتعرف على الأنماط. تسمح رؤية الكمبيوتر لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتحديد مكونات البيانات المرئية.

على سبيل المثال ، تتعلم اختبارات CAPTCHA من خلال مطالبتك بتحديد الدراجات والسيارات وإشارات المرور وما إلى ذلك.

  • لغة المعالجة الطبيعية (NLP): تسمح للأنظمة بالتعرف على اللغة البشرية وتحليلها وتفسيرها وتعلمها في شكل منطوق ومكتوب. يتم استخدامه في الأنظمة التي تتواصل مع البشر.

لذلك ، لكي يعمل نظام الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يتمتع بكل هذه القدرات. بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي بعض التقنيات:

  • مجموعات بيانات أكبر يمكن الوصول إليها نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يزدهر عليها
  • معالجة البيانات بذكاء من خلال خوارزميات متقدمة لتحليل البيانات بسرعات متزامنة وفهم المشكلات المعقدة والتنبؤ بالأحداث.
  • واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لإضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى نظام أو تطبيق وجعلها أكثر ذكاءً.
  • وحدات المعالجة الرسومية (GPU) لتوفير الطاقة لأنظمة الذكاء الاصطناعي لإجراء عمليات حسابية ثقيلة لمعالجة البيانات وتفسيرها.

كيف يعمل التعلم الآلي؟

يستخدم التعلم الآلي كمية كبيرة من البيانات باستخدام تقنيات وخوارزميات مختلفة لتحليل المستقبل والتعلم والتنبؤ به. إنه ينطوي على الكثير من الترميز والرياضيات المعقدة التي تخدم بعض الوظائف الرياضية.

يستكشف البيانات ويحدد الأنماط من أجل التعلم والتحسين بناءً على تجاربها السابقة. إنه يعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تفكر كما يفعل البشر. يساعد التعلم الآلي على أتمتة المهام المكتملة بمجموعة من القواعد والأنماط المحددة بالبيانات. بهذه الطريقة ، يمكن للشركات استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لأداء المهام بسرعة. يستخدم ML طريقتين أساسيتين:

  • التعلم غير الخاضع للإشراف: يساعد في العثور على الأنماط المعروفة في البيانات المجمعة
  • التعلم الخاضع للإشراف: يتيح جمع البيانات أو ينتج مخرجات من عمليات نشر ML السابقة.

كيف يعمل التعلم العميق؟

يبدأ من خلال تصميم نموذج تعلم عميق لمراقبة وتحليل البيانات التي تتضمن بنية منطقية مثل الطريقة التي يستخلص بها البشر النتائج.

لإكمال هذا التحليل ، تستخدم أنظمة التعلم العميق بنية خوارزمية ذات طبقات تُعرف باسم الشبكة العصبية الاصطناعية التي يمكنها محاكاة الدماغ البشري. يتيح ذلك للأنظمة أن تكون أكثر قدرة على أداء المهام من الأنظمة التقليدية.

ومع ذلك ، يجب تدريب نموذج التعلم العميق باستمرار لتطوير وتعزيز قدراته حتى يتمكن من استخلاص النتائج الصحيحة.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: التطبيقات

لفهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق تمامًا ، من المهم معرفة كيفية ومكان تطبيقها.

تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لأغراض مختلفة مثل التفكير وحل المشكلات والتخطيط والتعلم وعرض المعرفة ومعالجة اللغة الطبيعية والذكاء العام والذكاء الاجتماعي والإدراك والمزيد.

على سبيل المثال ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الإعلانات عبر الإنترنت ومحركات البحث مثل Google وما إلى ذلك.

  6 طرق لإصلاح بطاقة هدايا Roblox لا تعمل

دعونا نلقي نظرة عليها بالتفصيل.

الإنترنت والتجارة الإلكترونية والتسويق

  • محركات البحث: تستخدم محركات البحث مثل Google AI لعرض النتائج.
  • أنظمة التوصية: تُستخدم أيضًا بواسطة أنظمة التوصية مثل YouTube و Netflix و Amazon للتوصية بالمحتوى بناءً على تفضيلات المستخدم أو تقييماته.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء قوائم التشغيل وعرض مقاطع الفيديو والتوصية بالمنتجات والخدمات والمزيد.

  • وسائل التواصل الاجتماعي: تستخدم مواقع مثل Facebook و Instagram و Twitter وما إلى ذلك ، الذكاء الاصطناعي لعرض المنشورات ذات الصلة التي يمكنك التفاعل معها ، وترجمة اللغات تلقائيًا ، وإزالة المحتوى الذي يحض على الكراهية ، وما إلى ذلك.
  • الإعلانات: يتم تعزيز الذكاء الاصطناعي لإعلانات الويب المستهدفة لإقناع الأشخاص بالنقر فوق الإعلانات وزيادة الوقت الذي يقضونه على المواقع من خلال عرض محتوى جذاب. يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالعروض الشخصية وسلوك العملاء من خلال تحليل التوقيعات الرقمية الخاصة بهم.
  • Chatbots: تُستخدم Chatbots للتحكم في الأجهزة والتواصل مع العملاء وما إلى ذلك.

على سبيل المثال ، يمكن لـ Amazon Echo ترجمة الكلام البشري إلى أفعال مناسبة.

  • المساعدون الافتراضيون: يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل Amazon Alexa الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية ومساعدة المستخدمين في استفساراتهم.
  • الترجمة: يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمة المستندات النصية واللغات المنطوقة تلقائيًا.

مثال: ترجمة جوجل.

تشمل حالات الاستخدام الأخرى تصفية البريد العشوائي ، ووضع العلامات على الصور ، والتعرف على الوجه ، والمزيد.

الألعاب

تستخدم صناعة الألعاب الذكاء الاصطناعي بشكل كبير لإنتاج ألعاب فيديو متقدمة ، بما في ذلك بعضها بقدرات خارقة.

مثال: الشطرنج مثل Deep Blue و AlphaGo. هزم الأخير لي سيدول ، بطل العالم في GO.

الاجتماعية والاقتصادية

يتم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات الاجتماعية والاقتصادية مثل التشرد والفقر وما إلى ذلك.

مثال: استخدم الباحثون في جامعة ستانفورد الذكاء الاصطناعي لتحديد مناطق الفقر من خلال تحليل صور الأقمار الصناعية.

الأمن الإلكتروني

باستخدام الذكاء الاصطناعي والفروع التابعة له ، ML والتعلم العميق ، يمكن لشركات الأمان إنشاء حلول لحماية الأنظمة والشبكات والتطبيقات والبيانات. تم تقديمه لـ:

  • أمان التطبيق لمواجهة الهجمات مثل البرمجة النصية عبر المواقع ، وإدخال SQL ، والتزوير من جانب الخادم ، والحرمان الموزع للخدمة ، وما إلى ذلك.
  • حماية الشبكة من خلال تحديد المزيد من الهجمات وتحسين أنظمة كشف التسلل
  • تحليل سلوك المستخدم لتحديد التطبيقات المخترقة والمخاطر وعمليات الاحتيال
  • حماية نقطة النهاية من خلال تعلم سلوك التهديد الشائع وإحباطه لمنع الهجمات مثل برامج الفدية.

زراعة

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق مفيدًا للزراعة لتحديد المناطق التي تتطلب الري والتخصيب والعلاجات لزيادة الغلة. يمكن أن يساعد المهندسين الزراعيين في إجراء البحوث والتنبؤ بوقت نضج المحاصيل ، ومراقبة الرطوبة في التربة ، وأتمتة البيوت الزجاجية ، واكتشاف الآفات ، وتشغيل الآلات الزراعية.

تمويل

تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في المؤسسات المالية لاكتشاف المطالبات والرسوم خارج نطاق القاعدة وأنشطة التحقيق.

يمكن للبنوك استخدام الذكاء الاصطناعي لمنع الاحتيال لمواجهة إساءة استخدام بطاقة الخصم ، وتنظيم عمليات مثل مسك الدفاتر ، وإدارة الممتلكات ، والاستثمار في الأسهم ، ومراقبة الأنماط السلوكية ، والرد على الفور على التغييرات. يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تطبيقات التداول عبر الإنترنت.

مثال: Zest Automated Machine Learning (ZAML) من ZestFinance هي عبارة عن منصة للاكتتاب الائتماني. يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات ويحدد درجات ائتمان الأشخاص.

تعليم

يمكن لمدرسي الذكاء الاصطناعي مساعدة الطلاب على التعلم مع التخلص من التوتر والقلق. يمكن أن يساعد أيضًا المعلمين على التنبؤ بالسلوك مبكرًا في بيئة التعلم الافتراضية (VLE) مثل Moodle. إنه مفيد بشكل خاص خلال سيناريوهات مثل الوباء الحالي.

رعاية صحية

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لتقييم مخطط كهربية القلب أو الأشعة المقطعية لتحديد المخاطر الصحية على المرضى. كما أنه يساعد في تنظيم الجرعات واختيار العلاج الأنسب لأمراض مثل السرطان.

تدعم الشبكات العصبية الاصطناعية القرارات السريرية للتشخيص الطبي ، على سبيل المثال ، تقنية معالجة المفاهيم المستخدمة في برامج EMR. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في:

  • تحليل السجلات الطبية
  • إدارة الدواء
  • علاجات التخطيط
  • التشاور
  • التدريب السريري
  • صنع الأدوية
  • توقع النتائج

حالة الاستخدام: يساعد مشروع Hanover AI من Microsoft الأطباء على اختيار علاج السرطان الأكثر فعالية من أكثر من 800 لقاح وأدوية.

حكومة

تستخدم المنظمات الحكومية من دول مثل الصين الذكاء الاصطناعي للمراقبة الجماعية. وبالمثل ، يمكن استخدامه أيضًا لإدارة إشارات المرور باستخدام الكاميرات لمراقبة كثافة حركة المرور وتعديل توقيت الإشارة.

على سبيل المثال ، في الهند ، يتم نشر إشارات المرور المدارة بواسطة الذكاء الاصطناعي لتطهير وإدارة حركة المرور في مدينة بنغالورو.

علاوة على ذلك ، تستخدم العديد من الدول الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتها العسكرية لتحسين الاتصالات والقيادة والضوابط وأجهزة الاستشعار وقابلية التشغيل البيني والتكامل. يتم استخدامه أيضًا في جمع وتحليل المعلومات الاستخبارية واللوجستية والمركبات المستقلة والعمليات السيبرانية والمزيد.

التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي موجودة في:

  • استكشاف الفضاء لتحليل البيانات الضخمة للبحث
  • الكيمياء الحيوية لتحديد البنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات
  • إنشاء المحتوى والأتمتة.

مثال: Wordsmith عبارة عن نظام أساسي لإنشاء لغة طبيعية ونقل البيانات إلى رؤى مفيدة.

  • أتمتة المهام المتعلقة بالقانون والبحث ،
  • إدارة السلامة والصحة في مكان العمل
  • الموارد البشرية لفحص السير الذاتية وترتيبها
  • البحث عن وظيفة من خلال تقييم البيانات المتعلقة بمهارات الوظيفة والرواتب
  • خدمة العملاء مع مساعدين افتراضيين
  • الضيافة لأتمتة المهام والتواصل مع الضيوف وتحليل الاتجاهات والتنبؤ باحتياجات المستهلك.
  • تصنيع السيارات وأجهزة الاستشعار والألعاب والألعاب والمزيد
  كيف تصنع كتابا في Minecraft

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الاختلافات

يرتبط الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق ببعضهما البعض. في الواقع ، التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، والتعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.

لذا ، لا يتعلق الأمر “بالاختلاف” حقًا هنا ، بل يتعلق بالنطاق الذي يمكن تطبيقه فيه.

دعونا نلقي نظرة على كيفية اختلافهما.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي

ParameterAI MLConcept هو مفهوم أكبر لإنشاء آلات ذكية لمحاكاة التفكير والسلوك البشري ، وهو عبارة عن مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي لمساعدة الآلات على التعلم من خلال تحليل البيانات دون برمجة واضحة ، ويهدف إلى إنشاء أنظمة أكثر ذكاءً بمهارات تفكير شبيهة بالبشر لحل الأسئلة المعقدة .
يهتم بزيادة معدلات النجاح ويهدف إلى السماح للآلات بتحليل البيانات من أجل تقديم مخرجات دقيقة.
إنها مهتمة بالأنماط والدقة ، ما يفعله الذكاء الاصطناعي يمكّن النظام من أداء مهام مثل الإنسان ولكن بدون أخطاء وبسرعة أكبر. يتم تعليم الآلات باستمرار لتحسين وأداء مهمة بحيث يمكن أن توفر مزيدًا من الدقة. مجموعاتها الفرعية هي التعلم العميق والتعلم الآلي ، ومجموعتها الفرعية هي التعلم العميق ، الأنواع ، وهي من ثلاثة أنواع – أنواع الذكاء الاصطناعي العام ، والذكاء الاصطناعي القوي ، والضعيف AIIts هي عملية التعلم المعزز ، والإشراف ، وغير الخاضعة للإشراف ، وتشمل التفكير ، والتعلم ، والتصحيح الذاتي ، وتشمل التعلم أيضًا كتصحيح ذاتي للبيانات الجديدة ، أنواع البيانات ، يتعامل مع البيانات غير المنظمة ، وشبه المهيكلة ، والمنظمة ، ويتعامل مع البيانات شبه المهيكلة والمنظمة.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أداء العديد من المهام بدلاً من التعلم الآلي الذي يتم تدريبه على مهام محددة ، ونطاقه محدود مقارنةً بالذكاء الاصطناعي.
تقوم أجهزة ML بأداء مهام محددة تم تدريبهم عليها للتطبيق ، وتطبيقاتها هي روبوتات الدردشة ، والروبوتات ، وأنظمة التوصية ، والألعاب ، والوسائط الاجتماعية ، وغيرها الكثير ، والتطبيقات الأساسية هي توصيات عبر الإنترنت ، واقتراحات أصدقاء Facebook ، والبحث في Google ، وما إلى ذلك.

التعلم الآلي مقابل التعلم العميق

ParameterML التعلم العميق اعتماد البيانات على الرغم من أن التعلم الآلي يعمل على أحجام بيانات ضخمة ، إلا أنه يقبل أيضًا أحجام بيانات أصغر ، حيث تعمل خوارزمياته بشكل كبير على أحجام البيانات الكبيرة. وبالتالي ، إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من الدقة ، فيجب عليك توفير المزيد من البيانات والسماح لها بالتعلم باستمرار. لا تحتاج نماذج ML إلى الكثير من البيانات بشكل أساسي ؛ وبالتالي ، فهم يعملون على الأجهزة المنخفضة. تتطلب نماذج DL بيانات ضخمة للعمل الفعال ؛ وبالتالي ، فهي مناسبة للأجهزة المتطورة فقط التي تحتوي على وحدات معالجة رسومات (GPU). تتطلب منك نماذج هندسة الميزات تطوير مستخرج ميزات لكل مشكلة للمضي قدمًا. نظرًا لأن DL هو شكل متقدم من ML ، فإنه لا يتطلب مستخلصات ميزات للمشكلات. بدلاً من ذلك ، تتعلم DL الميزات والرؤى عالية المستوى من البيانات التي تم جمعها بنفسها. تعمل نماذج ML التقليدية على تقسيم المشكلة إلى أجزاء أصغر وحل كل جزء على حدة. بمجرد أن تحل جميع الأجزاء ، فإنها تولد النتيجة النهائية. تتخذ نماذج DL النهج الشامل لحل مشكلة عن طريق أخذ المدخلات لمشكلة معينة. تفسير النتيجة: من السهل تفسير نتائج مشكلة باستخدام نماذج ML على طول مع التحليل الكامل للعملية والأسباب. قد يكون من الصعب تحليل نتائج مشكلة مع نماذج DL. على الرغم من أنك قد تحصل على نتائج أفضل لمشكلة في DL من ML التقليدي ، إلا أنه لا يمكنك العثور على سبب وكيفية ظهور النتيجة. تتطلب DataIt بيانات منظمة وشبه منظمة ، وتتطلب بيانات منظمة وغير منظمة لأنها تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية. الأفضل لـمناسب لحل المشكلات البسيطة والمعقدة بعض الشيء. مناسب لحل المشكلات المعقدة.

استنتاج

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق هي تقنيات حديثة لإنشاء آلات ذكية وحل المشكلات المعقدة. يتم استخدامها في كل مكان ، من الشركات إلى المنازل ، مما يجعل الحياة أسهل.

يأتي DL تحت ML ، ويأتي ML تحت AI ، لذا فهي ليست مسألة اختلاف حقًا هنا ، ولكن نطاق كل تقنية.