التعلم العميق هو نوع من تعلم الاله، التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي المرتبطة بإنشاء خوارزميات يمكنها تغيير نفسها دون تدخل بشري للحصول على النتيجة المرجوة، عن طريق تغذية أنفسهم من خلال البيانات المنظمة التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث يتم إنشاء الخوارزميات وتعمل بشكل مشابه للتعلم الآلي، ولكن هناك العديد من مستويات هذه الخوارزميات، وكل منها يوفر تفسيرًا مختلفًا للبيانات التي تنقلها. تسمى هذه الشبكة من الخوارزميات الشبكات العصبية الاصطناعية، بكلمات بسيطة يمكننا القول بأنه يشبه الروابط العصبية الموجودة في دماغ الإنسان، التعلم العميق هو نوع من تعلم الاله.
محتويات
التعلم العميق هو نوع من تعلم الاله
تستخدم الشبكات العصبية للتعلم العميق نهجًا مختلفًا لحل هذه المشكلة، فالميزة الرئيسية للتعلم العميق هي أنه لا يحتاج بالضرورة إلى بيانات صور منظمة أ مميزة لتصنيف حيوانين على سبيل المثال، وفي هذه الحالة، يتم إرسال بيانات الإدخال (وهي بيانات الصورة) عبر مستويات مختلفة من الشبكات العصبية، وتحدد كل شبكة بشكل هرمي الميزات المحددة للصور، فعلى الرغم من أن التعلم العميق هو نوع من تعلم الاله، إلا أن خوارزميات التعلم الآلي تتطلب بيانات نقطية، فهي غير مناسبة لحل الاستعلامات المعقدة التي تتضمن قدرًا هائلاً من البيانات.
يرجع الاختلاف الرئيسي بين التعلم العميق والتعلم الآلي إلى طريقة عرض البيانات في النظام، حيث تتطلب خوارزميات التعلم الآلي دائمًا بيانات منظمة، بينما تعتمد شبكات التعلم العميق على طبقات الشبكات العصبية الاصطناعية، وتم تصميم خوارزميات التعلم الآلي لتعلم التصرف من خلال فهم البيانات المصنفة ثم استخدامها لإنتاج نتائج جديدة بمزيد من مجموعات البيانات، ومع ذلك، عندما تكون النتيجة غير صحيحة، وهناك حاجة إلى تعليمهم، كما لا تتطلب شبكات التعلم العميق تدخلاً بشريًا، حيث تضع الطبقات متعددة المستويات في الشبكات العصبية البيانات في تسلسل هرمي من المفاهيم المختلفة، والتي تتعلم في النهاية من أخطائها، ومع ذلك، يمكن أن يكونوا مخطئين إذا كانت جودة البيانات ليست جيدة بما فيه الكفاية، فالبيانات هي من تقرر كل شيء، أي أن جودة البيانات هي التي تحدد جودة النتيجة في النهاية.