تفاوت بین یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی دو مفهوم مهم در حوزه هوش مصنوعی هستند. یادگیری ماشین شامل توسعه مدل‌هایی است که به کمک داده‌ها و الگوریتم‌های مختلف قادر به یادگیری و تصمیم‌گیری می‌شوند، در حالی که شبکه‌های عصبی با الهام از ساختار مغز انسان برای پردازش داده‌ها و شناسایی الگوهای پیچیده طراحی شده‌اند. مدل‌های یادگیری ماشین به چند دسته تقسیم می‌شوند که شامل یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت، نیمه نظارت‌شده و تقویتی می‌باشند. تمامی این مفاهیم پیشتر در دسته بندی هوش مصنوعی هامیا ژورنال به‌صورت مقالات تخصصی منتشر شده است.

آیا تا به حال به این مورد فکر کرده‌اید که چه تفاوتی میان یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی وجود دارد؟ آیا شبکه‌های عصبی تنها یک ابزار برای یادگیری ماشین است یا بیشتر از آن؟ آیا الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند یا اینکه این شبکه‌ها به‌تنهایی قابلیت یادگیری دارند؟ پاسخ به این پرسش‌ها می‌تواند به درک عمیق‌تر از تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو مفهوم کمک کند.

در ادامه این مقاله، به بررسی دقیق‌تری از تفاوت‌ها و اشتراکات یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی می‌پردازیم. ابتدا با معرفی و تعریف این مفاهیم شروع می‌کنیم و سپس، مزایا، محدودیت‌ها و کاربردهای مختلف آن‌ها را بررسی خواهیم کرد. همچنین، در این مقاله مسیر مطالعه به‌گونه‌ای طراحی شده است که بتوانید با مفاهیم پایه شروع کرده و به تدریج به سطحی از آگاهی برسید که بتواند این دو مفهوم را در زمینه‌های کاربردی مقایسه و تحلیل کند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از داده‌ها بیاموزند و بر اساس آن، تصمیم‌گیری کنند. در این رویکرد، یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی، الگوها و روابط پنهان را شناسایی می‌کند و توانایی پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید را کسب می‌کند.

پس از فرآیند آموزش، مدل یادگیری ماشین قادر است بر روی داده‌های ورودی جدید اعمال شود و نتایج مورد انتظار را تولید کند. به عنوان مثال، در تجارت الکترونیک، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل سوابق خرید مشتریان، الگوهای رفتاری آن‌ها را شناسایی کرده و پیشنهادهای شخصی‌سازی شده‌ای را ارائه دهند. این امر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تجربه مشتری را بهبود بخشیده و میزان فروش را افزایش دهند.

مدل‌های یادگیری ماشین بر اساس میزان دخالت انسان در فرآیند آموزش، به انواع مختلفی تقسیم می‌شوند. یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت‌شده و یادگیری تقویتی از جمله این انواع هستند. هر یک از این روش‌ها، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را داشته و برای کاربردهای مختلف مناسب هستند.

آموزش مدل‌های یادگیری ماشین نیازمند صرف زمان و تلاش قابل توجهی است. جمع‌آوری داده‌های باکیفیت، پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب الگوریتم مناسب و تنظیم پارامترهای مدل، از جمله مراحل مهم در این فرآیند هستند. به عنوان مثال، برای آموزش مدلی که بتواند رفتار خرید مشتریان را پیش‌بینی کند، نیاز به حجم عظیمی از داده‌های تاریخی و اطلاعات مربوط به محصولات و ترجیحات مشتریان است.

مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً به داده‌های ساختاریافته‌ای نیاز دارند که در قالب‌های مشخصی مانند جداول یا پایگاه داده‌ها سازماندهی شده باشند. این داده‌ها باید دارای ویژگی‌های قابل اندازه‌گیری و مرتبط با مسئله مورد مطالعه باشند. همچنین، در برخی موارد، ممکن است نیاز به مهندسی ویژگی‌ها باشد تا بتوان اطلاعات مفیدتری را از داده‌ها استخراج کرد.

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی: زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای تخصصی از یادگیری ماشین است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده‌تر، ویژگی‌های انتزاعی و پیچیده‌ای را از داده‌ها استخراج کنند. این رویکرد، به ویژه در مواردی که داده‌های ساختار نیافته‌ای مانند متن و تصویر دارند، عملکرد بسیار خوبی از خود نشان می‌دهد. مدل‌های یادگیری عمیق با اتکا بر اتوماسیون گسترده، قادر به یادگیری ویژگی‌های پیچیده و تصمیم‌گیری‌های دقیق هستند.

شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) به عنوان بلوک‌های سازنده اصلی مدل‌های یادگیری عمیق شناخته می‌شوند. این الگوریتم‌ها با الهام از عملکرد مغز انسان طراحی شده‌اند و از شبکه‌ای از واحدهای محاسباتی به نام نورون‌ها تشکیل شده‌اند. نورون‌ها با هم ارتباط برقرار کرده و اطلاعات را پردازش می‌کنند تا به نتایج مورد نظر برسند.

شبکه‌های عصبی از لایه‌های متعددی تشکیل شده‌اند که هر لایه شامل تعداد زیادی نورون است. اطلاعات از لایه ورودی وارد شبکه شده و پس از عبور از لایه‌های پنهان، به لایه خروجی می‌رسد. هر نورون دارای یک وزن و یک آستانه است که تعیین می‌کند آیا سیگنال ورودی به نورون بعدی منتقل شود یا خیر. این ساختار به شبکه عصبی امکان می‌دهد تا الگوهای پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند.

انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی وجود دارد که هر یک برای کاربردهای خاصی مناسب هستند. شبکه عصبی پیش‌خور، بازگشتی، کانولوشنی و مدولار از جمله مهم‌ترین انواع این شبکه‌ها هستند. انتخاب نوع شبکه عصبی به عوامل مختلفی مانند ماهیت داده‌ها، مسئله مورد مطالعه و منابع محاسباتی بستگی دارد. معماری خاص هر شبکه عصبی، نحوه پردازش اطلاعات و یادگیری الگوها را تعیین می‌کند.

شبکه‌های عصبی به دلیل توانایی بالای خود در شناسایی الگوهای پیچیده، ابزار قدرتمندی برای حل مسائل مختلف در حوزه یادگیری ماشین هستند. این شبکه‌ها به ویژه در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین و تشخیص گفتار کاربرد گسترده‌ای دارند. با افزایش حجم داده‌ها و قدرت محاسباتی، انتظار می‌رود که شبکه عصبی نقش مهم‌تری در توسعه هوش مصنوعی ایفا کنند.

تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی

یادگیری ماشین (Machine Learning) و شبکه عصبی (Neural Networks) دو مفهوم کلیدی در حوزه هوش مصنوعی هستند که هرچند با هم مرتبط اند، اما تفاوت‌های مهمی دارند. در ادامه به بررسی تفاوت‌های اصلی بین این دو مفهوم می‌پردازیم.

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین با هدف شناسایی الگوها و روابط پنهان در داده‌ها طراحی شده‌اند. این الگوریتم‌ها با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های آموزشی، مدل‌هایی را ایجاد می‌کنند که قادر به پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید هستند. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی به عنوان یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین، از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که ساختار و عملکرد آن‌ها شباهت زیادی به شبکه عصبی بیولوژیکی دارد.

• در فرآیند یادگیری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً به راهنمایی و نظارت انسان نیاز دارند تا بتوانند الگوهای صحیح را شناسایی کنند. در مقابل، شبکه‌های عصبی قادر به یادگیری ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی از داده‌ها هستند و در بسیاری از موارد، می‌توانند بدون دخالت مستقیم انسان، تصمیم‌گیری‌های دقیقی انجام دهند و حتی از تجربه و خطاهای قبلی بیاموزند.
• مدل‌های ML می‌توانند به طور مستقل داده‌ها را دریافت، از آن‌ها بیاموزند و بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. شبکه عصبی که از بسیاری از الگوریتم‌های ML ساخته شده‌اند، برای انواع خاصی از یادگیری مانند تشخیص اشیاء در تصویر بسیار مناسب هستند.
• کاربردهای یادگیری ماشین و شبکه عصبی بسیار متنوع است. یادگیری ماشین در حوزه‌هایی مانند خرده‌فروشی، تجارت الکترونیک، حمل‌ونقل، لجستیک و مراقبت‌های بهداشتی کاربردهای فراوانی دارد. شبکه‌های عصبی نیز در حوزه‌های مختلفی از جمله پیش‌بینی، تحقیق، مدیریت ریسک و تشخیص گفتار و متن کاربرد دارند.

این دو مفهوم همچنین از نظر مهارت‌های زمینه‌ای مورد نیاز نیز متفاوت هستند. متخصصان ML معمولاً دارای پیشینه‌ی قوی در برنامه‌نویسی، توسعه الگوریتم، روش‌های آماری، تحلیل داده‌های بزرگ و زیرساخت بوده و همچنین دارای دانش جامعی از چارچوب‌های ML مانند TensorFlow و PyTorch می‌باشند. کارشناسان شبکه عصبی اغلب علاوه بر این، دارای مجموعه‌ای گسترده از مهارت‌ها هستند که شامل مدل‌سازی داده‌ها، جبر خطی و نظریه گراف می‌شود.

درک بهتر تفاوت دو مفهوم یادگیری ماشین و شبکه عصبی با یک مثال

دو جمله‌ی زیر را در نظر بگیرید. تا به این قسمت از مقاله، کدام یک از دو جمله‌ی زیر صحیح است؟

1. شبکه‌های عصبی از بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین ساخته شده‌اند.

2. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از بسیاری از شبکه‌های عصبی ساخته شده‌اند.

در دو مثال زیر، جمله‌ی اول جمله‌ی صحیح است. به خاطر اینکه:

• شبکه عصبی نوعی مدل محاسباتی است که از الهام گرفتن از مغز انسان طراحی شده‌اند. آن‌ها مجموعه‌ای از واحدهای پردازشی به نام نورون هستند که به هم متصل شده‌اند و اطلاعات را پردازش می‌کنند.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌هایی هستند که به کامپیوتر اجازه می‌دهند از داده‌ها بیاموزد و پیش‌بینی کند.

رابطه بین شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین:

• شبکه عصبی یکی از ابزارهای قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین هستند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند backpropagation برای آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند. به عبارت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به شبکه عصبی کمک می‌کنند تا پارامترهای خود را تنظیم کرده و بهینه شوند.

بنابراین، شبکه‌های عصبی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا یاد بگیرند و وظایف مختلفی را انجام دهند.

چرا جمله “الگوریتم‌های یادگیری ماشین از بسیاری از شبکه‌های عصبی ساخته شده‌اند.” درست نیست؟

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار متنوع هستند و تنها به شبکه عصبی محدود نمی‌شوند. روش‌های دیگری مانند درخت تصمیم‌گیری، ماشین‌های بردار پشتیبان، رگرسیون لجستیک و … نیز جزو الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند.
• شبکه‌های عصبی خود به تنهایی یک الگوریتم نیستند، بلکه یک معماری هستند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش می‌بینند.

در نتیجه، جمله دوم که می‌گوید الگوریتم‌های یادگیری ماشین از شبکه عصبی ساخته شده‌اند، نادرست است.

به طور خلاصه:

• شبکه‌های عصبی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین هستند.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین به شبکه عصبی کمک می‌کنند تا یاد بگیرند.
• شبکه‌های عصبی از بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.