سیستم دورکاری امن رها

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته است و دو زیرشاخه مهم آن یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نقشی اساسی در این پیشرفت‌ها ایفا کرده‌اند. هر دو روش به کامپیوترها اجازه می‌دهند تا بدون برنامه ‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف مختلف را انجام دهند. با این وجود، تفاوت‌های ظریفی بین این دو رویکرد وجود دارد و ما در این مقاله به بررسی تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌پردازیم.

در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است، تفاوت‌های فاحشی بین این دو رویکرد یادگیری هوش مصنوعی وجود دارد.

زمان پردازش

همانطور که انتظار می‌رود، به دلیل مجموعه داده‌های بزرگی که مدل یادگیری عمیق به آن نیاز دارد و همچنین پارامترهای متعدد و فرمول‌های ریاضی پیچیده، سیستم یادگیری عمیق برای آموزش به زمان نیاز دارد. در نتیجه، مدل‌های یادگیری عمیق هفته‌ها طول می‌کشد تا با موفقیت به پایان برسند. در مقابل، پردازش مدل یادگیری ماشین به طور قابل توجهی زمان کمتری برای تکمیل می‌برد (از ثانیه تا ساعت).

عملکرد و رشد

قابلیت‌های محاسباتی پردازنده گرافیکی (GPU) امکان آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ را فراهم کرده است که نتایج چالش برانگیزی را به همراه داشته است. در مقابل، فرمت‌های دیگر ML به اوج عملکرد خود رسیده اند.

رویکرد الگوریتمی

مهم‌ترین تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در نحوه تجزیه و تحلیل اطلاعات است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین تمایل دارند داده‌های ورودی را تجزیه کنند و سپس آن مولفه‌ها به صورت سریالی باهم ادغام می‌شوند تا نتیجه یا راه‌ حل دلخواه را ایجاد کنند. از طرف دیگر، سیستم‌ یادگیری عمیق کل موقعیت یا سناریو را به طور کامل بررسی می‌کند. یکی از کاربردهای تبلیغاتی یادگیری عمیق، خودروهای خودران است. این مدل‌ها و برنامه‌ها از لایه‌ها و شبکه‌های عصبی برای نحوه تشخیص و اطاعت از چراغ‌های راهنمایی و زمان کاهش یا افزایش سرعت ادامه مطلب