الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: ما هي الاختلافات الرئيسية؟

هناك الكثير من الالتباس حول مصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL). في هذه المقالة ، سنقدم مقدمة موجزة لكل حقل من هذه الحقول للمساعدة في إزالة أي لبس.

الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع يشمل كل شيء من الخوارزميات البسيطة التي يمكنها فرز البيانات إلى الأنظمة المعقدة التي يمكنها التعلم والابتكار بمفردها. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتعامل مع الخوارزميات التي تتعلم من البيانات. التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية للتعلم من البيانات.

الذكاء الاصطناعي هو عملية إنشاء آلات ذكية. إنه ينطوي على إنشاء خوارزميات ، أو مجموعات من القواعد ، يمكنها التعلم واتخاذ القرارات بمفردها. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة يمكنها حل المشكلات والتعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات.

التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الخوارزميات التي تتعلم من البيانات. خوارزميات التعلم الآلي قادرة على التحسين تلقائيًا في ضوء المزيد من البيانات. على سبيل المثال ، يمكن استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتحديد الأشياء تلقائيًا في الصور.

التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية للتعلم من البيانات .. خوارزميات التعلم العميق قادرة على التحسين تلقائيًا في ضوء المزيد من البيانات. على سبيل المثال ، يمكن استخدام خوارزمية التعلم العميق للتعرف تلقائيًا على الأشياء في الصور.

اعتمادات الصورة: Edureka.com

ما هو التعلم الاصطناعي؟

التعلم الاصطناعي (AL) هو عملية برمجة أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات ، دون أن يتم برمجتها بشكل صريح. يرتبط AL بمجال التعلم الآلي ، الذي يتعامل مع تصميم وتطوير الخوارزميات التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم.

تم استخدام AL في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الوجه وتصفية البريد العشوائي والتشخيص الطبي. في السنوات الأخيرة ، كان هناك اهتمام متزايد باستخدام AL لتطوير المركبات المستقلة.

تنقسم خوارزميات AL بشكل عام إلى فئتين: التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. تُستخدم خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف عند تسمية البيانات ، مما يعني وجود مخرجات صحيحة معروفة لكل إدخال. تُستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف عندما لا يتم تصنيف البيانات ، مما يعني أنه لا يوجد مخرجات صحيحة معروفة لكل إدخال.

AL هو مجال جديد نسبيًا ، ولا يزال هناك الكثير من الأبحاث التي يجب القيام بها من أجل زيادة تحسين دقة وكفاءة خوارزميات AL. ومع ذلك ، فإن التطبيقات المحتملة لـ AL واسعة ، ومن المتوقع أن تستمر هذه التكنولوجيا في الازدياد في شعبيتها في السنوات القادمة.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تصميم وتطوير الخوارزميات التي يمكنها التعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل التعرف على الوجه والتعرف على الكلام وأنظمة التوصية.

يعد التعلم الآلي مجالًا جديدًا نسبيًا ويتطور باستمرار. هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي ، ولكل منها مزاياها وعيوبها.

تعد خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف النوع الأكثر استخدامًا من خوارزمية التعلم الآلي. تتعلم هذه الخوارزميات من بيانات التدريب المسمى. يمكن أن تكون التسميات أي شيء ، مثل ما إذا كان البريد الإلكتروني بريدًا عشوائيًا أم لا ، أو ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة أم لا.

تتعلم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف من البيانات غير المسماة. تحاول هذه الخوارزميات العثور على أنماط في البيانات. على سبيل المثال ، يمكن استخدامها لتجميع نقاط البيانات في مجموعات. تتعلم خوارزميات التعلم المعزز عن طريق التجربة والخطأ ، كما يفعل البشر. غالبًا ما يتم استخدامها في الألعاب ، مثل الشطرنج أو Go ، لتعلم كيفية لعب اللعبة بشكل أفضل.

يعد التعلم الآلي أداة قوية يمكن استخدامها لحل العديد من المشكلات. ومع ذلك ، من المهم أن نتذكر أن خوارزميات التعلم الآلي جيدة فقط مثل البيانات المقدمة. إذا كانت البيانات ذات جودة رديئة ، فلن تتمكن الخوارزميات من التعلم منها ولن تكون قادرة على تحقيق نتائج جيدة.

ما هو التعلم العميق؟

تم استخدام التعلم العميق لتحقيق أحدث النتائج في العديد من المجالات ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات. هناك العديد من الأنواع المختلفة لخوارزميات التعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة وأجهزة التشفير التلقائية.

التعلم العميق هو مجال جديد نسبيًا ويتطور باستمرار. يتم تطوير معماريات وتقنيات جديدة طوال الوقت.

على الرغم من هذه التحديات ، يعد التعلم العميق مجالًا مثيرًا يحتوي على الكثير من الإمكانات. لقد حققت بالفعل بعض النتائج المذهلة وستواصل القيام بذلك في المستقبل.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

1. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق كلها مصطلحات تستخدم لوصف طرق مختلفة لتعليم أجهزة الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام.

2. الذكاء الاصطناعي هو أوسع فئة ويتضمن أي طريقة لتعليم الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام.

3. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على استخدام الخوارزميات الرياضية للتعلم من البيانات ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.

4. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على استخدام الشبكات العصبية للتعلم من البيانات.

5. للذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق نفس الهدف المتمثل في تعليم أجهزة الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام ، لكنها تختلف في نهجها.

6. الذكاء الاصطناعي هو أوسع فئة ويتضمن أي طريقة لتعليم الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام.

7. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على استخدام الخوارزميات الرياضية للتعلم من البيانات ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.

8. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على استخدام الشبكات العصبية للتعلم من البيانات.

9. للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق نفس الهدف المتمثل في تعليم أجهزة الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام ، لكنها تختلف في نهجها.

10. الذكاء الاصطناعي هو أوسع فئة ويتضمن أي طريقة لتعليم الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على استخدام الخوارزميات الرياضية للتعلم من البيانات ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على استخدام الشبكات العصبية للتعلم من البيانات.

11. للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق نفس الهدف المتمثل في تعليم أجهزة الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام ، لكنها تختلف في نهجها.

12. الذكاء الاصطناعي هو أوسع فئة ويتضمن أي طريقة لتعليم الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام.

13. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على استخدام الخوارزميات الرياضية للتعلم من البيانات ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.

14. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على استخدام الشبكات العصبية للتعلم من البيانات.

15. للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق نفس الهدف المتمثل في تعليم أجهزة الكمبيوتر لاتخاذ القرارات أو أداء المهام ، لكنها تختلف في نهجها.

الخلاصة- الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق كلها مصطلحات تستخدم غالبًا بالتبادل. ومع ذلك ، فهي في الواقع مختلفة تمامًا عن بعضها البعض. ai هو الأكثر عمومية من الثلاثة ويشير إلى أي نظام كمبيوتر يمكنه التعلم بمفرده. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن تعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم بالقدوة. التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمحاكاة عمل الدماغ البشري.

إذا كنت مهتمًا بتوسيع فرصك المهنية في هذا المجال المثير للاهتمام ، فراجع دورة التعلم العميق Edureka. تعمل هذه الدورة على تعليم الطلاب المهارات والتقنيات والمعدات اللازمة لتعزيز حياتهم المهنية.

هل أنت غير متأكد من كيفية المتابعة بمجرد استيعابك لأساسيات التعلم الآلي؟ ضع في اعتبارك شهادة التعلم الآلي من Edureka ، والتي ستعدك للنجاح في هذه المهنة المثيرة للاهتمام. تعرف على مبادئ التعلم الآلي ، والإجراءات والأساليب المتضمنة في التعلم غير الخاضع للإشراف والإشراف ، والمكونات الرياضية والإرشادية للتعلم الآلي ، والنمذجة العملية لبناء الخوارزميات. سيتم تجهيزك لشغل منصب كمهندس تعلم الآلة بعد الانتهاء من هذه الدورة.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك التسجيل في برنامج الماجستير في التعلم الآلي. سيعلمك المنهج بشكل متعمق وعملي حول تطبيقات التعلم الآلي في إعدادات العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك ، ستدرس أساسيات التعلم الآلي ، بما في ذلك التحليل الإحصائي و Python وعلوم البيانات.

اقرأ أيضا:

• جاسبر آي نسخة تجريبية مجانية
• كوبون جاسبر AI
• LeadPages مقابل Instapage
• Leadpages مقابل Unbounce
• أفضل كتاب الذكاء الاصطناعي ، برنامج كتابة المحتوى
• أفضل أدوات AI Copywriting
• أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة إعلانات Facebook الخاصة بك
• تسعير Content Studio
• مراجعة جاسبر AI
• ما هي أفضل أدوات الغزل المادة