یادگیری ماشین چه تفاوتی با یادگیری عمیق دارد

---

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند، اما تفاوت‌های کلیدی بین آنها وجود دارد. در اینجا یک مقایسه تفصیلی آورده شده است:

**یادگیری ماشین (Machine Learning):**

* **تعریف:** یادگیری ماشین به الگوریتم‌هایی اشاره دارد که به کامپیوترها اجازه می‌دهند بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند. به عبارت دیگر، کامپیوترها با استفاده از داده‌ها الگوها را شناسایی کرده و بر اساس آنها تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی می‌کنند.
* **ویژگی‌های اصلی:**
* **نیاز به ویژگی‌های دست‌ساز (Hand-engineered features):** معمولاً نیاز است که ویژگی‌های مهم داده‌ها به صورت دستی توسط متخصصان استخراج شوند و به الگوریتم داده شوند. این فرآیند می‌تواند زمان‌بر و نیازمند دانش تخصصی باشد.
* **الگوریتم‌های ساده‌تر:** از الگوریتم‌های مختلفی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم‌گیری، و جنگل‌های تصادفی استفاده می‌کند.
* **مناسب برای داده‌های کمتر:** اغلب برای مسائل با حجم داده محدودتر بهتر عمل می‌کند.
* **قابلیت تفسیرپذیری:** تصمیمات و فرآیند یادگیری الگوریتم‌ها معمولاً قابل فهم و تفسیر هستند.

**یادگیری عمیق (Deep Learning):**

* **تعریف:** یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) با چندین لایه برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. این شبکه‌ها قادرند الگوهای پیچیده را به صورت خودکار از داده‌ها یاد بگیرند.
* **ویژگی‌های اصلی:**
* **یادگیری ویژگی خودکار (Automatic feature learning):** شبکه‌های عصبی عمیق قادرند ویژگی‌های مهم را به صورت خودکار از داده‌ها استخراج کنند، بدون نیاز به ویژگی‌های دست‌ساز.
* **شبکه‌های عصبی پیچیده:** از شبکه‌های عصبی عمیق با لایه‌های زیاد (گاهی صدها لایه) استفاده می‌کند که به آن امکان می‌دهد الگوهای بسیار پیچیده را یاد بگیرد.
* **نیاز به داده‌های بسیار زیاد:** برای آموزش موثر، به حجم بسیار زیادی از داده‌ها نیاز دارد.
* **قدرت بالا در مسائل پیچیده:** در مسائل پیچیده‌ای مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP)، و تشخیص صدا بسیار خوب عمل می‌کند.
* **تفسیرپذیری دشوار:** تصمیمات و فرآیند یادگیری شبکه‌های عصبی عمیق معمولاً دشوارتر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی قابل فهم و تفسیر هستند (به عنوان جعبه سیاه شناخته می‌شوند).

**خلاصه تفاوت‌ها در جدول:**

| ویژگی | یادگیری ماشین | یادگیری عمیق |
|---|---|---|
| **نحوه یادگیری** | یادگیری از داده‌ها با الگوریتم‌های مشخص | یادگیری خودکار ویژگی‌ها با شبکه‌های عصبی عمیق |
| **نیاز به ویژگی‌های دست‌ساز** | نیاز دارد | نیاز ندارد |
| **حجم داده مورد نیاز** | کمتر | بیشتر |
| **پیچیدگی الگوریتم‌ها** | ساده‌تر | پیچیده‌تر |
| **تفسیرپذیری** | بیشتر | کمتر (جعبه سیاه) |
| **کاربردها** | مسائل ساده‌تر، جایی که داده محدود است |