ما هو الفرق بين التعلم العميق والتعلم الخاضع للإشراف؟
في عصر التكنولوجيا الحديثة، أصبح التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. ومن بين المفاهيم الأساسية في هذا المجال، نجد التعلم العميق والتعلم الخاضع للإشراف. في هذا المقال، سنستعرض الفروق بين هذين النوعين من التعلم، مما يساعدنا على فهم كيفية عملهما وأين يمكن استخدام كل منهما.
التعلم الخاضع للإشراف
تعريف التعلم الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات مُعلمة. بمعنى آخر، يتم تزويد النموذج ببيانات تحتوي على مدخلات ومخرجات معروفة، مما يسمح له بتعلم العلاقة بينهما.
.
كيفية عمله
- البيانات المُعلمة: يعتمد هذا النوع من التعلم على وجود مجموعة من البيانات التي تحتوي على أمثلة معروفة.
- التدريب: يتم تدريب النموذج على هذه البيانات، حيث يتعلم كيفية التنبؤ بالمخرجات بناءً على المدخلات.
- التقييم: بعد التدريب، يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات جديدة لم يتم استخدامها في التدريب.
أمثلة على التعلم الخاضع للإشراف
- تصنيف البريد الإلكتروني كرسائل عادية أو رسائل غير مرغوب فيها.
- التنبؤ بأسعار الأسهم بناءً على بيانات سابقة.
التعلم العميق
تعريف التعلم العميق
التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي، ويعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة. حيثما كانت الشبكات العصبية التقليدية تتكون من طبقة أو طبقتين، فإن التعلم العميق يستخدم العديد من الطبقات، مما يسمح له بالتعامل مع بيانات أكثر تعقيدًا.
كيفية عمله
- الشبكات العصبية: يعتمد التعلم العميق على بناء نماذج معقدة تتكون من طبقات متعددة من الخلايا العصبية.
- التعلم من البيانات الكبيرة: يتطلب التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات لتدريب النموذج بشكل فعال.
- التطبيقات المتقدمة: يستخدم في مجالات مثل التعرف على الصوت والصورة، والترجمة الآلية.
أمثلة على التعلم العميق
- التعرف على الوجوه في الصور.
- الترجمة الفورية بين اللغات.
الفرق بين التعلم العميق والتعلم الخاضع للإشراف
الفروق الرئيسية
- البيانات: بينما يعتمد التعلم الخاضع للإشراف على بيانات مُعلمة، يمكن أن يعمل التعلم العميق مع بيانات غير مُعلمة أيضًا.
- التعقيد: التعلم العميق يتطلب نماذج أكثر تعقيدًا وبيانات أكبر، بينما يمكن أن يكون التعلم الخاضع للإشراف أبسط.
- التطبيقات: يستخدم التعلم العميق في التطبيقات المتقدمة مثل الرؤية الحاسوبية، بينما يُستخدم التعلم الخاضع للإشراف في مهام أكثر تقليدية.
خلاصة
في النهاية، يمكن القول إن كلا من التعلم العميق والتعلم الخاضع للإشراف لهما دورهما المهم في عالم الذكاء الاصطناعي. بينما يوفر التعلم الخاضع للإشراف طريقة فعالة لتدريب النماذج باستخدام بيانات مُعلمة، فإن التعلم العميق يفتح آفاقًا جديدة من خلال استخدام الشبكات العصبية المعقدة. بناءً على ذلك، يمكن اختيار النوع المناسب بناءً على طبيعة المشكلة والبيانات المتاحة.
للمزيد من المعلومات حول التعلم الآلي، يمكنك زيارة ويكيبيديا أو البحث في وادي الوظائف.