تفاوت یادگیری ماشینی با هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است، با این حال در برخی موارد ظریف اما مهم متفاوت هستند.

کد خبر: ۱۳۱۱۹۵۲

تاریخ: ۱۹ اسفند ۱۴۰۱ - ۱۴:۲۲

به گزارش پایگاه خبری دانا، یادگیری ماشینی به سرعت در حال تحول است و تعاملات ما با فناوری را تغییر می‌دهد. هر روز رایج‌تر می‌شود؛ از اتومبیل‌های خودران گرفته تا توصیه‌های شخصی سازی شده در رسانه‌های اجتماعی. در واقع، یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و سپس از آموخته‌های خود برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده کنند. این نوع از هوش مصنوعی این امکان را برای رایانه‌ها فراهم کند که در طول زمان بدون اینکه به آن‌ها گفته شود، در کاری که انجام می‌دهند، پیشرفت کنند.

در برنامه نویسی سنتی، یک برنامه نویس قوانین یا دستورالعمل‌هایی را می‌نویسد و به رایانه می‌گوید که چگونه یک مشکل را حل کند. در یادگیری ماشینی، رایانه به داده‌ها تغذیه می‌شود و یاد می‌گیرد که الگو‌ها و روابط درون آن داده‌ها را برای پیش‌بینی یا تصمیم گیری تشخیص دهد، این فرآیند یادگیری مبتنی بر داده آموزش نامیده می‌شود و یک مدل یادگیری ماشینی است.

یادگیری ماشینی را می‌توان به ۲ دسته‌ تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی طبقه بندی کرد. در یادگیری نظارت شده، مدل یادگیری ماشین بر روی داده‌های برچسب دار آموزش داده می‌شود، به این معنی که داده‌های ورودی از قبل با خروجی صحیح علامت گذاری شده‌اند. در یادگیری بدون نظارت، مدل بر روی داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بیند و می‌آموزد که الگو‌ها و ساختار‌ها را در داده‌ها شناسایی کند. در یادگیری تقویتی، مدل یاد می‌گیرد که با دریافت بازخورد از طریق پاداش یا مجازات تصمیم گیری کند.

امروزه نمونه‌های زیادی از برنامه‌های یادگیری ماشینی وجود دارد.

تشخیص تصویر: یادگیری ماشینی برای طبقه بندی تصاویر به دسته‌ها یا اشیاء مختلف استفاده می‌شود. به عنوان مثال، تشخیص تصویر در اتومبیل‌های خودران برای شناسایی مواردی مانند عابران پیاده، اتومبیل‌ها و علائم راهنمایی و رانندگی.

پردازش زبان طبیعی: یادگیری ماشینی برای درک و تولید زبان انسانی استفاده می‌شود. برنامه‌های کاربردی عبارتند از ربات‌های چت، دستیار صوتی و ترجمه ماشینی.

سیستم‌های توصیه: یادگیری ماشینی محصولات یا محتوا را بر اساس رفتار یا ترجیحات گذشته به کاربران توصیه می‌کند. شرکت‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس از این سیستم برای پیشنهاد محصولات یا فیلم‌های جدید به کاربران خود استفاده می‌کنند.

تشخیص تقلب: یادگیری ماشینی برای شناسایی تراکنش‌ها یا رفتار‌های جعلی استفاده می‌شود. بانک‌ها و شرکت‌های کارت اعتباری از این برای جلوگیری از فعالیت‌های کلاهبرداری استفاده می‌کنند.

تشخیص پزشکی: یادگیری ماشینی برای کمک به تشخیص شرایط پزشکی بر اساس داده‌های بیمار استفاده می‌شود. برای مثال، مدل‌های یادگیری ماشینی برای تشخیص سرطان، پیش‌بینی نتایج بیمار و شناسایی بیماران در معرض خطر توسعه یافته‌اند.

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: یادگیری ماشینی پیش‌بینی می‌کند که ماشین‌آلات یا تجهیزات چه زمانی از کار می‌افتند تا قبل از وقوع خرابی، تعمیر و نگهداری انجام شود. این در صنایعی مانند تولید و حمل و نقل استفاده می‌شود.

در اصل، یادگیری ماشینی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است. با این حال، یادگیری ماشینی در برخی موارد ظریف اما مهم متفاوت است. هوش مصنوعی، به هر سیستم رایانه‌ای اطلاق می‌شود که می‌تواند کار‌هایی را انجام دهد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد، مانند ادراک، استدلال، یادگیری و تصمیم‌گیری. از سوی دیگر، یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که الگوریتم‌ها را برای تشخیص الگو‌ها و روابط در داده‌ها آموزش می‌دهد. در حالی که هوش مصنوعی را می‌توان از طریق بسیاری از رویکردها، از جمله سیستم‌های مبتنی بر قانون و سیستم‌های خبره به دست آورد، یادگیری ماشینی یک رویکرد مبتنی بر داده است که برای یادگیری و بهبود خودکار در طول زمان به مقادیر زیادی داده و الگوریتم‌های پیشرفته نیاز دارد. در مقابل، سیستم‌های مبتنی بر قانون بر قوانین از پیش تعریف شده تکیه می‌کنند، در حالی که سیستم‌های خبره به دانش متخصصان حوزه متکی هستند.

با این حال؛ یادگیری ماشینی یکی از روش‌های دستیابی به هوش مصنوعی است. این مستلزم الگوریتم‌های آموزشی بر روی داده‌ها برای یادگیری الگو‌ها و روابط است، در حالی که هوش مصنوعی یک زمینه گسترده‌تر است که رویکرد‌های مختلفی برای توسعه سیستم‌های کامپیوتری هوشمند را در بر می‌گیرد.

انتهای پیام/

نازنین خوشقدم - پایگاه خبری دانا