چه تفاوت‌هایی بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی وجود دارند؟

یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی (Machine Learning vs AI)

مانند یک چکش در جعبه‌ابزار، یادگیری ماشین (ML) یک ابزار مشخص در چارچوب گسترده‌تر هوش مصنوعی (AI) است.

یادگیری ماشین تکنیکی است که بر توسعهٔ الگوریتم‌ها و مدل‌ها برای یادگیری و سازگاری با وظایف و داده‌ها تمرکز دارد. هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها را شامل می‌شود و هدف آن ایجاد ماشین‌های هوشمند با توانایی‌های مشابه هوش انسانی است.

با افزایش پیچیدگی و حجم داده‌ها در سازمان شما، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای انجام وظایف پیچیده‌ای مانند تصمیم‌گیری، تحلیل داده و بهینه‌سازی عملیات حیاتی می‌شوند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعهٔ الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهند بدون برنامه‌نویسی صریح، یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. به جای تکیه بر دستورالعمل‌های شما، سیستم‌های ML از داده‌ها یاد می‌گیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود می‌دهند.

این فرآیند معمولاً نیازمند وارد کردن حجم زیادی داده به الگوریتم یادگیری ماشین است. معمولاً یک دانشمند داده مدل‌ها را می‌سازد، بهبود می‌دهد و استقرار می‌کند. با این حال، با ظهور AutoML (یادگیری ماشین خودکار)، تحلیل‌گران داده نیز می‌توانند این وظایف را انجام دهند، اگر مدل خیلی پیچیده نباشد.

الگوریتم ML الگوها، روابط و روندها را در داده شناسایی می‌کند و از این بینش‌ها برای ساخت یک مدل ریاضی استفاده می‌کند که می‌تواند پیش‌بینی کند، تحلیل پیش‌بینی ارائه دهد یا هنگام مواجهه با داده‌های جدید و دیده‌نشده اقدام انجام دهد.

تکنیک‌های کلیدی ML:

• Supervised Learning (یادگیری نظارت‌شده): آموزش مدل با داده برچسب‌خورده برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی نمونه‌های جدید.

• Unsupervised Learning (یادگیری بدون نظارت): کشف الگوها و ساختارها در داده‌های بدون برچسب.

• Semi-Supervised Learning (یادگیری نیمه‌نظارت‌شده): ترکیب داده‌های برچسب‌خورده و بدون برچسب برای آموزش مدل.

• Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی): آموزش عامل برای یادگیری رفتارهای بهینه بر اساس پاداش یا جریمه.

• Transfer Learning (یادگیری انتقالی): استفاده از دانش یک حوزه برای بهبود عملکرد در حوزه‌ای دیگر مرتبط.

• Deep Learning (یادگیری عمیق): استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه برای یادگیری الگوها و نمایش‌های پیچیده.

• Ensemble Learning (یادگیری ترکیبی): ترکیب چندین مدل برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری، افزایش دقت و پایداری.

• Active Learning (یادگیری فعال): انتخاب تعاملی و برچسب‌گذاری نمونه‌های داده‌ای اطلاعاتی برای بهینه‌سازی یادگیری.

• Online Learning (یادگیری آنلاین): به‌روزرسانی مداوم مدل هنگام ورود داده‌های جدید.

• Feature Engineering (مهندسی ویژگی): تبدیل و انتخاب ویژگی‌های مرتبط از داده خام برای بهبود عملکرد و قابلیت تفسیر مدل‌ها.

کاربردهای ML:

پردازش تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه‌گر، کشف تقلب، تحلیل تجویزی و خودروهای خودران. ML امکان سازگاری، بهبود و انجام وظایف پیچیده با حداقل دخالت انسان را فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) حوزه‌ای از علوم کامپیوتر است که بر توسعه ماشین‌های هوشمند برای انجام وظایف پیچیده مانند تحلیل، استدلال و یادگیری تمرکز دارد—وظایفی که معمولاً نیازمند هوش انسانی هستند. سیستم‌های AI محیط خود را درک می‌کنند، از داده‌ها یاد می‌گیرند و تصمیم‌گیری یا اقدام برای دستیابی به اهداف مشخص انجام می‌دهند.

هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI):

مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و فرآیندها که به شما کمک می‌کند دلیل خروجی الگوریتم ML را درک کنید. XAI امکان رعایت الزامات قانونی، بهبود و رفع اشکال مدل‌ها و افزایش اعتماد به تصمیمات و پیش‌بینی‌های AI را فراهم می‌کند.

همانطور که گفته شد، AI شامل ML است و همچنین تکنیک‌های دیگر مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و رباتیک را نیز شامل می‌شود.

تکنیک‌های کلیدی AI:

• Machine Learning (یادگیری ماشین): استفاده از الگوریتم‌ها برای یادگیری و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها.

• Generative AI (هوش مصنوعی مولد): تولید محتوای جدید مانند تصویر، متن یا موسیقی مشابه داده‌های آموزشی اما کاملاً جدید.

• Natural Language Processing (پردازش زبان طبیعی): توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسانی.

• Computer Vision (بینایی ماشین): آموزش رایانه برای تحلیل داده‌های بصری مانند تصویر و ویدئو.

• Deep Learning (یادگیری عمیق): استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه برای یادگیری الگوهای پیچیده.

• Reinforcement Learning (یادگیری تقویتی): آموزش عامل برای تصمیم‌گیری متوالی با بازخورد محیط.

• Knowledge Representation and Reasoning (نمایش دانش و استدلال): ساختاردهی اطلاعات و استفاده از قواعد منطقی برای حل مسئله و تصمیم‌گیری.

• Expert Systems (سیستم‌های خبره): ایجاد برنامه‌های کامپیوتری که دانش انسانی در یک حوزه خاص را شبیه‌سازی می‌کنند.

• Robotics (روباتیک): ترکیب AI با رباتیک برای ایجاد ماشین‌های هوشمند قادر به تعامل با جهان فیزیکی.

• Genetic Algorithms (الگوریتم‌های ژنتیک): حل مسائل پیچیده با اصول تکاملی و بهبود مکرر راه‌حل‌ها.

• Fuzzy Logic (منطق فازی): مدیریت عدم قطعیت و اطلاعات غیر دقیق با استفاده از درجات حقیقت.

کاربردهای AI:

صنایع سلامت، مالی، حمل‌ونقل و سرگرمی؛ اتوماسیون فرآیندها، افزایش بهره‌وری و حل مسائل پیچیده.

همکاری ML و AI

در میان ابزارها و تکنیک‌های متعدد هوش مصنوعی که در بالا توضیح داده شد، یادگیری ماشین (Machine Learning) به‌ویژه در طیف گسترده‌ای از کاربردها اثربخشی فوق‌العاده‌ای از خود نشان داده است. به همین دلیل است که ML این‌قدر محبوب شده و به یکی از اجزای مرکزی بسیاری از پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است.

در این نمایش از رابطه هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق، هوش مصنوعی (AI) گسترده‌ترین مفهوم است و یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به شمار می‌رود. درون یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی (که به آن‌ها شبکه‌های عصبی مصنوعی یا شبکه‌های عصبی شبیه‌سازی‌شده نیز گفته می‌شود) قرار دارند؛ این‌ها مدل‌های محاسباتی هستند که از نورون‌های مصنوعی به‌هم‌پیوسته تشکیل شده‌اند. و یادگیری عمیق (Deep Learning) به نوع خاصی از معماری شبکه‌های عصبی اشاره دارد که دارای چندین لایه است و برای یادگیری سلسله‌مراتبی نمایندگی‌ها (hierarchical representation learning) به کار می‌رود. بنابراین، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از شبکه‌های عصبی است، شبکه‌های عصبی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین هستند و یادگیری ماشین نیز زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است.

نحوه گنجاندن یک مدل یادگیری ماشین در سیستم هوش مصنوعی خود به این صورت است:

نمایش ارتباط AI، ML و Deep Learning:

• AI گسترده‌ترین مفهوم است.

• ML زیرمجموعه‌ای از AI است.

• شبکه‌های عصبی (Neural Networks) زیرمجموعه ML هستند.

• یادگیری عمیق نوع خاصی از شبکه عصبی با چندین لایه برای یادگیری سلسله‌مراتبی است.

مراحل استفاده از مدل ML در سیستم AI:

1. System Setup: ساخت سیستم AI با استفاده از ML و دیگر تکنیک‌ها.

2. Problem Definition: تعریف دقیق مسئله و بررسی امکان استفاده از ML.

3. Data Collection: جمع‌آوری داده‌های مرتبط، برچسب‌خورده و ساختاریافته.

4. Data Exploration: بررسی داده‌های خام برای کشف ویژگی‌ها و الگوهای اولیه.

5. Data Preprocessing: پاکسازی داده‌ها، مدیریت داده‌های گمشده و پرت، انجام مهندسی ویژگی.

6. Model Selection: انتخاب الگوریتم یا معماری مدل مناسب.

7. Model Training: تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و اعتبارسنجی و آموزش مدل.

8. Model Evaluation: ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای مناسب.

9. Adjust Hyperparameters: بهینه‌سازی مدل با تنظیم هایپرپارامترها.

10. Model Validation: تست مدل نهایی با داده‌های جدید و دیده‌نشده.

11. Deployment: یکپارچه‌سازی مدل در محیط عملیاتی.

12. Monitoring and Maintenance: نظارت و به‌روزرسانی مدل در محیط عملیاتی.

13. Iterative Improvement: جمع‌آوری بازخورد کاربران، داده‌های جدید و اصلاح مدل به‌صورت دوره‌ای.

تفاوت‌ها و مزایا

ML و AI مفاهیم مرتبط هستند اما متفاوت. تفاوت اصلی در هوش شبیه انسان است که فقط AI دارد.

جدول مقایسه‌ای AI و ML:

مزایا:

• اتوماسیون

• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

• شخصی‌سازی

• افزایش بهره‌وری

• ارائه بینش در زمان واقعی

• مقیاس‌پذیری

• یادگیری و تطبیق‌پذیری با داده‌های جدید

• تمرکز بر وظایف خاص

• شناسایی الگو

• بهره‌وری با داده‌های ساختاریافته

کاربردهای AI و ML

• Predictive or Prescriptive Analytics (تحلیل پیش‌بینی و تجویزی): استفاده از مدل‌های ML برای پیش‌بینی فروش، تقاضا، ارزیابی ریسک و بازار سهام.

• Fraud Detection (کشف تقلب): شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها در تراکنش‌های مالی.

• Financial Services (خدمات مالی): رتبه‌بندی اعتباری، معاملات الگوریتمی، پیشگیری از تقلب و تحلیل مالی.

• Natural Language Processing (پردازش زبان طبیعی): چت‌بات‌ها، دستیارهای مجازی، ترجمه و تحلیل احساسات.

• Computer Vision (بینایی ماشین): شناسایی تصویر و شیء، تحلیل ویدئو، خودروهای خودران، تصویربرداری پزشکی.

• Recommender Systems (سیستم‌های توصیه‌گر): پیشنهاد شخصی محصولات، فیلم، موسیقی و محتوا.

• Healthcare and Medicine (سلامت و پزشکی): تحلیل تصاویر پزشکی، تشخیص بیماری، کشف دارو، پزشکی شخصی و پایش بیماران.

• Autonomous Systems (سیستم‌های خودکار): خودروهای خودران، پهپادها و ربات‌ها.

• Smart Assistants (دستیار هوشمند): تحلیل ریسک اعتباری یا احتمال نکول وام.

• Industrial Automation (اتوماسیون صنعتی): بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، نگهداری پیش‌بینی، کنترل کیفیت و مدیریت زنجیره تأمین.

• Virtual Reality and Gaming (واقعیت مجازی و بازی): بهبود تعامل شخصیت‌ها، رفتار طبیعی، هوش حریفان در بازی‌ها.

• Energy and Sustainability (انرژی و پایداری): بهینه‌سازی انرژی، پیش‌بینی تقاضا، مدیریت شبکه و پایش محیط زیست.