مع التقدم التكنولوجي ، اكتشفنا طرقًا وأساليب جديدة تساعدنا في حل مشاكلنا. على الرغم من أن التكنولوجيا والتنمية التي تنطوي على التكنولوجيا قد ساعدت في جعل حياتنا أسهل ، مع إدخال مصطلحات جديدة ، أصبح الارتباك في فهم معناها الحرفي والتمييز بينهما مهمة صعبة بالنسبة لنا. نفس السيناريو مع المصطلحات: التعلم العميق والشبكة العصبية. غالبًا ما يتم تفسيرها بشكل خاطئ واستخدامها بشكل خاطئ.
التعلم العميق مقابل الشبكة العصبية
يتمثل الاختلاف بين التعلم العميق والشبكات العصبية في أن التعلم العميق يعرف بأنه شبكة عصبية عميقة تتكون من عدة طبقات مختلفة ، وتتألف كل طبقة من العديد من العقد المختلفة. تساعدك الشبكة العصبية في أداء مهمتك بدقة أقل ، بينما في التعلم العميق ، نظرًا لوجود طبقات متعددة ، تكتمل مهمتك بفعالية. تتطلب الشبكة العصبية وقتًا أقل لتدريب الشبكة لأنها أقل تعقيدًا ، بينما قد تتطلب الكثير من الوقت لتدريب شبكة التعلم العميق الخاصة بك.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية في التعلم الآلي تمنح النظام القدرة على العمل مثل الدماغ البشري وتقليد الأنماط التي يقوم بها دماغنا لاتخاذ القرارات. يتعلم نظام التعلم العميق من مراقبة أنواع وأنماط مختلفة من البيانات واستخلاص النتائج بناءً عليها. التعلم العميق عبارة عن شبكة عصبية عميقة تتكون من عدة طبقات مختلفة ، وتتألف كل طبقة من العديد من العقد المختلفة.
تعتمد الشبكات العصبية على الخوارزميات الموجودة في دماغنا وتساعد في عملها. تفسر الشبكة العصبية الأنماط العددية التي قد تكون موجودة في شكل ناقلات. تتم ترجمة هذه النواقل بمساعدة الشبكات العصبية. العمل الرئيسي الذي تؤديه الشبكة العصبية هو تصنيف البيانات وتجميعها بناءً على أوجه التشابه. تتمثل الميزة الأكثر أهمية للشبكة العصبية في أنها يمكن أن تتكيف بسهولة مع النمط المتغير للمخرجات ، ولا تحتاج إلى تعديلها في كل مرة بناءً على المدخلات التي تقدمها.
جدول المقارنة بين التعلم العميق والشبكة العصبية
| معلمات المقارنة | تعلم عميق | الشبكة العصبية |
| تعريف | التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يمنح النظام القدرة على العمل مثل الدماغ البشري وتقليد الأنماط التي يقوم بها دماغنا لاتخاذ القرارات | تعتمد الشبكات العصبية على الخوارزميات الموجودة في دماغنا وتساعد في عملها. تفسر الشبكة العصبية الأنماط العددية التي قد تكون موجودة في شكل ناقلات |
| البنى | 1. الشبكة العصبية التلافيفية 2. الشبكة العصبية المتكررة 3. شبكة ما قبل التدريب غير الخاضعة للإشراف 4. الشبكة العصبية العودية | 1. الشبكة العصبية المتكررة 2. الشبكة العصبية المتصلة بشكل متماثل 3. شبكة تغذية أمامية أحادية الطبقة |
| قوة التفسير | تفسر شبكة التعلم العميق مهمتك بكفاءة أعلى. | تفسر الشبكة العصبية مهمتك بكفاءة ضعيفة. |
| المكونات المتضمنة | PSU كبير ، GPU ، ذاكرة وصول عشوائي ضخمة | الخلايا العصبية ، معدل التعلم ، الروابط ، وظائف الانتشار ، الوزن |
| الوقت المستغرق | قد يستغرق تدريب الشبكة الكثير من الوقت. | نظرًا لأنه أقل تعقيدًا ، فإن الوقت اللازم لتدريب الشبكة أقل جدًا. |
| أداء | أداء عالي | أداء منخفض |
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يوفر للنظام القدرة على العمل مثل الدماغ البشري وتقليد الأنماط التي يقوم بها دماغنا لاتخاذ القرارات. يتعلم نظام التعلم العميق من مراقبة أنواع وأنماط مختلفة من البيانات واستخلاص النتائج بناءً عليها. التعلم العميق عبارة عن شبكة عصبية عميقة تتكون من عدة طبقات مختلفة ، وتتألف كل طبقة من العديد من العقد المختلفة.
المكونات المختلفة لنظام التعلم العميق هي PSU و GPU وذاكرة RAM ضخمة. نظرًا لأن بناء هذه الشبكة معقد نوعًا ما ، فإن تدريب الشبكة يتطلب الكثير من الوقت والجهد. البنى التي تشكل أساس التعلم العميق هي الشبكات العصبية التلافيفية ، والشبكات العصبية المتكررة ، وشبكات التدريب المسبق غير الخاضعة للإشراف ، والشبكة العصبية التكرارية.
ما هي الشبكة العصبية؟
تعتمد الشبكات العصبية ، كما يوحي الاسم ، على عمل الخلايا العصبية الموجودة في جسم الإنسان. يعمل هذا النظام بشكل مشابه لسلسلة من الخلايا العصبية التي تتلقى المعلومات وتعالجها لدى البشر. تعتمد الشبكات العصبية على الخوارزميات الموجودة في دماغنا (الخلايا العصبية) وتساعد في عملها.
تفسر الشبكة العصبية الأنماط العددية التي قد تكون موجودة في شكل ناقلات. تتم ترجمة هذه النواقل بمساعدة الشبكات العصبية. العمل الرئيسي الذي تؤديه الشبكة العصبية هو تصنيف البيانات وتجميعها بناءً على أوجه التشابه. تتمثل الميزة الأكثر أهمية للشبكة العصبية في أنها يمكن أن تتكيف بسهولة مع النمط المتغير للمخرجات ، ولا تحتاج إلى تعديلها في كل مرة بناءً على المدخلات التي تقدمها.
الاختلافات الرئيسية بين التعلم العميق والشبكة العصبية
استنتاج
هناك الكثير من التشابه بين التعلم العميق والشبكات العصبية ، وبالتالي يصبح من الصعب التفريق بين الاثنين في بعض الأحيان. من ناحية أخرى ، تكمل الشبكات العصبية مهامها بمساعدة الخلايا العصبية. يعتمد التعلم العميق على ملاحظة مجموعة معينة من البيانات واستخلاص النتائج بناءً على ذلك. يختلف البناء المعماري لهذه الأنظمة وتشغيلها اختلافًا كبيرًا وهي النقطة الرئيسية التي تميز هذين النظامين.
