- التعلم العميق والتعلم المعزز، تقدمان رئيسيان في الذكاء الاصطناعي، يظهران إمكانات كبيرة في الحياة اليومية.
- التعلم العميق، وهو نهج قائم على البيانات، يتفوق في مهام مثل التعرف على الصور والكلام، بينما التعلم المعزز، الموجه بالتجربة، يبرز في تطبيقات مثل الروبوتات والألعاب.
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) منتشرًا في حياتنا، مما يدفع التقدم في مجالات متنوعة، من العمل اليومي إلى الترفيه. من بين العديد من المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي، يعد التعلم العميق والتعلم المعزز مجالين رئيسيين حظيا باهتمام كبير. على الرغم من أنهما يندرجان تحت التعلم الآلي، إلا أنهما يركزان على منهجيات وتطبيقات مختلفة.
ما هو التعلم العميق والتعلم المعزز؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية ذات طبقات عديدة لنمذجة الأنماط المعقدة في البيانات، ومن هنا جاءت صفة "عميق". يركز بشكل أساسي على مهام التعلم الخاضع للإشراف مثل تصنيف الصور والتعرف على الكلام، بالإضافة إلى مهام التعلم غير الخاضع للإشراف مثل التجميع واكتشاف الحالات الشاذة. الهدف من التعلم العميق هو تمكين الآلات من التعلم من كميات كبيرة من البيانات وتحديد الهياكل المعقدة الموجودة فيها.
في المقابل، التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال تنفيذ إجراءات في بيئة لتعظيم المكافأة التراكمية. ينصب التركيز على تعلم السياسات المثلى لمشاكل القرار المتسلسل. على عكس التعلم العميق، الذي يعتمد عادة على مجموعة بيانات ثابتة، يتضمن التعلم المعزز تفاعلًا مستمرًا مع البيئة، ويتكيف بناءً على التجارب الجديدة.
بشكل عام، يتم تدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات بيانات ثابتة ويتم تقييم أدائها على مجموعات اختبار منفصلة. تتضمن عملية التدريب تقليل دالة الخسارة، التي تقيس الفرق بين المخرجات المتوقعة والأهداف الفعلية. في التعلم المعزز، يستخدم الوكيل تجاربه لتحسين سياسته، أي الاستراتيجية التي يستخدمها لتحديد أفضل الإجراءات في المواقف المختلفة. عملية التعلم ديناميكية، حيث يتكيف الوكيل باستمرار مع البيئة المتغيرة.
باختصار، التعلم العميق قائم على البيانات بشكل أساسي، بينما التعلم المعزز موجه بالتجربة.
اقرأ أيضًا:AI في حملة لمقعد في البرلمان البريطاني: مستقبل السياسة؟
اقرأ أيضًا:حالات استخدام البيانات الضخمة في الحياة اليومية
تطبيقات التعلم العميق والتعلم المعزز
يستخدم التعلم العميق على نطاق واسع في التطبيقات التي تتطلب التعرف على أنماط البيانات المعقدة وتفسيرها. المجالات الشائعة تشمل التعرف على الصور والكلام، معالجة اللغة الطبيعية، والتشخيص الطبي. على سبيل المثال، تُستخدمالشبكات العصبية التلافيفية (CNN)على نطاق واسع لمهام التعرف على الصور، بينما تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNN) لنمذجة التسلسل، مثل الترجمة الآلية والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
يتفوق التعلم المعزز في المجالات التي تتضمن اتخاذ القرار في ظل عدم اليقين ومشاكل القرار المتسلسل. من بين التطبيقات البارزة الروبوتات، والألعاب، مثلAlphaGo، والقيادة الذاتية. تمكن خوارزميات التعلم المعزز الروبوتات من تعلم المهام عن طريق التجربة والخطأ، وعوامل الذكاء الاصطناعي من إتقان الألعاب المعقدة من خلال اللعب ضد نفسها أو ضد الآخرين.
عادةً ما يتم تقييم أداء نماذج التعلم العميق باستخدام مقاييس تقيس دقة التنبؤات، الدقة، الاستدعاء، إلخ. تساعد هذه المقاييس في تحديد مدى تعميم النموذج على بيانات جديدة غير مرئية. في التعلم المعزز، تركز مقاييس التقييم على المكافأة التراكمية، أداء السياسة، وتقارب دالة القيمة أو السياسة. الهدف هو تعظيم إجمالي المكافأة بمرور الوقت، مما يشير إلى أن الوكيل يتخذ قرارات مثلى.
على الرغم من أن التعلم العميق والتعلم المعزز كلاهما أساسيان لتقدم الذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يخدمان أهدافًا متميزة ويستخدمان منهجيات مختلفة. يتفوق التعلم العميق في مهام التعرف على الأنماط مع مجموعات بيانات ثابتة، بينما يزدهر التعلم المعزز في البيئات الديناميكية التي تتطلب اتخاذ قرارات متسلسلة.