التعلم العميق مقابل التعلم المعزز: ما الفرق؟

يتم تسليط الضوء على التعلم العميق مقابل التعلم المعزز: ما الفرق؟ من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه ببنية الإنترنت التحتية، أو الحوكمة، أو التبعيات التشغيلية، أو الرؤية السوقية.

• بصفتهما تقدمين رئيسيين في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يُظهر التعلم العميق والتعلم المعزز معًا إمكانات كبيرة في الحياة اليومية.
• التعلم العميق، وهو نهج يعتمد على البيانات، يتفوق في مهام مثل التعرف على الصور والكلام، بينما التعلم المعزز يعتمد على الخبرة، ويتفوق في تطبيقات مثل الروبوتات ولعب الألعاب.

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، مما يدفع التقدم في مجالات مختلفة من العمل اليومي إلى الترفيه. من بين المجالات الفرعية العديدة للذكاء الاصطناعي، يعد التعلم العميق والتعلم المعزز مجالين محوريين حظيا باهتمام كبير. على الرغم من أنهما فرعان من التعلم الآلي، إلا أنهما يركزان على منهجيات وتطبيقات مختلفة.

ما هو التعلم العميق والتعلم المعزز؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة لنمذجة الأنماط المعقدة في البيانات، ولهذا يسمى '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 الشذوذ. الهدف من التعلم العميق هو تمكين الآلات من التعلم من كميات هائلة من البيانات وتحديد الهياكل المعقدة داخلها.

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 هنا على تعلم السياسات المثلى لمشكلات اتخاذ القرار المتسلسل. على عكس التعلم العميق، الذي يعتمد عادةً على مجموعة بيانات ثابتة، يتضمن التعلم المعزز تفاعلاً مستمراً مع البيئة، ويتكيف بناءً على التجارب الجديدة.

عادةً، تتدرب نماذج التعلم العميق على مجموعات بيانات ثابتة وتقيّم أدائها على مجموعات اختبار منفصلة. تتضمن عملية التدريب تقليل دالة الخسارة، التي تقيس الفرق بين المخرجات المتوقعة والأهداف الفعلية. في التعلم المعزز، يستخدم الوكيل الخبرات لتحسين سياسته - الاستراتيجية التي يستخدمها لتحديد أفضل الإجراءات التي يجب اتخاذها في المواقف المختلفة. عملية التعلم ديناميكية، حيث يتكيف الوكيل باستمرار مع البيئة المتغيرة.

باختصار، التعلم العميق يعتمد أساساً على البيانات، بينما التعلم المعزز يعتمد على الخبرة.

اقرأ أيضًا:الذكاء الاصطناعي يخوض الحملة الانتخابية لمقعد البرلمان البريطاني: مستقبل السياسة؟

اقرأ أيضًا:حالات البيانات الضخمة في الحياة اليومية

تطبيقات التعلم العميق والتعلم المعزز

يستخدم التعلم العميق على نطاق واسع في التطبيقات التي تتطلب التعرف على الأنماط المعقدة للبيانات وتفسيرها. تشمل المجالات الشائعة التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتشخيص الطبي. على سبيل المثال، تُستخدمالشبكات العصبية التلافيفية(CNNs) على نطاق واسع في مهام التعرف على الصور، بينما تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) في نمذجة التسلسل، مثل ترجمة اللغة والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.

يتألق التعلم المعزز في المجالات التي تتضمن اتخاذ القرار في ظل عدم اليقين ومشكلات القرار المتسلسل. تشمل التطبيقات البارزة الروبوتات، ولعب الألعاب، مثلAlphaGo، والقيادة الذاتية. تمكن خوارزميات التعلم المعزز الروبوتات من تعلم المهام من خلال التجربة والخطأ، ووكلاء الذكاء الاصطناعي من إتقان الألعاب المعقدة من خلال اللعب ضد أنفسهم أو الآخرين.

عادةً ما يتم تقييم أداء نماذج التعلم العميق باستخدام مقاييس تقيس دقة التنبؤ، والدقة، والاستدعاء، إلخ. تساعد هذه المقاييس في تحديد مدى تعميم النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية. في التعلم المعزز، تركز مقاييس التقييم على المكافأة التراكمية، وأداء السياسة، وتقارب دالة القيمة أو السياسة. الهدف هو تعظيم المكافأة الإجمالية بمرور الوقت، مما يشير إلى أن الوكيل يتخذ القرارات المثلى.

في حين أن كلاً من التعلم العميق والتعلم المعزز جزء لا يتجزأ من تقدم الذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يخدمان أغراضًا متميزة ويستخدمان منهجيات مختلفة. يتفوق التعلم العميق في مهام التعرف على الأنماط باستخدام مجموعات البيانات الثابتة، بينما يزدهر التعلم المعزز في البيئات الديناميكية التي تتطلب اتخاذ قرارات متسلسلة.