الگوریتم‌ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق - چه تفاوتی با هم دارند؟
الگوریتم ها مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که می توانند برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده شوند. الگوریتم مجموعه ای محدود از دستورالعمل ها است که برای حل یک مسئله محاسباتی به خوبی تعریف شده استفاده می شود. الگوریتم ها را می توان برای انجام یادگیری ماشینی و عمیق استفاده کرد. رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک نمونه هایی از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند.
یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌های ریاضی کامپیوتری استفاده می‌کند، که می‌تواند از داده‌ها یاد بگیرد و با نوسانات داده‌ها پیشرفت کند. به عبارت دیگر، به جای اینکه انسان ها برنامه ها را بنویسند، رایانه ها خودشان عملکردهای برنامه را از داده ها تعیین می کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به‌طور خودکار محاسبات ریاضی را روی داده های بزرگ اعمال می‌کنند (یعنی مجموعه‌های داده‌ای که بیش از حد بزرگ یا پیچیده هستند که توسط نرم‌افزارهای کاربردی پردازش داده سنتی قابل بررسی نیستند) تا از داده‌های گذشته بیاموزند و به نوبه خود تصمیم‌ها و نتایج قابل‌اعتماد و تکراری تولید کنند. - به عنوان مثال، پیشنهادات ویدیویی بهبود یافته بر اساس فعالیت مشاهده ویدیو در گذشته. به طور کلی، با یادگیری ماشین، اگر داده ها از یک نوع باشند، افزایش مقدار داده منجر به بهبود دقت خروجی می شود.
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است و شامل الگوریتم هایی الهام گرفته از عملکرد و ساختار مغز به نام شبکه های عصبی مصنوعی است. قدرت یادگیری عمیق ناشی از توانایی سیستم برای تعیین روابط داده های اضافی است که شناسایی آنها دشوار است. پس از آموزش کافی، شبکه الگوریتم‌ها دائماً پیش‌بینی‌ها یا تفسیرها را بهبود می‌بخشد - به عنوان مثال، رتبه‌بندی محصولات بهبود یافته بر اساس روابط داده‌هایی که انسان به راحتی نمی‌تواند آن را شناسایی کند.
