الأساسياتمبتدئ 16 دقيقة
الفرق بين AI وML وDeep Learning
خريطة مفاهيم توضح العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي والتعلّم العميق.
أهداف الدرس
- فهم العلاقة الهرمية بين المفاهيم
- اختيار المصطلح الصحيح لكل مشروع
- معرفة متى نحتاج شبكة عصبية
المظلّة الكبرى
AI هو المجال الأوسع. ML فرع منه يتعلم من البيانات. Deep Learning فرع من ML يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات، ويبرع في الصور والصوت واللغة عندما تتوافر بيانات وحوسبة مناسبة.
متى نستخدم كل مستوى؟
المشكلة البسيطة ذات القواعد الواضحة قد لا تحتاج تعلّمًا آليًا. البيانات الجدولية غالبًا تبدأ بخوارزميات ML تقليدية. الصور والنصوص واسعة النطاق تستفيد عادةً من التعلّم العميق.
- AI: الهدف العام للنظام الذكي
- ML: التعلم من أمثلة وخصائص
- DL: تمثيلات تتعلمها شبكات عميقة
مثال موحّد
نظام فرز رسائل العملاء يمكن بناؤه بقواعد كلمات، أو نموذج تصنيف ML، أو نموذج لغوي عميق يفهم السياق. الاختيار الأفضل يوازن الدقة والتكلفة والشفافية.
التطبيق العملي
صنّف خمسة تطبيقات تعرفها إلى قواعد، ML أو DL، واذكر سبب التصنيف.
قائمة التحقق
- أفهم أن DL جزء من ML
- لا أفترض أن الحل الأعقد أفضل
- أوازن بين الدقة والتكلفة