• صاحب المنشور: عبدالناصر البصري
  
  ملخص النقاش:
  

  يعتبر التعلم الآلي والتعلم العميق مجالان مرتبطان ارتباطًا وثيقًا ضمن مجال الذكاء الاصطناعي. رغم تشابههما، إلا أنهما يختلفان في طبيعتهما وأهدافهما الأساسية. سنتناول هنا هذه الاختلافات وكيف يمكن تكاملهما لتحقيق نتائج أفضل.

**التعلم الآلي**:

* الهدف: تعلم نماذج عامة قابلة للتطبيق على مجموعة واسعة من المشكلات باستخدام بيانات محدودة نسبياً.

* أساليب: تعتمد تقنيات مثل الانحدار الخطي، شجرة القرارات، وتحليل الشبكات العصبونية ذات الطبقة الواحدة أو طبقتين كأقصى حد.

* ميزات: يتطلب توفير ميزات مميزة يدوياً قبل التدريب، مما قد يشكل تحدياً بالنسبة لبيانات معقدة ومتنوعة.

**التعلم العميق**:

* الهدف: تطوير شبكات عصبونية عميقة قادرة على استخراج وتحديد الأنماط المعقدة مباشرة من البيانات الخام.

* أساليب: يتضمن استخدام شبكات عصبونية متعددة الطبقات (عادة أكثر من ثلاث طبقات)، حيث تستخرج كل طبقة سمات أكثر تعقيداً من السابقة لها.

* ميزات: لا حاجة لتقديم ميزات مسبقة؛ فالشبكة herself تقوم بتعلمها تلقائياً من خلال عملية Backpropagation الشهيرة أثناء عملية التدريب.

**التكامل بين الاثنين**:

1. تقوية التعلم الآلي: يمكن تطبيق خوارزميات التعلم العميق على المهام التي تتطلب فهم صور أو نصوص غير منظمة، ثم دمج النتائج المتزايدة إلى نموذج للتعلم الآلي للحصول على حلول أكثر دقة.
2. تحسين قابلية الشرح: غالبًا ما يصعب شرح عمليات اتخاذ القرار داخل الشبكات العصبونية الكبيرة جدًا بسبب عدد كبير جدًا من المتغيرات الداخلية. هنا، يستخدم بعض الباحثين مجموعات أصغر من النماذج المستندة إلى التعلم الآلي لشرح أداء الشبكات الأكبر حجمًا مستمدة من التعلم العميق.
3. استخدام موارد أقل بكفاءة أكبر: بينما تحتاج نماذج التعلم العميق الضخمة لكميات هائلة من البيانات والمعالجة الحسابية المكلفة، فقد تكون خوارزميات التعلم الآلي أكثر كفاءة للمهام الأصغر حجماً والتي تحتوي على كميات قليلة نسبيًا من البيانات.

وفي الختام، يعد الجمع بين هذين المجالين أحد الطرق الفعالة لاستغلال نقاط القوة في كلا الجانبين والحصول على قوة مشتركة تفوق أي منهما بمفرده.