ايهما افضل في تقديم التوصيات التعلم الالي ام التعلم العميق

إن هناك فرق كبير بين تعلم الآلة (Machine Learning) و بين التعلم العميق (Deep Learning) والإختيار بين كلم منهما  من حيث تقديم التوصيات يعتمد على عدة عوامل، منها حجم البيانات، تعقيد المشكلة، والموارد المتاحة.

 التعلم الآلي (Machine Learning):

• السهولة: غالبًا ما يستخدم نماذج بسيطة مثل الانحدار الخطي أو شجرة القرار  أو ال SVM هذه النماذج تكون فعالة وسهلة التفسير.
• قلة البيانات: التعلم الآلي العادي يمكن أن يعمل جيدًا مع مجموعات بيانات أصغر مقارنة بالتعلم العميق حيث لا يتطلب كميات كبيرة من البيانات.
• التخصيص: مناسب لحالات تكون فيها العلاقات بين البيانات واضحة أو يمكن الاستفادة من ميزات معينة مباشرةً.

التعلم العميق (Deep Learning):

• ضخامة وتعقيد البيانات: التعلم العميق مناسب جدًا عندما يكون لديك كميات كبيرة من البيانات أو بيانات غير منظمة (مثل النصوص، الصور، أو الفيديو).
• التوصيات المعقدة: يمكن أن يكتشف التعلم العميق أنماط معقدة في البيانات وليست مباشرة بفضل استخدام الشبكات العصبية، مما يجعله مفيدًا في أنظمة التوصيات التي تعتمد على فهم العلاقات الدقيقة بين المستخدمين والمحتوى.
• الحاجة إلى موارد كبيرة: يتطلب موارد حسابية كبيرة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووقت تدريب أطول.

تلخيصا لما سبق إذا كانت البيانات بسيطة ومحدودة الحجم فإن التعلم الآلي سيكون الخيار الأفضل بسبب السرعة والبساطة وأيضا بسبب قلة البيانات. أما إذا كانت البيانات كبيرة أو معقدة مثل التوصيات المعتمدة على تحليل تاريخ المستخدم بالتفصيل أو التعامل مع بيانات غير منظمة ولا تربطهم علاقات مباشرة فإن التعلم العميق يوفر نتائج أكثر دقة وتفصيلاً.

ويمكنك قراءة الإجابة التالية لشرح أفضل للفرق بينهما :

كلاهما صالحان ولكل مميزات وعيوب، فتعلم الآلة أكثر قابلية للتفسير من نماذج التعلم العميق، الأمر الذي يسهل فهم سبب تقديم توصية معينة، وتستطيع تكييف نماذج تعلم الآلة بسهولة مع أنواع مختلفة من البيانات وصيغ المسائل،  وأقل تكلفة من الناحية الحسابية للتدريب والنشر من نماذج التعلم العميق.

لكن لا تتمكن نماذج تعلم الآلة من التقاط الأنماط والعلاقات المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة، وتتطلب نماذج تعلم الآلة هندسة دقيقة للميزات، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب خبرة في المجال.

وكأمثلة:

• الترشيح التعاوني (CF)
• تحليل المصفوفة (MF)
• الترشيح القائم على المحتوى (CBF)
• الأنظمة القائمة على المعرفة (KBS)

أما التعلم العميق DL لديها القدرة على تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة، بالتالي هي مناسبة تمامًا لأنظمة التوصيات التي تضم قواعد مستخدمين وفهارس عناصر كبيرة.

ويمكنها تعلم الميزات تلقائيًا من البيانات الأولية، مما يقلل من الحاجة إلى هندسة الميزات يدويًا، وباستطاعتك معالجة نماذج التعلم العميق بشكل متوازي وموزع، مما يجعلها مناسبة لأنظمة التوصيات واسعة النطاق.

لكن يعيبها أنها أقل قابلية للتفسير من نماذج تعلم الآلة، ومن الصعب فهم سبب تقديم توصية معينة، وتتطلب نماذج التعلم العميق موارد حسابية كبيرة وتكون مكلفة من الناحية الحسابية للتدريب والنشر.

ومنها:

• الترشيح التعاوني العصبي (NCF)
• التعلم الواسع والعميق
• تحليل المصفوفة العميقة (DMF)
• شبكات الالتفاف البياني (GCNs)