هو الDeep Learning افضل بكثير من Machine Learning اي كان المكشله اي واي حجم البيانات اي وعديد الميزات اي والا الا ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

ال Deep Learning ليس دائما أفضل من ال Machine Learning بشكل عام بل يعتمد ذلك على المشكلة التي تعمل عليها وحجم البيانات والميزات المتاحة لديك.

حجم البيانات (Data Size):

• Deep Learning: إن التعليم العميق يتطلب كميات ضخمة وكبيرة جدا من البيانات لتدريب النماذج بفعالية. فإذا كانت لديك بيانات ضخمة ومعقدة مثل الصور أو الصوت أو حتى النصوص فإن الشبكات العصبية العميقة مثل CNN أو RNN ستكون جيدة لك.
• Machine Learning: إن تعلم الآلة يمكن أن يعمل بشكل جيد مع مجموعات بيانات أصغر من التعلم العميق .

تعقيد المشكلة (Problem Complexity):

• Deep Learning: إن التعليم العميق مناسب للمشاكل المعقدة التي تحتوي على علاقات غير خطية أو أنماط معقدة مثل التعرف على الصور و معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصوت و الشبكات العصبية قادرة على تعلم العلاقات المعقدة من البيانات.
• Machine Learning:  إن تعلم الآلة يعمل بشكل جيد مع المشاكل الأبسط أو عندما تكون العلاقات بين الميزات وواضحة قليلا و إذا كانت المشكلة يمكن حلها باستخدام خوارزميات أبسط إذا فليس هناك أى حاجة لإستخدام التعلم العميق .

عدد الميزات (Number of Features):

• Deep Learning: إن التعليم العميق يمكنه التعامل مع عدد كبير جدا من الميزات بشكل تلقائي حيث يستطيع النموذج أن يتعلم الفرق بين المميزات وأي المميزات هي الأكثر أهمية.
• Machine Learning : إن تعلم الآلة قد يحتاج إلى اختيار الميزات يدويا أو إستخدام هندسة المميزات ال (Feature Engineering) لتحسين الأداء خاصة إذا كان عدد الميمزات كبير لديك.

الوقت والحسابات (Computation and Time):

• Deep Learning: إن التعليم العميق  يتطلب قوة حسابية كبيرة بإستخدام ال GPUs أو ال TPU  ووقت التدريب كبير وبخاصة مع البيانات الكبيرة.
• Machine Learning: إن تعلم الآلة عادة ما يكون أسرع في التدريب ويتطلب موارد حسابية أقل من التعلم العميق.

تلخيصا لما سبق يمكنك إستخدام التعلم العميق عندما يكون لديك كمية كبيرة جدا من البيانات و عندما تكون المشكلة معقدة بشكل كبير وتتطلب تعلم أنماط غير خطية ومعقدة وأيضا إذا كانت الموارد لديك تسمح بذلك .

أما عندما تكون البيانات محدودة لديك وتكون المشكلة أبسط ويمكن حلها بخوارزميات أبسط والموارد التي لديك ليست كافية فالأفضل إستخدام تعلم الآلة.

ويمكنك قراءة الإجابة التالية للتوضيح أكثر :

بتاريخ 4 ساعة قال محمد عاطف17:

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

ال Deep Learning ليس دائما أفضل من ال Machine Learning بشكل عام بل يعتمد ذلك على المشكلة التي تعمل عليها وحجم البيانات والميزات المتاحة لديك.

حجم البيانات (Data Size):

• Deep Learning: إن التعليم العميق يتطلب كميات ضخمة وكبيرة جدا من البيانات لتدريب النماذج بفعالية. فإذا كانت لديك بيانات ضخمة ومعقدة مثل الصور أو الصوت أو حتى النصوص فإن الشبكات العصبية العميقة مثل CNN أو RNN ستكون جيدة لك.
• Machine Learning: إن تعلم الآلة يمكن أن يعمل بشكل جيد مع مجموعات بيانات أصغر من التعلم العميق .

تعقيد المشكلة (Problem Complexity):

• Deep Learning: إن التعليم العميق مناسب للمشاكل المعقدة التي تحتوي على علاقات غير خطية أو أنماط معقدة مثل التعرف على الصور و معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصوت و الشبكات العصبية قادرة على تعلم العلاقات المعقدة من البيانات.
• Machine Learning:  إن تعلم الآلة يعمل بشكل جيد مع المشاكل الأبسط أو عندما تكون العلاقات بين الميزات وواضحة قليلا و إذا كانت المشكلة يمكن حلها باستخدام خوارزميات أبسط إذا فليس هناك أى حاجة لإستخدام التعلم العميق .

عدد الميزات (Number of Features):

• Deep Learning: إن التعليم العميق يمكنه التعامل مع عدد كبير جدا من الميزات بشكل تلقائي حيث يستطيع النموذج أن يتعلم الفرق بين المميزات وأي المميزات هي الأكثر أهمية.
• Machine Learning : إن تعلم الآلة قد يحتاج إلى اختيار الميزات يدويا أو إستخدام هندسة المميزات ال (Feature Engineering) لتحسين الأداء خاصة إذا كان عدد الميمزات كبير لديك.

الوقت والحسابات (Computation and Time):

• Deep Learning: إن التعليم العميق  يتطلب قوة حسابية كبيرة بإستخدام ال GPUs أو ال TPU  ووقت التدريب كبير وبخاصة مع البيانات الكبيرة.
• Machine Learning: إن تعلم الآلة عادة ما يكون أسرع في التدريب ويتطلب موارد حسابية أقل من التعلم العميق.

تلخيصا لما سبق يمكنك إستخدام التعلم العميق عندما يكون لديك كمية كبيرة جدا من البيانات و عندما تكون المشكلة معقدة بشكل كبير وتتطلب تعلم أنماط غير خطية ومعقدة وأيضا إذا كانت الموارد لديك تسمح بذلك .

أما عندما تكون البيانات محدودة لديك وتكون المشكلة أبسط ويمكن حلها بخوارزميات أبسط والموارد التي لديك ليست كافية فالأفضل إستخدام تعلم الآلة.

ويمكنك قراءة الإجابة التالية للتوضيح أكثر :

 

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

كما بالتعليق السابق فإن الاختيار بين الـDeep Learning والـMachine Learning يعتمد على طبيعة المشكلة، حجم البيانات المتاحة، والأهداف المرجوة من النموذج.

وللتوضيح أكثر إليك هذه الأمثلة لتوضيح استخدامات ال Deep Learning كتطبيقات التعرف على الوجوه و في السيارات ذاتية القيادة التي تستخدم الكاميرات لتحديد الكائنات المحيطة. وأيضاً نظام AlphaGo الذي هزم أبطال لعبة الـGo باستخدام شبكات عصبونية عميقة.

بينما استخدامات Machine Learning  للتنبؤ بالمبيعات أو تحديد المخاطر في المعاملات البنكية أو تقسيم قاعدة العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوك الشراء لتوجيه حملات تسويقية مخصصة.

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير