Deep Learning vs Machine Learning

בתקופה האחרונה נולד מושג חדש בעולם הטכנולוגיה, והוא נקרא "Deep learning". אז מה כל כך מיוחד בו?

במה הוא שונה מה"Machine Learning" המסורתי שליווה אותנו בשנים האחרונות?

ה"Machine Learning" הוא תת-תחום של הבינה המלאכותית, המתמקד בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשב ללמוד מנתונים בעוד ה"Deep Learning" הוא תת-תחום של ה"Machine Learning", המתמקד בניתוח נתונים באמצעות מודלים המדמים את הדרך שבה המוח האנושי עובד.

Machine Learning	Deep Learning
יישום של הבינה המלאכותית הכולל אלגוריתמים שמפרשים נתונים, לומדים מהם ואז מחליטים בהתאם למה שלמדו.	תת-תחום של Machine Learning המבנה אלגוריתמים בשכבות ליצירת "רשת עצבית מלאכותית" שיכולה ללמוד ולקבל החלטות באופן עצמאי.	הגדרה
מתמקד בפיתוח אלגוריתמים	מדמה את פעולת המוח האנושי	הבנה
אלגוריתמי, פחות נתונים יותר עץ החלטות	דורש כמות נתונים גדולה	נתונים
זמן לימוד קצר	אימון רשתות נוירונים יכול לקחת הרבה זמן, לעיתים ימים או שבועות.	זמן לימוד
רמת דיוק נמוכה	רמת דיוק גבוהה	דיוק

---

היכן זה פוגש אותנו ביום יום? Deep Learning

1. תרגום אוטומטי: כמו בשירותי Google Translate, המשתמשים ברשתות עצבית עמוקות לתרגום בין שפות שונות בזמן אמיתי.

2. זיהוי אובייקטים: כמו במצלמות אבטחה או ברכבים אוטונומיים, המזהים אנשים, רכבים או אובייקטים אחרים בזמן אמיתי.

3. זיהוי פנים: כמו בטכנולוגיות הזיהוי של Apple Face ID או במערכות אבטחה.

4. המלצות בסטרימינג: כמו ב-Netflix או Spotify, המשתמשים ברשתות עצבית עמוקות להמלצה אישית על תוכן.

Machine Learning

1. מערכות המלצה באתרי קניות: כמו באמזון, הממליצה על מוצרים בהתאם לרכישות קודמות ולהתנהגות הגלישה של המשתמש.

2. זיהוי הונאות בכרטיסי אשראי: המערכות מנתחות את ההתנהגות הקנייתית של הלקוח ומזהירות כאשר ישנם חריגים שעשויים להצביע על הונאה.

3. מערכות המלצה לפרסומות: כמו בגוגל אדוורדס או בפייסבוק, המציעות למשתמשים פרסומות המתאימות להם בהתאם להתנהגות הגלישה שלהם.

4. זיהוי דואר זבל: כמו במערכות האימייל של Gmail או Outlook, המסננות את הדואר הזבל באופן אוטומטי.

---

הסבר נוסף מהרשת

---

לסיכום

העתיד של של שתי הפלטפורמות הוא מבטיח. עם התפתחות הטכנולוגיה והיכולת להתמודד עם כמויות נתונים גדולות יותר, נראה Deep Learning תמשיך להתפתח ולהתקבל ככלי חזק בעידן הדיגיטלי. היא תוכל לסייע בפתרון בעיות בכל אספקט בחיים שלנו, כולל רפואה, ספורט, אבטחת מידע ועוד. מצד שני, Machine Learning לא תיעלם ותמשיך להיות חשובה לפתרון בעיות שאינן דורשות מורכבות .

יש לכם שאלות נוספות? רוצים לדעת יותר?

הרשמו לניוזלטר שלי ותקבלו את המידע הכי חם לפני כולם.