التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: من منظور الأعمال

يتضمن تعلم الآلة في جوهره خوارزميات تقوم بتحليل البيانات والتعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات. “تتعلم” هذه النماذج من البيانات السابقة لتحسين أدائها بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكن لنموذج تعلم الآلة الذي تم تدريبه على سجل شراء المستخدم التنبؤ بالمنتجات التي قد يشتريها العميل بعد ذلك. لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مفهومًا مستقبليًا. هذه محادثة في مجلس الإدارة تحدث في كل صناعة تقريبًا. من التجارة الإلكترونية والتمويل إلى الرعاية الصحية والتصنيع، يتم دمج الذكاء الاصطناعي في الكثير من الشركات. ومع ذلك، بالنسبة لاتخاذ القرار، غالبًا ما تخلق كلمتان ارتباكًا: التعلم الآلي (ML) مقابل التعلم العميق (DL). يمكن لكل منهما أن يتعلم أكثر من البيانات لمساعدة الشركات على تحقيق النمو التنافسي. يتعلق الأمر بالقيام باستثمارات ذكية في التكنولوجيا تتوافق مع أهداف النمو المباشرة. دعونا نتعمق في الفرق لمعرفة المزيد عنه.

ما هو التعلم الآلي؟

غالبًا ما يوصف التعلم الآلي بأنه “العمود الفقري” للذكاء الاصطناعي. هذه هي التقنية التي تستخدم معظم التطبيقات اليومية في الشركات. من الأنظمة الموصى بها واكتشاف الاحتيال إلى التحليلات المستقبلية في التسويق. يتضمن تعلم الآلة في جوهره خوارزميات تقوم بتحليل البيانات والتعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات. “تتعلم” هذه النماذج من البيانات السابقة لتحسين أدائها بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكن لنموذج تعلم الآلة الذي تم تدريبه على سجل الشراء الخاص بالمستخدم التنبؤ بالمنتج الذي يمكن للعميل شراؤه.

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من التعلم الآلي:

• التعلم تحت الإشراف: يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المصنفة (على سبيل المثال، التنبؤ بالموافقة على القرض بناءً على بيانات مقدم الطلب).
• التعلم غير الخاضع للرقابة: يعثر النظام على أنماط مخفية في البيانات غير المسماة (على سبيل المثال، تجميع العملاء في القطاع).
• تعزيز التعلم: يتعلم النموذج من الاختبار والخطأ، ويتلقى ردود الفعل بناءً على مهامه (على سبيل المثال، استراتيجيات التنسيب).

بالنسبة للشركات، تكمن جاذبية تعلم الآلة في قدرتها على تبسيط عملية صنع القرار وتحسين الكفاءة.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو شكل أكثر تقدمًا من تعلم الآلة، وقد اجتذب اهتمامًا كبيرًا. ويستخدم شبكة عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة لمعالجة بيانات تقليد الدماغ البشري. على عكس تعلم الآلة، الذي غالبًا ما يحتاج إلى علماء بيانات لتحديد الميزات يدويًا، فإن التعلم العميق يزيل هذه الميزات تلقائيًا من البيانات الأولية. وهذا يجعل DL قويًا بشكل خاص عند العمل مع البيانات غير الضرورية مثل الصور والنصوص والصوت. ومع ذلك، يتطلب التعليم العميق بيانات وموارد حسابية واسعة النطاق. وهذا يعني أنه ليس عمليًا دائمًا لكل استخدام تجاري. ولكن عند تطبيقها بشكل صحيح، فإن قدرتها على التنبؤ وقدرات التشغيل الآلي تكون فريدة من نوعها.

الاختلافات الرئيسية التي يجب معرفتها في التعلم العميق مقابل التعلم الآلي

دعونا نلقي نظرة على التناقضات من عدسة الأعمال.

البيانات والتعقيد

يعمل التعلم الآلي بشكل أفضل مع مجموعات البيانات الصغيرة والمنظمة. فكر في تاريخ مشتريات العميل أو التفاصيل الديموغرافية أو سجلات المعاملات. إذا كانت شركتك تبدأ حاليًا رحلة الذكاء الاصطناعي، فإن خدمات تطوير تعلم الآلة تعد خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة وفعالية. بينما يزدهر التعلم العميق على نطاق واسع، بناءً على البيانات غير الضرورية مثل الصور أو الصوت أو الدروس. وهذا يجعل DL هو الأسلوب المفضل لحالات الاستخدام المتقدم. مثل التعرف على الكلام، أو التصوير الطبي، أو المساعدات الافتراضية الفردية. تشير 57% من الشركات إلى تجربة العملاء باعتبارها أفضل حالات الاستخدام للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأعمال.

هندسة الميزات

أحد الاختلافات الرئيسية هو كيفية تعامل كل طريقة مع استخراج الميزات.

• التعلم الآلي يتطلب من البشر (علماء البيانات والمحللين) تحديد ميزات البيانات الأكثر أهمية. على سبيل المثال، عند التنبؤ بالجدارة الائتمانية، يتم تصميم ميزات مثل مستوى الدخل والحالة الوظيفية والتاريخ الائتماني في النموذج. وهذا يجعل نماذج تعلم الآلة أسهل في التفسير ولكنها تتطلب عمالة أكثر كثافة.
• التعلم العميقومع ذلك، يقوم بأتمتة هذه العملية. تحدد الشبكة العصبية الميزات ذات الصلة بنفسها. وهذا يجعل DL أكثر قوة وقابلية للتطوير ولكنه يتطلب موارد حسابية أكبر.

إمكانية التفسير والشفافية

• نماذج التعلم الآلي شفافة. يمكن شرح وتدقيق شجرة القرار أو نموذج الانحدار اللوجستي. وهذا يجعل التعلم الآلي مناسبًا للصناعات التي يكون فيها الامتثال والمساءلة أمرًا بالغ الأهمية. مثل التمويل أو التأمين أو الرعاية الصحية.
• نماذج التعلم العميق، بشبكاتها العصبية ذات الطبقات، غالبًا ما توصف بأنها “الصناديق السوداء”. إنها توفر دقة فائقة ولكن القليل من التوضيح لكيفية التوصل إلى القرار. وهذا يجعلها أكثر ملاءمة لوظائف البحث والتطوير الثقيلة حيث تفوق القوة التنبؤية الشفافية. وفقًا لاستطلاع ماكينزي العالمي، فإن 56% من الشركات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل.

تطبيقات الأعمال

تتضمن حالات استخدام التعلم الآلي:

• توصيات التجارة الإلكترونية الشخصية
• كشف الاحتيال في البنوك
• الصيانة التنبؤية في التصنيع
• حملات تسويقية مستهدفة

حالات استخدام التعلم العميق:

• المركبات ذاتية القيادة
• التشخيص الطبي من بيانات التصوير
• المساعدين الصوتيين مثل Alexa وSiri
• أدوات الترجمة في الوقت الحقيقي

ما أهمية التعلم الآلي والتعلم العميق للشركات؟

يعمل التعلم الآلي والتعلم العميق على إحداث تحول في كيفية عمل الشركات من خلال أتمتة المهام اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً، وتقديم تجارب مخصصة للعملاء على نطاق واسع، وتعزيز عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات. كما أنها تعزز الأمن السيبراني من خلال الكشف عن الحالات الشاذة والتهديدات المحتملة في وقت مبكر، مع تحسين الكفاءة التشغيلية الشاملة وخفض التكاليف. ومع تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي، فمن الواضح أنه بحلول عام 2025، ستعتمد كل مؤسسة تقريبًا على هذه التقنيات في بعض القدرات. وهذا يسلط الضوء أيضًا على مدى أهميتها بالنسبة للنمو المستدام والقدرة التنافسية.

أمثلة الأعمال الواقعية

• نظام توصيات أمازون: يستخدم التعلم الآلي لاقتراح المنتجات بناءً على سلوك التصفح والشراء. لا يؤدي هذا المستوى من التخصيص إلى زيادة المبيعات فحسب، بل يعزز أيضًا ولاء العملاء من خلال جعل تجارب التسوق أكثر أهمية.
• أتمتة سير العمل في Slack: يستفيد من الذكاء الاصطناعي لتوجيه استعلامات العملاء تلقائيًا إلى الفرق المناسبة، مما يقلل أوقات الاستجابة ويحسن كفاءة الدعم. تؤدي الحلول الأسرع إلى عمليات أكثر سلاسة وعملاء أكثر سعادة.
• دعم الدردشة في Shopify: يستخدم مساعدة الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لإشراك العملاء في الوقت الفعلي أثناء الخروج. ومن خلال توفرها في اللحظة المحددة لاتخاذ القرار، فإنها تساعد على تعزيز معدلات التحويل ورضا العملاء بشكل عام.

اختيار المسار الصحيح لعملك

القرار بين ML وDL لا يتعلق بأيهما أفضل. يتعلق الأمر بمواءمة التكنولوجيا مع احتياجات عملك وتوافر البيانات والموارد.

يختار التعلم الآلي لو:

• أنت تعمل مع مجموعات البيانات المنظمة
• التفسير والامتثال ضروريان
• الموارد محدودة، لكنك تريد تحقيق مكاسب سريعة

يختار التعلم العميق لو:

• أنت تدير مجموعات بيانات ضخمة غير منظمة
• الدقة التنبؤية هي الأولوية
• أنت تستثمر في مجالات كثيفة الابتكار مثل البحث والتطوير أو الأتمتة

خاتمة

التعلم الآلي والتعلم العميق ليسا منافسين؛ إنهم يعملون بشكل أفضل معًا. يتعامل التعلم الآلي مع البيانات المنظمة لاتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً، بينما يستخرج التعلم العميق الرؤى من البيانات المعقدة مثل الصور أو الكلام. وهي مجتمعة تساعد الشركات على التشغيل الآلي والتنبؤ والنمو بشكل أكثر ذكاءً. السؤال الحقيقي ليس ما إذا كان يجب استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن مدى السرعة التي يمكنك بها جعله جزءًا من استراتيجيتك. أولئك الذين يتحركون أولاً سيقودون اللعبة.

الأسئلة المتداولة