كيف يُوصف التعلم العميق في علاقته بأنواع تعلم الآلة الأخرى ؟
يُعتبر التعلم العميق فرعًا متقدّمًا داخل تعلم الآلة، وهو بدوره جزء من مجال أوسع يُعرف بالذكاء الاصطناعي. فالذكاء الاصطناعي يشمل جميع الأساليب والتقنيات التي تمكّن الحاسوب من محاكاة الذكاء البشري، بينما يركّز تعلم الآلة على تمكين النظم من التعلّم من البيانات وتحسين أدائها دون الحاجة إلى برمجة تفصيلية بكل خطوة، ضمن هذا الإطار، يأتي التعلم العميق باعتباره مقاربة تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات، والتي تتيح للنظام معالجة كميات ضخمة من البيانات المعقّدة مثل الصور، النصوص، الفيديو، والصوت.
الفرق الجوهري بين تعلم الآلة التقليدي والتعلم العميق يتمثل في دور الإنسان في بناء النماذج. ففي الأساليب التقليدية يحتاج الباحث إلى القيام بعملية هندسة الميزات يدويًا لاستخراج الخصائص المناسبة للتعلّم، بينما يتجاوز التعلم العميق هذه المرحلة من خلال قدرته على اكتشاف الميزات والأنماط تلقائيًا عبر الطبقات المتعاقبة للشبكة العصبية. هذا ما يمنحه قوة خاصة في التعامل مع البيانات غير المهيكلة والمعقدة، ويجعل العلاقة بينه وبين تعلم الآلة علاقة الجزء المتخصّص ضمن الكل.
