مقایسه‌ی بین یادگیری گراف و یادگیری ماشین

در اینجا یک مقایسه‌ی تخصصی و واضح بین یادگیری گراف و یادگیری ماشین ارائه شده است که تفاوت‌ها، همپوشانی‌ها و نقاط قوت منحصر به فرد آنها را برجسته می‌کند:

یادگیری ماشین سنتی

* ساختار داده: در درجه اول با داده‌های جدولی، ترتیبی یا تصویری کار می‌کند - که در آن هر نقطه داده (ردیف) به عنوان یک موجودیت مستقل در نظر گرفته می‌شود و روابط بین نقاط داده به طور صریح مدل‌سازی نمی‌شوند [3][5].

* ویژگی‌ها: بر ویژگی‌های نقاط داده‌ی منفرد تمرکز دارد. روابط یا ارتباطات (در صورت وجود) باید به صورت دستی به عنوان ویژگی‌ها مهندسی شوند [5].

* الگوریتم‌ها: شامل یادگیری نظارت شده (مانند رگرسیون، طبقه‌بندی)، یادگیری بدون نظارت (مانند خوشه‌بندی) و یادگیری تقویتی می‌شود. مدل‌های رایج: درخت‌های تصمیم‌گیری، SVMها، شبکه‌های عصبی، k-means و غیره.

* کاربردها: تشخیص تصویر، پردازش گفتار، امتیازدهی اعتباری، سیستم‌های توصیه سنتی و غیره.

یادگیری تقویتی یک الگوی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر

یادگیری تقویتی (RL)، به ویژه در ترکیب با یادگیری عمیق (Deep RL یا DRL)، به عنوان یک الگوی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر نسل بعدی ظهور کرده است. برخلاف روش‌های سنتی (فیلترینگ مشارکتی، رویکردهای مبتنی بر محتوا یا ترکیبی)، توصیه‌گرهای مبتنی بر RL فرآیند توصیه را به عنوان یک مسئله تصمیم‌گیری متوالی مدل‌سازی می‌کنند و امکان سازگاری پویا با بازخورد کاربر و تعامل طولانی‌مدت کاربر را فراهم می‌کنند.

  

چرا هوش مصنوعی در درک دقیق زبان با مشکل مواجه است

1. پیچیدگی و ابهام زمینه‌ای

- زبان انسان عمیقاً وابسته به زمینه است - کلمات و عبارات بر اساس نشانه‌های ظریفی مانند قصد گوینده، لحن، پیشینه فرهنگی و موقعیت، معنی خود را تغییر می‌دهند [1][2].

- مدل‌های هوش مصنوعی اغلب فاقد دانش جهانی و تجربه زیسته انسان برای رفع ابهام معنی هستند، به خصوص در مکالمات طولانی یا چند نوبتی [2][3].

2. زبان مجازی: کنایه، طعنه، استعاره

- کنایه و طعنه به شدت به لحن، ارجاعات فرهنگی و درک مشترک متکی هستند، که هوش مصنوعی برای تشخیص قابل اعتماد آنها تلاش می‌کند [1][2].

- به عنوان مثال، یک اظهار نظر کنایه‌آمیز مانند «عالیه، یک جلسه دیگر!» ممکن است توسط هوش مصنوعی به معنای واقعی کلمه تفسیر شود و احساسات منفی را از دست بدهد [1][2].

۳. نشانه‌های عاطفی و اجتماعی

- بیان عاطفی در زبان شامل سیگنال‌های ظریفی مانند انتخاب کلمه، ساختار جمله، مکث‌ها و لحن است که هوش مصنوعی تفسیر کامل آنها را دشوار می‌داند [1].

- این امر توانایی هوش مصنوعی را در پاسخ همدلانه یا مناسب در مکالمات عاطفی یا درمانی محدود می‌کند [1].