هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، سه مفهومی که جهان امروز علم و فناوری را دستخوش تغییر نموده‌اند. اما سوال مهمی که برای مخاطبان پیش می‌آید این است که تفاوت آن‌ها در چیست؟ در این نوشتار که ویدیوی آن را هم برای علاقمندان قرار داده‌ایم، سه تفاوت مهم بین این سه موضوع جذاب را با هم بررسی خواهیم کرد و ارتباط آن‌ها با یکدیگر و علم داده (Data Science) را مورد بررسی قرار می‌دهیم. شرکت دانش بنیان نیافام با طراحی اولین پورتال هوشمند سازمانی(اسپریت پورتال) محصولی فناورانه را برای سازمان‌ها ارائه داده است که با استفاده از مفاهیم ذکر شده در این فیلم و نوشتار، تغییراتی اساسی در مدیریت اطلاعات، مدیریت سایت‌ها، تولید محتوا، ساخت فرایند‌ها و ... ایجاد کرده است. چنین ابزاری باعث ایجاد تحول در بهره‌وری سازمان‌ها و استفاده کاربردی از هوش مصنوعی در این عصر پر از داده و اطلاعات می‌گردد.
قدم اول هوش مصنوعی، Artificial Intelligence یا AI
هوش مصنوعی تعدادی کد و الگوریتم هستند که در کنار هم باعث می‌شوند ماشین‌ها بتوانند رفتارها و تصمیم گیری‌های شبیه انسان داشته باشند. سطوح مختلفی از هوشمندی برای یک ماشین قابل پیاده سازی است، از اجرای دستورات و انجام تصمیمات اولیه و ساده تا رسیدن به سطحی از هوشمندی که بتواند کامل و مانند یک انسان انجام کارها را یاد بگیرد و اجرا کند.
برای رسیدن از سطح پایه هوشمندی به یک هوشمندی قدرتمند و سطح بالا نیاز به روش‌ها و تکنیک‌هایی است که ماشین‌ها راهکارهای انتخاب مانند یک انسان را بیاموزند، فنونی که در شاخه‌ای به نام یادگیری ماشین روی آن تمرکز می‌شود.
گام دوم یادگیری ماشین، Machine Learning یا ML
یادگیری ماشین از طریق دو روش ممکن می‌گردد، سیستم‌های یادگیری Supervised یا سیستم‌های یادگیرنده تحت نظارت و سیستم‌های Unsupervised یا سیستم‌های یادگیرنده بدون نظارت. در حالت Supervised ماشین پیش بینی و نتیجه گیری نهایی را از طریق اطلاعات داده شده توسط یک دیتا ساینتیست (Data Scientist) و به کمک آن یاد می‌گیرد و در روش Unsupervised ماشین با یادگیری دنبال کردن نتایج مبتنی بر اطلاعات ورودی و به نوعی با تجربه، رسیدن به اهداف را یاد خواهد گرفت. Data Scientist یا متخصص علم داده، افرادی هستند که در دنیای پر از داده‌های مختلف که جهان اطراف ما را احاطه کرده‌اند به تحلیل آن‌ها پرداخته و از دل آن‌ها موارد مورد نیاز برای مشتریان، سازمان‌ها و حتی اطلاعاتی در مورد آینده مشاغل را استخراج می‌کنند.
گام سوم یادگیری عمیق، Deep Learning یا DL
ماشین‌ها بر اساس مشاهده و با استفاده از دیتاست‌های ورودی مختلفی که دریافت می‌کنند، می‌توانند تصمیم‌های دقیقتری گرفته و عمیقتر یاد بگیرند. شاخه‌ای با عنوان یادگیری عمیق برروی چنین روش‌هایی تمرکز می‌کند، این شاخه برای اینکه ماشین‌ها را توانمند‌تر کند از شبکه عصبی مغز انسان الگوبرداری می‌‌نماید. شبکه‌های عصبی مصنوعی مانند شبکه عصبی انسانی دارای سطوح مختلف محاسباتی و ارتباطاتی هستند و اطلاعات ورودی به سیستم را تجزیه و تحلیل می‌کنند.
یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین و یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. این سه تکنولوژی به محققان علم داده‌ها و تحلیلگران اطلاعات کمک می‌کند تا تحلیل بهتری از اطلاعات در دنیای اطراف ما داشته باشند و الگوریتم‌ها و روش‌های متنوعی را برای تصمیم گیری بهتر ماشین‌ها توسعه دهند، این علوم دنیای کسب و کارها را متحول کرده‌اند و این تازه آغاز راه است.