توسط : امروزه واژه‌های «هوش مصنوعی» و «یادگیری ماشین» تقریباً به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند و تشخیص مرز بین آن‌ها دشوار شده است. اما تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI vs. Machine Learning) در چیست؟ پاسخ کوتاه این است: هوش مصنوعی (AI) یک مفهوم کلی و چتر بزرگ است، اما یادگیری ماشین (ML) یکی از مهم‌ترین زیرمجموعه‌ها و روش‌های رسیدن به آن هوش است. به عبارت دیگر، تمام سیستم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی هستند، اما تمام سیستم‌های هوش مصنوعی لزوماً از یادگیری ماشین استفاده نمی‌کنند.
در این مقاله به‌صورت کامل به مقایسه هوش مصنوعی با یادگیری ماشین می‌پردازیم، تفاوت‌های کلیدی آن‌ها را با مثال‌های ساده روشن می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم تا بفهمید چرا درک فرق بین هوش مصنوعی با یادگیری ماشین برای ورود به این حوزه حیاتی است.
فهرست مطالب
علت سردرگمی در درک تفاوت ai با یادگیری ماشین
علت اصلی سردرگمی در درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، رابطه تنگاتنگ این دو حوزه است. رسانه‌ها و حتی برخی متخصصان، برای سادگی کلام از این واژه‌ها به‌جای هم استفاده می‌کنند. اما واقعیت این است: هر سیستم یادگیری ماشینی، یک سیستم هوش مصنوعی است، اما هر هوش مصنوعی لزوماً از یادگیری ماشین استفاده نمی‌کند.
این دو مفهوم مانند دو دایره تودرتو هستند؛ یکی بزرگ‌تر و کلی‌تر و دیگری زیرمجموعه‌ای تخصصی‌تر. درک نکردن جایگاه و تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مانند این است که ندانیم «مربع» نوعی خاص از «مستطیل» است.
هوش مصنوعی AI چیست؟
هوش مصنوعی در وسیع‌ترین معنای خود، یک شاخه گسترده از علوم کامپیوتر است که به ساخت ماشین‌های هوشمند می‌پردازد؛ ماشین‌هایی که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند.
تعریف ساده هوش مصنوعی:
اگر بخواهیم AI را در یک جمله خلاصه کنیم: تلاش برای ساخت ماشین‌هایی که مانند انسان فکر و عمل می‌کنند است. این رؤیای بزرگ علم کامپیوتر است. هوش مصنوعی حوزه جامعی است که هدف آن شبیه‌سازی فرایندهای شناختی انسان در کامپیوترها است. در واقع AI چتری است که تکنیک‌ها و نظریه‌های مختلفی را زیر سایه خود جای می‌دهد.
هدف اصلی AI
مهم‌ترین تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اهداف آن‌ها است. هدف هوش مصنوعی صرفاً خودکارسازی وظایف نیست، بلکه ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت‌های زیر است:
- استدلال (Reasoning): توانایی نتیجه‌گیری منطقی براساس داده‌ها و قوانین
- حل مسئله (Problem-Solving): پیدا کردن راه‌حل برای چالش‌های پیچیده
- یادگیری (Learning): کسب دانش و مهارت ازطریق تجربه یا داده
- درک (Perception): فهمیدن محیط ازطریق ورودی‌های حسی مانند تصویر و صدا
مقاله مرتبط: چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟ راهنمای جامع برای کسب‌وکارها
یک مثال ساده از AI
یکی از مثال‌های کلاسیک هوش مصنوعی که فرق ai با یادگیری ماشین را بیشتر مشخص می‌کند، سیستم‌های خبره (Expert Systems) مانند کامپیوتر شطرنج‌باز Deep Blue است. این ماشین برای شکست دادن بهترین بازیکنان جهان طراحی شده بود، اما هوش آن براساس یادگیری از داده‌ها نبود. در عوض، هزاران قانون، استراتژی و حرکت ممکن توسط برنامه‌نویسان به آن «تزریق» شده بود. این سیستم می‌توانست با سرعت فوق‌بشری تمام احتمالات را تحلیل و بهترین حرکت را براساس قوانینِ ازپیش‌تعیین‌شده انتخاب کند. این یک نمونه کامل از هوش مصنوعی است که لزوماً یک سیستم یادگیری ماشین نیست.
یادگیری ماشین (ML) چیست؟
اگر هوش مصنوعی را هدف نهایی، یعنی ساخت یک ماشین هوشمند بدانیم، یادگیری ماشین یکی‌از قدرتمندترین و کارآمدترین مسیرها برای رسیدن به این هدف است. در واقع، بسیاری از دستاوردهای شگفت‌انگیز AI که امروز می‌بینیم، مدیون پیشرفت‌های حوزه یادگیری ماشین هستند.
تعریف ساده یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (Machine Learning) حالتی است که در آن ماشین‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند و یک رویکرد متفاوت برای حل مسائل است. به‌جای اینکه به کامپیوتر بگوییم برای انجام یک کار دقیقاً چه قوانینی را دنبال کند (مانند ربات شطرنج‌باز) به آن حجم عظیمی از داده‌ها را می‌دهیم و اجازه می‌دهیم خودش الگوها را کشف کند و بیاموزد و این می‌تواند بزرگترین تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باشد.
همان‌طورکه در دوره‌های آموزشی معتبری مانند دوره فشرده یادگیری ماشین گوگل توضیح داده‌شده، هسته اصلی ML ساخت مدل‌هایی است که از داده‌های ورودی برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید استفاده می‌کنند، بدون آنکه صراحتاً برای آن پیش‌بینی برنامه‌ریزی شده باشند. در واقع ما به‌جای نوشتن قوانین به ماشین یاد می‌دهیم که خودش قوانین را پیدا کند.
هدف اصلی ML
هدف نهایی یادگیری ماشین ایجاد یک مدل پیش‌بینی‌کننده یا تحلیلی و ساخت الگوریتم‌هایی است که با دریافت داده، عملکرد خود را بهبود می‌بخشند. این مدل یک قطعه نرم‌افزار است که در یک فرایند به نام «آموزش» (Training)، روی داده‌های موجود تعلیم می‌بیند. هرچه داده‌های بیشتر و باکیفیت‌تری به آن داده شود، عملکرد مدل در شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید و دیده‌نشده، بهتر و دقیق‌تر می‌شود. این قابلیت بهبود مستمر، وجه تمایز اصلی یادگیری ماشین و یکی دیگر از موارد تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
مقاله تکمیلی: تعریف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به زبان ساده
یک مثال ساده از ML
فیلتر هرزنامه (Spam Filter) در سرویس ایمیل شما یک نمونه عالی از یادگیری ماشین در عمل است. برنامه‌نویسان لیستی بی‌پایان از کلمات کلیدی هرزنامه را به سیستم نداده‌اند. در عوض، الگوریتم یادگیری ماشین با تحلیل میلیون‌ها ایمیل که کاربران قبلاً آن‌ها را به‌عنوان «هرزنامه» یا «غیرهزرنامه» علامت‌گذاری کرده‌اند آموزش دیده است.
این الگوریتم یاد گرفته است که چه ویژگی‌هایی (مانند وجود عبارات خاص، لینک‌های مشکوک یا فرستنده‌های ناشناس) معمولاً در هرزنامه‌ها دیده می‌شوند. در نتیجه وقتی ایمیل جدیدی دریافت می‌کنید، مدل می‌تواند بادقت بالایی پیش‌بینی کند که آیا آن ایمیل هرزنامه است یا خیر. این مثال، تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌خوبی نشان می‌دهد: سیستم شطرنج‌باز از قوانین پیروی می‌کرد، اما فیلتر ایمیل از داده‌ها یاد می‌گیرد.
مقایسه هوش مصنوعی با یادگیری ماشین
در جمع‌بندی برای اینکه بهتر درک کنیم تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟ هیچ‌چیز بهتر از یک مقایسه رودررو عمل نمی‌کند. در جدول زیر تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌صورت تفکیک‌شده نشان داده شده‌است.
| ویژگی | هوش مصنوعی | یادگیری ماشین |
|---|---|---|
| دامنه | حوزه علمی بسیار گسترده و جامع | یک زیرشاخه کلیدی و کاربردی از هوش مصنوعی |
| هدف اصلی | ساخت ماشین‌هایی که قادر به شبیه‌سازی هوش انسانی (استدلال، برنامه‌ریزی، حل‌مسئله) باشند. | ساخت الگوریتم‌هایی که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. |
| رویکرد | می‌تواند مبتنی بر «قانون» (Rule-Based) یا «داده» (Data-Driven) باشد. | تقریباً همیشه مبتنی بر «داده» و مدل‌های آماری است. |
| خروجی | یک سیستم هوشمند، یک ربات، یک عامل منطقی یا یک نرم‌افزار تصمیم‌گیر | یک مدل آماری که برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌های جدید آموزش دیده است. |
| نمونه بارز | دستیارهای صوتی هوشمند (مانند سیری)، خودروهای خودران، سیستم‌های خبره | موتورهای پیشنهاددهنده محصول (آمازون)، سیستم‌های تشخیص چهره، فیلترهای اسپم |
رابطه AI و ML ازنظر ساختار
حالا که با تعریف هر دو مفهوم آشنا شدیم و تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را یاد گرفتیم، وقت آن است که قطعات پازل را کنار هم بگذاریم. درک رابطه بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کلید فهم درست تفاوت ai با یادگیری ماشین است. این دو مفهوم نه رقیب یکدیگر، بلکه مکمل هم در یک ساختار سلسله‌مراتبی هستند.
توضیح رابطه والد و فرزندی AI و ML
هوش مصنوعی (AI) را به‌عنوان یک «هدف» یا یک «قلمرو علمی» بزرگ در نظر بگیرید: ساختن ماشین‌هایی که هوشمندانه عمل می‌کنند. برای رسیدن به این هدف بزرگ به ابزارهای مختلفی نیاز داریم. یادگیری ماشین (ML) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین ابزارهایی است که در اختیار داریم. به عبارت دیگر، ML یک مسیر عملی برای تحقق رویای AI است.
یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین
برای تکمیل این پازل، باید با یک بازیگر مهم دیگر یعنی یادگیری عمیق (Deep Learning) نیز آشنا شویم. یادگیری عمیق خود زیرشاخه‌ای پیشرفته از یادگیری ماشین است که از ساختاری به نام «شبکه‌های عصبی مصنوعی» با لایه‌های متعدد (از این رو «عمیق» نامیده می‌شود) برای یادگیری الگوهای بسیار پیچیده از حجم عظیم داده استفاده می‌کند.
بسیاری از پیشرفت‌های خیره‌کننده سال‌های أخیر، مثل تولید تصویر و متن یا تشخیص دقیق گفتار، حاصل تحقیقات یادگیری عمیق هستند. همان‌طورکه NVIDIA نیز تشریح می‌کند، رابطه این سه مانند عروسک‌های تودرتوی روسی است.
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
حوزه گسترده شبیه‌سازی هوش انسانی
یادگیری ماشین (Machine Learning)
زیرشاخه‌ای از AI برای یادگیری از داده‌ها
یادگیری عمیق (Deep Learning)
تکنیکی پیشرفته در ML با استفاده از شبکه‌های عصبی
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کاربردها
این مفاهیم نظری نیستند و همان‌طورکه می‌دانید هر روز به‌طور مستقیم یا غیرمستقیم با آن‌ها سروکار داریم. در ادامه چند مثال آشنا را مرور می‌کنیم تا ببینید این فناوری‌ها چگونه زندگی ما را متحول کرده‌اند.
مثال‌هایی از هوش مصنوعی (که با ML قدرت گرفته‌اند):
- دستیارهای صوتی هوشمند مانند Siri, Google Assistant که زبان انسان را درک می‌کنند و به آن پاسخ می‌دهند.
- خودروهای تسلا (Tesla Autopilot) که محیط اطراف خود را «درک» کرده و تصمیم‌گیری می‌کنند.
- ربات‌های پاسخگوی مشتریان (Chatbots) که می‌توانند مکالمات پیچیده را مدیریت کنند.
- موتورهای جستجوی هوشمند (Google Search) که مقصود کاربر را فراتر از کلمات کلیدی درک می‌کنند.
- سیستم‌های ناوبری و مسیریابی (Waze, Google Maps) که با پیش‌بینی ترافیک، بهترین مسیر را پیشنهاد می‌دهند.
مقاله مرتبط: معرفی بهترین سایت‌های هوش مصنوعی برای ابزار، الهام و یادگیری
مثال‌هایی کاربردی از یادگیری ماشین در زندگی روزمره:
- تشخیص چهره برای بازکردن قفل گوشی شما با تحلیل و یادگیری ویژگی‌های صورتتان
- پیشنهاد فیلم و موسیقی در نتفلیکس و اسپاتیفای براساس سلیقه و محتواهایی که قبلاً دیده‌اید.
- تشخیص کلاهبرداری در تراکنش‌های بانکی با شناسایی الگوهای خرید غیرعادی
- دسته‌بندی خودکار ایمیل‌ها در Gmail به پوشه‌های اصلی، اجتماعی و تبلیغات
- ترجمه ماشینی زبان (Google Translate) که با تحلیل میلیون‌ها متن، ترجمه دقیق‌تری ارائه می‌دهد.
- پیش‌بینی‌های هواشناسی که با تحلیل داده‌های تاریخی و فعلی، وضعیت جوی را پیش‌بینی می‌کنند.
هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین؟
حالا که تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌دانید، ممکن است بپرسید کدام یک برای اهداف من مناسب‌تر است؟ پاسخ به این سؤال برای انتخاب بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بستگی به این دارد که شما یک علاقه‌مند به یادگیری هستید یا یک کسب‌وکار که به دنبال حل یک مسئله است.
برای علاقه‌مندان به یادگیری:
اگر در ابتدای مسیر یادگیری هستید، باید بدانید که شما این دو را در مقابل هم قرار نمی‌دهید و درگیر چالش تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نخواهید شد. مسیر عملی برای تسلط بر هوش مصنوعی مدرن از یادگیری ماشین می‌گذرد. شما برای ساختن «خانه» هوش مصنوعی، ابتدا باید «مهارت بنّایی» یعنی یادگیری ماشین را بیاموزید. پس سؤال بهتر این است: “از کجای یادگیری ماشین شروع کنم؟”
برای کسب‌وکارها:
برای یک کسب‌وکار، انتخاب بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به ماهیت چالشی که با آن روبرو است بستگی دارد:
- روی یادگیری ماشین (ML) تمرکز کنید اگر: هدف شما شناسایی الگو، دسته‌بندی یا پیش‌بینی است. برای مثال: پیش‌بینی ریزش مشتریان، “سته‌بندی تیکت‌های پشتیبانی یا پیشنهاد محصولات مرتبط به کاربران.
- به هوش مصنوعی (AI) فکر کنید اگر… هدف شما ساخت یک سیستم جامع و هوشمند است که فرایندهای پیچیده‌ای را خودکار می‌کند یا با انسان تعامل دارد. برای مثال: ساخت یک چت‌بات هوشمند برای پاسخگویی به مشتریان یا طراحی یک سیستم کنترل کیفیت بصری در خط تولید.
نکته کلیدی اینجاست که حتی آن سیستم‌های بزرگ AI نیز در قلب خود از یک یا چند مدل یادگیری ماشین برای دستیابی به هوش خود استفاده می‌کنند.
پروژه‌های AI و ML خود را کجا پردازش کنیم؟
چه یک دانشجو باشید که اولین مدل خود را آموزش می‌دهد و چه کسب‌وکاری که به دنبال پیاده‌سازی یک پلتفرم هوشمند است، پس‌از عبور از مفاهیم اولیه به سرعت با یک چالش بزرگ و عملی روبرو خواهید شد و آن هم این است که نیاز به قدرت پردازشی عظیمی پیدا می‌کنید.
دلیل نیاز به سخت‌افزار قدرتمند
آموزش مدل‌های یادگیری ماشین -به‌خصوص یادگیری عمیق- یک فرایند محاسباتی بسیار سنگین است. لپ‌تاپ یا کامپیوتر شخصی شما قطعاً برای این کار ساخته نشده‌است؛ زیرا این فرایند نیازمند:
- پردازش حجم عظیم داده: مدل‌ها برای یادگیری به میلیون‌ها یا میلیاردها نقطه داده نیاز دارند.
- محاسبات ریاضی پیچیده: الگوریتم‌ها بر پایهٔ عملیات‌های ماتریسی بسیار سنگین کار می‌کنند.
- تکرارهای بی‌پایان: شما یک مدل را صدها بار با پارامترهای مختلف آموزش می‌دهید تا به بهترین نتیجه برسید.
این سطح از پردازش نیازمند سخت‌افزارهای تخصصی مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) است که خرید و نگهداری آن‌ها بسیار پرهزینه است.
معرفی سرور هوش مصنوعی ابری
امروزه شما به‌جای سرمایه‌گذاری هنگفت روی سخت‌افزار، قدرت پردازشی موردنیاز خود را ازطریق سرور هوش مصنوعی ابری فردوسی اجاره کنید. رایانش ابری به شما اجازه می‌دهد تا به زیرساخت‌های قدرتمند دسترسی داشته باشید و فقط به‌اندازه مصرف خود هزینه پرداخت کنید.
مهم‌ترین مزایای استفاده از سرورهای هوشمند فردوسی برای AI
- بدون نیاز به خرید به جدیدترین و قوی‌ترین پردازنده‌های گرافیکی جهان مانند RTX4090 دسترسی پیدا کنید.
- منابع خود را براساس نیاز پروژه‌تان کم یا زیاد کنید.
- هزینه‌ها را از سرمایه‌ای (CAPEX) به عملیاتی (OPEX) تبدیل کنید و با مدل پرداخت مصرف (Pay-as-you-go)، مدیریت بودجه را آسان‌تر کنید.
- از ۱۰۰ هزارتومان شارژ رایگان اولین ثبت‌نام برخوردار می‌شوید که می‌توانید از آن برای شروع فوری استفاده کنید.
شروع کار با ژوپیتر لب (Jupyter Lab)
ابر فردوسی با درک تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و نیازهای توسعه آن‌ها برای شما ژوپیتر لب (Jupyter Lab) ابری را آماده کرده‌است. ما معتقدیم که شروع کار با هوش مصنوعی نباید پیچیده باشد. به همین دلیل، سرورهای ما با ابزارهای استاندارد صنعتی و محبوب مانند ژوپیتر لب ارائه می‌شوند.
برای اینکه سرور ژوپیتر لب را بهتر درک کنید برای شما مقاله زیر را آماده کرده‌ایم که می‌تواند راه‌گشا باشد.
ژوپیتر لب یک محیط توسعه تعاملی مبتنی بر وب است که به شما اجازه می‌دهد کد بنویسید، مدل‌ها را آموزش دهید و نتایج را به‌صورت زنده مشاهده کنید. وقتی یک سرور هوش مصنوعی از ابر فردوسی تهیه می‌کنید، در واقع یک آزمایشگاه تحقیقاتی ازپیش پیکربندی‌شده تحویل می‌گیرید و می‌توانید در عرض چند دقیقه، اولین خط کد یادگیری ماشین خود را در آن اجرا کنید و به ایده‌هایتان رنگ واقعیت ببخشید.
در هر زمان، هرکجا و با چند کلیک می‌توانید اولین سرور خود را با اعتبار رایگان ما راه‌اندازی کنید.
جمع‌بندی
در پایان، مهم‌ترین نکته‌ای که از مقایسه هوش مصنوعی با یادگیری ماشین باید به خاطر بسپاریم، رابطه «هدف» و «ابزار» است. هوش مصنوعی، رویای بزرگ ساختن یک ماشین هوشمند است؛ یادگیری ماشین، قدرتمندترین ابزار و موتوری است که ما برای به حرکت درآوردن این ماشین و رسیدن به آن رؤیا ساخته‌ایم. اکنون که تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌دانید، مسیر شما برای مطالعه و ورود به این حوزه روشن‌تر است. شما می‌توانید انتخاب کنید که بر روی مفاهیم گسترده‌تر AI تمرکز کنید یا به‌صورت تخصصی، بر روی تکنیک‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مسلط شوید.
شما بیشتر به کدام حوزه علاقه‌مند هستید؟ ساختن «ماشین هوشمند» (AI) یا طراحی «موتورهای قدرتمند» (ML)؟ دیدگاه خود را در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.
سؤالات متداول
فرق بین هوش مصنوعی با یادگیری ماشین چیست؟
هوش مصنوعی (AI) یک حوزه علمی گسترده برای ساخت ماشین‌هایی است که می‌توانند مانند انسان فکر یا عمل کنند. یادگیری ماشین (ML) یک زیرشاخه مهم از AI است که در آن، ماشین‌ها به‌جای پیروی از قوانین ازپیش‌نوشته‌شده از داده‌ها یاد می‌گیرند.
آیا یادگیری ماشین همان هوش مصنوعی است؟
خیر. یادگیری ماشین یکی از روش‌ها (و امروزه مهم‌ترین روش) برای دستیابی به هوش مصنوعی است. می‌توان گفت تقریباً تمام سیستم‌های AI مدرن از ML استفاده می‌کنند، اما مفهوم AI گسترده‌تر از ML است.
یادگیری عمیق (Deep Learning) چه تفاوتی با این دو دارد؟
یادگیری عمیق، زیرشاخه‌ای پیشرفته از یادگیری ماشین است. این تکنیک از شبکه‌های عصبی پیچیده با لایه‌های متعدد برای یادگیری الگوهای بسیار ظریف از حجم عظیم داده‌ها استفاده می‌کند و موتور محرک بسیاری از دستاوردهای چند سال گذشته مانند تولید تصویر و درک زبان طبیعی است.
برای شروع یادگیری ماشین به چه پیش‌نیازهایی احتیاج دارم؟
برای شروع یک مسیر جدی، داشتن دانش پایه در سه حوزه کلیدی است: ۱) برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)، ۲) ریاضیات (جبر خطی و حسابان) و ۳) آمار و احتمالات. البته برای شروع مفهومی، کنجکاوی و اشتیاق به حل‌مسئله کافی است!
آیا می‌توان بدون کدنویسی از هوش مصنوعی استفاده کرد؟
بله. شما هر روز با استفاده از اپلیکیشن‌هایی مانند دستیارهای صوتی یا ابزارهای ترجمه، بدون کدنویسی از AI استفاده می‌کنید. همچنین پلتفرم‌های No-Code/Low-Code AI درحال ظهور هستند که به کاربران غیربرنامه‌نویس اجازه می‌دهند مدل‌های ساده‌ای را بدون کدنویسی بسازند.
تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ازنظر گستره بازار کار چیست؟
این دو بازار کار جداگانه‌ای نیستند. مشاغل حوزه AI مانند «مهندس یادگیری ماشین»، «دانشمند داده» یا «متخصص بینایی ماشین» همگی نیازمند تسلط کامل بر مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری ماشین هستند. در عمل، یادگیری ماشین مسیر اصلی برای ورود به بازار کار پررونق هوش مصنوعی است.
