The Future of AI: Assessing the Strengths and Limitations of Deep Learning and Machine Learning

Abstract

Artificial Intelligence no longer requires an introduction and is an inherent part of modern advancements in technologies. The two driving paradigms are Machine Learning and Deep Learning, and this paper attempts to evaluate the strengths and weaknesses in these two approaches by comparing two different algorithms: Random Forest representing Machine Learning and Long Short-Term Memory representing Deep Learning. These algorithms were applied on two datasets: one simple, low-dimensional Iris dataset and another more complex one concerning brain tumor detection. This was done to establish how different complexities and structures of datasets influence the performance and computational demands of ML and DL algorithms. The results of the experiments showed that RF, as one of the traditional ML algorithms, is quite efficient and relatively easy to implement. It ran smoothly on the Iris dataset, giving competitive accuracy when compared to low computation overhead, while LSTM, which belongs to the DL family, did much better in the brain tumor detection dataset. Although computationally expensive and more difficult to train, LSTM gave higher accuracy when dealing with complex datasets such as medical image data . This study infers that while the DL algorithms like LSTM are resource-intensive and relatively complex, they tend to outperform the ML algorithms such as Random Forest when applied to complex high-dimensional data, but the ML algorithms are good in simpler tasks where the execution pace is rapid enough with sufficient accuracy. From this, the tradeoff between accuracy and complexity comes into view in selecting AI models based on the nature of the dataset.لم يعد الذكاء الاصطناعي يتطلب مقدمة، بل أصبح جزءًا متأصلًا من التطورات الحديثة في التقنيات. النموذجان الدافعان هما التعلم الآلي والتعلم العميق، وتحاول هذه الورقة تقييم نقاط القوة والضعف في هذين النهجين من خلال مقارنة خوارزميتين مختلفتين: الغابة العشوائية التي تمثل التعلم الآلي والذاكرة الطويلة قصيرة المدى التي تمثل التعلم العميق. تم تطبيق هذه الخوارزميات على مجموعتين من البيانات: مجموعة بيانات بسيطة ومنخفضة الأبعاد للقزحية وأخرى أكثر تعقيدًا تتعلق باكتشاف ورم الدماغ. وقد تم ذلك لتحديد مدى تأثير التعقيدات والهياكل المختلفة لمجموعات البيانات على الأداء والمتطلبات الحسابية لخوارزميات ML وDL. أظهرت نتائج التجارب أن التردد اللاسلكي، باعتباره أحد خوارزميات التعلم الآلي التقليدية، فعال للغاية وسهل التنفيذ نسبيًا. لقد تم تشغيله بسلاسة على مجموعة بيانات Iris، مما يوفر دقة تنافسية عند مقارنته بتكاليف الحوسبة المنخفضة، في حين كان أداء LSTM، الذي ينتمي إلى عائلة DL، أفضل بكثير في مجموعة بيانات الكشف عن أورام المخ. على الرغم من أنه مكلف حسابيًا وأكثر صعوبة في التدريب، إلا أن LSTM أعطى دقة أعلى عند التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة مثل بيانات الصور الطبية. تستنتج هذه الدراسة أنه على الرغم من أن خوارزميات DL مثل LSTM كثيفة الاستخدام للموارد ومعقدة نسبيًا، فإنها تميل إلى التفوق في الأداء على خوارزميات ML مثل Random Forest عند تطبيقها على بيانات معقدة عالية الأبعاد، لكن خوارزميات ML جيدة في المهام الأبسط حيث يتم التنفيذ وتيرة سريعة بما فيه الكفاية وبدقة كافية. ومن هذا المنطلق، تظهر المفاضلة بين الدقة والتعقيد في اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على طبيعة مجموعة البيانات.