یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق چیست؟ یادگیری عمیق به الگوریتم‌ ها و مفاهیم بسیار پیچیده علمی اطلاق می‌ شود که جهت هدایت کردن هوش مصنوعی از آن استفاده می‌ کنند. معمولاً یادگیری عمیق با گسترش پیدا کردن مداوم بسیاری از اطلاعات دیجیتالی در حال تحول می‌ باشد که معمولاً در فضای مجازی جریان دارند. بحث یادگیری عمیق نیز مانند هر نوع دیگری از مباحث در حوزه هوش مصنوعی نیاز به بحث و بررسی بسیار زیادی دارد تا کاربر بتواند با مفهوم آن آشنا شود. در این مقاله این موضوع مهم را بررسی می‌ کنیم.

آشنایی با یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در واقع نوعی شیوه یادگیری ماشینی به صورت الگوریتمی چند لایه می‌ باشد که از قسمت شبکه عصبی در مغز انسان‌ ها الهام می‌ گیرد و همانند دیگر شبکه‌ های عمیق که در مغز انسان وجود دارد، معماری عمیق یادگیری جهت تکمیل کردن اطلاعات پردازش شده در حوزه هوش مصنوعی ایفای نقش می‌ کند. کلمه عمیق که در این حوزه به کار می‌ رود به تعداد لایه‌ هایی گفته می‌ شود که داده‌ ها به وسیله آنها طی فرایندهایی تبدیل خواهند شد. یعنی ما می‌ توانیم با بهره‌ گیری از یادگیری عمیق کارهایی را به ماشین‌ ها یاد داد که انسان‌ ها آنها را انجام می‌ دهند. تکنیک‌ های این شیوه با استفاده کردن از یک شبکه بسیار بزرگ از داده‌ ها معمولا راه حل‌ های درستی را ارائه می‌ دهند که هدف آنها تبدیل کردن جهان به مکان ایمن و کارآمد است.

در این شیوه نه تنها از الگوهای یادگیری و شناسایی کردن پولشویی در داخل سیستم‌ های مختلف استفاده می‌ شود، بلکه جهت هشدار در هنگام بروز دادن برخی از فعالیت‌ های مجرمانه نیز به کار می‌ رود. نکته مهم در خصوص یادگیری عمیق این است که کلیه لایه‌ های شبکه عصبی در این شیوه به وسیله افراد طراحی نمی‌ شود، بلکه این لایه‌ ها توسط یک مجموعه از داده‌ ها و همچنین استفاده کردن از فرایند متعدد به منظور یادگیری ایجاد می‌ شوند.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

هر دو نوع یادگیری عمیق و ماشینی به صورت زیر مجموعه از هوش مصنوعی می‌باشند که در هر دو نوع این فرایندها داده‌ها و الگوریتم‌هایی جهت ارائه دادن برخی اطلاعات در حوزه‌های خاص و ویژه استفاده می‌شود، با این حال این دو شیوه یادگیری تفاوت‌هایی با یکدیگر دارند که عبارتند از:

• گسترده بودن یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق را می‌توان به صورت زیر مجموعه از نوع یادگیری ماشینی دانست. تکنیک‌های متفاوتی که در شیوه یادگیری عمیق استفاده می‌شود، برای ارائه دادن نتایج مقیاس پذیر معمولا لایه‌های بسیاری را شامل می‌شود. یعنی با اضافه کردن داده‌های بیشتر و بالاتر عملکرد بهتری خواهند داشت. وقتی که از استخراج داده‌ها چندین سطح وجود داشته باشد، شرکت‌ها نیز فرصت بهتری خواهند داشت تا بدون نیاز داشتن به نیروی انسانی از این داده‌ها استفاده کنند.

• غیر خطی بودن یادگیری عمیق

بسیاری از برنامه‌های قدیمی‌تر معمولاً جهت تجزیه و تحلیل کردن داده‌ها از یک رویکرد کاملاً خطی استفاده می‌کردند، این موضوع در حالی است که سیستم‌های یادگیری عمیق دارای یک عملکرد و رویکرد غیر خطی هستند که قطعاً نتایج بهتر و دقیق‌تری را نیز به دست می‌دهند.

• متکی بودن یادگیری ماشینی به الگوها

همچنان که می توان مدل‌های یادگیری ماشینی را به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دانست، این شیوه از الگوریتم ریاضی برای داده‌های نمونه خود استفاده می‌کند که این الگوریتم‌ها می توانند امکان پیش‌بینی را به وجود آورده و با آمار محاسباتی رابطه تنگاتنگی دارند.

شرکت‌های زیادی از تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشینی استفاده کرده اند تا به این ترتیب بتوانند فرایند کاری و فعالیت خودشان را بهتر کنند و در نهایت نیز خدمات بهتری را به مصرف کنندگان و مشتریان خودشان ارائه دهند. زمانی که نوبت به حل کردن یک مسئله پیچیده برسد، شرکت‌ها نیز تکنیک‌های مختلفی در حوزه هوش مصنوعی را استفاده می‌کنند و نکات مهم بسیاری را می‌آموزند. با پیشرفته کردن تکنولوژی طی دهه‌های اخیر یادگیری عمیق نیز گسترده‌تر شده و تکامل یافته است که اجرای یافته‌های مطالعات و تجزیه و تحلیل برای آنها آسان‌تر است.

نکته دیگر در یادگیری عمیق این است که شما باید بدانید چه حوزه‌های تکنولوژی می‌توانند از آن استفاده کنند. مثلاً برخی از شرکت‌های اینترنتی بزرگ که در ارتباط با آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی می‌باشند که در این خصوص توانسته‌اند دانش را در حوزه تک کردن اتومات عکس افراد و حتی دیگر مواردی که آنها را شناسایی می‌کنند، به خوبی بسط دهند. افراد زیادی این برنامه‌ها را مفید و موثر می‌دانند، اما همچنان عده‌ای نیز نگران برخی از پیامدهای آن هستند که از آن جمله می‌توان به نقص امنیت جسمی و حتی نقص حریم خصوصی اشاره کرد.

حوزه‌های استفاده از یادگیری عمیق

حوزه‌هایی که در آنها از انواع تکنیک‌های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد، عبارتند از:

تجربه مشتری

تشخیص زبان

وسایل نقلیه خودران ترجمه

تولید متن بینایی کامپیوتر

ربات یادگیری عمیق

تولید کردن توصیف برای تصویر

تبدیل ویدیوها و تصاویر سیاه و سفید به رنگی

تشخیص دادن خودکار گفتار

تشخیص تصاویر

سم شناسی و دارو پژوهی

تبلیغات موبایل

سیستم‌های توصیه‌گر

نحوه عملکرد یادگیری عمیق

یادگیری عمیق جهت تجزیه و تحلیل کردن داده‌ها و ارائه دادن راه حل‌های مناسب از طریق داده‌هایی عمل می‌کند که از منابع آنلاین متعدد جمع آوری شده‌اند. با پیشرفت کردن اطلاعات و فناوری تکنیک‌ها در حوزه یادگیری عمیق نیز به طور چشمگیری پیشرفت کرده است. وقتی که سیستم‌ های مختلف محاسباتی از حجم بالای کلان داده‌ها، یعنی داده‌هایی که از رسانه‌های اجتماعی مختلف استخراج می‌شود و همچنین موتورهای جستجوگر در اینترنت و غیره استفاده می‌کنند، در واقع به جریان انداختن چنین منابع مهمی به شرکت‌ها کمک خواهد کرد تا در خصوص مفاهیم یا مسائلی از آنها استفاده کنند که برای تحقیق و توسعه به آنها نیازمند هستند. به این ترتیب راه حل‌های هوشمندانه نیز فراهم می‌کنند.

یادگیری عمیق در واقع می‌تواند به صورت غیر مستقیمی جهت تجزیه و تحلیل کردن حجم بالایی از داده‌ها که در فضاهای مختلف مجازی هستند به تفکر انسانی متکی باشد. استفاده از شیوه‌های مختلف یادگیری عمیق جهت صرفه‌جویی کردن در انرژی و زمان در هنگام جستجو کردن اطلاعات مرتبط برای کارآمدتر شدن فعالیت شرکت‌ها کمک شایان توجهی خواهد کرد.

همچنین بخوانید | آموزش فرانت اند

برخی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق

• تشخیص چهره

چالش مهمی در حوزه تشخیص چهره وجود دارد تا ما بتوانیم به وسیله آن یک فرد را در حالات مختلفی مانند با عینک و یا بدون عینک بودن، مدل‌های موی کاملا متفاوت و غیره شناسایی کنیم. از این قابلیت در برخی موارد مهم امنیتی و گاهی نیز در کارهای مجازی مانند تگ کردن افراد استفاده می‌شود که این کاربرد در حوزه یادگیری عمیق جایگاه ویژه‌ای پیدا کرده است.

• دستیارهای مجازی

دستیارهای مجازی مختلف مانند الکسا از یادگیری عمه جهت پردازش کردن زبان طبیعی و همچنین ایجاد ارتباط بین انسان‌ها استفاده می‌کند.

• کاربرد در چت ربات‌ها

چت ربات ها با استفاده کردن از یادگیری عمیق می توانند پشتیبانی سودمند و کارآمدی را ارائه دهند. در شرکت‌های زیادی چت ربات‌ها با تکیه بر هوش مصنوعی جهت ارائه دادن خدمات آنلاین، پشتیبانی برای مشتریان و کاربران خودشان استفاده می‌کنند.

روش کار یادگیری عمیق

واژه عمیق یعنی اینکه ما با یک شبکه بسیار بزرگ عصبی روبرو هستیم. این کلمه بیانگر تعداد لایه‌های پنهانی می‌باشد که در شبکه‌های عصبی وجود دارند. شبکه‌های عصبی که به صورت سنتی بودند، معمولاً دو یا سه لایه پنهان بیشتر نداشتند، این در حالی است که شبکه‌های عمیق تا ۱۵۰ لایه دارند، به همین علت است که مدل‌های مختلف یادگیری عمیق را به عنوان شبکه عصبی عمیق می‌شناسیم.

این شبکه عصبی عمیق به حل کردن مسائل مختلفی می‌پردازد که ورودی و خروجی‌های آنالوگ دارند. به این ترتیب با حجم بسیار بالایی از اطلاعات روبرو هستیم، مانند نوشته‌ها با داده‌های متنی، تصاویر مختلف با داده‌های پیکسلی و غیره.

آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

دو روش کاملا معمول جهت آموزش یادگیری عمیق وجود دارد که عبارتند از:

• آموزش از ابتدا

جهت آموزش از ابتدای یادگیری عمیق باید یک مجموعه بزرگ و عظیم از داده‌های طبقه‌بندی شده را ایجاد کنید، به علاوه اینکه طراحی کردن یک شبکه عصبی ضروریست تا از طریق همین داده‌ها روش‌های مختلف یادگیری عمیق آموخته شود. این شیوه برای برخی از برنامه‌های جدید و یا آن دسته از برنامه‌هایی که دارای خروجی زیادی می‌باشند، مناسب است، اما به دلایل مختلفی مانند زمان بر بودن روند آموزش، تعداد بالای داده‌ها و غیره این شیوه چندان مورد استفاده قرار نمی‌گیرد.

• یادگیری انتقالی

این شیوه از یادگیری شامل تنظیم و تعدیل مدلی می‌باشد که پیشتر آموزش داده شده است که در چنین حالتی شما کار را با یک شبکه عصبی کاملاً آماده شروع خواهید کرد و در این راستا باید داده‌های جدید را با آن تنظیم کنید. پس از اعمال کردن تغییرات لازم در این شبکه حال می‌توانید از آن جهت اجرا کردن دستورات مختلف استفاده کنید.

در برنامه‌های مختلف یادگیری عمیق معمولاً از روش یادگیری انتقالی بیشتر استفاده می‌شود، چون در این روش به داده‌های کمتری نیاز است و در نتیجه میزان تعلیم نیز کاهش پیدا می‌کند که یک مزیت برای این شیوه محسوب می‌شود.

نتیجه‌ گیری

در این مقاله یادگیری عمیق را بررسی کردیم. فرایند یادگیری عمیق توانسته است از انسان تقلید کند و به وسیله الگوریتم‌های مختلف شبکه عصبی تصمیم گیری‌های لازم را انجام دهد. به این ترتیب اطلاعات و داده‌های بدون هیچ گونه ساختار را می توان با استفاده از یادگیری عمیق پردازش کرد. ما در سایت خود موضوع یادگیری عمیق را به صورت مفصل‌تر و گسترده‌تر برای شما توضیح خواهیم داد.