یادگیری عمیق به چه معناست؟

یادگیری عمیق و کاربردهای آن

مقدمه

یادگیری عمیق یک رویکرد در زمینه یادگیری ماشینی است که بر اساس استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای استخراج و یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها متمرکز است. این شبکه‌های عصبی، متشکل از چندین لایه با ساختار پشت‌سرهم هستند که هر لایه اطلاعات ویژگی‌های سطح بالاتری را از داده‌ها استخراج می‌کند. یادگیری عمیق به ما امکان می‌دهد الگوها و ارتباطات پیچیده‌تری را از داده‌ها استخراج کرده و با دقت بالا پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی را در زمینه‌های مختلفی ارائه کنیم. در این مقاله قصد داریم به طور کامل تری درباره اینکه یادگیری عمیق به چه معناست و چه کاربردی دارد بپردازیم. پس با ما همراه شوید!

فهرست

یادگیری عمیق به چه معناست؟

یادگیری عمیق چه تکنیک‌هایی دارد؟

تفاوت ماشین لزنینگ و دیپ لرنینگ چیست؟

حسن و عیب یادگیری عمیق چیست؟

نحوه‌ی کار یادگیری عمیق به چه صورت است؟

بهترین مرجع برای پیگیری اخبار هوش مصنوعی

---

یادگیری عمیق به چه معناست؟

یادگیری عمیق یا deep learning یک زیر مجموعه از یادگیری ماشین است که بر روی مدل‌ هایی متشکل از شبکه‌های عصبی عمیق تمرکز دارد. این شبکه‌های عصبی، به طور معمول از چندین لایه عصبی که به صورت پشت سر هم قرار دارند تشکیل شده‌اند، به طوری که هر لایه ویژگی‌ های سطح بالاتری را از داده ‌ها استخراج می‌کند. عمق این شبکه‌ها به آنها اجازه می‌دهد تا ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده ‌ها استخراج کرده و به طور موثرتری الگوها و ارتباطات پنهان در اطلاعات را بیابند. بنابراین اصطلاح “عمیق” به تعداد لایه ‌های مدل اشاره دارد که تعداد لایه زیاد باعث می‌شود این مدل‌ ها توانایی یادگیری و نمایش الگوهای پیچیده‌تر را داشته باشند.

یادگیری عمیق چه تکنیک‌ هایی دارد؟

1. شبکه‌ های عصبی به هم ‌پیوسته (CNNs): این نوع از شبکه‌های عصبی عموماً برای تصویربرداری و تشخیص الگوها در داده‌های دو بعدی مانند تصاویر استفاده می‌شوند. CNN ها دارای لایه هایی به نام لایه های کانولوشن، لایه های ادغام و لایه های کاملا متصل هستند.
2. شبکه ‌های عصبی بازگشتی (RNNs): این نوع از شبکه‌های عصبی برای کار با داده‌های دنباله‌ ای مانند متون، صوت‌ ها و سایر داده‌های سری زمانی مناسب هستند. RNN ها اطلاعات از گذشته را با استفاده از حالت پنهان (hidden state) حفظ می‌کنند.
3. شبکه ‌های عصبی بازگشتی دوطرفه (Bi-RNNs): این نوع از شبکه‌های عصبی، علاوه بر استفاده از اطلاعات از گذشته، از اطلاعات آینده نیز استفاده می‌کنند. این به شبکهها کمک می‌کند تا درک بهتری از داده‌ها داشته باشند.
4. شبکه ‌های عصبی هم ‌پیوند (DNNs): این نوع از شبکه‌ های عصبی شامل لایه‌ های کاملاً متصل هستند و برای مسائلی که داده‌ها در قالب یک بردار ویژگی (feature vector) هستند، مورد استفاده قرار می‌گیرند.
5. ماشین بلتزمن (Boltzmann Machines): این نوع از مدل‌ها بر اساس مفهوم انرژی و مفهوم احتمالی تصادفی عمل می‌کنند و برای یادگیری توزیع احتمالی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.
6. شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs): این نوع از شبکه‌های عصبی شامل دو مدل، یک مولد و یک دقیق‌کننده است، که با هم رقابت می‌کنند تا داده‌های جدیدی تولید کنند که به نظر داده‌های واقعی بیایند.
7. آموزش تقویتی (Reinforcement Learning): این روش آموزش مدل‌ها بر اساس برخورد مدل با یک محیط و انجام عملیات مشخص است. مدل بر اساس پاداش یا مجازاتی که از محیط دریافت می‌کند، تصمیم‌گیری می‌کند که چه عملیاتی را انجام دهد.

این تکنیک‌ها و مدل‌ها به عنوان قطعات سازنده اصلی در یادگیری عمیق به کار می‌روند و بسته به نوع مسئله و نوع داده‌ها، انتخاب می‌شوند.

بیشتر بدانید: سرمایه گذاری 100 میلیارد دلاری Google DeepMind روی هوش مصنوعی

تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) دو رویکرد اصلی در زمینه یادگیری ماشینی هستند، که تفاوت‌های مهمی در روش و کاربردهای خود دارند.

ماشین لرنینگ (Machine Learning)

تعریف: ماشین لرنینگ به عنوان یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی به تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که به ماشین‌ها قابلیت یادگیری بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح را می‌دهد.

روش‌ها: در ماشین لرنینگ، از الگوریتم‌های مختلفی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، نزدیک‌ترین همسایه و… استفاده می‌شود.

ویژگی‌ها: معمولاً ویژگی‌های دستیابی (hand-crafted features) به داده‌ها اضافه می‌شوند و سپس یک مدل یادگیری ماشینی بر اساس این ویژگی‌ها آموزش داده می‌شود.

کاربردها: ماشین لرنینگ در حوزه‌های گوناگونی مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی، کنترل خودکار و… استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

تعریف: یادگیری عمیق به عنوان یک زیرمجموعه از ماشین لرنینگ تلقی می‌شود که از شبکه‌های عصبی عمیق برای نمایش و یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند.

روش‌ها: در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی با تعداد بسیار زیادی لایه استفاده می‌شوند که به صورت خودکار ویژگی‌های مناسب را از داده‌ها استخراج می‌کنند.

ویژگی‌ها: این روش بر اساس یادگیری ویژگی‌ها (feature learning) از داده‌ها عمل می‌کند، به این معنا که مدل خودکار ویژگی‌های مورد نیاز را از داده‌ها استخراج می‌کند و نیازی به ویژگی‌های دستیابی نیست.

کاربردها: یادگیری عمیق معمولاً در حوزه‌هایی که داده‌های پیچیده و بزرگی دارند مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تولید موسیقی و… مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بنابراین، تفاوت اصلی بین ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق در استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و استخراج خودکار ویژگی‌ها می‌باشد که یادگیری عمیق امکانات بیشتری برای نمایش الگوهای پیچیده و استفاده از داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند.

حسن و عیب یادگیری عمیق چیست؟

حسن‌های یادگیری عمیق:

1. قابلیت نمایش الگوهای پیچیده: شبکه‌های عصبی عمیق توانایی نمایش الگوهای پیچیده و ساختارهای عمیق در داده‌ها را دارند. این امکان به ما می‌دهد که از الگوهای پنهان و پیچیده در داده‌ها بهترین استفاده را ببریم.
2. قابلیت یادگیری خودکار ویژگی‌ها: یکی از مزایای اصلی یادگیری عمیق این است که مدل‌های آن قادرند ویژگی‌های مفید از داده‌ها را به صورت خودکار و بدون نیاز به ویژگی‌های دستیابی از قبل استخراج کنند.
3. کارایی بالا با داده‌های بزرگ: شبکه‌های عصبی عمیق، به خصوص در مواجهه با مجموعه‌ داده‌های بزرگ، از عملکرد بالایی برخوردارند؛ زیرا با افزایش تعداد داده‌ها، می‌توانند الگوهای پیچیده‌تری را یاد بگیرند.
4. استفاده گسترده در حوزه‌های مختلف: یادگیری عمیق در حال حاضر در بسیاری از حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، پزشکی، فیزیک، رباتیک و… کاربرد دارد و به دلیل قابلیت یادگیری ژرف و توانایی پیشرفت مداوم، استفاده‌های جدیدی همچنان در حال توسعه است.

عیب‌های یادگیری عمیق:

1. نیاز به داده‌های بزرگ: شبکه‌های عمیق برای آموزش موثر به داده‌های بزرگ نیاز دارند. در مواقعی که داده‌ها محدود هستند، ممکن است عملکرد مدل کاهش یابد یا حتی برای آموزش به کار نرود.
2. پردازش محاسباتی زیاد: آموزش و استفاده از شبکه‌های عمیق نیاز به توان پردازشی بسیار زیادی دارد. این موضوع می‌تواند مشکلاتی از جمله زمان‌بر بودن و نیاز به سخت‌افزار قدرتمند را بوجود آورد.
3. نیاز به تنظیمات پارامترهای بسیار: تنظیم و بهینه‌سازی پارامترهای مختلف شبکه‌های عمیق می‌تواند زمان‌بر و پیچیده باشد و نیاز به تجربه و دانش فنی دارد.
4. تفسیرپذیری پایین: گاهی اوقات مدل‌های یادگیری عمیق به دلیل پیچیدگی و تعداد زیاد لایه‌ها، به طور کامل قابل تفسیر نیستند و فرایند تصمیم‌گیری آن‌ها به اندازه کافی شفاف نیست.

بیشتر بدانید: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق!

نحوه‌ی کار یادگیری عمیق به چه صورت است؟

فرایند کار یادگیری عمیق در اصل از چند مرحله اصلی تشکیل شده است. در زیر، مراحل کلی فرایند کار یادگیری عمیق را توضیح می‌دهیم:

تهیه و پیش‌ پردازش داده‌ها:

این مرحله شامل جمع‌ آوری داده‌های مورد نیاز برای مسئله مورد نظر، پیش‌ پردازش و تمیزکاری داده‌ها می‌شود. همچنین این مرحله شامل عملیاتی مانند تبدیل تصاویر به فرمت مناسب، انجام نرمال‌ سازی، حذف داده‌های ناقص و… است.

انتخاب معماری مدل

در این مرحله، یک معماری شبکه عصبی برای حل مسئله مورد نظر انتخاب می‌شود. این شامل تعیین تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه و توزیع اتصالات میان لایه‌ها می‌شود.

آموزش مدل

در این مرحله، مدل شبکه عصبی آموزش داده می‌شود. این شامل محاسبه خطا بین خروجی مدل و مقدار مورد انتظار، و به روزرسانی وزن‌ها و پارامترهای شبکه می‌شود.

ارزیابی عملکرد مدل

در این مرحله، عملکرد مدل بر روی داده‌های ارزیابی یا داده‌های تست سنجیده می‌شود. این مرحله شامل معیارهایی مانند دقت، صحت، حساسیت و اختصاص می‌دهد.

افزایش دقت و بهینه‌سازی

اگر عملکرد مدل ناکافی باشد، می‌توان از روش‌های بهینه‌سازی مانند تنظیمات پارامترها، تغییر معماری مدل یا استفاده از داده‌های بیشتر استفاده کرد تا دقت مدل را افزایش دهیم.

استفاده از مدل در محیط واقعی

پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توان آن را برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌های جدید در محیط واقعی استفاده کرد. در این مرحله، مدل به داده‌های ورودی اعمال می‌شود و خروجی مورد نظر را تولید می‌کند.

پایش و به‌روزرسانی مدل

در صورتی که داده‌ها یا شرایط محیطی تغییر کنند، ممکن است نیاز به پایش و به‌روزرسانی مدل باشد. این شامل مواردی مانند بازآموزی مدل با استفاده از داده‌های جدید یا تنظیم مجدد پارامترها است.

این مراحل عموماً تکرار می‌شوند تا مدل به عملکرد مطلوبی دست پیدا کند و قادر به ارائه پاسخ‌های دقیق و موثر در مواجهه با داده‌های جدید باشد.

بهترین مرجع برای پیگیری اخبار هوش مصنوعی

یکی از شرکت های معتبر و باسابقه که هر روز انواع اخبار و مقالات را در زمینه هوش مصنوعی منتشر می کند، ایران تک است. شما می توانید با مراجعه به سایت از دیگر فعالیت های این شرکت اطلاع پیدا کنید.

سخن آخر

یادگیری عمیق به وسیله شبکه‌ های عصبی عمیق، که به طور گسترده از مدل‌ های شبکه‌ های عصبی به هم ‌پیوسته و بازگشتی استفاده می‌کند، محقق می‌شود. یادگیری عمیق با امکانات بسیاری همراه است اما نیازمندی‌های خاصی دارد و برای استفاده بهینه از آن نیاز به دانش و تجربه گسترده است. در این مقاله به بررسی اینکه یادگیری عمیق به چه معناست، پرداختیم. شما عزیزان می توانید سوالات خود را در این زمینه با ما در میان بگذارید.

---

سوالات متداول

یادگیری عمیق چیست و چرا اهمیت دارد؟

یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشینی است که بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق برای استخراج و یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها تمرکز دارد. این رویکرد به ما امکان می‌دهد الگوها و ارتباطات پیچیده‌تری را از داده‌ها استخراج کرده و با دقت بالا پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی را در زمینه‌های مختلفی ارائه کنیم. اهمیت این رویکرد از آنجا ناشی می‌شود که امروزه با پیشرفت فناوری، داده‌های بزرگ و پیچیده‌تری در دسترس هستند و یادگیری عمیق قادر است این داده‌ها را به صورت موثر و با دقت بالا پردازش کند.

در چه زمینه‌هایی از یادگیری عمیق استفاده می‌شود؟

یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلفی از جمله تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تحلیل داده‌های زمانی، تشخیص موسیقی، تشخیص صدا، پزشکی، رباتیک، خودران‌سازی، بازی‌های ویدئویی و … استفاده می‌شود. این روش به دلیل قابلیت یادگیری ژرف و توانایی پیشرفت مداوم، به صورت گسترده در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چه فرایندی برای استفاده از یادگیری عمیق باید انجام شود؟

 برای استفاده از یادگیری عمیق، ابتدا باید داده‌های مورد نیاز برای مسئله مورد نظر جمع‌آوری و پیش‌پردازش شوند. سپس یک معماری شبکه عصبی برای حل مسئله مورد نظر انتخاب می‌شود و مدل با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود. سپس عملکرد مدل بر روی داده‌های ارزیابی یا تست سنجیده می‌شود و در صورت لزوم، مدل بهبود می‌یابد. در نهایت، مدل آموزش داده شده می‌تواند برای پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌های جدید در محیط واقعی استفاده شود.