یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق روش‌هایی از یادگیری ماشینیِ الگوریتمی چندلایه‌،  بر پایه استفاده از شبکه‌های عصبی مغز است که از داده‌های موجود برای محاسبه رفتارها و خروجی‌های آینده استفاده می‌کند.

یادگیری عمیق برای کاربردهایی مثل جمع ‌آوری، تحلیل و تفسیر مجموعه‌ وسیعی از داده ها ایده آله و به دانشمندان داده کمک می کنه تا فرآیندها رو سریع تر و آسون تر پیش ببرند.

تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی در این است:  یادگیری عمیق، محدوده‌ای گسترده‌تر از شبکه عصبی دارد و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را نیز شامل می‌شود.

تاریخچه یادگیری عمیق چیست؟

مفهوم یادگیری عمیق، برای اولین بار در سال 1980 به صورت یک استدلال نظری ارائه شد. اما این مفهوم به دو دلیل عمده، اکنون بیش از گذشته مورد توجه قرار گرفته و مفید واقع شده است. این دلایل عبارتند از:

1. Deep Learning  به تعداد زیادی از داده‌ها نیازمند است. برای مثال، برای توسعه خودروهای خودران، میلیون‌ها تصویر و هزاران ساعت ویدئو مورد نیاز است.
2. یادگیری عمیق به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد. واحدهای پردازنده گرافیکی قدرتمندی که در Deep Learning  استفاده می‌شوند، هزینه زیادی دارند. در صورتی که این پردازنده‌ها با سیستم رایانش ابری همگام شوند، تیم‌های توسعه می‌توانند زمان آموزش یک شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته‌ به چند ساعت‌ یا حتی کمتر کاهش دهند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری عمیق زیرشاخه ای از علم یادگیری ماشین می باشد. یادگیری ماشین شاخه ای از علم هوش مصنوعی می باشد. هدف و تمرکز اصلی علم یادگیری ماشین، ساخت برنامه های هوشمندی است که توانایی دسترسی به داده ها را داشته باشد و آن داده ها را برای یادگیری خود مورد استفاده قرار بدهد.

• الگوریتم‌های شبکه عصبی در ماشین لرنینگ به طور گسترده به چهار بخش تقسیم می‌شوند:

الف: الگوریتم یادگیری نظارت شده

الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده سعی می‌کنند تا روابط و وابستگی‌های بین خروجی پیش‌بینی شده مورد نظر و ویژگی‌های ورودی را الگوبرداری کنند؛ دراین الگوریتم به منظور آموزش مدل دیپ لرنینگ، نیازمند داده‌های دارای برچسب هستیم. داده‌های دارای برچسب، حاوی ورودی و خروجی هدف هستند.

ب: الگوریتم یادگیری بدون نظارت

در این الگوریتم، کامپیوترها با داده‌‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت تلاش می‌کنند تا با استفاده از تکنینک‌هایی بر روی داده‌های ورودی، الگوها را تشخیص دهند، داده‌ها را خلاصه و گروه‌بندی کنند و به ارائه پیشنهادی معنادار کمک کنند. در این الگوریتم هم نیازمند داده‌های دارای برچسب هستیم؛ اما خروجی هدف وجود ندارد.

 ج: الگوریتم یادگیری نیمه نظارتی

این الگوریتم بین دو حالت قبلی قرا می‌گیرد. در بسیاری از شرایط، هزینه برچسب‌دار کردن داده‌ها زیاد است. زیرا نیازمند متخصصان ماهر است. بنابراین، در مواجهه با این موارد، الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی بهترین انتخاب برای ساخت مدل هستند. این الگوریتم بر این ایده است که اگرچه گروه داده‌های بدون برچسب نامشخص است؛ اما این داده‌ها اطلاعات ارزشمندی درباره پارامترهای گروه را دارا هستند.

د: الگوریتم یادگیری تقویتی

این الگوریتم مربوط به چگونگی انجام اقدامات نرم‌افزاری در یک محیط است. الگوریتم یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری آموزش می‌بیند. این الگوریتم خود را بر اساس سعی و خطا در تصمیم‌گیری، آموزش می‌دهد.

کاربردهای یادگیری عمیق عبارت اند از :

• پردازش زبان طبیعی : پردازش زبان طبیعی یا  nlp ، یک فناوری برای درک زبان انسانی توسط کامپیوتر است. یاد دادن روش ارتباطی انسان‌ ها به کامپیوتر، به هیچ وجه کار آسانی نیست ولی توسط ویژگی های یادگیری عمیق این امکان فراهم می شود.
• شناسایی تصاویر وتشخیص چهره : چالش مهم در تکنولوژی تشخیص چهره این است که بتوانیم یک فرد را در شرایط مختلف، مثلا با مدل موی متفاوت، با عینک یا بدون عینک، شرایط نوری ضعیف و… شناسایی کنیم از این قابلیت هم در موارد امنیتی و هم در کاربردهایی مانند تگ کردن افراد در تصاویر فیسبوک استفاده می‌شود. همچنین از تکنولوژی تشخیص چهره می‌توان در پرداخت وجوه در فروشگاه‌ها نیز استفاده کرد.. با بهره‌گیری از تکنولوژی یادگیری عمیق (Deep Learning)، میانگین دقت تشخیص چهره در دوربین های مدار بسته به‌ طور چشم‌گیری تا 38% افزایش پیدا می‌کند.
• کشف دارو و پزشکی : تشخیص بیماری و تومور فرد و داروهای مخصوص هر شخص، یکی از کاربردهای بسیار مهم دیپ لرنینگ است که در بسیاری از کارخانجات و شرکت‌ های تولید دارو و پزشکی استفاده می‌ شود.
• بیوانفورماتیک :  پژوهشگران برای به دست آوردن دانش از داده‌ های زیستی از ابزارها و روش‌ های یادگیری عمیق استفاده می‌ شود.
• اتومبیل‌ های خودران : خودروها با استفاده از یادگیری عمیق توانایی تشخیص مسیر جاده و نشانه‌ های توقف را دارند. با استفاده از یادگیری ماشین خودرو می‌ تواند حضور سایر اشیاء مانند خودروی دیگر یا حتی توپ بازی را در مسیر متوجه شود. همچنین یادگیری عمیق در تشخیص عابران پیاده نیز کاربرد دارد و به این ترتیب به کاهش تصادفات رانندگی کمک می‌کند.
• اهداف نظامی : بسیاری از کشورها از الگوریتم های یادگیری عمیق برای آموزش ربات ها برای پیشبرد اهداف نظامی استفاده می کنند به طوری که ربات ها انجام یک کار را از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد و برای این کار از سیستم پاداش و تنبیه نیز استفاده می‌ شود تا ربات تشخیص دهد چه زمانی به تکمیل کردن وظیفه خود نزدیک شده است. یادگیری عمیق نیز داده‌ های خام را از محیط اطراف ربات دریافت می‌ کند و پس از بررسی، آن‌ ها را در اختیار ربات قرار می‌ دهد.
• رنگ آمیزی کردن تصاویر : در گذشته تبدیل رنگ‌ های سیاه و سفید به رنگی جزء وظایفی بود که توسط انسان و با دقت پایین انجام می شد، اما امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی و الگوریتم‌ های یادگیری عمیق، متون و اشیاء داخل عکس به تشخیص رنگ احتمالی آن‌ ها کمک کرده و ماشین می‌ تواند رنگ آن‌ ها را از سیاه و سفید به رنگی تبدیل نماید.
• تولید Content : یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در بحث سئو و تولید محتوا می باشد که توسط آن سیستم‌ های هوشمند می‌ توانند نگارش، گرامر و سبک یک متن را آموزش ببینند و از مدل آموزش دیده استفاده کنند تا یک متن را به صورت خودکار تولید کنند که از لحاظ املا، دستور زبان، سبک متن و… مناسبَ و درست باشد.
• کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه:الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر هستند زبان‌های مختلف را به یکدیگر ترجمه کنند. این قابلیت برای مسافران، تاجران و… بسار سودمند و مفید است.

جمع بندی:

یادگیری ماشین از جمله دانش‌هایی است که زندگی و کسب‌وکار را در دوران ما تا حد زیادی دگرگون کرده است. مشاغلی که با هوش مصنوعی در ارتباط هستند، روز به روز پر رونق می شود از این رو آموزش یادگیری عمیق می تواند به یک مهارت پولساز تبدیل شود که این پیش بینی، افراد زیادی را به سمت و سوی مبانی یادگیری عمیق و گذراندن دوره حرفه ای یادگیری عمیق سوق داده است. یادگیری عمیق ابزاری در دست انسان‌هاست که می‌تواند کارها را بهتر از آن‌ها انجام دهد.