یادگیری عمیق یا Deep Learning

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک روش یادگیریِ ماشینیِ الگوریتمی چندلایه‌ است که از شبکه‌ی عصبی مغز انسان الهام گرفته شده‌است. مانند شبکه‌های عصبی عمیق موجود در مغز ما، معماری یادگیری عمیق در تکمیل اطلاعات پردازش‌شده در زمینه‌ی هوش مصنوعی نقش مهمی دارد. کلمه‌ی «عمیق» به تعداد لایه‌هایی اطلاق می‌شود که از طریق آن‌ها داده‌ها در طی فرایند‌هایی تبدیل می‌شوند. با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توان کارهایی که معمولا انسان‌ها انجام می‌دهند را به ماشین‌ها یاد داد. 

یادگیری عمیق چه تکنیک‌هایی دارد؟

تکنیک‌های یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌ی بزرگی از داده‌ها راه‌حل‌هایی را ارائه می‌دهند که هدفشان تبدیل جهان به مکانی کارآمد و ایمن است.

لیست زیر هرچند ذاتا بسیار پیچیده است، مروری کلی از محبوب‌ترین تکنیک‌های یادگیری عمیق را برای توسعه‌ی فرایند‌ها و حل بسیاری از مشکلات ارائه می‌دهد. در ادامه‌ی مطلب می‌خوانید تکنیک‌های یادگیری عمیق چیست.

• شبکه‌های چندلایه‌ی پِرسِپترون (Multilayer Perceptron Networks)؛
• شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks)؛
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks).

سازمان‌ها می‌توانند هنگام تصمیم گیری درمورد چگونگی بهبود محصولات، خدمات و وظایف خود و هم‌چنین تعیین هدفگذاری برای آینده، از این شبکه‌های عصبی پیشرفته استفاده کنند. در ادامه، توضیحات مفصل‌تری را درمورد این شبکه‌ها و یادگیری عمیق ارائه داده‌ایم.

شبکه‌های چندلایه‌ی پِرسِپترون (Perceptron)

پس از این که با یادگیری عمیق آشنا شدید به توضیحات دقیق‌تری درمورد شبکه‌ها و تکنیک‌های آن می‌پردازیم. این شبکه‌ها شامل لایه‌های بی‌شماری از نورون‌ها هستند که از جهت‌های مختلفی به یک‌دیگر متصل شده‌اند. این نورون‌ها از یک لایه به لایه‌ی دیگر کاملا با هم متصل‌اند؛ به طور دقیق‌تر، شبکه‌‌ی عصبی پیش‌خور نورون‌هایی دارد که توسط لایه‌های قبلی و بعدی به هم متصل شده‌اند. هر نورون درون شبکه دارای یک تابع فعال‌سازی است که خروجی آن نورون را بر اساس ورودی آن، دچار تغییر شکل می‌کند. توابع فعال‌سازی خطی و غیر‌خطی نورون در نهایت راه‌حل‌هایی را برای سازمان‌ها فراهم می‌کنند.

لایه‌های متعدد شبکه‌های عصبی عمیق با مسائلی مطابقت دارند که هدفشان حل هریک از آن‌هاست. وقتی توابع غیرخطی باشند، این شبکه‌ها می‌توانند از توابع پیچیده تقلید کنند. با ایجاد شبکه‌هایی از ورودی‌ها، خروجی‌ها، لایه‌ها، نورون‌های مختلف و توابع مختلف فعال‌سازی، امکان حل لیست بلندبالایی از مسائل بیش‌تر می‌شود. شایان ذکر است که با اضافه شدن هر نورون، پیچیدگی این فرایندها نیز افزایش می‌یابد.

شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)

شبکه بعدی در یادگیری عمیق، شبکه عصبی پیچشی است. این شبکه‌های عصبی عمیق، که به طور خاص با مواردی مانند طبقه‌بندی تصویر کار می‌کنند، از شبکه‌ی عصبی موجود در قشر بینایی مغز تقلید می‌کنند. در نتیجه، CNNها بینش ویژه‌ای را درمورد پردازش داده‌های خاص ارائه می‌دهند. CNNها شبکه‌هایی هستند که هنگام تجزیه‌ و تحلیل داده شامل تصاویر، فایل‌های صوتی و کلیپ‌های ویدئویی مورد استفاده قرار می‌گیرند. یک لایه ورودی و خروجی و هم‌چنین چندین لایه‌‌ی پنهان، ساختمان یک CNN را تشکیل می‌دهند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (LTSM)

این شبکه‌ها وابستگی دستور (order dependence) را در ارتباط با مسائل پیش‌بینی دنباله (sequence prediction problems) یاد می‌گیرند. ماهیت این شبکه‌ها پیچیده است و در ترجمه‌ی ماشینی، تشخیص گفتار و موارد دیگری استفاده می‌شوند. LSTMها برای حل تکالیف مختلف، مانند تراشه‌های حافظه‌ی کامپیوتر، با هم و به صورت لایه‌ به ‌لایه عمل می‌کنند.

نحوه‌ی عملکرد Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق از داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع آنلاین بی‌شمار برای تجزیه‌وتحلیل و ارائه‌ی راه‌حل استفاده می‌کند. با پیشرفت فناوری و اطلاعات، تکنیک‌های یادگیری عمیق نیز پیشرفت می‌کنند. وقتی سیستم‌های محاسباتی از حجم عظیمی از کلان‌داده‌ها (داده‌های استخراج‌شده از رسانه‌های اجتماعی)، موتورهای جست‌وجوی اینترنتی و موارد دیگر استفاده می‌کنند، به جریان انداختن این منابع به شرکت‌ها کمک می‌کند تا درمورد مسائل یا مفاهیمی که می‌خواهند برای تحقیق و توسعه‌ی بیش‌تر از آن‌ها استفاده کنند، راه‌حل‌های هوش‌مندانه‌تری را فراهم کنند.

یادگیری عمیق به طور غیرمستقیم برای تجزیه‌وتحلیل حجم وسیعی از داده‌هایی که در فضای مجازی در حال گردش هستند، به انسان‌ها متکی است. استفاده از روش‌های یادگیری عمیق برای صرفه‌جویی در زمان و انرژی هنگام جست‌وجوی اطلاعات مربوط، به کارآمدتر شدن شرکت‌ها کمک شایانی می‌کند.

تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین (Machine Learning) هر دو زیرمجموعه‌هایی از هوش مصنوعی هستند. هر دو فرایند شامل استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ارائه‌ی اطلاعات در زمینه‌ای خاص هستند؛ با این حال، آن‌ها از جهاتی متفاوت از یک‌دیگرند که در ادامه آن‌ تفاوت‌ها را بیان کرده‌ایم:

• یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است: تکنیک‌های مختلفی که در یادگیری عمیق از آن‌ها استفاده می‌شود، در هنگام ارائه‌ی نتایج مقیاس‌پذیر لایه‌های بسیاری را در بر می‌گیرند و با افزودن داده‌های بیش‌تر، عملکرد بهتری دارند. هنگامی که چندین سطح از استخراج داده وجود دارد، شرکت‌ها فرصت بیش‌تری دارند تا بدون نیاز به ویژگی‌های انسانی، از داده‌ها یاد بگیرند.
• یادگیری عمیق غیرخطی است: هنگام تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، برنامه‌های قدیمی‌تر از رویکرد خطی استفاده می‌کنند؛ در حالی که عملکرد سلسله‌مراتبیِ سیستم‌های یادگیریِ عمیق یک رویکرد غیرخطی ارائه می‌دهد که نتایج دقیق‌تری را حاصل می‌کند.
• یادگیری ماشین برای رسیدن به نتایج، به الگوها و استنباط‌های ایجادشده توسط برنامه‌نویسان انسانی متکی است: در حالی که مدل‌های یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی هستند، از الگوریتم ریاضی بر اساس داده‌های نمونه استفاده می‌کنند که به آن‌ها امکان پیش‌بینی می‌دهد و ارتباط تنگاتنگی با آمار محاسباتی دارند.

بسیاری از شرکت‌ها از تکنیک‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا فرایندهای کاری خود را بهتر کنند و خدمات برتری را به مشتریان خود ارائه دهند. وقتی نوبت به حل یک مسئله‌ی پیچیده می‌رسد، این شرکت‌ها می‌توانند از تکنیک‌های مختلفی که در زمینه‌ی هوش مصنوعی از آن‌ها استفاده می‌شود، نکات بسیاری را بیاموزند. همراه با پیشرفت‌های تکنولوژی در چند دهه‌‌ی گذشته، مبحث یادگیری عمیق نیز تکامل یافته و این تجزیه‌وتحلیل و اجرای یافته‌های مطالعات را برای شرکت‌ها آسان‌تر کرده ‌است.

۱۵ مثال از کاربرد یادگیری عمیق

نکته‌ی کلیدی در فهم یادگیری عمیق این است که بدانید کدام‌یک از حوزه‌های تکنولوژی از آن استفاده می‌کنند؛ به عنوان مثال، شرکت‌های بزرگ اینترنتی آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی‌ای دارند که دانش را در زمینه‌ی تگ کردن خودکار عکس افراد یا سایر مواردی که شناسایی می‌کند، بسط داده‌اند. اگرچه برخی افراد این برنامه‌ها را مفید می‌دانند، اشخاص دیگر نگران پیامدهای استفاده از آن در جامعه، از جمله نقض امنیت جسمی یا حریم خصوصی، هستند.

در ادامه، چند حوزه‌ی دیگر را آورده‌ایم که در آن‌ها از تکنیک‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود:

• تجربه‌ی مشتری؛
• ترجمه؛
• تشخیص زبان؛
• وسایل نقلیه‌ی خودران؛
• بینایی کامپیوتر؛
• تولید متن؛
• تولید توصیف برای تصویر؛
• ربات‌های یادگیری عمیق؛
• تبدیل تصاویر و ویدئوهای سیا‌ه‌وسفید به رنگی؛
• تشخیص خودکار گفتار؛
• تشخیص تصویر؛
• دارو‌پژوهی و سم‌شناسی؛
• سیستم‌های توصیه‌گر؛
• تبلیغات موبایل.

جمع‌بندی

در این مطلب به یادگیری عمیق پرداختیم. توضیح دادیم تکنیک‌های یادگیری عمیق چیست و به تفاوت‌های آن با یادگیری ماشین پرداختیم. همچنین پاسخ دادیم نحوه‌ی عملکرد Deep Learning چیست و نمونه‌هایی از آن را بررسی کردیم. امیدواریم مطالعه‌ی این مطلب برای شما مفید بوده‌باشد. نظرات خود را با ما به‌اشتراک بگذارید.