یادگیری عمیق چیست؟ راهنمای جامع

چکیده مقاله :
یادگیری عمیق روشی در هوش مصنوعی (AI) است که به رایانه ها می آموزد تا داده ها را به روشی الهام گرفته از مغز انسان پردازش کنند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای پیچیده را در تصاویر، متن، صداها و سایر داده‌ها تشخیص دهند تا بینش و پیش‌بینی دقیقی ایجاد کنند. می‌توانید از روش‌های یادگیری عمیق برای خودکارسازی کارهایی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند توصیف تصاویر یا رونویسی یک فایل صوتی به متن استفاده کنید. یادگیری عمیق سیستم ها را قادر می سازد تا داده ها را خوشه بندی کنند و با دقت باورنکردنی پیش بینی کنند. در این محتوا به بررسی کامل این مفهوم می پردازیم با ما همراه باشید.

1- یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که در اصل یک شبکه عصبی با سه لایه یا بیشتر است. این شبکه‌های عصبی تلاش می‌کنند تا رفتار مغز انسان را شبیه‌سازی کنند – البته به دور از تطابق با توانایی‌هایش – و به آن اجازه می‌دهند از مقادیر زیادی داده “یاد بگیرد”. در حالی که یک شبکه عصبی با یک لایه هنوز هم می تواند پیش بینی های تقریبی انجام دهد، لایه های پنهان اضافی می توانند به بهینه سازی و اصلاح برای دقت کمک کنند.

یادگیری عمیق بسیاری از برنامه ها و خدمات هوش مصنوعی (AI) را هدایت می کند که اتوماسیون را بهبود می بخشد، وظایف تحلیلی و فیزیکی را بدون دخالت انسان انجام می دهد. فناوری یادگیری عمیق در پس محصولات و خدمات روزمره (مانند دستیارهای دیجیتال، کنترل از راه دور تلویزیون با قابلیت صوتی و تشخیص تقلب در کارت اعتباری) و همچنین فناوری های نوظهور (مانند خودروهای خودران) نهفته است.

• تحلیل آماری

• اصطلاحات هوش مصنوعی

2- تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

اگر یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است، چه تفاوتی با هم دارند؟ یادگیری عمیق با نوع داده ای که با آن کار می کند و روش هایی که در آن یاد می گیرد، خود را از یادگیری ماشین کلاسیک متمایز می کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های ساختاریافته و برچسب‌گذاری‌شده برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند به این معنی که ویژگی‌های خاصی از داده‌های ورودی برای مدل تعریف شده و در جداول سازمان‌دهی می‌شوند. این لزوماً به این معنی نیست که از داده های بدون ساختار استفاده نمی کند. این فقط به این معنی است که اگر این کار را انجام دهد، معمولاً برای سازماندهی آن در قالبی ساختاریافته، از پیش پردازشی می گذرد.

یادگیری عمیق برخی از پیش پردازش داده ها را که معمولاً با یادگیری ماشینی مرتبط است حذف می کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های بدون ساختار مانند متن و تصاویر را دریافت و پردازش کنند و استخراج ویژگی‌ها را به‌طور خودکار انجام می‌دهند و برخی از وابستگی به متخصصان انسانی را از بین می‌برند. برای مثال، فرض کنید مجموعه‌ای از عکس‌های حیوانات خانگی مختلف داشتیم و می‌خواستیم بر اساس «گربه»، «سگ»، «همستر» و غیره دسته‌بندی کنیم. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تعیین کنند که کدام ویژگی‌ها (مانند گوش‌ها) برای تشخیص هر حیوانی از حیوان دیگر مهم‌تر هستند. در یادگیری ماشین، این سلسله مراتب ویژگی ها به صورت دستی توسط یک متخصص انسانی ایجاد می شود.

سپس، از طریق فرآیندهای شیب نزول و انتشار به عقب، الگوریتم یادگیری عمیق تنظیم می شود و برای دقت خود را متناسب می کند که به آن اجازه می دهد تا در مورد یک عکس جدید از یک حیوان با دقت بیشتر پیش بینی کند.

مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق قادر به انواع مختلفی از یادگیری هستند که معمولاً به عنوان یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی طبقه بندی می شوند. یادگیری تحت نظارت از مجموعه داده های برچسب گذاری شده برای دسته بندی یا پیش بینی استفاده می کند. این نیاز به نوعی مداخله انسانی برای برچسب گذاری صحیح داده های ورودی دارد. در مقابل، یادگیری بدون نظارت به مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده نیاز ندارد، و در عوض، الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند و آنها را با هر ویژگی متمایز خوشه‌بندی می‌کند. یادگیری تقویتی فرآیندی است که در آن یک مدل یاد می گیرد برای انجام یک عمل در یک محیط بر اساس بازخورد دقیق تر شود تا پاداش را به حداکثر برساند.

• یادگیری ماشین چیست؟

3- چرا یادگیری عمیق مهم است؟

هوش مصنوعی (AI) تلاش می کند کامپیوترها را آموزش دهد تا مانند انسان ها فکر کنند و یاد بگیرند. فناوری یادگیری عمیق بسیاری از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مورد استفاده در محصولات روزمره را هدایت می کند، مانند موارد زیر:

• دستیارهای دیجیتال
• ریموت های تلویزیون فعال با صدا
• تشخیص تقلب
• تشخیص خودکار چهره

همچنین یکی از اجزای مهم فناوری های نوظهور مانند اتومبیل های خودران، واقعیت مجازی و غیره است.

مدل های یادگیری عمیق فایل های کامپیوتری هستند که دانشمندان داده برای انجام وظایف با استفاده از یک الگوریتم یا مجموعه ای از مراحل از پیش تعریف شده آموزش داده اند. کسب و کارها از مدل های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی در برنامه های مختلف استفاده می کنند.

4- یادگیری عمیق چگونه کار می کند

شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق یا شبکه‌های عصبی مصنوعی، تلاش می‌کنند از طریق ترکیبی از ورودی داده‌ها، وزن‌ها و سوگیری از مغز انسان تقلید کنند. این عناصر برای تشخیص دقیق، طبقه بندی و توصیف اشیاء درون داده ها با هم کار می کنند.

شبکه‌های عصبی عمیق از چندین لایه از گره‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که هر کدام بر روی لایه قبلی برای اصلاح و بهینه‌سازی پیش‌بینی یا طبقه‌بندی ساخته می‌شوند. این پیشروی محاسبات از طریق شبکه، انتشار رو به جلو نامیده می شود. لایه های ورودی و خروجی یک شبکه عصبی عمیق را لایه های مرئی می نامند. لایه ورودی جایی است که مدل یادگیری عمیق داده ها را برای پردازش جذب می کند و لایه خروجی جایی است که پیش بینی یا طبقه بندی نهایی انجام می شود.

فرآیند دیگری به نام پس انتشار از الگوریتم‌هایی مانند نزول گرادیان برای محاسبه خطاها در پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند و سپس وزن‌ها و سوگیری‌های تابع را با حرکت به سمت عقب در لایه‌ها در تلاش برای آموزش مدل تنظیم می‌کند. انتشار رو به جلو propagation و پس انتشار backpropagation به یک شبکه عصبی اجازه می دهد تا پیش بینی کند و هر گونه خطا را بر این اساس تصحیح کند. با گذشت زمان، الگوریتم به تدریج دقیق تر می شود.

در بالا ساده ترین نوع شبکه عصبی عمیق را به ساده ترین شکل توصیف می کند. با این حال، الگوریتم های یادگیری عمیق بسیار پیچیده هستند و انواع مختلفی از شبکه های عصبی برای رسیدگی به مشکلات یا مجموعه داده های خاص وجود دارد. مثلا،

• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) که عمدتاً در برنامه‌های بینایی کامپیوتری و طبقه‌بندی تصویر استفاده می‌شوند، می‌توانند ویژگی‌ها و الگوهای درون یک تصویر را شناسایی کنند و کارهایی مانند تشخیص یا تشخیص اشیا را ممکن می‌سازند. در سال 2015، یک شبکه سی ان ان برای اولین بار موفق شد یک انسان را در چالش تشخیص اشیا شکست دهد.
• لشبکه عصبی بازگشتی (RNN) معمولاً در کاربردهای زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده می‌شود، زیرا از داده‌های سری زمانی یا ترتیبی استفاده می‌کند.

5- کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق چندین مورد استفاده در خودروسازی، هوافضا، تولید، الکترونیک، تحقیقات پزشکی و سایر زمینه ها دارد. این چند نمونه از یادگیری عمیق است:

• خودروهای خودران از مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار علائم جاده و عابران پیاده استفاده می کنند.
• سیستم های دفاعی از یادگیری عمیق برای علامت گذاری خودکار مناطق مورد علاقه در تصاویر ماهواره ای استفاده می کنند.
• تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار سلول های سرطانی برای تشخیص پزشکی استفاده می کند.
• کارخانه‌ها از برنامه‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند تا به‌طور خودکار تشخیص دهند که افراد یا اشیا در فاصله‌ای ناامن از ماشین‌ها قرار دارند.

شما می توانید این موارد استفاده مختلف از یادگیری عمیق را در چهار دسته کلی دسته بندی کنید – بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP)، و موتورهای توصیه که البته در این بخش موارد بیشتری را نیز معرفی کرده ایم.

ویژن کامپیوتر

بینایی کامپیوتری توانایی کامپیوتر برای استخراج اطلاعات و بینش از تصاویر و ویدئوها است. رایانه ها می توانند از تکنیک های یادگیری عمیق برای درک تصاویر به همان روشی که انسان ها انجام می دهند استفاده کنند. بینایی کامپیوتر کاربردهای مختلفی دارد که از جمله آنها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تعدیل محتوا برای حذف خودکار محتوای ناامن یا نامناسب از آرشیوهای تصویر و ویدیو
• تشخیص چهره برای شناسایی چهره ها و تشخیص ویژگی هایی مانند چشمان باز، عینک و موهای صورت
• طبقه بندی تصویر برای شناسایی آرم برند، لباس، تجهیزات ایمنی و سایر جزئیات تصویر

تشخیص گفتار

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند گفتار انسان را علی‌رغم الگوهای گفتاری، زیر و بمی، لحن، زبان و لهجه متفاوت تجزیه و تحلیل کنند. دستیارهای مجازی مانند آمازون الکسا و نرم افزار رونویسی خودکار از تشخیص گفتار برای انجام وظایف زیر استفاده می کنند:

• به نمایندگان مرکز تماس کمک کنید و تماس ها را به طور خودکار طبقه بندی کنید.
• مکالمات بالینی را به اسناد در زمان واقعی تبدیل کنید.
• برای دسترسی بیشتر به محتوا، ویدیوها و جلسات ضبط شده را زیرنویس کنید.

پردازش زبان طبیعی

رایانه ها از الگوریتم های یادگیری عمیق برای جمع آوری بینش و معنا از داده های متنی و اسناد استفاده می کنند. این توانایی برای پردازش متن طبیعی و ساخته شده توسط انسان چندین مورد استفاده دارد، از جمله در این توابع:

• عوامل مجازی و ربات‌های گفتگوی خودکار
• خلاصه سازی خودکار اسناد یا مقالات خبری
• تجزیه و تحلیل هوش تجاری اسناد طولانی، مانند ایمیل ها و فرم ها
• نمایه سازی عبارات کلیدی که احساسات را نشان می دهد، مانند نظرات مثبت و منفی در رسانه های اجتماعی

موتورهای پیشنهادی

برنامه ها می توانند از روش های یادگیری عمیق برای ردیابی فعالیت کاربر و توسعه توصیه های شخصی استفاده کنند. آنها می توانند رفتار کاربران مختلف را تجزیه و تحلیل کنند و به آنها در کشف محصولات یا خدمات جدید کمک کنند. برای مثال، بسیاری از شرکت‌های رسانه‌ای و سرگرمی، مانند نتفلیکس، فاکس و طاووس، از یادگیری عمیق برای ارائه توصیه‌های ویدیویی شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنند.

برنامه‌های یادگیری عمیق دنیای واقعی بخشی از زندگی روزمره ما هستند، اما در بیشتر موارد، آن‌ها به خوبی در محصولات و خدمات ادغام شده‌اند که کاربران از پردازش داده‌های پیچیده‌ای که در پس‌زمینه انجام می‌شود، بی‌اطلاع هستند. برخی از این نمونه ها شامل موارد زیر است:

اجرای قانون

الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های تراکنش را تجزیه و تحلیل کنند و از آنها یاد بگیرند تا الگوهای خطرناکی را که نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه یا مجرمانه احتمالی هستند، شناسایی کنند. تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر و سایر کاربردهای یادگیری عمیق می‌توانند کارایی و اثربخشی تجزیه و تحلیل تحقیقاتی را با استخراج الگوها و شواهد از ضبط‌های صدا و ویدئو، تصاویر و اسناد بهبود بخشند، که به مجری قانون کمک می‌کند تا مقادیر زیادی از داده‌ها را با سرعت و دقت بیشتری تجزیه و تحلیل کند.

خدمات مالی

موسسات مالی به طور منظم از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای هدایت معاملات الگوریتمی سهام، ارزیابی ریسک های تجاری برای تاییدیه های وام، کشف تقلب و کمک به مدیریت سبدهای اعتباری و سرمایه گذاری برای مشتریان استفاده می کنند.

خدمات مشتری

بسیاری از سازمان ها فناوری یادگیری عمیق را در فرآیندهای خدمات مشتری خود گنجانده اند. ربات‌های چت – که در انواع برنامه‌ها، خدمات و پورتال‌های خدمات مشتری استفاده می‌شوند – شکل ساده‌ای از هوش مصنوعی هستند. چت ربات های سنتی از زبان طبیعی و حتی تشخیص بصری استفاده می کنند که معمولاً در منوهای مرکز تماس یافت می شود. با این حال، راه‌حل‌های پیچیده‌تر چت‌بات تلاش می‌کنند تا از طریق یادگیری، تعیین کنند که آیا پاسخ‌های متعددی به سؤالات مبهم وجود دارد یا خیر. ربات چت بر اساس پاسخ هایی که دریافت می کند، سعی می کند مستقیماً به این سؤالات پاسخ دهد یا مکالمه را به یک کاربر انسانی هدایت کند.

دستیارهای مجازی مانند سیری اپل، آمازون الکسا یا دستیار گوگل با فعال کردن قابلیت تشخیص گفتار، ایده چت بات را گسترش می دهند. این یک روش جدید برای درگیر کردن کاربران به روش شخصی ایجاد می کند.

مراقبت های بهداشتی

از زمان دیجیتالی شدن سوابق و تصاویر بیمارستانی، صنعت مراقبت های بهداشتی از قابلیت های یادگیری عمیق بهره برده است. برنامه‌های تشخیص تصویر می‌توانند از متخصصان تصویربرداری پزشکی و رادیولوژیست‌ها پشتیبانی کنند و به آن‌ها در تجزیه و تحلیل و ارزیابی تصاویر بیشتر در زمان کمتر کمک کنند.

6- الزامات سخت افزاری یادگیری عمیق

یادگیری عمیق به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. واحدهای پردازش گرافیکی با کارایی بالا (GPU) ایده آل هستند زیرا می توانند حجم زیادی از محاسبات را در چندین هسته با حافظه فراوان در دسترس انجام دهند. با این حال، مدیریت چندین GPU در محل می‌تواند تقاضای زیادی برای منابع داخلی ایجاد کند و مقیاس آن بسیار پرهزینه باشد.

• سئو با هوش مصنوعی

7- اجزای یک شبکه یادگیری عمیق چیست؟

اجزای یک شبکه عصبی عمیق به شرح زیر است.

لایه ورودی

یک شبکه عصبی مصنوعی دارای چندین گره است که داده ها را به آن وارد می کند. این گره ها لایه ورودی سیستم را تشکیل می دهند.

لایه پنهان

لایه ورودی داده ها را پردازش کرده و به لایه های بیشتر در شبکه عصبی ارسال می کند. این لایه های پنهان اطلاعات را در سطوح مختلف پردازش می کنند و رفتار خود را با دریافت اطلاعات جدید تطبیق می دهند. شبکه های یادگیری عمیق صدها لایه پنهان دارند که می توانند از آنها برای تجزیه و تحلیل یک مسئله از چندین زاویه مختلف استفاده کنند.

به عنوان مثال، اگر تصویری از یک حیوان ناشناخته به شما داده شود که باید آن را طبقه بندی کنید، آن را با حیواناتی که قبلاً می شناسید مقایسه می کنید. به عنوان مثال، شما می توانید به شکل چشم ها و گوش ها، اندازه، تعداد پاها و الگوی خز آن نگاه کنید. شما سعی می کنید الگوهایی را شناسایی کنید، مانند موارد زیر:

• این حیوان سم دارد، بنابراین می تواند گاو یا آهو باشد.
• این حیوان چشم های گربه ای دارد، بنابراین می تواند نوعی گربه وحشی باشد.

لایه های پنهان در شبکه های عصبی عمیق به همین ترتیب عمل می کنند. اگر یک الگوریتم یادگیری عمیق بخواهد یک تصویر حیوان را طبقه بندی کند، هر یک از لایه های پنهان آن ویژگی متفاوتی از حیوان را پردازش می کند و سعی می کند به طور دقیق آن را طبقه بندی کند.

لایه خروجی

لایه خروجی شامل گره هایی است که داده ها را خروجی می دهند. مدل‌های یادگیری عمیق که پاسخ‌های «بله» یا «خیر» را خروجی می‌دهند، تنها دو گره در لایه خروجی دارند. از سوی دیگر، آنهایی که طیف وسیع تری از پاسخ ها را تولید می کنند، گره های بیشتری دارند.