توسعه یادگیری عمیق با پیشرفت در قدرت محاسباتی، داده های بزرگ و الگوریتم ها انجام شده. در سال‌های اخیر، به لطف رشد اینترنت، رسانه‌های اجتماعی و دستگاه‌های تلفن همراه، حجم داده‌های موجود افزایش یافته ک این امر، داده های زیادی رو برای الگوریتم های یادگیری عمیق فراهم کرده تا از اونها یاد بگیرند.
علاوه بر این، توسعه سخت‌افزارهای تخصصی، مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، آموزش الگوریتم‌های یادگیری عمیق رو بسیار سریع‌تر از اونچه قبلا ممکن بود ممکن کرده که به محققان و توسعه دهندگان این امکان رو میده تا با شبکه های عصبی بزرگتر و پیچیده تر آزمایش کنند و مرزهایی رو که با یادگیری عمیق امکان پذیره،تغییر دهند.
ما در این مقاله مفهوم درستی در جهت شناخت شبکه های عصبی عمیق رو برای شما ارائه دادیم تا با خوندن کامل این محتوا دیگه سوالی در ذهن شما باقی نمونده باشه.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینیه که از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN ) برای تجزیه و تحلیل و پردازش مقادیر زیادی داده استفاده می کنه. ANN ها برای تقلید از مغز انسان طراحی شده و به اونها اجازه میدن الگوها رو تشخیص بدن و از اونها بیاموزند.
یادگیری عمیق یک ابزار قدرتمنده که در طیف گسترده ای از برنامه ها، از پردازش زبان طبیعی گرفته تا تشخیص تصویر، استفاده می شه.
شبکه عصبی چیست؟
دسته اصلی الگوریتم یادگیری عمیق یک شبکه عصبیه. شبکه عصبی مجموعه ای از نورون های به هم پیوسته است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته. نورون‌ها در یک شبکه عصبی در لایه‌هایی سازمان‌دهی می‌شوند که هر لایه جنبه متفاوتی از داده‌های ورودی رو پردازش می‌کنند. داده های ورودی به لایه اول شبکه وارد می شه و هر لایه بعدی خروجی، لایه قبلی رو پردازش می کنه.
نحوه کارکرد شبکه های عصبی عمیق
کلید قدرت یادگیری عمیق، استفاده از چندین لایه در شبکه عصبی هست. این عوامل به شبکه اجازه می ده تا الگوها و روابط پیچیده در داده ها رو پردازش کنه. هر چه یک شبکه لایه های بیشتری داشته باشه، الگوهای پیچیده تری می تونه تشخیص بده. با این حال، افزودن لایه‌های بیشتر، پیچیدگی محاسباتی شبکه رو نیز افزایش میده که می‌تونه آموزش شبکه رو دشوارتر کنه.
الگوریتم های یادگیری عمیق
- محبوب ترین الگوریتم یادگیری عمیق، شبکه عصبی عمیق (DNN) است. این الگوریتم از لایه‌هایی از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده که داده‌ها و پیش‌بینی‌های خروجی رو پردازش می‌کنند. هر نورون ورودی از چندین نورون دیگر در لایه قبلی دریافت می کنه، ورودی رو پردازش می کنه و خروجی خودش رو به چندین نورون در لایه بعدی میده. این فرآیند تا لایه نهایی که خروجی نهایی رو تولید می کنه ادامه داره. DNN ها رو می تونند با استفاده از تکنیکی به نام پس انتشار آموزش داد، که وزن هر نورون رو تنظیم می کنه، تا تفاوت بین خروجی پیش بینی شده و خروجی واقعی رو به حداقل برسونه.
- یکی دیگه از الگوریتم های یادگیری عمیق محبوب، شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است. این الگوریتم معمولاً در کارهای بینایی کامپیوتری مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا استفاده می شه. CNNها از لایه‌های کانولوشنی تشکیل شده که ویژگی‌ها رو از تصاویر استخراج می‌کنند و به دنبال اون لایه‌هایی ادغام می‌شن که اندازه خروجی رو کاهش میدن. سپس این لایه ها توسط لایه های کاملاً متصل دنبال می شن که خروجی نهایی رو تولید می کنند. CNN ها قادرند با استفاده از همان روش، انتشار پس از DNN آموزش داد.
- شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) نوع دیگری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند که معمولاً در کارهای پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه زبان و تشخیص گفتار استفاده می‌شن. RNN ها می تونند توالی هایی از داده ها، مانند کلمات در یک جمله رو با حفظ یک حالت پنهان که اطلاعات مرحله زمانی قبلی رو به مرحله زمانی فعلی منتقل می کنه، پردازش کنند. این به RNN ها اجازه میده تا متن و معنای کلمات رو در یک جمله یاد بگیرند.
- شبکه‌های متخاصم مولد (GAN)هم نوعی الگوریتم یادگیری عمیق است که برای کارهای تولیدی مانند ترکیب تصویر و ویدئو استفاده می‌شن. GAN ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده اند: یک شبکه مولد که داده های جعلی تولید می کنه و یک شبکه تشخیص دهنده که بین داده های واقعی و جعلی تمایز قائل می شه. شبکه مولد برای تولید داده هایی آموزش دیده است که می تونند شبکه تشخیص دهنده رو فریب دهند، در حالی که شبکه تشخیص دهنده برای شناسایی صحیح داده های واقعی و جعلی آموزش دیده است. این فرآیند تا زمانی ادامه پیدا می‌کنه که شبکه مولد داده هایی رو تولید کنه که از داده های واقعی قابل تشخیص نیستند.
تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشینی
همونطور که در بالا بهش اشاره کردیم، یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشینیه که بر ایجاد شبکه های عصبی با لایه های متعدد تمرکز دارد. این شبکه‌ها برای شبیه‌سازی نحوه عملکرد مغز انسان طراحی شده و به اونها اجازه میدن الگوها رو تشخیص داده و پیش‌بینی کنند.
تفاوت اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین سنتی در عمق شبکه عصبیه. الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی معمولاً از یک لایه نورون استفاده می‌کنند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌تونند ده‌ها یا حتی صدها لایه داشته باشند.
مزیت یادگیری عمیق
- مزیت اصلی یادگیری عمیق توانایی در یادگیری خودکار و انطباق با داده های جدیده. این امر Deep learning رو به ابزاری ایده آل برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار تبدیل می کنه. این وظایف فوق‌العاده پیچیده هستند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی برای انجام دقیق اونها تلاش می‌کنه.
- از سوی دیگه، الگوریتم های یادگیری عمیق می تونند به سرعت یاد بگیرند که الگوهای موجود در داده ها رو تشخیص دهند و پیش بینی های دقیق انجام دهند.
کاربردهای دیپ لرنینگ
- یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری عمیق، تشخیص تصویره. تشخیص تصویر شامل آموزش شبکه عصبی برای تشخیص اشیاء در تصاویر است. این یک کار چالش برانگیز ه زیرا اشیاء می تونند در اندازه ها، جهت ها و شرایط نوری متفاوت ظاهر بشن. الگوریتم های یادگیری عمیق می تونند با استفاده از چندین لایه برای یادگیری الگوهای موجود در تصاویر بر این چالش ها غلبه کنند.
- یکی دیگه از کاربردهای رایج دیپ لرنینگ، پردازش زبان طبیعی (NLP ) است. NLP شامل آموزش یک شبکه عصبی برای درک زبان انسان است. این عوامل یک کار پیچیده ای، زیرا زبان انسان بسیار متغیر و وابسته به زمینه است. الگوریتم های یادگیری عمیق می تونند با استفاده از چندین لایه برای یادگیری الگوهای زبان بر این چالش ها نیز غلبه کنند.
- تشخیص گفتار یکی دیگه از کاربردهای Deep learning به حساب میاد. تشخیص گفتار شامل آموزش شبکه عصبی برای تشخیص کلمات گفتاری است. این مسئله بسیار سخت و دشواره، زیرا کلمات می تونند به روش های مختلف تلفظ شده و تحت تأثیر نویز پس زمینه قرار بگیرن. الگوریتم های شبکه های عصبی عمیق می تونند با استفاده از چندین لایه برای یادگیری الگوهای امواج صوتی بر این مسائل نیز غلبه کنند.
- یادگیری عمیق همچنین در بسیاری از برنامه های کاربردی دیگه مانند سیستم های توصیه، تشخیص تقلب و وسایل نقلیه خودران استفاده می شن. در همه این برنامه‌ها، قدرت یادگیری عمیق از توانایی آن در یادگیری الگوها در مقادیر زیاد داده ناشی می‌شود.
محدویت‌های Deep learning
چندین چالش در ارتباط با یادگیری عمیق وجود داره که بهشون اشاره میکنیم.
- یکی از بزرگترین چالش ها نیاز به حجم زیادی از داده های آموزشیه که الگوریتم های یادگیری عمیق نیاز دارند. مقدار قابل توجهی از داده های آموزشی برای یادگیری الگوها و پیش بینی های دقیق. این بدین معناست که جمع آوری و آماده سازی داده ها می تونه زمان بر و پرهزینه باشه. علاوه بر این، کیفیت داده های آموزشی قادره تأثیر قابل توجهی بر دقت مدل یادگیری عمیق داشته باشه. اگر داده های آموزشی مغرضانه یا ناقص باشه، الگوریتم یادگیری عمیق ممکنه پیش بینی های نادرستی انجام بده.
- یکی دیگه از چالش های یادگیری عمیق، پیچیدگی شبکه عصبیه. دیپ لرنینگ‌ها می‌تونند صدها یا حتی هزاران لایه داشته باشند، که باعث میشه از نظر محاسباتی برای آموزش و اجرا فشرده شوند. این امر به سخت افزار و نرم افزار تخصصی نیاز داره که راه اندازی اون ممکنه گرون و دشوار باشه.
- نمونه دیگه از چالش های یادگیری عمیق، پتانسیل بیش از حد برازش هس. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق می‌افته که الگوریتم یادگیری عمیق به خوبی روی داده‌های آموزشی آموزش داده بشه و بیش از حد بهش داده‌ها اختصاص یابد. زمانی که از الگوریتم برای پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده می‌شن، این قدام منجر به عملکرد ضعیف میشه. برای جلوگیری از برازش (توانمدی) بیش از حد، استفاده از تکنیک هایی مانند منظم سازی و اعتبار سنجی متقاطع در طول فرآیند تمرینه.
علیرغم این چالش ها، دیپ لرنینگ این پتانسیل رو داره که بسیاری از صنایع، از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی و حمل و نقل رو متحول کنه. با در دسترس قرار گرفتن داده های بیشتر و بهبود قدرت محاسباتی، الگوریتم های یادگیری عمیق احتمالاً قدرتمندتر و همه کاره تر می شوند.
در نهایت…
در این مقاله تیم طراحی وب سایت برتو تلاش نمود، اطلاعات جامعی از دیپ لرنینگ رو برای شما کاربران عزیز ارائه بده و دانستیم، یادگیری عمیق ابزار قدرتمندیه که در بسیاری از صنایع، انقلابی ایجاد کرده است. توانایی در یادگیری از حجم زیادی از داده ها و انجام پیش بینی های دقیق، پتانسیل تغییر مراقبت های بهداشتی، مالی، حمل و نقل و بسیاری از زمینه های دیگه رو داره. علیرغم چالش هایی که داره، یادگیری عمیق احتمالاً به رشد و تکامل خودش ادامه می ده و فرصت های جدید و هیجان انگیزی رو برای محققان، توسعه دهندگان و کسب و کارها فراهم می کنه.
