یادگیری عمیق چیست و چه کاربردهایی دارد؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) سنگ بنای انقلاب جدید در محاسبات به شمار می‌روند. این فناوری‌ها برای تشخیص الگوها و سپس پیش‌بینی نتایج آینده به داده‌های مشاهده شده در گذشته وابسته هستند. یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) در حقیقت پیشنهاداتی است که آمازون هنگام خرید آنلاین به شما ارائه می‌دهد یا اینکه آگاهی نتفلیکس از تمایل شما نسبت به دیدن فیلم‌های ژانر خاص را توضیح می‌دهد.

اگرچه معمولاً ماشین‌هایی که از اصول هوش مصنوعی استفاده می‌کنند «هوشمند» نامیده می‌شوند اما بیشتر این سیستم‌ها به تنهایی یاد نمی‌گیرند و به برنامه‌ریزی توسط انسان نیاز دارند. دانشمندان داده ورودی‌ها را آماده می‌کنند و متغیرهایی را انتخاب می‌کنند که برای تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی استفاده می‌شود. از طرفی یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) می‌تواند این اقدامات را به طور خودکار انجام دهد.

در ادامه این مقاله از سایت امیرتودی (وب‌سایت شخصی امیرحسین قربان حسینی) با مفهوم یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ)، نحوه عملکرد و کاربردهای آن آشنا می‌شوید.

تعریف یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) است که در آن الگوریتم های شبکه های عصبی مصنوعی به گونه‌ای مدل‌سازی شدند تا مانند مغز انسان از مقدار زیادی داده آموزش ببینند. تا همین اواخر شبکه های عصبی از لحاظ قدرت محاسباتی محدود بودند. با این حال پیشرفت‌ در تجزیه و تحلیل داده‌های کلان به شبکه های عصبی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر و رایانه‌ها این امکان را می‌دهد که سریع‌تر از انسان‌ها موقعیت‌های پیچیده را مشاهده کنند، یاد بگیرند و به آن‌ها واکنش نشان دهند. یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) به طبقه‌بندی تصاویر، ترجمه زبان و تشخیص گفتار کمک کرده است. همچنین می‌توان از یادگیری عمیق برای حل مشکل تشخیص الگو بدون دخالت انسان استفاده کرد.

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) سریع‌ترین زمینه در حال رشد یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) در نظر گرفته می‌شود و نشان‌دهنده یک فناوری دیجیتال منحصربه‌فرد است که شرکت‌های زیادی از آن برای ایجاد مدل‌های تجاری جدید استفاده می‌کنند.

تاریخچه پیدایش یادگیری عمیق

گفته می‌شود که یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) در دهه ۱۹۵۰ زمانی رخ داد که آلن تورینگ ریاضیدان بریتانیایی، «ماشین یادگیری» خود را با هوش مصنوعی پیشنهاد کرد. سپس آرتور ساموئل اولین برنامه یادگیری کامپیوتر را نوشت. برنامه او باعث شد کامپیوتر IBM در بازی چکرز هر چه بیشتر بازی کند، بیشتر هم پیشرفت کند. در دهه‌های بعد تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) ایجاد شدند.

شبکه های عصبی در ابتدا توسط محققان یادگیری ماشین (یادگیری ماشین) نادیده گرفته شدند زیرا این شبکه‌ها با مشکل «مینیموم محلی» روبه‌رو شدند که در وزن‌دهی‌های اشتباه به نظر می‌رسید کمترین خطا را ارائه می‌دهند. با این حال برخی از تکنیک‌های یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) مانند بینایی ماشین و تشخیص چهره پیشرفت زیادی کردند. در سال ۲۰۰۱ یک الگوریتم یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) به نام Adaboost برای شناسایی چهره‌ها به‌صورت بلادرنگ در یک تصویر توسعه یافت. این الگوریتم تصاویر را از طریق مجموعه‌های تصمیم‌گیری فیلتر می‌کند و بررسی می‌کند آیا تصویر یک نقطه روشن بین لکه‌های تیره دارد که احتمالاً نشان‌دهنده پل بینی است.

تا زمانی که واحدهای پردازش گرافیکی وارد بازار نشده بودند شبکه های عصبی قدرت چندانی نداشتند. محققان با استفاده از این سخت‌افزار جدید توانستند از کامپیوتر‌های رومیزی به جای ابررایانه‌ها برای اجرا، درستکاری و پردازش تصاویر استفاده کنند. مهم‌ترین جهش روبه‌جلو برای شبکه های عصبی با معرفی مقادیر قابل توجهی از داده‌های برچسب‌گذاری شده ImageNet، پایگاه داده‌ای از میلیون‌ها تصویر برچسب‌گذاری شده در اینترنت رخ داد. با معرفی این پایگاه داده، کار سخت برچسب زدن دستی تصاویر با جمع‌سپاری جایگزین شد و برای شبکه‌ها منبع نامحدودی از داده‌های آموزشی ایجاد شد. در سال‌های اخیر بسیاری از شرکت‌های فناوری کتابخانه‌های یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) خود را به صورت منبع باز ارائه کرده‌اند. به عنوان مثال می‌توان به Google Tensorflow، ماژول‌های منبع ‌باز فیس بوک برای Torch، Amazon DSSTNE در GitHub و Microsoft CNTK اشاره کرد.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

شبکه های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها هستند و مانند مغز انسان از نورون‌ها تشکیل شدند. گره‌های درون لایه‌های مجزا به لایه‌های مجاور متصل می‌شوند. گفته می‌شود هر شبکه بر اساس تعداد لایه‌هایی که دارد عمیق‌تر می‌شود. یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند و وزن‌های مربوطه را تعیین می‌کنند. یک گره با وزن سنگین‌تر، تاثیر بیشتری بر لایه بعدی گره‌ها خواهد گذاشت. لایه نهایی ورودی‌های وزنی را برای تولید خروجی جمع‌آوری می‌کند. سیستم‌های یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارند زیرا دارای حجم زیادی از داده‌ها برای پردازش هستند و شامل محاسبات پیچیده ریاضی می‌شوند. با این حال حتی با در اختیار داشتن چنین سخت‌افزار پیشرفته‌ای، محاسبات آموزشی یادگیری عمیق می‌تواند هفته‌ها طول بکشد.

سیستم‌های یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) نیاز به مقادیر زیادی داده برای بازگرداندن نتایج دقیق دارند. بر همین ‌اساس اطلاعات به‌ عنوان مجموعه‌ داده‌های کلان وارد سیستم‌های یادگیری عمیق می‌شود. در عملیات پردازش ورودی شبکه های عصبی مصنوعی، داده‌ها توسط پاسخ‌های دریافتی از یک سری سوالات باینری درست یا غلط که شامل محاسبات ریاضی بسیار پیچیده است طبقه‌بندی می‌شوند. به عنوان مثال یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری تشخیص و شناخت لبه‌ها و خطوط چهره، سپس بخش‌های مهم‌تر چهره‌ و در نهایت نمایش کلی چهره‌ کار می‌کند. با گذشت زمان برنامه خود را آموزش می‌دهد و احتمال پاسخ‌های صحیح افزایش می‌یابد. در این صورت برنامه تشخیص چهره با گذشت زمان چهره‌ها را با دقت بیشتری شناسایی می‌کند.

یک مثال عملی از یادگیری عمیق

فرض کنیم هدف این است که یک شبکه عصبی تصاویر یک سگ را تشخیص دهد. تمام سگ‌ها دقیقاً شبیه هم نیستند. برای مثال دو نژاد مختلف را در نظر بگیرید. علاوه بر این تصویر سگ‌ها در زوایای مختلف و با مقادیر متفاوت نور و سایه نشان داده می‌شود؛ بنابراین باید مجموعه‌ای آموزشی از تصاویر شامل نمونه‌های بسیاری از صورت‌های سگ که هر شخصی به عنوان «سگ» برچسب‌گذاری می‌کند و عکس‌هایی از اشیایی که سگ نیستند با برچسب «سگ نیست» گردآوری شود. تصاویر وارد شده به شبکه عصبی به داده تبدیل می‌شوند. این داده‌ها در شبکه حرکت می‌کنند و گره‌های مختلف وزن‌هایی را به عناصر مختلف اختصاص می‌دهند. لایه خروجی نهایی اطلاعات جدا شده را جمع‌آوری می‌کند. مثلاً لایه خروجی برچسب‌های خزدار، پوزه، چهارپا و غیره را جمع‌آوری می‌کند و خروجی را سگ تشخیص می‌دهد.

اکنون پاسخ دریافتی از شبکه عصبی با برچسب ایجاد شده توسط انسان مقایسه خواهد شد. اگر بین نتایج مطابقت وجود داشته باشد، خروجی تأیید می‌شود. در غیر این صورت شبکه عصبی خطا را تشخیص داده و وزن‌ها را دوباره تنظیم می‌کند. شبکه عصبی با تنظیم مکرر وزن خود سعی می‌کند مهارت‌های تشخیص سگ را بهبود بخشد. این تکنیک آموزشی یادگیری تحت نظارت نامیده می‌شود و زمانی اتفاق می‌افتد که به شبکه های عصبی دقیقا گفته نشود که تصویر سگ از چه ویژگی‌هایی تشکیل شده است. شبکه های عصبی باید الگوهای موجود در داده‌ها را در طول زمان تشخیص دهند و خودشان یاد بگیرند.

پس از آشنایی با یادگیری عمیق و درک اصول کارکرد آن، به تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی می‌پردازیم.

تفاوت بین شبکه های عصبی و یادگیری عمیق چیست؟

به زبان ساده یادگیری عمیق نامی برای شبکه های عصبی با لایه‌های متعدد است. برای درک داده‌های شهودی مانند عکس‌ها یا صدا، شبکه های عصبی داده‌ها را از طریق لایه‌های به‌هم‌پیوسته گره‌ها عبور می‌دهند. هنگامی که اطلاعات از یک لایه عبور می‌کند هر گره در آن لایه عملیات ساده‌ای را روی داده‌ها انجام می‌دهد و نتایج را به طور انتخابی به گره‌های دیگر ارسال می‌کند. هر لایه بعدی بر روی یک ویژگی سطح بالاتر از لایه قبلی تمرکز می‌کند تا زمانی که شبکه خروجی را ایجاد کند.

بین لایه ورودی و لایه خروجی، لایه‌های مخفی قرار دارند. اینجاست که تمایز بین شبکه های عصبی و یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) مشخص می‌شود. به طور کلی یک شبکه عصبی پایه ممکن است یک یا دولایه پنهان داشته باشد درحالی‌که یک شبکه یادگیری عمیق ممکن است ده‌ها یا حتی صدها لایه داشته باشد. افزایش تعداد لایه‌ها و گره‌های مختلف می‌تواند دقت شبکه را افزایش دهد. همچنین تعداد لایه‌های بیشتر می‌تواند به این معنی باشد که یک مدل به پارامترها و منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد.

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) اطلاعات را از طریق لایه‌های شبکه‌ عصبی طبقه‌بندی می‌کند. لایه‌های شبکه های عصبی دارای مجموعه‌ای از ورودی‌ها هستند که داده‌های خام را دریافت می‌کنند. به عنوان مثال اگر یک شبکه عصبی با تصاویر پرندگان آموزش داده شود، می‌توان از آن برای تشخیص تصاویر پرندگان استفاده کرد. لایه‌های بیشتر نتایج دقیق‌تری را ممکن می‌سازد، مانند تشخیص کلاغ از کلاغ در مقایسه با تشخیص کلاغ از مرغ. شبکه های عصبی عمیق چندین لایه پنهان بین گره‌های ورودی و خروجی دارند و این لایه‌ها می‌توانند طبقه‌بندی داده‌های پیچیده‌تر را انجام دهند. یک الگوریتم یادگیری عمیق باید با مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها آموزش داده شود و هر چه داده‌های بیشتری دریافت کند، دقیق‌تر خواهد بود. این الگوریتم قبل از اینکه بتواند تصاویر جدید پرندگان را به طور دقیق طبقه‌بندی کند، باید هزاران عکس از پرندگان دریافت کند.

آموزش مدل یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) به منابع بسیار زیاد و قدرتمندی نیاز دارد. ورودی‌های‌ شبکه عصبی در لایه‌های پنهان با استفاده از وزن‌هایی که در طول آموزش تنظیم شدند، پردازش ‌می‌شود و سپس توسط مدل یک پیش‌بینی ارائه می‌‌شود. وزن‌ها پارامترهایی هستند که قدرت ارتباط بین ورودی‌ها را نشان می‌دهند. همچنین وزن‌ها بر اساس ورودی‌های آموزشی تنظیم می‌شوند تا پیش‌بینی‌های بهتری انجام شود. مدل‌های یادگیری عمیق زمان طولانی را صرف آموزش مقادیر زیادی داده می‌کنند، به همین دلیل است که محاسبات با کارایی بالا بسیار مهم است.

پردازنده‌های گرافیکی برای محاسبات داده‌ها بهینه‌سازی می‌شوند و جهت اجرای سریع محاسبات ماتریسی در مقیاس بزرگ طراحی شده‌اند. GPUها برای اجرای محاسبات موازی یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) و یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) در مقیاس بزرگ مناسب هستند.

۵ دلیل اصلی برای استفاده از یادگیری عمیق

یکی از مزایای اصلی یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) این است که از شبکه های عصبی برای آشکار کردن بینش‌ها و روابط پنهان داده‌هایی استفاده می‌شود که قبلاً قابل درک نبودند. شرکت‌ها با به کار‌گیری مدل‌های یادگیری ماشین (ماشین لرنینپ) قوی‌تر که می‌توانند داده‌های بزرگ و پیچیده را تجزیه و تحلیل کنند مشکلاتی مانند تشخیص تقلب، مدیریت زنجیره تامین و امنیت سایبری را با استفاده از امکانات زیر بهبود می‌بخشند:

تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار

می‌توان الگوریتم‌های یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) را با داده‌های متنی حاصل از تجزیه‌وتحلیل پست‌های رسانه‌های اجتماعی، اخبار و نظرسنجی‌ها آموزش داد تا بینش‌های ارزشمندی برای کسب‌وکار و مشتری به دست بیاید.

برچسب‌گذاری داده ها

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) برای آموزش به داده‌های برچسب‌دار نیاز دارد. پس از آموزش، یادگیری عمیق می‌تواند داده‌های جدید را برچسب‌گذاری کند و انواع مختلف داده‌ها را به تنهایی شناسایی کند.

مهندسی ویژگی

یک الگوریتم یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) می‌تواند در زمان صرفه‌جویی کند زیرا نیازی به استخراج دستی ویژگی‌ها از داده‌های خام توسط انسان ندارد.

کارایی

هنگامی که یک الگوریتم یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) به درستی آموزش داده شود می‌تواند هزاران کار را بارها و بارها سریع‌تر از انسان‌ها انجام دهد.

آموزش

شبکه های عصبی مورد استفاده در یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) این قابلیت را دارند که در انواع داده‌ها و برنامه‌های کاربردی مختلف اعمال شوند. علاوه بر این با آموزش مجدد یک مدل یادگیری عمیق می‌توان آن با داده‌های جدید سازگار کرد.

تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق همه به هم مرتبط هستند اما ویژگی‌های متمایزی دارند.

هوش مصنوعی – Artificial intelligence

هوش مصنوعی به رایانه‌ها، ماشین‌ها یا ربات‌ها امکان تقلید از توانایی‌های انسان مانند تصمیم‌گیری، تشخیص اشیا، حل مسائل و درک زبان را می‌دهد.

یادگیری ماشین – Machine learning

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به ساخت برنامه‌هایی متمرکز شده است که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند تا دقت خود را در طول زمان و بدون دخالت انسان بهبود بخشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای یافتن الگوهایی برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی بهتر آموزش داد اما این امر معمولاً به مداخله انسان نیاز دارد.

یادگیری عمیق – Deep learning

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد مسائل پیچیده‌تری را حل کنند. مدل‌های یادگیری عمیق نیز به تنهایی قادر به ایجاد ویژگی‌های جدید هستند.

کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟

در ادامه این مقاله با برخی از برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) آشنا می‌شویم. یادگیری عمیق بطور گسترده‌ برای پیش‌بینی آب‌وهوا و تشخیص باران، زلزله و سونامی استفاده می‌شود و به انجام اقدامات احتیاطی لازم کمک می‌کند. همچنین با یادگیری عمیق، ماشین‌ها می‌توانند گفتار را درک کرده و خروجی موردنیاز را ارائه دهند. یادگیری عمیق دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا افراد و اشیا را در تصاویری که به آن داده می‌شود تشخیص دهند. مدل‌های یادگیری عمیق به تبلیغ‌کنندگان کمک می‌کنند که از داده‌ها برای انجام مناقصه در زمان مناسب و تبلیغات نمایشی هدفمند استفاده کنند.

کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی

یکی از کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی، آنالیز تصویربرداری پزشکی است. با کمک یادگیری عمیق می‌توان بطور دقیق و سریع مقادیر زیادی از تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی اسکن و اسکن MRI را تجزیه و تحلیل کرد. این می‌تواند به تشخیص بیماری‌های مختلف از جمله سرطان، بیماری آلزایمر و بیماری‌های قلبی عروقی کمک کند.

همچنین می‌توان از یادگیری عمیق در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده کرد که امکان شناسایی بیماران در معرض خطر را برای شرایط خاص فراهم می‌کند و طرح‌های درمانی برای هر بیمار را جداگانه ارائه می‌دهد. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند به شخصی‌سازی مراقبت از بیمار با پیش‌بینی اینکه چگونه بیمار به یک درمان خاص بر اساس ویژگی‌های منحصربه‌فرد خود پاسخ می‌دهد، کمک کند.

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی در کشف و توسعه دارو است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای پیش بینی اثربخشی و ایمنی داروهای جدید مورد استفاده قرار داد، در نتیجه زمان و هزینه مورد نیاز برای توسعه دارو کاهش پیدا می‌کند.

کاربرد یادگیری عمیق در کشاورزی

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) پتانسیل بزرگی در زمینه کشاورزی نشان داده است. این علم کشاورزان را قادر می‌سازد تا عملکرد محصولات و شیوه‌های کشاورزی خود را بهبود بخشند و از منابع در دسترس به صورت بهینه استفاده کنند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق در کشاورزی در نظارت و مدیریت محصول است. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های جمع آوری شده از حسگرها، پهپادها و ماهواره‌ها، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند بینشی در مورد رشد محصول، سلامت خاک و الگوهای آب و هوا ارائه دهند و به کشاورزان اجازه دهند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد آبیاری، کوددهی و کنترل آفات بگیرند.

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) می‌تواند بر اساس نیازهای خاص هر گیاه پیشنهاداتی را ارائه دهد و در نتیجه باعث افزایش عملکرد محصول و کاهش اتلاف منابع شود. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند به پیش‌بینی عملکرد محصول کمک کنند. این کار کشاورزان را قادر می‌سازد تا تصمیمات بهتری در مورد کاشت، برداشت و ذخیره‌سازی محصول بگیرند.

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در کشاورزی در توسعه سیستم‌های کشاورزی مستقل است. روبات‌های مستقل مجهز به الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند کارهایی مانند کاشت، برداشت و از بین بردن علف‌های هرز را انجام دهند.

کاربرد یادگیری عمیق در توسعه نرم افزار

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) نقش مهمی در توسعه نرم افزار ایفا می‌کند به ویژه در زمینه‌های پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و ویدئو و تست نرم افزار. یکی از کاربردهای اولیه یادگیری عمیق در توسعه نرم افزار، در پردازش زبان طبیعی است. می‌توان از آن برای درک و پاسخ به زبان انسان استفاده کرد. این به ویژه در توسعه ربات‌های گفتگو، دستیاران مجازی و اتوماسیون خدمات مشتری مفید است.

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) همچنین در تشخیص تصویر و ویدئو استفاده می‌شود و نرم افزار را قادر می‌سازد تا تصاویر و فیلم‌های پیچیده را شناسایی و تجزیه و تحلیل کند. یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در توسعه نرم افزار در تست نرم افزار است که می‌توان از آن برای شناسایی و جلوگیری از باگ‌ها و خطاهای نرم افزار استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی کد، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند. در نتیجه توسعه‌دهندگان نرم‌افزار را قادر می‌سازند تا مشکلات را قبل از اینکه مشکل‌ساز شوند، برطرف کنند.

بطور کلی، استفاده گسترده از یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) صنعت توسعه نرم افزار را متحول می‌کند و امکان توسعه نرم افزارهای هوشمندتر و کارآمدتر را فراهم خواهد کرد. همانطور که فناوری یادگیری عمیق به تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که حتی برنامه‌های نوآورانه‌تری را در توسعه نرم افزار مشاهده کنیم.

اهمیت یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) فقط با مجموعه‌ای از داده‌های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته کار می‌کند در حالی که یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) با داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار کار می‌کند.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند عملیات پیچیده را بطور موثر انجام دهند اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین نمی‌توانند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های برچسب‌دار برای استخراج الگوها استفاده می‌کنند در حالی که یادگیری عمیق حجم زیادی از داده‌ها را به عنوان ورودی می‌پذیرد و داده‌های ورودی را برای استخراج ویژگی‌ها از یک شی تجزیه و تحلیل می‌کند. با افزایش تعداد داده‌ها عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاهش می‌یابد؛ بنابراین برای حفظ عملکرد به یک مدل یادگیری عمیق نیاز داریم.

موانع استفاده از یادگیری عمیق چیست؟

با اینکه کاربردهای جدید یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) روز به روز در حال افزایش هستند اما هنوز هم یک زمینه در حال تکمیل با محدودیت‌های خاص محسوب می‌شود. این محدودیت‌ها شامل:

حجم زیاد داده‌ها

برای دستیابی به پاسخ‌های روشن‌تر و مناسب‌تر، یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده‌ها برای آموزش نیاز دارد. الگوریتم یادگیری عمیق مشابه مغز انسان به مثال‌هایی نیاز دارد تا بتواند از اشتباهات درس گرفته و نتیجه خود را بهبود ببخشد.

عدم انعطاف‌پذیری

ماشین‌ها هنوز به روش‌های بسیار محدودی در حال یادگیری هستند که می‌تواند منجر به اشتباه شود. شبکه‌های یادگیری عمیق برای حل یک مشکل خاص نیاز به داده دارند. اگر از شبکه خواسته شود که کاری خارج از آن محدوده انجام دهد به احتمال زیاد شکست خواهد خورد.

عدم شفافیت

در حالی که شبکه‌های عصبی میلیون‌ها داده‌ را برای یافتن الگوها بررسی می‌کنند اما درک اینکه چگونه به یک راه‌حل می‌رسند دشوار است. عدم شفافیت در نحوه پردازش داده‌ها، شناسایی و توضیح عملکرد باعث می‌شود پیش بینی‌ها دشوار انجام شود.

با وجود تمام موانع، دانشمندان داده به ساخت مدل‌های بسیار دقیق‌تر یادگیری عمیق نزدیک شده‌اند. این مدل‌ها می‌توانند بدون نظارت بیاموزند و الگوریتم‌های یادگیری عمیق سریع‌تر و بهتر عمل کنند.

یادگیری عمیق به زبان ساده و کاربرد عملی

جدا از سرویس پخش موسیقی موردعلاقه شما که آهنگ‌هایی را پیشنهاد می‌کند که ممکن است از آن‌ها لذت ببرید، یادگیری عمیق چگونه بر زندگی افراد تاثیر می‌گذارد؟ همان‌طور که مشخص است یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) در اکثر برنامه‌های کاربردی حضور دارد. فردی که از فیس‌بوک استفاده می‌کند نمی‌تواند متوجه شود که این پلتفرم اجتماعی معمولاً هنگام آپلود عکس‌های جدید، دوستان شما را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند.

دستیارهای دیجیتالی مانند سیری، کورتانا، الکسا و Google Now از یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) برای پردازش زبان طبیعی (Natural language processing) و تشخیص گفتار استفاده می‌کنند. اسکایپ مکالمات گفتاری را به صورت بلادرنگ ترجمه می‌کند. بسیاری از پلتفرم‌های ایمیل در شناسایی پیام‌های هرزنامه حتی قبل از رسیدن به صندوق ورودی آن‌ها را حذف می‌کنند. پی‌پال برای جلوگیری از پرداخت‌های جعلی، یادگیری عمیق را پیاده‌سازی کرده است. اپلیکیشن‌هایی مانند CamFind به کاربران اجازه می‌دهند از هر شی عکس بگیرند و با استفاده از فناوری جستجوی بصری موبایل، کشف کنند که شی چیست!

گوگل بصورت ‌ویژه از یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) برای ارائه راه‌حل‌های مناسب استفاده می‌کند. برنامه کامپیوتری AlphaGo شرکت Google Deepmind اخیراً قهرمانان ایستاده در بازی Go را شکست داده است. WaveNet DeepMind می‌تواند گفتاری شبیه صدای انسان تولید کند که طبیعی‌تر از سیستم‌های گفتاری موجود در بازار است. Google Translate از یادگیری عمیق و تشخیص تصویر برای ترجمه زبان‌های صوتی و نوشتاری استفاده می‌کند. Google Planet می‌تواند تشخیص دهد که هر عکس از کجا گرفته شده است. همچنین گوگل پایگاه داده نرم‌افزار یادگیری عمیق به نام Tensorflow را توسعه داد تا به تولید برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی کمک کند.

یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) تنها در مراحل اولیه است و در دهه‌های آینده جامعه را متحول خواهد کرد. خودروهای خودران در سراسر جهان در حال آزمایش هستند. در این خودروها لایه پیچیده شبکه‌های عصبی برای تشخیص اشیا، تشخیص چراغ‌های راهنمایی و اطلاع از زمان تنظیم سرعت آموزش می‌بیند. شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی همه چیز از قیمت سهام گرفته تا آب‌وهوا استفاده می‌شوند. ارزش دستیارهای دیجیتال را در نظر بگیرید که می‌توانند زمان فروش سهام یا زمان تخلیه قبل از طوفان را توصیه کنند. برنامه‌های یادگیری عمیق می‌توانند حتی جان انسان‌ها را نجات ‌دهند زیرا امکان طراحی برنامه‌های درمانی مبتنی بر شواهد پزشکی را برای بیماران ایجاد می‌کنند و به تشخیص زودهنگام سرطان کمک می‌کنند.

همان‌طور که به ‌وضوح درک کردید یادگیری عمیق چیست و می‌خواهید در این فناوری پیشرفت کنید، لازم است از چشم‌انداز شغلی آن مطلع شوید.

بازار کار یادگیری عمیق و درآمد آن چطور است؟

سوالی که مطرح می‌شود این است که آیا یادگیری عمیق از نظر فرصت‌های شغلی و دستمزد امیدوارکننده است؟ در پاسخ باید گفت بله بسیار امیدوارکننده است و روزبه‌روز درخواست برای این شغل بالاتر می‌رود.

حوزه هوش مصنوعی بطور جدی با کمبود نیروی متخصص مواجه است. در حال حاضر همه شرکت‌ها افراد حرفه‌ای با مهارت‌های یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) را بطور کامل استخدام می‌کنند. انتظار می‌رود که داشتن چنین کارشناسان آموزش‌دیده به تدریج به یک نیاز حیاتی برای سازمان‌هایی تبدیل شود که به دنبال حفظ رقابت و هدایت نوآوری هستند. مهندسان یادگیری ماشین موقعیت‌های شغلی زیادی دارند زیرا دانشمندان داده و مهندسان نرم‌افزار مهارت‌های موردنیاز در زمینه یادگیری ماشین را ندارند. نقش مهندس یادگیری ماشین برای پرکردن این شکاف تکامل یافته است.

 Glassdoorمیانگین حقوق یک مهندس یادگیری ماشین را نزدیک به ۱۱۸.۰۰۰ دلار در سال ذکر می‌کند. باتوجه ‌به PayScale، محدوده حقوق مهندس یادگیری ماشین بین ۱۶۷.۰۰۰ تا ۸۰.۰۰۰ دلار است. رشد این فناوری در سال‌های آینده با بهبود سیستم‌ها و ابزارهای یادگیری عمیق و گسترش آن در تمام صنایع تسریع خواهد شد.

پیش نیازهای شروع یادگیری عمیق چیست؟

شروع یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) آنقدرها هم دشوار نیست اما زیرساخت اصولی و سختی دارد. چند اصل ابتدایی وجود دارد که باید قبل از شروع یادگیری عمیق آن‌ها را یاد بگیرید. برای یادگیری دیپ لرنینگ مستلزم دانستن موضوعات زیر است:

تسلط کامل به زبان برنامه نویسی پایتون

برای پیاده سازی یادگیری عمیق در مسائل زندگی واقعی به سطح مناسبی از مهارت‌های برنامه نویسی پایتون نیاز است. برای این منظور می‌توانید از دوره منتورشیپ برنامه نویسی پایتون استفاده کنید. این دوره به روشی کاربردی و خاص، زبان پایتون را به گونه‌ای به شما آموزش می‌دهد تا باری بازار کار آماده شوید.

تسلط کامل بر ریاضیات ماشین لرنینگ

شما باید با مشتقات، جبر خطی، محاسبات عددی مخصوص یادگیری ماشین و چند موضوع اساسی دیگر آشنایی داشته باشید.

تسلط کامل بر آمار و احتمال

آشنایی با اصول اولیه آمار و احتمال برای پیشبرد هر مشکل یادگیری ماشینی مورد نیاز است. شما باید مفاهیم پایه و ضروری آمار را درک کنید زیرا بیشتر مفاهیم یادگیری عمیق با مفاهیم آمار مرتبط هستند.

تسلط کامل بر مبانی یادگیری ماشین

برای یادگیری مبانی ماشین لرنینگ باید روی موضوعات زیر مسلط شد از جمله:

• شیوه‌های مدرن یادگیری عمیق
• شبکه‌های پیشخور عمیق
• منظم‌سازی برای یادگیری عمیق
• بهینه‌سازی برای آموزش مدل‌های عمیق
• شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• متدلوژی یادگیری عمیق
• موضوعات تحقیق یادگیری عمیق
• مدل‌های فاکتور خطی
• AutoEncoders
• یادگیری Representation
• مدل‌های احتمالی ساختاریافته برای یادگیری عمیق
• مدل‌های مونت کارلو
• تابع پارتیشن
• استنتاج تقریبی
• مدل‌های مولد عمیق

کلام پایانی

یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) اساس یادگیری عمیق است. بدون درک مفاهیم یادگیری ماشین نمی‌توان یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ) را شروع کرد. در صورتی که علاقه‌مند به یادگیری این موضوع هستید، با شرکت در وبینار نقشه راه یادگیری ماشین لرنینگ و آشنایی با هوش مصنوعی، می‌توانید در جریان مسیر و برنامه یادگیری این زمینه قرار بگیرید تا شما در مسیر صحیح یادگیری ماشین قرار بگیرید.