دیپ لرنینگ چیست؟
یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین(آموزش هوش مصنوعی) می باشد. یادگیری عمیق با موفقیت در طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و تعداد زیاد دیگری استفاده می شود. با در دسترس بودن مجموعه داده ها و منابع محاسباتی قدرتمند، دیپ لرنینگ به یک تکنیک محبوب برای حل مسائل پیچیده ای تبدیل گشته که پیش از این غیرقابل حل تلقی می گشتند.
ریشه های دیپ لرنینگ را می توانید در دهه های 1940 و 1950 جستجو نمائید، وقتی که محققان برای نخستین بار شروع به توسعه شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان یک مدل محاسباتی از مغز نمودند. با این وجود، پیشرفت در این زمینه به خاطر محدودیت در قدرت محاسباتی و نبود اطلاعات کافی کند باشد. در دهه‌های 1980 و 1990، محققان الگوریتم‌های کارآمدتری برای آموزش شبکه‌های عصبی ارائه نمودند، البته مدل‌ها هنوز نسبتاً کامل نمی باشند و فقط چند لایه نورون داشتند. این شبکه ها در کاربردهایی نظیر تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل تصویر و پیش بینی مالی استفاده می گشتند.
پیشرفت در دیپ لرنینگ در اوایل دهه 2000 اتفاق افتاد، وقتی که محققان الگوریتم های جدیدی را برای آموزش شبکه های عصبی عمیق توسعه نمودند. یکی از رویدادهای کلیدی که به جرقه زدن علاقه فعلی به دیپ لرنینگ(یادگیری عمیق) کمک می نماید، مسابقه ImageNet در سال 2012 بود که در آن یک شبکه عصبی عمیق به نام AlexNet نسبت به روش‌های گذشته به میزان دقت بسیار بالاتری دست پیدا کنید.
از آن دوران، یادگیری عمیق به یک تکنیک پرکاربرد در بسیاری از زمینه ها، از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، و تشخیص گفتار تبدیل گشته است. توسعه سخت افزارهای قدرتمند نظیر پردازنده های گرافیکی و تراشه های تخصصی نیز در رشد دیپ لرنینگ موثر می باشد.
دیپ لرنینگ چیست؟ وانواع یادگیری عمیق
انواع گوناگونی از یادگیری عمیق موجود می باشد که هر یک برای رسیدگی به انواع داده ها و وظایف طراحی گشته اند. در اینجا بعضی از رایج ترین انواع یادگیری عمیق آورده خواهند شد:
دیپ لرنینگ چیست؟ و شبکه های عصبی RNN و CNN(کانولوشنال) :
از RNN ها برای پردازش داده های متوالی نظیر متن یا گفتار استفاده می گردد. آنها از اتصالات مکرر بین گره ها برای حفظ حافظه ورودی های گذشته استفاده می نمایند و به آنها این امکان را خواهد داد وابستگی های زمانی را در داده ها ثبت نمایند.
کانولوشنال ها معمولاً برای کارهای پردازش تصویر و ویدئو استفاده می گردند. آنها از یک سری لایه های کانولوشن برای استخراج ویژگی ها از تصویر ورودی استفاده و بعد از لایه های کاملاً متصل برای طبقه بندی تصویر استفاده می نمایند.
دیپ لرنینگ چیست؟ و شبکه‌های متخاصم مولد (GANs):
GAN ها برای تولید نمونه‌های داده جدید که شبیه به یک مجموعه داده معین می باشند استفاده می‌گردند. آنها از دو شبکه تشکیل گشته اند: یک مولد که نمونه‌های جدید تولید می‌نماید و دیگری تمایزکننده که سعی می‌نماید بین نمونه‌های تولید شده و نمونه‌های واقعی تمایز قائل خواهند شد.
دیپ لرنینگ چیست؟ و رمزگذارهای خودکار:
از آنها برای یادگیری بدون نظارت و فشرده سازی داده ها استفاده می گردد. آنها از یک شبکه رمزگذار تشکیل گشته اند که داده های ورودی را به یک نمایش با ابعاد پایین تر فشرده می نماید و یک شبکه رمزگشا که داده های اصلی را از نمایش فشرده بازسازی می نماید.
دیپ لرنینگ چیست؟ و شبکه های باور عمیق (DBN):
DBN ها برای یادگیری بدون نظارت و استخراج ویژگی استفاده می گردند. آنها از لایه های متعددی از ماشین های محدود (RBM) تشکیل گشته که به شیوه ای بدون نظارت برای یادگیری ویژگی ها از داده های ورودی آموزش داده خواهند شد.
دیپ لرنینگ چیست؟ و ترانسفورماتورها:
ترانسفورماتورها برای کارهای پردازش زبان طبیعی نظیر ترجمه ماشینی و تولید متن استفاده خواهند شد. آنها از مکانیسم‌های توجه به خود برای ثبت وابستگی‌های دوربرد در متن ورودی استفاده می‌نمایند و به آنها اجازه خواهند داد که خروجی‌های منسجم و دقیق‌تری تولید نمایند.
اینها تنها چند نمونه از انواع متعدد یادگیری عمیق می باشند هر نوع دارای نقاط قوت و ضعف خاص خود می باشد و برای انواع گوناکون داده ها و وظایف مناسب می باشد.
دیپ لرنینگ چیست؟ و چگونه کار خواهد کرد؟
دیپ لرنینگ با آموزش شبکه های عصبی مصنوعی برای تشخیص الگوها کار می نماید. شبکه عصبی از گره های به هم پیوسته تشکیل گشته که در لایه ها سازماندهی خواهند شد. لایه ورودی داده های ورودی خام نظیر یک تصویر یا متن را دریافت می نماید و هر لایه بعدی داده های ورودی را پردازش می نماید تا نمایش های انتزاعی و پیچیده ای از ورودی تولید نماید.
در طول تمرین، شبکه عصبی تلاش می نماید تا تفاوت بین خروجی پیش بینی شده و خروجی واقعی را به حداقل رساند. این فرآیند پس انتشار نامیده می گردد.بنابراین از آموزش، می توان از شبکه عصبی برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده نمائید. داده های ورودی از طریق شبکه آموزش دیده تغذیه می گردد. یکی از نقاط قوت یادگیری عمیق، توانایی آن در یادگیری خودکار ویژگی ها از داده های ورودی می باشد.
در روش‌های سنتی یادگیری ماشین، ویژگی‌ها باید به صورت دستی توسط متخصصان دامنه استخراج گردند. در مقابل، یادگیری عمیق قادر است تا ویژگی‌ها را مستقیماً از داده‌ها آموزش بگیرد، که قادر است تا به مدل‌های دقیق‌تر و قوی‌تر منجر گردد. انواع گوناگون از شبکه های عصبی مورد استفاده در یادگیری عمیق موجود است، از جمله شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) برای تشخیص تصویر، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده های توالی، و مدل های ترانسفورماتور برای پردازش زبان طبیعی.
هر نوع شبکه برای رسیدگی به انواع گوناگون داده ها و وظایف طراحی گشته. دیپ لرنینگ ابزاری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده در بسیاری از حوزه ها از جمله پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و تعداد زیادی از موارد دیگر می باشد. با این وجود، به مقادیر زیادی داده و قدرت محاسباتی و همچنین تنظیم دقیق معماری شبکه نیازمند می باشد.
الگوریتم های دیپ لرنینگ چیست؟ (مجتمع فنی تهران )
الگوریتم‌های دیپ لرنینگ مدل‌های محاسباتی مورد استفاده در یادگیری عمیق می باشند که آموزش شبکه‌های عصبی را امکان‌پذیر خواهند ساخت. در اینجا بعضی از رایج ترین الگوریتم های یادگیری عمیق آورده خواهد شد:
پس انتشار: پس انتشار یک الگوریتم یادگیری نظارت گشته که برای آموزش شبکه های عصبی استفاده می گردد. با انتشار خطا به عقب در شبکه و تلاش برای به حداقل رساندن خطا کار می نماید.
نزول گرادیان تصادفی (SGD): SGD یک الگوریتم بهینه سازی می باشد. با تنظیم مکرر وزن گره ها در جهت گرادیان منفی تابع از دست دادن کار می نماید.
Adam : Adam یک الگوریتم می باشد که برای آموزش شبکه های عصبی استفاده می گردد.
Dropout :Dropout یک تکنیک منظم سازی می باشد که برای جلوگیری از پردازش بیش از حد در شبکه های عصبی استفاده خواهد شد. با حذف تصادفی گره‌ها در شبکه در طول آموزش کار می‌نماید و شبکه را مجبور خواهد کرد ویژگی‌های قوی‌تری را بیاموزد.
Normalization دسته ای: Batch Normalization تکنیکی می باشد که با نرمال کردن ورودی‌های هر لایه کار می‌نماید تا میانگین و واریانس واحد صفر داشته باشد، که به جلوگیری از ناپدید شدن و انفجار مشکلات گرادیان کمک می‌نماید
دیپ لرنینگ چیست؟ و مراقبت های بهداشتی و امور مالی:
یادگیری عمیق در کاربردهای مراقبت های بهداشتی نظیر تصویربرداری پزشکی، کشف دارو و تشخیص بیماری ها استفاده می گردد. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) معمولاً برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده خواهند شد، در صورتی که شبکه های عصبی عمیق برای کشف دارو و برنامه‌ریزی درمانی شخصی استفاده می‌نماید.
امور مالی: یادگیری عمیق در برنامه های مالی نظیر تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک اعتباری و تجارت الگوریتمی استفاده می گردد. شبکه های عصبی عمیق برای تشخیص و طبقه بندی ناهنجاری استفاده خواهد شد، در صورتی که یادگیری تقویتی برای بهینه سازی پورتفولیو و توسعه استراتژی تجارت استفاده می گردد.
دیپ لرنینگ چیست؟ و خرده فروشی:
دیپ لرنینگ در برنامه های خرده فروشی نظیر توصیه محصول، مدیریت موجودی و تقسیم بندی مشتری استفاده می گردد. شبکه های عصبی عمیق برای توصیه های شخصی سازی شده محصول استفاده می گردند، در صورتی که یادگیری تقویتی برای قیمت گذاری پویا و بهینه سازی زنجیره تامین استفاده خواهد شد.
دیپ لرنینگ چیست؟ و دیپ لرنینگ در بازی:
دیپ لرنینگ در توسعه بازی استفاده می گردد. از یادگیری تقویتی عمیق برای توسعه عواملی استفاده می گردد که قادر هستند بازی ها را در سطح مافوق انسانی انجام بدهند، در صورتی که شبکه های مولد (GAN) برای تولید دارایی ها و محیط های بازی استفاده می گردند.
برای مطالعه بیشتر : آموزش نکته های آشپزی
دیپ لرنینگ چیست؟ و امنیت سایبری:
یادگیری عمیق در برنامه های امنیت سایبری نظیر تشخیص نفوذ، تشخیص بدافزار و ارزیابی آسیب پذیری استفاده می گردد. شبکه‌های عصبی عمیق برای تشخیص و طبقه‌بندی ناهنجاری استفاده می‌گردند، در صورتی که یادگیری تقویتی برای دفاع و حمله تطبیقی استفاده خواهند شد.
یادگیری عمیق در کشاورزی: یادگیری عمیق در کاربردهای کشاورزی نظیر نظارت بر محصول، پیش‌بینی عملکرد و تجزیه و تحلیل خاک استفاده می‌گردد.
انرژی: یادگیری عمیق در کاربردهای انرژی، نظیر پیش‌بینی انرژی، پاسخ به تقاضا و بهینه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر استفاده خواهد شد.
وسایل نقلیه خودران: دیپ لرنینگ در توسعه وسایل نقلیه خودران، نظیر خودروهای خودران و پهپادها استفاده می گردد.
