یادگیری عمیق (Deep Neural Networks)

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین وهوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می گیرد، تقلید می کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را دارند ، بسیار مفید است و این روند را سریعتر و آسان تر می کند.

به نوعی می توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است به گونه ای که در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع، یادگیری را برای ماشین انجام می دهد و به این صورت ماشین درک بهتری از واقعیت های وجودی پیدا می کند و می تواند الگو های مختلف را شناسایی کند. در ساده ترین سطح، یادگیری عمیق را می توان راهی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی ها دانست. الگوریتم های یادگیری عمیق در سلسله مراتب افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار دارند در حالی که یادگیری ماشین سنتی بصورت خطی است.

برای فهم بهتر یادگیری عمیق، یک کودک نوپا را در نظر بگیرید که اولین کلمه ای که یاد گرفته “سگ” است. روشی که این کودک یاد گرفته که یک موجود “سگ” هست یا نه، آن است که به موجود اشاره می کند و کلمه “سگ” را می گوید. در این زمان والدین او می گویند ” بله آن یک سگ است” یا ” نه آن سگ نیست”. هرچه بیشتر این کودک به موارد مختلفی اشاره کند، بیشتر می فهمد چه نوع موجوداتی جز کلمه “سگ” دسته بندی می شوند. کاری که این کودک  نوپا انجام می دهد  بدون اینکه خودش بداند، در حقیقت به نوعی مشخص کردن یک مفهوم پیچیده است -تعریفی از یک سگ- با ساختن سلسه مراتبی است که در آن هر سطح انتزاعی با دانش ایجاد می شود که آن هم به نوبه خود از سلسه مراتب قبلی بدست آمده است و این کار همانند فرآیند یادگیری عمیق است.

دلیل اهمیت یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق چگونه به این نتایج شگفت‌انگیز دست می‌یابد؟ در یک کلمه، دقت. امروزه، یادگیری عمیق به سطح بسیار بالایی از دقت در تشخیص دست یافته است. این دقت، وسایل الکترونیکی را قادر می‌سازد که پاسخگوی سطح انتظارات کاربران باشند. همچنین داشتن چنین دقتی، در کاربری‌های حساسی چون خودروهای خودران بسیار حیاتی است. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق به جایی رسیده است که در بعضی کارها مانند دسته‌بندی کردن تصاویر، یادگیری عمیق بهتر از انسان عمل می‌کند.

کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق در صنعت کاربردهای بسیاری دارد؛ از رانندگی خودکار گرفته تا تکنولوژی‌های به کار رفته در وسایل پزشکی.

  • کاربرد یادگیری عمیق در رانندگی خودکار: محققین خودروها در حال استفاده از یادگیری عمیق برای شناسایی اشیایی مانند تابلوها و چراغ‌های راهنمایی هستند. علاوه بر این، یادگیری عمیق در تشخیص عابرین پیاده استفاده می‌شود که به کاهش تصادفات کمک می‌کند.
  • کاربرد نظامی و هوایی یادگیری عمیق: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر ماهواره‌ای را آنالیز کنند و نقاط امن و ناامن را برای سربازان شناسایی کند.
  • کاربرد یادگیری عمیق در تحقیقات پزشکی: محققان سرطان از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار سلول‌های سرطانی استفاده می‌کنند. در دانشگاه کالیفرنیا (UCLA) میکروسکوپ پیشرفته‌ای ساخته شده است که داده‌هایی با بعد بالا تولید می‌کند. از این داده‌ها برای تعلیم مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص دقیق سلول‌های سرطانی استفاده می‌شود.
  • یادگیری عمیق در دستیارهای مجازی: دستیارهای مجازی مانند الکسا، سیری و کورتانا از یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی و برقراری ارتباط موثر با انسان‌ها استفاده می‌کنند.
  • کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه: به روشی مشابه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند زبان‌های مختلف را به یکدیگر ترجمه کنند. این کار می‌تواند برای بسیاری از مسافران و تاجران، و حتی دولت‌ها مفید باشد.
  • استفاده از یادگیری عمیق در چت بات‌ها: در بسیاری از شرکت‌ها از چت بات های مبتنی بر هوش مصنوعی در جهت ارائه‌ی پشتیبانی آنلاین برای کاربران استفاده می‌شود. این چت بات‌ها به دلیل بهره بردن از تکنولوژی یادگیری عمیق می‌توانند یک پشتیبانی هوشمند و کارآمد ارائه کنند.
  • کاربرد یادگیری عمیق در رنگ کردن تصاویر سیاه و سفید: تبدیل عکس‌های سیاه و سفید به تصاویر رنگی، عملی است که در گذشته به صورت دستی انجام می‌شده است. امروزه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر سیاه و سفید را با توجه به اشیایی که در آن‌ها وجود دارد رنگ‌آمیزی کنند و تصاویری رنگی تولید کنند. نتایج این کار بسیار دقیق و حیرت‌انگیز است.
کاربرد یادگیری عیمق / deep learning application

رنگ‌کردن تصاویر سیاه و سفید با استفاده از OpenCV و یادگیری عمیق
  • کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص چهره: از تشخیص چهره با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق نه تنها در کاربردهای امنیتی، بلکه در کاربردهایی مثل تگ کردن افراد در تصاویر فیسبوک استفاده می‌شود. از تکنولوژی تشخیص چهره می‌توان در پرداخت وجوه در فروشگاه‌ها نیز استفاده کرد. چالشی که در تشخیص چهره با آن مواجه هستیم، این است که بتوان یک فرد را در شرایط مختلف شناسایی کرد؛ مثلا با مدل مو یا ریش متفاوت و با عینک و بدون آن، یا در شرایط نوری ضعیف.

یادگیری عمیق چه استفاده ای دارد؟

امروزه موارد استفاده از یادگیری عمیق شامل انواع برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، به ویژه مواردی است که در پردازش زبان طبیعی ، ترجمه زبان ، تشخیص پزشکی ، سیگنال های معاملات سهام بورس ، امنیت شبکه و تشخیص تصویر شده اند.

استفاده هایی که در حال حاضر از یادگیری عمیق می شود شامل موارد زیر است:

  • تجربه ی مشتری. مدل های یادگیری عمیق قبلاً برای چت روم ها استفاده می شدند. و همچنان که به تکامل خود ادامه می دهد . انتظار می رود که یادگیری عمیق در مشاغل مختلف به منظور بهبود تجربیات مشتری و افزایش رضایت مشتری اجرا شود.
  • تولید متن. به ماشین ها دستور زبان و سبک یک متن داده می شود و سپس از این مدل استفاده می کنند تا بطور خودکار متنی کاملاً جدید متناسب با املای مناسب ، دستور زبان و سبک متن اصلی را بسازد.
  • هوافضا و نظامی. از یادگیری عمیق برای شناسایی اشیاء از ماهواره هایی که مناطق مورد نظررا شناسایی می کنند ، و همچنین برای تشخیص مناطق امن یا نا امن برای سربازان استفاده می شود.
  • اتوماسیون صنعتی. یادگیری عمیق با ارائه خدماتی که به طور خودکار در نزدیکی یک کارگر یا شیء به ماشین نزدیک می شود ، ایمنی کارگران را در محیط هایی مانند کارخانه ها و انبارها بهبود می بخشد.
  • اضافه کردن رنگ. با استفاده از مدل های یادگیری عمیق ، می توان رنگ ها و عکس ها و فیلم ها را به تصاویر های سیاه و سفید اضافه کرد. در گذشته ، این یک فرایند دستی بسیار وقت گیر بود.
  • تحقیقات پزشکی. محققان سرطان به عنوان روشی برای تشخیص خودکار سلول های سرطانی ، از یادگیری عمیق را در کارهای خود استفاده می کنند.
  • دید رایانه ای. یادگیری عمیق باعث افزایش چشم انداز رایانه شده است ، و دقت بالایی برای رایانه ها در تشخیص اشیاء و طبقه بندی تصویر ، ترمیم و تقسیم بندی فراهم می کند.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که که وجه تمایز آن روش حل مشکلات است. یادگیری ماشین برای شناسایی بیشتر ویژگی های کاربردی به یک متخصص دامنه نیاز دارد. از طرف دیگر ، یادگیری عمیق ویژگی ها را به صورت تدریجی فرا می گیرد ، بنابراین نیاز به تخصص دامنه را از بین می برد. این امر باعث می شود الگوریتم های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم های یادگیری ماشین که فقط به چند ثانیه تا چند ساعت زمان نیاز دارند ، زمان بیشتری برای آموزش نیاز داشته باشند. با این حال ، در هنگام آزمایش ، برعکس صادق است. الگوریتم های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم های یادگیری ماشین که زمان آزمون به همراه اندازه داده ها افزایش می یابد ، زمان کمتری برای اجرای تست ها می گیرند.

بعلاوه ، یادگیری ماشینی به همان ماشینهای پرهزینه و پرمصرف و GPU هایی با کارایی بالا نیاز ندارد که یادگیری عمیق یه همه ی آن ها نیاز دارد.

در پایان ، بسیاری از دانشمندان داده ها به دلیل تفسیر برتر آن ، یا توانایی در درک راه حل ها ، یادگیری ماشین سنتی را از طریق یادگیری عمیق انتخاب می کنند. همچنین الگوریتم های یادگیری ماشین نیز وقتی داده های کوچک هستند ترجیح داده می شوند.

مواردی که یادگیری عمیق ترجیح داده می شود شامل موقعیت هایی است که مقدار زیادی از داده ها وجود دارد ، مانند عدم درک دامنه برای درون نویسی ویژگی ها یا مشکلات پیچیده ، مانند تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی.

تفاوت شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟

وقتی از عبارت یادگیری عمیق استفاده می‌کنیم، منظورمان همان شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network) است. تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی در این است یادگیری عمیق، محدوده‌ای گسترده‌ تر از شبکه عصبی دارد و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را نیز شامل می‌شود. با توجه در نظر گرفتن این تفاوت نباید این دو مفهوم را با یکدیگر اشتباه بگیریم.

چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟

اهمیت یادگیری عمیق

تا اینجا دانستیم یادگیری عمیق چیست و از چه زمانی این مفهوم مطرح شد. در این بخش دلیل اهمیت Deep Learning را بررسی خواهیم کرد.

امروزه یادگیری عمیق به سطح بسیار بالایی از دقت در تشخیص دست پیدا کرده است. این سطح از دقت به وسایل الکترونیکی کمک می‌کند که پاسخگوی انتظارات کاربران باشند. همچنین این سطح دقت، در کاربردهای با حساسیت بالا مانند خودروهای خودران اهمیت زیادی دارد. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق به سطحی رسیده که در کارهایی مانند دسته‌بندی تصاویر، بهتر از انسان عمل می‌کند.

۱۰ مثال عملی در یادگیری عمیق

اکنون در شرایطی هستیم که ماشین‌ها می‌توانند یاد بگیرند مشکلات پیچیده را بدون دخالت انسان حل کنند. در ادامه تنها تعدادی از کارهایی که امروزه یادگیری عمیق قابلیت انجام آن‌ها را آورده‌ایم و باید توجه کرد که با رشد الگوریتم ها از طریق تزریق داده ها، این لیست به رشد خود ادامه می دهد.

یادگیری عمیق از طریق یک شبکه عصبی مصنوعی آموزش می‌بیند که همانند مغز انسان عمل می‌کند و سیستم داده‌ها را در یک ساختار بسیار مشابه ذهن انسان، تجزیه و تحلیل می‌کند. سیستم های یادگیری عمیق برای آنکه بدانند با هر داده باید چه کاری باید انجام دهند نیازی به یک برنامه نویس ندارند و این کار با استفاده از داده‌های بسیار زیادی که جمع آوری می‌شوند امکان پذیر است.

در ادامه به تشریح ده کاربرد فوق‌العاده از یادگیری عمیق می‌پردازیم.

1.تجربه مشتری

امروزه از یادگیری عمیق در بسیاری از مشاغل برای بهبود تجربه مشتری استفاده می‌شود. برای مثال سلف- سرویس‌های آنلاین و ایجاد گردش کار (workflow) از کاربردهای آن است. مدتی می‌شود که از یادگیری عمیق در چت بات‌ها استفاده می‌شود و انتظار داریم با بلوغ و رشد تکنولوژی یادگیری عمیق، از آن در بسیاری از کسب و کارها استفاده شود.

2.ترجمه

با اینکه ترجمه ماشینی اتوماتیک چیز جدیدی نیست، اما یادگیری عمیق می‌توان در بهبود و پیشرفت آن به کمک شبکه‌های انباشته عصبی و ترجمه از تصاویر کمک شایانی داشته باشد.

3.رنگی کردن تصاویر سیاه و سفید

رنگی کردن تصاویر سیاه و سفید قبلا به صورت دستی انجام می‌شد و زمان بسیار زیادی را از افراد می‌گرفت. امروزه این کار توسط برنامه‌های هوشمند و با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق انجام می‌گیرد.

تفاوت شبکه عصبی و هوش مصنوعی

4.شناسایی زبان

سیستم‌های دارای یادگیری عمیق به تازگی توانایی تشخیص لهجه‌های مختلف یک زبان را بدست آورده‌اند. یک سیستم هوشمند در ابتدا تشخیص می‌دهد فردی که در حال صحبت است برای مثال به زبان انگلیسی صحبت می‌کند و سپس الگوریتم‌های هوش مصنوعی آن تشخیص می‌دهند که فرد به چه لهجه‌ای سخن می‌گوید.

5.اتومبیل‌های خودران

ماشین‌های خودران تنها از یک مدل هوش مصنوعی استفاده نمی‌کنند بلکه چندین مدل به طور همزمان در حال کار است تا یک ماشین بتواند بصورت خودکار در خیابان براند. برخی از مدل‌های یادگیری عمیق در شناسایی علائم راهنمایی، افراد و اشیاء موجود در خیابان و… به کار می‌روند.

6.بینایی کامپیوتری

الگوریتم‌هایی یادگیری عمیق به تقلید از بینایی انسان به طبقه‌بندی تصاویر، تشخیص اشیاء، بازیابی تصویر و دسته‌بندی تصاویر می‌پردازند. یکی دیگر از کارهایی که یادگیری عمیق انجام می‌دهد آموزش ماشین‌ها برای خودکار کردن کارهایی است که نیاز به قدرت بصری انسان دارد.

7.تولید متن

به کمک یادگیری عمیق سیستم‌های هوشمند می‌توانند نگارش، گرامر و سبک یک متن را آموزش ببینند و از مدل آموزش دیده استفاده کنند تا یک متن را بصورت خودکار تولید کنند که از لحاظ املا، دستور زبان، سبک متن و… مناسب و درست باشد.

8.تولید کپشن برای تصاویر

یکی دیگر از توانایی‌های خارق‌العاده یادگیری عمیق آن است که می‌تواند عناصر و محتوای موجود در یک تصویر را تشخیص دهد و به تناسب آن یک کپشن برای تصویر تولید کند.

9.جمع‌آوری اخبار بر اساس احساسات

هنگامی که نیاز دارید تا یکسری اخبار منفی را فیلتر کنید، یادگیری عمیق از طریق پردازش زبان طبیعی پیشرفته می‌تواند این کار را انجام دهد. جمع‌آوری کننده خبر با استفاده از این فناوری می‌تواند اخبار را بر اساس احساسات فیلتر کنند و به این ترتیب می‌توانید جریان‌های خبری ایجاد کنید.

10. ربات‌های دارای یادگیری عمیق

سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند توانایی‌های بسیار زیادی را برای ربات‌ها ایجاد کنند که در حالت پیشرفته می‌توانند باعث شوند که یک ربات تنها از روی مشاهده کارهایی که یک انسان انجام می‌دهد آموزش ببینند. درست مثل کاری که مغز انسان از تجربیاتی که بدست می‌آورد آموزش می‌بیند.

111 بازدید