دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟
دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟

دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟

فهرست مطالب
دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟
دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟

دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟

امتیاز post
امتیاز post
فهرست مطالب
  • دیپ لرنینگ بخش مهمی از دیتاساینس است که با آمار، مدل‌سازی و پیش‌بینی سروکار دارد. اگر درگذشته گروه عظیمی از انسان‌های دقیقْ وظیفه جمع‌آوری، تجزیه‌و‌تحلیل و تفسیر داده‌ها را به‌عهده داشتند، امروزه دیپ لرنینگ این فرآیند را سریع‌تر و آسان‌تر انجام می‌دهد. این فناوریْ بخشی از فناوری جذاب لرنینگ ماشین (یادگیری ماشینی) است که خودش زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) محسوب می‌شود؛ فناوری‌هایی که الگوهای رفتاری ما را تجزیه‌و‌تحلیل می‌کنند و براساس نتایجی که به دست می‌آورند، پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهند. اگر بدانید هوش مصنوعی چیست و تا کجا در زندگی امروز ما نفوذ کرده است، دیگر از پیشنهاداتی که آمازون هنگام خرید آنلاین ارائه می‌دهد و یا تشخیص اینستاگرام درمورد تمایلتان به کالایی خاص در یک برهه زمانی مشخص، متعجب نمی‌شوید؛ نفوذی که تنها با دیپ لرنینگ و توانایی محاسباتی سریعش امکان‌پذیر شده است.

    دیپ لرننیگ یا یادگیری عمیق چیست؟

    دیپ لرنینگ را می‌توان به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی در نظر گرفت. دیپ لرنینگ، رشته‌ای است که به‌واسطه بررسی الگوریتم‌های کامپیوتری مبتنی بر یادگیری و بهبود خودبه‌خود، سروشکل گرفته است. همچنین در‌حالی‌که یادگیری ماشینی از مفاهیم ساده‌تری استفاده می‌کند، دیپ لرنینگ با شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند که برای تقلید از نحوه تفکر و یادگیری انسان طراحی شده‌اند. تا همین اواخر، شبکه‌های عصبی با قدرت محاسباتی محدود می‌شدند و در نتیجه پیچیدگی آنها محدود بود. با این حال، پیشرفت‌ها در تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ به شبکه‌های عصبی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر اجازه پیشروی داده‌اند و به رایانه‌ها این امکان را می‌دهند که سریع‌تر از انسان‌ها موقعیت‌های پیچیده را مشاهده کنند، یاد بگیرند و به آنها واکنش نشان دهند. دیپ لرنینگ به طبقه‌بندی تصاویر، ترجمه زبان و تشخیص گفتار کمک کرده است و می‌توان از آن برای حل هر مشکل تشخیص الگو بدون دخالت انسان استفاده کرد.

    شبکه‌های عصبی مصنوعی که از لایه‌های زیادی تشکیل شده‌اند، دیپ‌لرنینگ را هدایت می‌کنند. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) انواعی از شبکه‌ها هستند که هر لایه می‌تواند عملیات پیچیده‌ای مانند نمایش و انتزاع را به‌واسطۀ آن انجام دهد چون این شبکه‌ها تصاویر، صدا و متن را معنا می‌کنند. دیپ لرنینگ که سریع‌ترین زمینۀ درحال‌رشد در یادگیری ماشینی در نظر گرفته می‌شود، نشان‌دهنده یک فناوری دیجیتال واقعاً پیشرو است و روز‌به‌روز شرکت‌های بیشتری برای ایجاد مدل‌های تجاری جدید از آن استفاده می‌کنند.

    دیپ لرننیگ یا یادگیری عمیق چیست؟

    یک مثال ساده درباره دیپ لرنینگ

    بیایید فرض کنیم هدف این است که یک شبکه عصبی، عکس‌های حاوی یک سگ را تشخیص دهد. همه سگ‌ها دقیقاً شبیه همدیگر نیستند – برای مثال یک سگ نژاد روتوایلر و یک پودل را در نظر بگیرید. علاوه‌بر‌این، عکس‌ها سگ‌ها را در زوایای مختلف و با مقادیر متفاوت نور و سایه نشان می‌دهند. بنابراین، مجموعه‌ای آموزشی از تصاویر باید گردآوری شود که شامل نمونه‌های بسیاری از صورت‌های سگ است.

      داستان عاشقانه پیدایش ماکارونی

    در این مجموعه آن عکس‌هایی که سگ را نشان می‌دهد با عنوان «سگ» برچسب‌گذاری می‌شوند و آنهایی که سگ را نشان نمی‌دهد با برچسب «سگ نیست»، برچسب‌گذاری می‌شوند. بر این اساس تصاویری که وارد شبکه عصبی می‌شوند به داده تبدیل خواهند شد. این داده‌ها در شبکه حرکت می‌کنند و گره‌های مختلف، وزن‌هایی را به عناصر مختلف اختصاص می‌دهند. لایه خروجی نهایی، اطلاعات به‌ظاهر جداشده را جمع‌آوری می‌کند – خزدار، پوزه‌کوتاه، چهارپا و غیره – و خروجی را ارائه می‌دهد: سگ.

    بعد از این مرحله، پاسخ دریافتی از شبکه عصبی با برچسب تولیدشده توسط انسان مقایسه خواهد شد؛ اگر مطابقت وجود داشته باشد، خروجی تأیید می‌شود. در غیر این صورت، شبکه عصبی خطا را یادداشت کرده و وزن‌ها را تنظیم می‌کند. شبکه عصبی سعی می‌کند با تنظیم مکرر وزن خود، بارها‌و‌بارها مهارت‌های تشخیص سگ خود را بهبود بخشد. این تکنیک آموزشی، یادگیری تحت‌نظارت یا repeatedly adjusting نامیده می‌شود که زمانی اتفاق می‌افتد که به شبکه‌های عصبی به‌صراحت گفته نشود که چه چیزی سگ را «می‌سازد». آن‌ها باید الگوهای موجود در داده‌ها را در طول زمان تشخیص دهند و خودشان یاد بگیرند. اینجاست که دیپ لرنینگ روی فوق‌العاده زیبای خودش را نشان می‌دهد.

    یک مثال ساده درباره دیپ لرنینگ

    دیپ لرنینگ چگونه بر زندگی افراد تأثیر می‌گذارد؟

    جدا از سرویس پخش موسیقی مورد علاقه شما که آهنگ‌هایی را پیشنهاد می‌کند که ممکن است از آنها لذت ببرید، دیپ لرنینگ چگونه بر زندگی افراد تأثیر می‌گذارد؟ همان‌طور که مشخص است، دیپ لرنینگ راه خود را به برنامه‌های کاربردی پیدا می‌کند. هر کسی که از فیس‌بوک استفاده می‌کند نمی‌تواند متوجه نشود که این پلتفرم اجتماعی معمولاً موقع آپلود عکس‌های جدید، دوستان شما را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند. دستیارهای دیجیتالی مانند سیری، کورتانا، الکسا و Google Now از دیپ لرنینگ برای پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده می‌کنند. اسکایپ هم مکالمات گفتاری را در زمان واقعی ترجمه می‌کند.

    بسیاری از پلتفرم‌های ایمیل در شناسایی پیام‌های هرزنامه حتی قبل از رسیدن به صندوق ورودی، ماهر شده‌اند. پی‌پال برای جلوگیری از پرداخت‌های جعلی، دیپ لرنینگ را پیاده‌سازی کرده است. اپلیکیشن‌هایی مانند CamFind به کاربران اجازه می‌دهند از هر چیزی عکس بگیرند و با استفاده از فناوری جستجوی بصری موبایل، کشف کنند که آن شی چیست. گوگل، به‌ویژه، از دیپ لرنینگ برای ارائه راه‌حل‌ها استفاده می‌کند. WaveNet از شرکت DeepMind می‌تواند گفتاری شبیه صدای انسان تولید کند که طبیعی‌تر از سیستم‌های گفتاری موجود در بازار است. گوگل ترنسلیت از دیپ لرنینگ و تشخیص تصویر برای ترجمه زبان‌های صوتی و نوشتاری استفاده می‌کند. Google Planet می‌تواند تشخیص دهد که هر عکس از کجا گرفته شده است. گوگل همچنین پایگاه داده نرم‌افزار دیپ لرنینگ را با نام Tensorflow توسعه داد تا به تولید برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی کمک کند.

      پنج کاربرد هوش مصنوعی در صنعت گردشگری

    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. لایه پیچیده شبکه‌های عصبی برای اجتناب از برخورد با اشیا، تشخیص چراغ‌های راهنمایی و اطلاع از زمان تنظیم سرعت، آموزش می‌بینند. شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی همه‌چیز از قیمت سهام گرفته تا آب‌و‌هوا ماهر می‌شوند، پس باید ارزش دستیارهای دیجیتال را در نظر بگیرید چون می‌توانند زمان فروش سهام یا زمان تخلیه را قبل از طوفان توصیه کنند. برنامه‌های دیپ لرنینگ حتی جان انسان‌ها را نجات می‌دهند زیرا توانایی طراحی برنامه‌های درمانی مبتنی بر شواهد را برای بیماران پزشکی ایجاد و به تشخیص زودهنگام سرطان کمک می‌کنند.

    دیپ لرنینگ چگونه بر زندگی افراد تأثیر می‌گذارد؟

    روش‌های دیپ لرنینگ

    برای ایجاد مدل‌های دیپ لرنینگ، می‌توان از روش‌های مختلفی استفاده کرد. این تکنیک‌ها شامل کاهش نرخ یادگیری (learning rate decay)، انتقال یادگیری (transfer learning)، آموزش از ابتدا (training from scratch) و ترک تحصیل (dropout) است. که در ادامه هر کدام از آن‌ها را به‌ترتیب توضیح خواهیم داد.

     

    روش کاهش نرخ یادگیری

    نرخ یادگیری یک فراپارامتر است و عاملی است که سیستم را تعریف یا شرایطی را برای عملکرد آن قبل از فرآیند یادگیری تعیین می‌کند. نرخ یادگیری کنترل‌کننده این مورد است: هر بار که وزن مدل تغییر می‌کند، مدل چقدر تغییر را در پاسخ به خطای تخمین‌زده‌شده تجربه می‌کند؟ نرخ‌های یادگیری بسیار بالا، ممکن است منجر به فرآیندهای آموزشی ناپایدار شود. نرخ‌های یادگیری بسیار کم ممکن است باعث ایجاد یک فرآیند آموزشی طولانی شود که پتانسیل گیر کردن را دارد. روش کاهش نرخ یادگیری (که به آن بازپخت نرخ یادگیری یا نرخ های یادگیری تطبیقی نیز گفته می‌شود)، فرآیند تطبیق نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان آموزش را اجرا می‌کند.

     

    روش انتقال یادگیری

    این فرآیند شامل تکمیل یک مدل آموزش‌دیده قبلی است. در این روش، ابتدا کاربران به شبکه موجود، داده‌های جدیدی حاوی طبقه‌بندی های ناشناختهْ را تغذیه می‌کنند. هنگامی که تنظیمات شبکه انجام می‌شود، وظایف جدید را می‌توان با توانایی‌های دسته‌بندی خاص‌تر انجام داد. این روش این مزیت را دارد که به داده‌های بسیار کمتری نسبت به روش‌های دیگر نیاز پیدا می‌کند، بنابراین زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش می‌دهد.

      ورزشکاران گیاه‌خوار جهان چه کسانی هستند؟

    روش آموزش از صفر

    این روش به یک توسعه‌دهنده نیاز دارد که مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده بزرگی را جمع‌آوری و یک معماری شبکه را پیکربندی کند که بتواند ویژگی‌ها و مدل‌ها را یاد بگیرد. این تکنیک به‌ویژه برای برنامه‌های کاربردی جدید و همچنین برنامه‌هایی با تعداد زیادی دسته خروجی مفید است. با‌این‌حال، به‌طور‌کلی، این یک رویکردْ کمتر رایج است، زیرا به مقادیر بیش از حدی از داده‌ها نیاز دارد، که همین باعث می‌شود آموزشْ روزها یا هفته ها طول بکشد.

    روش ترک تحصیل

    در این روش سعی بر این است تا با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی در طول آموزش، مشکل اضافه‌برازش در شبکه‌هایی با مقادیر زیاد پارامتر حل شود. ثابت شده است که روش ترک تحصیل می تواند عملکرد شبکه‌های عصبی را در وظایف یادگیری تحت نظارتْ در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار، طبقه‌بندی اسناد و زیست‌شناسی محاسباتی بهبود بخشد.

    روش‌های دیپ لرنینگ

    جمع‌بندی

    در این مقاله از مجله اسنپ اکسپرس درباره مفهوم دیپ لرنینگ صحبت کردیم. دیپ لرنینگ شاخه‌ای از علم داده است که با استفاده از تکنولوژی، می‌توان خیلی از کارها را به‌صورت خودکار انجام داد. امروزه جمع‌آوری داده و تحلیل و بررسی بسیاری از آمارها به کمک این علم انجام می‌شود. کاری که اگر به‌صورت انسانی صورت می‌گرفت زمان زیادی را از سازمان‌ها هدر می‌داد

    سوالات متداول:

    دیپ لرنینگ چیست؟

    دیپ لرنینگ عنصری مهم از دیتاساینس است که با آمار، مدل‌سازی و پیش‌بینی سروکار دارد. این فناوری بخشی از فناوری جذاب لرنینگ ماشین است که خودش زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) محسوب می‌شود.

    روش‌های دیپ لرنینگ چه هستند؟

    کاهش نرخ یادگیری (learning rate decay)، انتقال یادگیری (transfer learning)، آموزش از ابتدا (training from scratch) و ترک تحصیل (dropout) از مهم‌ترین روش‌های این حوزه هستند.

    کاربرد دیپ لرنینگ چیست؟

    باید بپرسیم کاربرد دیپ لرنینگ چه نیست چون این فناوری پیشرو از گوشی‌های هوشمند ما تا خودروهای خودران را تسخیر کرده است و آینده داده‌های جهان ما را از آن خودش خواهد کرد.

    میانگین امتیازات ۵ از ۵
    از مجموع ۱ رای

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

    عضویت در خبرنامه

    دریافت لیست متنوعی از خبرها  

    سایر مطالب مرتبط