دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق چیست؟ نحوه کار یادگیری عمیق (deep learning)

موضوع یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، یکی از موضوعات بسیار پرطرفدار در حوزه یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر به ویژه با پیشرفت فناوری و افزایش توانایی‌های محاسباتی، توجه بسیاری از پژوهشگران را به خود جلب کرده است. این حوزه به بررسی و توسعه روش‌هایی می‌پردازد که به کمک شبکه‌های عصبی عمیق، اطلاعات پیچیده و بازنمایی‌های غنی از داده‌ها را استخراج و درک می‌کنند. یادگیری عمیق کاربردهای بسیاری در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصاویر و ویدئوها، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، پیش‌بینی و حل مسائل پیچیده دارد. از جمله ویژگی‌هایی که این حوزه را متمایز می‌کند، توانایی استخراج ویژگی‌های سطح بالا و بازنمایی‌های پیچیده از داده‌ها با استفاده از ساختارهای عمیق شبکه‌های عصبی است. در این مقاله از وب سایت مکسا قصد داریم ضمن پاسخ به این سوال که دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق چیست؟ به بررسی نحوه کار یادگیری عمیق بپردازیم.

تعریف یادگیری عمیق به زبان ساده

دیپ لرنینگ به زبان ساده یکی از انواع روش‌های یادگیری ماشین است که به روش‌های شبکه عصبی تمرکز دارد. در واقع یادگیری دیپ لرنینگ هر آنچه که به طور طبیعی توسط انسان قابل انجام است را به رایانه آموزش می‌دهد. یادگیری عمیق با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند تا رایانه نیز قادر به انجام این کارها به طور طبیعی باشد. الگوریتم یادگیری ماشین یا همان الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی شامل پردازش اطلاعات و گره‌های ارتباطی توزیع شده می‌شوند. کلمه عمیق به کار رفته در نظریه یادگیری عمیق به تعداد لایه‌هایی اشاره دارد که از با استفاده از آن داده‌ها در طی مراحلی تبدیل می‌شوند و با استفاده از تئوری یادگیری عمیق می‌توان کارها را به رایانه‌ها آموزش داد تا به طور نرمال و طبیعی مانند انسان انجام دهند.

یادگیری عمیق یا یادگیری دیپ لرنینگ یک نوع از یادگیری ماشینی است که به استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری نمایش‌های پیچیده از داده‌ها تمرکز دارد. این شبکه‌های عصبی از لحاظ ساختاری شبیه به ساختار مغز انسان هستند و از لایه‌های عمیقی از یک یا چندین لایه تشکیل شده‌اند. هدف اصلی یادگیری عمیق این است که با استفاده از این لایه‌های عمیق، ویژگی‌های پیچیده و سطوح بازنمایی عمیق از داده‌ها را استخراج کند و از آن‌ها برای کاربردهای مختلفی مانند تشخیص الگو، ترجمه ماشینی، تشخیص صدا، تشخیص تصویر و … استفاده کند.

تعریف یادگیری عمیق به زبان ساده

روش کار یادگیری عمیق یا deep learning چگونه است؟

نحوه کار یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ از شبکه‌های عصبی عمیق شامل چندین لایه پنهان تشکیل شده‌اند. این شبکه‌ها به طور خودکار و طی مراحل یادگیری عمیق برای استخراج ویژگی‌های انتزاعی از داده‌ها آموزش داده می‌شوند. برای درک بهتر این موضوع که یادگیری عمیق چگونه کار میکند این فرآیند در مراحل زیر شرح داده شده است:

تعریف معماری شبکه عصبی: اولین قدم در طراحی یک مدل یادگیری عمیق، تعریف معماری شبکه عصبی است. معماری شبکه عصبی شامل تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه و اتصالات بین لایه‌ها می‌شود.

آموزش مدل: در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی و متدهای بهینه‌سازی مثل انتشار رو به عقب و کاهش گرادیان آموزش داده می‌شود. در طول این فرآیند، مدل به تدریج ویژگی‌های انتزاعی از داده‌ها را آموزش می‌بیند.

ارزیابی و بهینه‌سازی: پس از آموزش، مدل بر روی داده‌های ارزیابی یا اعتبارسنجی تست می‌شود تا عملکرد آن مورد ارزیابی قرار گیرد و در صورت لزوم، پارامترهای مدل بهینه‌سازی می‌شوند تا عملکرد بهبود یابد.

پیش‌بینی: پس از آموزش و ارزیابی مدل، آماده استفاده برای پیش‌بینی و پردازش داده‌های جدید می‌شود. این فرآیند شامل اعمال مدل بر روی داده‌های جدید و برداشتن نتایج پیش‌بینی مربوطه می‌شود.

این چرخه به صورت متناوب تکرار می‌شود تا مدل بهینه شده و توانایی بهتری در استخراج ویژگی‌های مفید و پرکاربرد از داده‌ها پیدا کند. در واقع یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از موتورهای جستجو برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند و به نوعی با استفاده از ساختار یادگیری عمیق در زمان و انرژی شرکت‌ها صرفه‌جویی می‌شود تا حجم عظیمی از داده‌های(تصویری، متنی، صوتی و…) موجود در فضای آنلاین تحلیل شوند.

بیشتر بخوانید: همه چیز درباره اینترنت اشیا؛ بررسی مهمترین کاربردها و مزایای iot

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ هر دو زیرمجموعه‌های مهمی از علم یادگیری ماشینی هستند، اما دارای تفاوت‌های مهمی در روش و دیدگاه‌هایشان هستند. در ادامه به برخی از تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پرداخته‌ایم:

• روش استفاده از داده‌ها:

   – در یادگیری ماشین، معمولاً با استفاده از الگوریتم‌های کلاسیکی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، یا رگرسیون، بر روی ویژگی‌های دست‌ساز و از پیش تعیین شده از داده‌ها کار می‌شود.

   – در یادگیری عمیق، از شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی از داده‌ها استفاده می‌شود. این شبکه‌ها می‌توانند ویژگی‌های مورد نیاز را از داده‌ها استخراج کرده و در مراحل بالاتر از آن‌ها استفاده کنند.

• نیاز به تعریف دستی ویژگی‌ها:

   – در یادگیری ماشین، بسیاری از ویژگی‌ها باید به صورت دستی تعریف شوند و به عنوان ورودی به الگوریتم‌ها داده شوند.

   – در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی قادرند تا ویژگی‌های مورد نیاز را به صورت خودکار و بدون نیاز به تعریف دستی از داده‌ها استخراج کنند.

• پیچیدگی مدل:

   – در یادگیری ماشین، مدل‌ها معمولاً ساده‌تر هستند و از تعداد محدودی پارامتر استفاده می‌کنند.

   – در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی دارای تعداد زیادی لایه و پارامتر هستند که اجازه می‌دهد تا مدل‌ها بسیار پیچیده‌تر و قدرتمندتر باشند.

• عملکرد در داده‌های پیچیده:

   – یادگیری عمیق معمولاً در مواجهه با داده‌های پیچیده و با ابعاد بالا بهتر از روش‌های سنتی یادگیری ماشین عمل می‌کند. به عنوان مثال، در تشخیص تصاویر یا ترجمه ماشینی، شبکه‌های عصبی عمیق بهترین عملکرد را ارائه می‌دهند.

به طور کلی، یادگیری عمیق به عنوان یک زیرمجموعه از یادگیری ماشینی، توانایی بالاتری در استخراج ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی از داده‌ها دارد که معمولاً در مواجهه با مسائل پیچیده و داده‌های بزرگ بسیار مفید است.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

انواع روش‌های یادگیری عمیق یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق کدام‌اند؟

در حوزه یادگیری عمیق مجموعه‌ای از تکنیکهای یادگیری عمیق برای انجام مسائل مختلف وجود دارد که در ادامه به برخی از معروف‌ترین الگوریتم‌ها و روش های یادگیری عمیق اشاره شده است:

نگاشت‌های خودسازمان‌‌دهنده (SOM)

الگوریتم یادگیری عمیق نگاشت‌های خودسازمان‌دهنده (Self-Organizing Maps – SOM) یکی از انواع یادگیری عمیق است که بر اساس شبکه‌های عصبی خاصی ساخته می‌شود. SOM یک نوع شبکه عصبی که معمولاً به صورت دو بعدی (یا سه بعدی) است و برای تجسم داده‌های برداری با بُعد بالا در یک نقشه دو بعدی (یا سه بعدی) استفاده می‌شود. در الگوریتم یادگیری عمیق نگاشت‌های خودسازمان‌دهنده ، هر نود (یا گره) در شبکه عصبی به یک بردار ویژگی مرتبط با داده‌های ورودی نسبت داده می‌شود. این گره‌ها به طور خودکار و بدون نیاز به برچسب‌های کلاس بندی شده، داده‌ها را در نقشه خودسازمان‌دهنده مرتب می‌کنند. فرآیند یادگیری SOM شامل مراحل زیر است:

مقداردهی اولیه: وزن‌های هر نود به طور تصادفی اولیه‌ای انتخاب می‌شوند.

انتخاب ورودی: یک بردار ورودی از داده‌های آموزشی انتخاب می‌شود.

یافتن بردار پیروی (Best Matching Unit – BMU): نودی که وزن‌های آن به بردار ورودی نزدیک‌ترین است (BMU) را پیدا می‌کنیم.

بروزرسانی وزن‌ها: وزن‌های همسایه‌های BMU نیز به سمت بردار ورودی بروزرسانی می‌شوند، که این فرآیند باعث می‌شود نقشه تغییر کند و به نحوی داده‌ها را نگاشت کند.

کاهش میزان یادگیری و شعاع همسایگی: در هر مرحله، میزان یادگیری و شعاع همسایگی به طور تدریجی کاهش می‌یابد تا به یک وضعیت پایدار برسیم.

تکرار: این فرآیند تکرار می‌شود تا وزن‌ها به یک وضعیت پایدار و نقشه به یک ترتیب معنی‌دار برسد.

الگوریتم یادگیری عمیق نگاشت‌های خودسازمان‌دهنده (SOM) معمولاً برای کاهش بُعد داده‌های پیچیده و یا برای تجسم داده‌ها در یک فضای کاهش یافته استفاده می‌شود، که این امکان را به ما می‌دهد تا الگوهای مختلف و ارتباطات بین داده‌ها را بصورت دیداری و قابل فهم بررسی کنیم.

classic neural networks شبکه عصبی کلاسیک   

شبکه‌های عصبی کلاسیک یا Classic Neural Networks معمولاً به عنوان شبکه‌های عصبی پیشینه‌ای از شبکه‌های عصبی عمیق مدرن مطرح می‌شوند. این شبکه‌ها از چندین لایه پنهان به جای استفاده از یک یا دو لایه پنهان تشکیل شده‌اند. در واقع، این شبکه‌ها به طور معمول شبکه‌هایی با ساختار کوچکتر و پیچیدگی‌های کمتر هستند که در دهه‌های قبل از پیدایش شبکه‌های عصبی عمیق مورد استفاده قرار می‌گرفتند.

الگوریتم یادگیری عمیق Classic Neural Networks عموماً شامل سه نوع لایه اصلی است:

 لایه ورودی (Input Layer): این لایه تعداد ویژگی‌های ورودی را که به مدل داده می‌شود، می‌پذیرد. هر ویژگی ورودی به یک نورون در این لایه اتصال دارد.

لایه پنهان (Hidden Layers): این لایه‌ها معمولاً بین لایه ورودی و لایه خروجی قرار می‌گیرند. هر نورون در این لایه‌ها با ویژگی‌های ورودی ارتباط دارد و عملیات‌های خطی و غیرخطی روی آن اعمال می‌شود.

لایه خروجی (Output Layer): این لایه نتایج پایانی مدل را تولید می‌کند. به عبارت دیگر، خروجی‌های مدل (مثلاً پیش‌بینی یک مسئله) در این لایه تولید می‌شوند.

در یادگیری عمیق کلاسیک، الگوریتم‌های یادگیری مختلفی مانند روش‌های کاهش گرادیان مورد استفاده قرار می‌گیرند تا وزن‌های شبکه به گونه‌ای بروزرسانی شوند که عملکرد مدل بهینه شود. این الگوریتم‌ها ممکن است شامل مراحلی مانند انتشار مشتقات (Backpropagation) و استفاده از تابع هزینه (Cost Function) برای اندازه‌گیری کیفیت پیش‌بینی‌های مدل باشند. البته این الگوریتم‌ها نهایتاً محدودیت‌های خود را دارند و در برخی مسائل پیچیده، از جمله تصویربرداری و پردازش زبان طبیعی، به خوبی عمل نمی‌کنند. این موضوع باعث پیشرفت به سوی شبکه‌های عصبی عمیق‌تر با معماری‌ها و الگوریتم‌های پیچیده‌تر شده است.

بیشتر بخوانید: دسکتاپ مجازی vdi چیست؟ | بررسی مزایا، معایب و کاربردهای سرویس vdi

شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN

recurrent neural networks  

شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN (Recurrent Neural Networks) یکی از قدیمی‌ترین و مهم‌ترین روش‌های یادگیری عمیق هستند که برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متون، صدا، سیگنال‌های زمانی و سایر داده‌های مرتبط استفاده می‌شوند. در RNN، اطلاعات از یک زمان به زمان بعدی منتقل می‌شوند و هر گره در شبکه یک وضعیت داخلی دارد که اطلاعات قبلی را نگه می‌دارد. مهمترین ویژگی شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN این است که می‌توانند به عنوان یک مدل توالی به کار روند. به این معنا که ورودی در هر لحظه زمانی و وضعیت داخلی شبکه (ویژگی‌های محاسباتی) در آن لحظه به عنوان ورودی برای زمان بعدی استفاده می‌شوند. این ویژگی باعث می‌شود که RNN قادر به یادگیری و درک الگوهای زمانی و وابستگی‌های طولانی در داده‌های دنباله‌ای باشد.

معماری RNN شامل سه نوع لایه است:

لایه ورودی (Input Layer): که به عنوان ورودی‌های شبکه عمل می‌کند و معمولاً بردارهای ویژگی‌های ورودی را دریافت می‌کند.

لایه پنهان (Hidden Layer): که شامل واحدهای محاسباتی است که وضعیت‌های مختلف (مانند حالت مخفی) را در هر زمان در آن ذخیره می‌کند و اطلاعات از یک لحظه زمانی به لحظه زمانی بعدی انتقال می‌یابد.

لایه خروجی (Output Layer): که خروجی مدل را تولید می‌کند، می‌تواند یک بردار پیش‌بینی (مانند برچسب کلاس) یا حتی یک دنباله جدید (مانند متن تولیدی) باشد.

استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN در حوزه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی (مانند ترجمه ماشینی و تولید متن)، تولید دنباله‌ها (مانند تولید موسیقی و سخنرانی)، تشخیص و پیش‌بینی داده‌های زمانی (مانند تشخیص مقاطع زمانی در ویدئوها و پیش‌بینی قیمت‌های بازار) و بسیاری دیگر کاربرد دارد.

انواع روش‌های یادگیری عمیق یا الگوریتم‌های یادگیری عمیق کدام‌اند؟

شبکه‌های عصبی کانولوشنی CNN

convolutional neural networks   

شبکه‌های عصبی کانولوشنیCNN (Convolutional Neural Networks) یکی از پرکاربردترین و پرقدرت‌ترین الگوریتم‌های یادگیری عمیق است که در پردازش تصویر و تشخیص الگوهای دیداری عملکرد بسیار خوبی دارند. این شبکه‌های عصبی بر اساس ساختار خاصی از لایه‌ها و عملیات کانولوشن، حذف ویژگی‌ها و لایه‌های کاملاً متصل ساخته می‌شوند. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنیCNN عموماً شامل سه نوع لایه است:

لایه کانولوشن (Convolutional Layer): این لایه برای استخراج ویژگی‌های مهم از تصویر استفاده می‌شود. در این لایه، فیلترهای کانولوشن به تصویر اعمال می‌شوند تا ویژگی‌های مختلفی مانند لبه‌ها، خطوط و اشیاء مشخص شناسایی شوند.

لایه حذف ویژگی‌ها (Pooling Layer): این لایه برای کاهش ابعاد ویژگی‌ها و افزایش توانایی مدل در تشخیص الگوهای مختلف استفاده می‌شود.

لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer): این لایه به عنوان یک شبکه عصبی عمیق معمولی عمل می‌کند و ویژگی‌های استخراج شده را برای پیش‌بینی نهایی استفاده می‌کند. در این لایه، ویژگی‌های استخراج شده به یک بردار ورودی تبدیل شده و به نهایت خروجی مدل (مانند احتمالات کلاس‌های مختلف در یک مسئله طبقه‌بندی) تولید می‌شود.

شبکه‌های عصبی کانولوشنی CNN معمولاً با استفاده از روش‌های بهینه‌سازی مانند بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent) با الگوریتم‌های نسخه‌های بهبود یافته مانند Adam یا RMSProp آموزش داده می‌شوند. این شبکه‌ها با توجه به قابلیت‌های استخراج ویژگی‌های پیچیده از تصاویر، در بسیاری از کاربردها از جمله تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، ترجمه تصاویر، طبقه‌بندی تصاویر پزشکی و بسیاری دیگر به خوبی عمل می‌کنند.

یادگیری درخت تصمیم عمیق DRL

deep reinforcemnet learning      

الگوریتم درخت تصمیم عمیق DRL (Deep Reinforcement Learning) یک روش قدرتمند در زمینه یادگیری ماشین و همچنین یادگیری تقویتی است که معمولاً برای حل مسائلی که دارای فضای عمل و وضعیت بسیار بزرگ و پیچیده هستند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم درخت تصمیم عمیقDRL عمیق‌ترین شکل از یادگیری تقویتی است که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای تقویت یادگیری استفاده می‌کند. در این روش، یک عامل یا نهاد یادگیری دارای توانایی اعمال عملیات در یک محیط است و تلاش می‌کند تا از طریق تجربه و تعامل با محیط، یک سیاست بهینه را یاد بگیرد که بهترین عمل را در هر وضعیت تعیین می‌کند. در الگوریتم درخت تصمیم عمیقDRL ، به عنوان یکی از پیشروها در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی شناخته شده است و در حوزه‌های مختلفی از جمله بازی‌های رایانه‌ای، کنترل رباتیک، مدیریت منابع و تجارت، مسائل بهینه‌سازی و بسیاری دیگر از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)

شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)وابستگی دستور را از طریق مسائل پیش بینی دنباله آموزش می‌بینند. این الگوریتم یادگیری عمیق ساختار پیچیده‌ای دارد و در زمینه‌های مختلفی از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و … استفاده می‌شوند. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت یا (Long Short-Term Memory) به طور خاص برای مسائلی که نیاز به حفظ و استفاده از اطلاعات طولانی مدت دارند، طراحی شده‌اند.  LSTMاز ساختار خاصی برای ذخیره و بروزرسانی اطلاعات در طول زمان استفاده می‌کند که به آن امکان می‌دهد اطلاعات مهم را در طول زمان حفظ کرده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آتی استفاده کند. ویژگی‌های اصلی شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)عبارتند از:

سلول حافظه (Memory Cell): که اطلاعات را در طول زمان حفظ می‌کند و به طور خاص برای پیش‌بینی زمانی طولانی مدت استفاده می‌شود.

دروازه‌ها (Gates): که به LSTM امکان می‌دهند تصمیم‌گیری کند که اطلاعات جدیدی باید به سلول حافظه اضافه شود، اطلاعاتی باید از سلول حافظه حذف شود و یا اطلاعاتی که باید منتقل شوند را انتخاب کند. این دروازه‌ها شامل دروازه فراموشی، دروازه ورودی و دروازه خروجی می‌باشند.

حالت مخفی (Hidden State): که اطلاعات مهم از سلول حافظه را به صورت متوالی منتقل می‌کند و به عنوان ورودی برای لایه‌های بعدی در شبکه عمل می‌کند.

تابع فعال‌سازی: که در هر مرحله از زمان اجرا می‌شود و اطلاعات را به دروازه‌ها ارسال می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های مورد نیاز برای بروزرسانی سلول حافظه انجام شود.

شبکه‌های مولد تخاصمی GAN

generative adversarial networks

الگوریتم یادگیری عمیق شبکه‌های مولد تخاصمیGAN  (Generative Adversarial Networks)یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین روش‌های یادگیری عمیق است که برای تولید داده‌های جدید استفاده می‌شود. این روش معمولاً برای تولید تصاویر مصنوعی، متون، صداها و سایر نمونه‌های داده‌ای استفاده می‌شود که دارای توزیع احتمالی خاصی هستند.

معماری شبکه‌های مولد تخاصمیGAN  شامل دو نوع شبکه عصبی عمیق است:

شبکه مولد (Generator): این شبکه مسئول تولید داده‌های جدید است. وظیفه آن ایجاد داده‌های مصنوعی است که شبیه به داده‌های واقعی باشند. برای این کار، شبکه مولد یک نویز تصادفی را به عنوان ورودی دریافت می‌کند و سعی می‌کند داده‌هایی را ایجاد کند که از نظر ظاهری به داده‌های واقعی نزدیک باشند.

شبکه تخاصمی (Discriminator): این شبکه مسئول تشخیص بین داده‌های تولید شده توسط شبکه مولد و داده‌های واقعی است. وظیفه آن تفکیک بین دو نوع داده و تشخیص آنهاست. به طور خلاصه، شبکه تخاصمی سعی می‌کند تفاوت بین داده‌های واقعی و داده‌های تولید شده توسط شبکه مولد را تشخیص دهد.

شبکه‌های مولد تخاصمی GAN

شبکه‌های تابع پایه شعاعی RBFN 

شبکه‌های تابع پایه شعاعی RBFN (Radial Basis Function Networks) یک نوع از شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که برای حل مسائل تقریب تابع و پردازش الگویی استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها معمولاً دارای سه لایه هستند: لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی. اما معمولاً تنها یک نورون در لایه پنهان وجود دارد. ویژگی اصلی شبکه‌های RBFN استفاده از توابع پایه شعاعی به عنوان توابع فعال‌سازی در لایه پنهان است. این توابع پایه شعاعی به صورت محلی و غیرخطی عمل می‌کنند و وظیفه تبدیل ورودی به یک فضای ویژگی با بعد بالا است. مراحل عملکرد شبکه‌های RBFN به شرح زیر است:

لایه ورودی (Input Layer): در این لایه، ورودی‌های شبکه قرار می‌گیرند.

لایه پنهان (Hidden Layer): این لایه شامل توابع پایه شعاعی است که ورودی‌ها را به یک فضای ویژگی با بعد بالا تبدیل می‌کنند. هر نورون در این لایه با یک مرکز وزن مشخص شده است که به عنوان مرکز تابع پایه شعاعی عمل می‌کند.

لایه خروجی (Output Layer): در این لایه، خروجی شبکه تولید می‌شود. معمولاً این لایه یک لایه خطی است و به طور معمول برای مسائل تقریب تابع یا دسته‌بندی استفاده می‌شود.

پرسپترون‌های چندلایه (MLP)      

الگوریتم یادگیری عمیق پرسپترون‌های چندلایهMLP  (Multilayer Perceptrons) یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین روش‌های یادگیری عمیق است که برای مسائل طبقه‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. الگوریتم MLP از یک تعداد لایه‌های عصبی به صورت متوالی تشکیل شده است. هر لایه عصبی شامل تعدادی نورون یا واحد است و هر واحد با ورودی‌های خود ترکیب‌های خطی ایجاد می‌کند، سپس خروجی حاصل را از طریق یک تابع غیرخطی (معمولاً تابع فعال‌سازی) تبدیل می‌کند و به لایه بعدی ارسال می‌کند.

معماری MLP شامل سه نوع لایه است:

لایه ورودی (Input Layer): این لایه ورودی‌های شبکه را دریافت می‌کند. تعداد نورون‌ها در این لایه برابر با تعداد ویژگی‌های ورودی است.

لایه پنهان (Hidden Layer): این لایه‌ها مسئول انجام محاسبات میانی بین ورودی و خروجی هستند. هر لایه پنهان می‌تواند شامل تعداد مختلفی از نورون‌ها باشد و انجام عملیات ترکیب خطی و تبدیل غیرخطی را بر روی ورودی‌ها انجام می‌دهد.

لایه خروجی (Output Layer): این لایه نتایج نهایی شبکه را تولید می‌کند. تعداد نورون‌ها در این لایه برابر با تعداد کلاس‌ها در مسائل طبقه‌بندی و یا تعداد متغیرهای خروجی در مسائل تقریب تابع است.

برای آموزش الگوریتم MLP، معمولاً از الگوریتم بهینه‌سازی مانند نزول گرادیان استفاده می‌شود و تابع هزینه معمولاً با استفاده از مفهوم خطای پیش‌بینی واقعی و خروجی پیش‌بینی شبکه تعریف می‌شود.

بیشتر بخوانید: دیپ وب چیست؟ بررسی کاربردهای Deep Web

ماشین‌های بولتزمن محدود شده (RBM)

restricted boltzmann machines  

ماشین‌های بولتزمن محدود شده (RBM)یا restricted boltzmann machines توسط جفری هیلتون توسعه داده شده است که برای کاهش ابعاد، دسته‌بندی، رگرسیون و یادگیری ویژگی‌ها استفاده می‌شود. ماشین‌های بولتزمن محدود شده (RBM) از دولایه واحدهای قابل مشاهده و واحدهای مخفی است که هر واحد قابل مشاهده به همه واحدهای مخفی متصل می‌شود. همچنین الگوریتم RBM از یک واحد بایاس تشکیل شده که به واحدهای قابل مشاهده و واحدهای مخفی متصل است و گره خروجی ندارد.

شبکه‌های باور عمیق (DBN)

شبکه‌های باور عمیق (DBN)از جمله مدل‌های مولدی هستند که از لایه‌های متعدد تصادفی و مخفی تشکیل شده‌اند که متغیرهای مخفی دارای مقادیر دوتایی هستند. شبکه‌های باور عمیق (DBN)از ماشین‌های بولتزمن با اتصالات بین لایه‌ها تشکیل شده‌اند که هر لایه در DBN یا لایه قبلی و بعدی در ارتباط است. از الگوریتم یادگیری عمیق شبکه‌های باور عمیق(DBN) برای تشخیص تصاویر، ویدئو یا ضبط حرکت داده‌ها استفاده می‌شود.

اتوانکدرها یا خودرمزگذارها

Autoencoders

Autoencoder در یادگیری عمیق از جمله روش‌های پرکاربرد در یادگیری عمیق است که با آموزش شبکه عصبی به بازتولید ورودی‌ها کمک می‌کند، در واقع داده ها را از لایه ورودی به لایه خروجی همانندسازی می‌کنند. الگوریتم اتوانکدر یا خودرمزگذار در زمینه بازسازی تصاویر، تبدیل تصاویر سیاه و سفید به رنگی، بهبود نویز تصاویر و کاهش بعد کاربرد دارد. اتوانکدر نوع خاصی از شبکه عصبی پیشخور هستند که ورودی و خروجی یکسانی دارد و ابتدا با هدف حل مسائل یادگیری بدون نظارت طراحی شده است.

اتوانکدرها یا خودرمزگذارها

الگوریتم پس انتشار خطا

backpropagation 

الگوریتم Backpropagation یا پس انتشار خطا با هدف بهبود نتایج در آموزش یادگیری ماشین یا داده‌کاوی استفاده می‌شوند. الگوریتم پس انتشار خطا با استفاده از قاعده زنجیره شبکه عصبی را آموزش می‌دهد و در هر مرحله از آموزش شبکه عصبی، این الگوریتم برای بهبود و تنظیم وزن و بایاس مدل یک گام به عقب باز می‌گردد. در واقع مواقعی که داده‌های زیادی به سیستم داده می‌شود و الگوریتم پس انتشار خطا داده ها را تعمیم می‌دهد و جستجوی داده‌ها را شروع می‌کند تا راه حل را مناسبی را ارائه دهد. عملکرد الگوریتم پس انتشار خطا به شکل زیر است:

• پیش‌بینی و خطای محاسبه شده: ابتدا، شبکه با ورودی‌های موجود پیش‌بینی می‌کند و خروجی مورد انتظار را تولید می‌کند. سپس با استفاده از تابع هزینه، خطای پیش‌بینی شده توسط شبکه محاسبه می‌شود.
• پخش خطا به عقب (Backpropagation): سپس، خطای محاسبه شده به صورت معکوس از لایه خروجی به لایه ورودی به عقب منتقل می‌شود. این فرایند به پخش خطا به عقب معروف است.
• بروزرسانی وزن‌ها (Weight Update): در این مرحله، وزن‌های شبکه به نحوی بروزرسانی می‌شوند که خطای پیش‌بینی کاهش یابد. این بروزرسانی وزن‌ها معمولاً با استفاده از روش‌های بهینه‌سازی انجام می‌شود.
• تکرار فرایند: این فرایند ادامه می‌یابد تا خطای شبکه به حد مطلوبی کاهش یابد و یا تا زمانی که شرایط متوقف شدن مشخص شود.

بیشتر بخوانید: هویت دیجیتال digital indentity چیست و چه کاربردهایی دارد؟

مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ کدام اند؟    

در سال‌های اخیر به دلیل پیشرفت‌های چشمگیری که در حوزه یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ انجام شده، در بسیاری از زمینه‌های علمی، فناوری، و صنایع مختلف کاربرد دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق عبارتند از:

تشخیص اشیا با یادگیری عمیق       

تشخیص اشیاء با یادگیری عمیق یکی از کاربردهای مهم این فناوری است که در حوزه بینایی ماشین و پردازش تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این حوزه، شبکه‌های عصبی عمیق به طور مشابه با ساختار مغز انسان عمل می‌کنند و از تصاویر به عنوان ورودی استفاده می‌کنند تا اشیاء و الگوهای مختلف در تصاویر را تشخیص دهند. تشخیص اشیاء با استفاده از یادگیری عمیق، با مراحل زیر انجام می‌شود:

• آموزش شبکه: در ابتدا، یک شبکه عصبی عمیق با یک مجموعه داده آموزشی ایجاد می‌شود. این مجموعه داده شامل تصاویری است که اشیاء مورد نظر همراه با برچسب‌های مربوط به آن‌ها است.
• استخراج ویژگی: در مرحله بعد، شبکه عصبی عمیق تصاویر را مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهد و ویژگی‌های مختلفی مانند لبه‌ها، زوایا، الگوهای مختلف و … را از تصاویر استخراج می‌کند.
• طبقه‌بندی: پس از استخراج ویژگی‌ها، شبکه عصبی با استفاده از این ویژگی‌ها اشیاء مختلف را در تصاویر تشخیص می‌دهد و آن‌ها را به دسته‌های مختلفی که با برچسب‌ها مطابقت دارند، طبقه‌بندی می‌کند.
• آزمون و ارزیابی: در این مرحله، شبکه عصبی با استفاده از یک مجموعه داده که شامل تصاویر جدیدی در شبکه است می‌شود، مورد آزمون و ارزیابی قرار می‌گیرد تا دقت تشخیص اشیاء را ارزیابی کند.

از جمله کاربردهای این روش می‌توان به تشخیص خودروها در تصاویر مداربسته‌ی ترافیک، تشخیص چهره در عکس‌های دیجیتال، تشخیص بیماری‌ها در تصاویر پزشکی و … اشاره کرد. تشخیص اشیاء با استفاده از یادگیری عمیق به دلیل دقت بالا، قابلیت تعمیم و انعطاف‌پذیری در برابر تغییرات مختلف محیطی، از اهمیت بسزایی برخوردار است و در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تحلیل احساسات با یادگیری عمیق

تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری عمیق یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه پردازش زبان طبیعی است. این فرایند به منظور تشخیص و تجزیه و تحلیل احساسات موجود در متن‌ها، نظرات و نوشتارها انجام می‌شود. با استفاده از این روش، می‌توان به طور خودکار احساسات مثبت و منفی موجود در یک متن را تشخیص داد. مراحل اصلی تحلیل احساسات با استفاده از یادگیری عمیق عبارتند از:

• پیش‌پردازش متن: ابتدا، متن‌های ورودی باید پیش‌پردازش شوند، این شامل حذف علائم نگارشی، تبدیل به حروف کوچک، حذف کلمات اضافی (مثل حروف اضافه و لغات کم اهمیت) و تمیز کردن متن از نظر گرامری است.
• تبدیل متن به بردار ویژگی: در ادامه، متن‌های پیش‌پردازش شده به بردارهای ویژگی تبدیل می‌شوند.
• ساخت مدل یادگیری عمیق: در این مرحله، یک مدل یادگیری عمیق مانند شبکه عصبی بازگشتی (RNN) یا شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل احساسات ایجاد می‌شود. این مدل‌ها با ورودی گرفتن بردارهای ویژگی متن، تحلیل ویژگی‌های مختلف متن و استخراج اطلاعات مربوط به احساسات موجود در آن متن را انجام می‌دهند.
• آموزش مدل و ارزیابی: مدل یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی که دارای برچسب احساسی هستند، آموزش می‌بیند. سپس با استفاده از مجموعه‌های جدیدی از داده‌ها، عملکرد مدل ارزیابی می‌شود.
• پیش‌بینی احساسات: در این مرحله، مدل آموزش دیده برای پیش‌بینی احساسات در متن‌های جدید استفاده می‌شود. مدل با گرفتن ورودی از متن، احساسات منفی یا موجود در آن را تشخیص می‌دهد.

از کاربردهای تحلیل احساسات با یادگیری عمیق می‌توان به ارزیابی نظرات کاربران در رسانه‌های اجتماعی یا تحلیل نظرات مشتریان در فروشگاه‌ اشاره کرد.

مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ کدام اند؟

پیش بینی با استفاده از یادگیری عمیق

یادگیری عمیق پیش بینی یکی از کاربردهای مهم دیپ لرنینگ است که در بسیاری از زمینه‌های مختلف از جمله مالی، اقتصاد، پزشکی، رایانش ابری، بینایی ماشین و… مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کاربرد برای پیش‌بینی در مورد رویدادها و یا خروجی‌های مورد نظر استفاده می‌شود. برای پیش‌بینی با استفاده از یادگیری عمیق، مراحل زیر انجام می‌شود:

• تهیه داده: در این مرحله، داده‌های مربوط به مسائل مورد نظر جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها ممکن است شامل سری‌های زمانی، داده‌های زمینه‌ای، متن، تصاویر و غیره باشند که برای پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• پیش‌پردازش داده: داده‌های جمع‌آوری شده به منظور پیش‌پردازش مورد بررسی قرار می‌گیرند. این مرحله شامل تمیز کردن داده‌ها، نرمال‌سازی، تبدیل به فرمت مناسب و … است.
• انتخاب مدل: مدل یادگیری عمیق که برای پیش‌بینی مناسب است، انتخاب می‌شود. این مدل می‌تواند یک شبکه عصبی کاملاً متصل (MLP)، یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN)، یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) یا حتی یک مدل Transformer باشد، بسته به نوع داده و ساختار مسئله.
• آموزش مدل: مدل انتخاب شده با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌بیند. این فرآیند شامل بهینه‌سازی پارامترهای مدل به منظور کاهش خطا و افزایش دقت پیش‌بینی است.
• ارزیابی مدل: مدل آموزش دیده بر روی داده‌های ارزیابی تست می‌شود تا دقت و عملکرد آن ارزیابی شود.
• پیش‌بینی: پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی خروجی‌های جدید استفاده کرد.
• کاربردهای پیش‌بینی با استفاده از یادگیری عمیق شامل پیش‌بینی قیمت‌ بازار، ترافیک، تقاضا برای محصولات، پیش‌بینی بیماری‌ها، پیش‌بینی احتمال تشخیص خطر و … می‌شود.

یادگیری عمیق در پردازش تصویر

یادگیری عمیق تشخیص چهره یکی از کاربردهای مهم این فناوری است که در حوزه بینایی ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از تشخیص چهره یادگیری عمیق، می‌توان تصاویر را تحلیل و ویژگی‌های مختلف آن‌ها را شناسایی کرده و از آن‌ها برای انجام وظایف مختلفی مانند تشخیص الگوها، تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، تشخیص بیماری‌ها، و … استفاده کرد. مراحل اصلی استفاده از یادگیری عمیق در پردازش تصویر عبارتند از:

• تهیه داده: در این مرحله، داده‌های تصویری مورد نیاز برای آموزش شبکه عصبی جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها اغلب شامل تصاویر با برچسب‌های مربوط به دسته‌بندی، توضیحات، یا برچسب‌های مخصوصی مانند تشخیص چهره‌ها، شیء شناسایی شده و … هستند.
• پیش‌پردازش تصاویر: تصاویر ممکن است نیاز به پیش‌پردازش داشته باشند تا برای ورودی به مدل یادگیری عمیق آماده شوند. این پیش‌پردازش شامل تغییر اندازه تصاویر، تبدیل به سیاه و سفید، نرمال‌سازی و … می‌شود.
• انتخاب مدل: مدل مناسب برای پردازش تصویر انتخاب می‌شود. این مدل ممکن است از نوع شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، که برای پردازش تصاویر به خوبی مناسب است، باشد.
• آموزش مدل: مدل انتخاب شده با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌بیند. این فرآیند شامل بهینه‌سازی پارامترهای مدل به منظور کاهش خطا و افزایش دقت پیش‌بینی است.
• ارزیابی مدل: مدل آموزش دیده بر روی داده‌های ارزیابی تست می‌شود تا دقت و عملکرد آن ارزیابی شود.
• پیش‌بینی تصاویر جدید: پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی خروجی‌ها برای تصاویر جدید استفاده کرد.
• کاربردهای این فناوری در پردازش تصویر شامل تشخیص الگوها و اشیاء در تصاویر، تشخیص چهره، تشخیص بیماری‌ها در تصاویر پزشکی، تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای شناسایی موقعیت جغرافیایی، و … می‌شود.

بیشتر بخوانید: واقعیت مجازی چگونه کار می‌کند؟ | بررسی کاربردها و مزایای VR

مهم‌ترین نرم افزارهای یادگیری عمیق کدام اند؟    

در زمینه یادگیری عمیق، تعداد زیادی از نرم‌افزارها و کتابخانه‌ها وجود دارد که به توسعه‌دهندگان و پژوهشگران این حوزه کمک می‌کنند تا مدل‌های عمیق را پیاده‌سازی و آموزش دهند. این نرم‌افزارها معمولاً ابزارهای قدرتمندی هستند که امکانات گسترده‌ای برای پردازش داده، طراحی مدل، آموزش، ارزیابی و استفاده از مدل‌های آموزش دیده را فراهم می‌کنند. برخی از مهم‌ترین نرم‌افزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق عبارتند از:

متلب:

در محیط نرم افزار متلب و برای استفاده از دیپ لرنینگ در متلب می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده کنید. این امکان به شما این اجازه را می‌دهد که شبکه‌های عصبی عمیق را بسازید، آموزش دهید و استفاده کنید. متلب دارای ابزارها و توابع گسترده‌ای برای پردازش تصاویر و داده‌های مختلف است که می‌توانید از آنها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده کنید. برای یادگیری عمیق در متلب، می‌توانید با استفاده از پکیج‌هایی مانند تولباکس یادگیری عمیق در متلب به ساختارهای شبکه‌های عصبی عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و … دسترسی داشته باشید. همچنین می‌توانید از توابع آماده برای آموزش و ارزیابی این شبکه‌ها و دیپ لرنینگ با متلب استفاده کنید.

آموزش یادگیری عمیق با تنسورفلو:

TensorFlow یکی از قدرتمندترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این کتابخانه امکان پیاده‌سازی مدل‌های مختلف شبکه عصبی را فراهم می‌کند و از طریق TensorFlow Extended (TFX) حتی برای پیاده‌سازی مدل‌های تولیدی، تبدیل داده، و مدیریت چرخه عمر مدل‌ها استفاده می‌شود.

PyTorch:

PyTorch نیز یکی دیگر از کتابخانه‌های پرکاربرد یادگیری عمیق است که توسط فیسبوک توسعه داده شده است. این کتابخانه برخی از ویژگی‌های منحصر به فرد مانند حالت پویای مدل‌های پیچیده و رابط برنامه‌نویسی ساده را ارائه می‌دهد.

Keras:

Keras یک کتابخانه برنامه‌نویسی عالی برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی در پایتون است که معمولاً بر روی TensorFlow اجرا می‌شود. این کتابخانه از طراحی ساده و استفاده آسان برای مدل‌های عمیق شبکه عصبی متنوع استفاده می‌کند.

MXNet:

MXNet یکی دیگر از کتابخانه‌های محبوب یادگیری عمیق است که توسط آمازون توسعه داده شده است. این کتابخانه امکان پیاده‌سازی سریع و آسان مدل‌های عمیق را فراهم می‌کند و قابلیت اجرا روی چندین دستگاه (مانند CPU، GPU و محاسبه‌گرهای متناوب) را دارد.

Theano:

Theano یک کتابخانه یادگیری عمیق و عددی برای پایتون است که محاسبات عددی را روی GPU و CPU انجام می‌دهد. این کتابخانه امکان ایجاد و آموزش مدل‌های عمیق را فراهم می‌کند.

بیشتر بخوانید: رایانش ابری یا cloud computing چیست؟ | بررسی مهمترین کاربردهای کلود کامپیوتینگ 

مهم‌ترین نرم افزارهای یادگیری عمیق کدام اند؟

معرفی معروف‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دیپ لرنینگ

در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning)، بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این زبان‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های عمیق، آموزش شبکه‌های عصبی، انجام پردازش‌های عددی و پردازش تصویر و صوت و غیره استفاده می‌شوند. برخی از معروف‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در زمینه یادگیری عمیق عبارتند از:

پایتون:

پایتون به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب و پرکاربرد برای یادگیری عمیق در پایتون شناخته می‌شود. بسیاری از کتابخانه‌های معروف از جمله TensorFlow، PyTorch و Keras برای یادگیری عمیق با پایتون و آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با پایتون tensorflow و keras پیاده‌سازی شده‌اند. دیپ لرنینگ در پایتون به دلایل متعددی از جمله امکانات گسترده پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین، جامعیت و انعطاف‌پذیری زبان برنامه‌نویسی پایتون و وجود کتابخانه‌های دیپ لرنینگ با پایتون امکان‌پذیر است.

زبان برنامه‌نویسی R:

R نیز یک زبان برنامه‌نویسی محبوب در زمینه تحلیل داده و یادگیری ماشین است. این زبان برای تحلیل داده‌های آماری و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌شود و برخی از پکیج‌های معروف مانند kerasR و h2o برای یادگیری عمیق با rپیاده‌سازی شده‌اند.

زبان برنامه‌نویسیJava:

جاوا یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند است که در صنعت نرم‌افزار بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای یادگیری عمیق نیز کتابخانه‌هایی مانند Deeplearning4j برای Java وجود دارد که به توسعه‌دهندگان این زبان امکان استفاده از شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کند.

اهمیت یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یکی از پیشرفت‌های بزرگ در زمینه یادگیری ماشین است که به عنوان راهکاری برای حل مسائل پیچیده و تقابل با داده‌های بزرگ معرفی شده است. این روش فراتر از یادگیری سطوح بالا رفته و از توانایی انسان در فراگیری و تفکر برای انجام وظایف هوش مصنوعی بهره می‌برد. برخی مزایای یادگیری عمیق عبارتند از:

• پردازش داده‌های بزرگ: یادگیری عمیق امکان پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده را فراهم می‌کند. این الگوریتم‌ها قادرند الگوهای پنهان و اطلاعات مفهومی را از داده‌های با ابعاد بالا استخراج کنند که با استفاده از روش‌های سنتی دیگر به دست نیامده است.
• کارآمدی بالا: یادگیری عمیق به دلیل استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، به طور معمول دارای عملکرد بهتر و کارآمدتری نسبت به روش‌های سنتی است، به خصوص در مواردی که داده‌های بیشتر و پیچیده‌تری وجود دارد.
• قابلیت استخراج ویژگی‌های انتزاعی: یکی از مزایای بزرگ یادگیری عمیق، قابلیت استخراج ویژگی‌های انتزاعی از داده‌ها است. شبکه‌های عمیق قادر به خودآموزی اطلاعات مفهومی و ویژگی‌های معنادار از داده‌های ورودی هستند.
• تعمیم‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق قابلیت تعمیم‌پذیری بالایی دارند، به این معنی که پس از آموزش بر روی یک مجموعه داده، معمولاً قادرند الگوها و ویژگی‌های یادگرفته شده را به داده‌های جدیدی که قبلاً دیده نشده‌اند، اعمال کنند.
• انعطاف‌پذیری: یادگیری عمیق انعطاف‌پذیری بالایی دارد و برای حل مسائل مختلف در حوزه‌های مختلفی مانند تصویر، صوت، متن، سیگنال‌های زمانی و … قابل استفاده است و روش‌های یادگیری عمیق باعث پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه‌های مختلفی از جمله تصویربرداری کامپیوتری، پردازش زبان‌های طبیعی، رباتیک، پزشکی، موسیقی، و غیره شده‌اند.

معایب یادگیری عمیق کدام اند؟

هرچند که یادگیری عمیق اهمیت فراوانی در پیشرفت‌های علمی داشته و کاربردهای متنوعی دارد اما به دلیل پیچیدگی و ویژگی‌های خاص خود، معایبی نیز دارد که در ادامه به برخی از آنها اشاره شده است:

• نیاز به داده بزرگ و متنوع: یکی از مهم‌ترین معایب یادگیری عمیق نیاز به داده‌های بزرگ و متنوع است. برای آموزش مدل‌های عمیق نیاز به داده‌های زیادی برای جلوگیری از بیش‌پردازش و به دست آوردن نتایج دقیق و قابل اعتماد دارید. جمع‌آوری و تهیه داده‌های مناسب می‌تواند زمان‌بر و هزینه‌بر باشد.
• پیچیدگی مدل‌ها: شبکه‌های عمیق معمولاً دارای پیچیدگی بالایی هستند که نیاز به محاسبات سنگین و منابع محاسباتی قوی دارند. این موضوع می‌تواند زمان آموزش و اجرای مدل‌ها را طولانی کند و نیاز به استفاده از سخت‌افزارهای پرقدرت داشته باشد.
• تفسیرپذیری مدل‌ها: مدل‌های عمیق معمولاً پیچیده و ساختاری دارند که تفسیرپذیری آنها برای انسان‌ها مشکل است. این موضوع می‌تواند مشکلاتی را در توجیه و تفسیر تصمیمات مدل ایجاد کند و به دلیل نیاز به شفافیت و توضیح قابل قبول مدل‌ها در برخی حوزه‌ها مشکل‌ساز شود.
• حساسیت به داده‌های نویزی: مدل‌های عمیق به دلیل پیچیدگی و تعداد زیاد پارامترها، ممکن است حساسیت بیشتری نسبت به داده‌های نویزی داشته باشند و امکان پیش‌پردازش را تجربه کنند که می‌تواند به دقت مدل کاسته و از کارایی آن کاسته شود.

آموزش یادگیری عمیق deep learning

آموزش یادگیری عمیق کمک می‌کند تا مفاهیم اصلی، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های این حوزه را یادبگیرید و بتوانید مدل‌های عمیقی را بسازید و آموزش دهید. در ادامه چند مرحله کلیدی برای آموزش یادگیری عمیق بیان شده است:

پایه‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی: مطالعه و فهم مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی از جمله مفاهیمی مانند نورون‌ها، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و معیارهای ارزیابی ضروری است.

آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق: مطالعه و آشنایی با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch، Keras و MXNet که برای پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های عمیق استفاده می‌شوند، ضروری است.

پروژه‌های عملی: تجربه عملی با پروژه‌های واقعی یکی از بهترین روش‌ها برای یادگیری عمیق است. شروع با پروژه‌های ساده و پیشرفته تر مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و … می‌تواند به شما کمک کند تا مهارت‌های خود را بهبود ببخشید.

مطالعه مقالات و کتب: مطالعه مقالات و کتب مرجع در حوزه یادگیری عمیق، به شما کمک می‌کند تا به آخرین پیشرفت‌ها و تکنولوژی‌های این حوزه آشنا شوید و از روش‌ها و الگوریتم‌های جدید استفاده کنید.

آموزش یادگیری عمیق deep learning

تاریخچه یادگیری عمیق

تاریخچه یادگیری عمیق به طور کلی با تاریخچه یادگیری ماشین و تحقیقات حوزه هوش مصنوعی پیوند دارد. در دهه‌های اولیه بین سال‌های (1950-1980) تحقیقات بر روی مدل‌های ریاضی و ایده‌های مرتبط با هوش‌مصنوعی متمرکز بود. از این دوره می‌توان به ارائه تئوری ماشین‌های تورینگ و ارائه تکنیک‌های یادگیری ماشین توسط افرادی همچون Frank Rosenblatt اشاره کرد.  در دهه 1980، پس از افت حوزه هوش مصنوعی و بحران یادگیری ماشین، توجه از شبکه‌های عصبی به سایر روش‌های یادگیری ماشین منتقل شد. از سال 2006 دوره جدیدی در شبکه های عصبی با ارائه روش‌های جدیدی برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق و استفاده از داده‌های بزرگ آغاز شد. یکی از رویدادهای مهم این دوره ارائه تکنیک آموزش لایه به لایه شبکه‌های عصبی عمیق توسط Geoffrey Hinton و همکارانش در سال 2006 بود.

در دهه 2010، با پیشرفت تکنولوژی، افزایش توان محاسباتی، و تأثیرگذاری شبکه‌های عصبی عمیق در مسائل واقعی، یادگیری عمیق به یکی از پرکاربردترین روش‌های یادگیری ماشین تبدیل شد. پیشرفت‌هایی همچون استفاده از شبکه‌های کانولوشنی برای تصویربرداری کامپیوتری، استفاده از شبکه‌های بازگشتی برای پردازش زبان‌های طبیعی و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید تصاویر و داده‌های واقعی، این دوره را به یکی از رونق‌بخش‌ترین دوران در تاریخچه یادگیری عمیق تبدیل کرد. با پیشرفت تحقیقات در زمینه یادگیری عمیق و پیشرفت‌های مستمر در این فناوری، انتظار می‌رود که این حوزه در آینده نیز رشد و توسعه بیشتری را تجربه کند و کاربردهای گسترده‌تری در صنایع مختلف داشته باشد.

سوالات متداول درباره deep learning

یادگیری عمیق چیست و چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق ساخته شده است. این روش‌ها به طور معمول شامل چندین لایه از نورون‌ها (یا عناصر پردازشی) هستند که به صورت سلسله‌مراتبی به هم متصل شده‌اند. در واقع، یادگیری عمیق تلاش می‌کند الگوها و ویژگی‌های پیچیده‌تر را از داده‌ها استخراج کند. در یادگیری ماشین ، ممکن است از الگوریتم‌های ساده‌تر مانند رگرسیون خطی یا ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) استفاده شود که اغلب قادر به استخراج ویژگی‌های ساده از داده‌ها هستند. اما در یادگیری عمیق، از شبکه‌های عصبی با ساختار پیچیده‌تر و تعداد لایه‌های بیشتر استفاده می‌شود که قادر به استخراج ویژگی‌های سطح بالا و پیچیده‌تر از داده‌ها هستند.

چطور می‌توان با استفاده از یادگیری عمیق تشخیص اشیا در تصاویر را انجام داد؟

برای تشخیص اشیا با یادگیری عمیق معمولاً از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) استفاده می‌شود که برای استخراج ویژگی‌های تصویر استفاده می‌شوند و سپس یک سیستم تصمیم‌گیری به کار می‌برند تا اشیا را شناسایی کنند. در این روش ابتدا داده های تصویری مورد نیاز جمع‌آوری و پیش پردازش می‌شوند. سپس یک معماری CNN برای تشخیص اشیا در تصاویر ایجاد و با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود. پس از آموزش، مدل با استفاده از داده‌های آزمایشی ارزیابی می‌شود تا دقت و عملکرد آن مورد سنجش قرار گیرد. در نهایت، مدل آموزش دیده می‌تواند بر روی تصاویر جدید پیش‌بینی کند و اشیا را در آنها شناسایی کند.

مزایا و معایب استفاده از یادگیری عمیق در پردازش تصویر چیست؟

استفاده از یادگیری عمیق در پردازش تصویرشامل مزایایی همچون ارائه دقت بالاتری در تشخیص اشیا و ویژگی‌ها در تصاویر، استفاده از داده‌های بزرگ برای آموزش شبکه‌های عمیق و انعطاف‌پذیری شبکه‌های عمیق برای مسائل مختلف پردازش تصویر می‌شود. از معایب یادگیری عمیق نیز می‌توان به نیاز به داده‌های بزرگ و متنوع، پیچیدگی مدل، حساسیت به داده‌های نویزی اشاره کرد. در مجموع، استفاده از یادگیری عمیق در پردازش تصویر به دلیل دقت بالا و انعطاف‌پذیری آن، از یک سو مزیت‌های قابل توجهی دارد، اما از سوی دیگر نیاز به داده بزرگ و پیچیدگی مدل ممکن است به عنوان معایب مد نظر قرار گیرد.

جمع‌بندی چیستی یادگیری ژرف یا یادگیری عمیق

در این مقاله از وب سایت مکسا به معرفی یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ به عنوان یک روش قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین و هوش‌مصنوعی پرداختیم. این روش با استفاده از شبکه‌های عصبی با ساختار پیچیده و تعداد لایه‌های عمیق، قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده و انتزاعات عمیق از داده‌ها است. با این وجود، استفاده موثر از یادگیری عمیق نیازمند مواردی از قبیل داده‌های بزرگ و متنوع برای آموزش، توان محاسباتی بالا و پیش‌پردازش دقیق داده‌ها است. این روش امکاناتی چون دقت بالا، انعطاف‌پذیری در حل مسائل مختلف هوش‌مصنوعی، و استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها را فراهم می‌کند.