آموزش عمیق یا deep learning چیست؟

نمیدونم چقدر با هوش مصنوعی، آموزش ماشینی و دیپ لرنینگ آشنایی داری اما مطمئنم در دنیای دیجیتالی امروز بارها باهاشون برخورد کردی، deep learning زیرمجموعه ی یادگیری ماشینه و کاربردهای مختلفی در جمع آوری، تحلیل و تفسیر مجموعه ی وسیعی از داده ها داره؛ آموزش عمیق یعنی تقلیدی از مغز انسان!

جالبه مگه نههههه؟! حالا اگه دوست داری بدونی آموزش عمیق یا deep learning چیست؟ کاربردش چیه و چه تفاوتی با یادگیری ماشین داره کافیه تا آخر این مقاله از رایانه کمک با من همراه باشی تا هر چی لازمه در اینباره بدونی بهت بگم؛ پس بزن بریم... 😉

 

فهرست

⬅️ یادگیری عمیق چیست؟ (What is deep learning)

⬅️ یادگیری عمیق زیر مجموعه چیست؟

⬅️ یادگیری عمیق چگونه کار میکند؟

⬅️ مزایا و معایب deep learning چیست؟

⬅️ تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

⬅️ زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ

⬅️ کاربردهای یادگیری عمیق

⬅️ کلام آخر

 

📌 راستی اگه به آموزشهای ویدیویی علاقه داری و دوست داری از طریق کلیپهای کوتاه کلیییی تکنیک جذاب کامپیوتری یاد بگیری حتما سری به آپارات رایانه کمک بزن که خیلیییی به دردت میخوره.

 

یادگیری عمیق چیست؟ (What is deep learning)

ببین یادگیری عمیق (deep learning) داره از الگوریتمهایی استفاده میکنه که مغز انسان رو شبیه سازی کنه، در واقع دیپ لرنینگ یک شبکه ی عصبی با 3 یا چند لایه است که به رایانه ها میگه دقیقا مثل آنچه که به صورت طبیعی واسه انسان انجام میشه رفتار کنند.

اینکه میگم شبکه های عصبی یادگیری عمیق، عملکرد مغز ما آدمها رو تقلید میکنند میدونی مثل چی میمونه؟؟!! دقیقا مثل تشخیص چهره در تصاویر یا باز کردن قفل گوشی با تصویر! یادت باشه که مهمترین تفاوت شبکه عصبی و یادگیری عمیق اینه که دیپ لرنینگ محدوده ی گسترده تری از شبکه ی عصبی داره.

 

یادگیری عمیق زیر مجموعه چیست؟

حالا که با deep learning آشنا شدی شاید واست این سوال پیش اومده باشه که یادگیری عمیق زیر مجموعه ی چیه؟!! ببین دیپ لرنینگ زیرمجموعه ی یادگیری ماشینی و شاخه ای از هوش مصنوعی است.

 

یادگیری عمیق چگونه کار میکند؟

شبکه های عصبی مثل مغز انسان و لایه هایی از گره های مختلف هستند و هر گره درون یک لایه ی مجزا با گره ی دیگه ارتباط دارد، با این وجود هرچه تعداد گره های یک شبکه افزایش یابد شبکه عمیق تر خواهد بود.

واژه ی عمیق در این مفهوم نشان از آن داره که با یک شبکه ی بزرگ عصبی سر و کار داری شبکه ای که میتونه 150 لایه هم داشته باشه. دیپ لرنینگ مسائلی رو حل میکنه که ورودی و خروجی آنالوگ دارند و مثل نورونهای مغز که توانایی دریافت هزار سیگنال از دیگر نورون ها رو دارند در شبکه ی عصبی مصنوعی هم سیگنالها بین گره ها حرکت کرده و گره ای که وزن سنگینی دارد قطعا تاثیر بیشتری بر لایه ی بعدی خواهد داشت.

البته باید بدونی که یک همچین سیستم قدرتمندی نیاز به سخت افزاری پیشرفته هم داره تا بتونه حجم زیادی از داده ها رو در هر ثانیه پردازش کنه. باید اطلاعات رو به عنوان منبع تغذیه به سیستم عصبی فرستاده و آن سیستم هم شروع میکنه به پردازش اطلاعات و پاسخها رو بر اساس سوالات باینری درست یا نادرست طبقه بندی میکنه.

 

مزایا و معایب deep learning چیست؟

بعد از آموزش deep learning وقتشه که مزایا و معایب یادگیری عمیق رو هم بشناسی؛ مهمترین مزیتهای این مدل عبارت است از:

 

🔘 مدیریت داده های بزرگ

الگوریتمهای یادگیری عمیق میتونن داده های بزرگ و پیچیده رو مدیریت کنند.

 

🔘  مدیریت داده های از دست رفته

الگوریتم های آموزش دیپ لرنینگ داده های از دست رفته را نیز مدیریت خواهند کرد.

 

🔘 بهبود عملکرد

الگوریتمها عملکرد خوبی در پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و تشخیص تصویر و گفتار دارند.

 

🔘 مدیریت داده های ساختار یافته و بدون ساختار

این مدل داده های ساختار یافته و بدون ساختار مثل متن، صدا و تصاویر رو مدیریت خواهند کرد.

 

🔘 مدیریت روابط غیرخطی

یادگیری عمیق میتونه روابط غیرخطی رو مشخص کنه، کاری که توسط روشهای سنتی خیلی سخته.

 

 

🔘 یادگیری خودکار ویژگی ها

 الگوریتمهای یادگیری عمیق میتونن این قابلیت رو از داده ها یاد گرفته و این ویژگی در تشخیص تصویر خیلی مهمه.

 

🔘 مدل سازی پیش بینی شده

امکان پیش بینی رویدادهای که به تصمیم های استراتژیک کمک می کنه از مزیتهای دیگه ی deep learning به شمار میاد.

 

🔘 مقیاس پذیری و تعمیم پذیری

از ویژگیهای دیگه ی مدلهای یادگیری عمیق اینه که در موقعیتهای جدید تعمیم داده شده و می توانند حجم زیادی از داده ها رو مقیاس بندی کنند.

 

🔘 ارائه ی خروجی سریع

تولید خروجی با دقت بالا آن هم در سریعترین زمان نسبت به نیروی انسانی از دیگر مزیتهای یادگیری عمیق است چرا که در آن خبری از خطای انسانی، خستگی و عدم تمرکز نیست.

 

و اماااا مهمترین معایب دیپ لرنینگ نیز عبارت است از:

❌ هزینه بالا

❌ تفسیر دشوار

❌ نیاز به داده های زیاد

❌ از بین رفتن مشاغل انسانی

❌ نیاز به تجهیزات سخت افزاری پیشرفته

❌ مشکل در حفظ حریم خصوصی و امنیت

 

⚠️ حواست باشه که الگوریتمهای ماشینی را میتوان روی کامپیوترهای معمولی آموزش داد اما آموزش یادگیری عمیق نیاز به تجهیزات سخت افزاری قدرتمندتری مانند واحد پردازنده ی گرافیکی (GPU) پیشرفته ای دارد.

 

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

قطعا الان دوست داری بدونی یادگیری ماشینی و عمیق چه تفاوتهایی با هم دارند، یادگیری ماشینی یا machine learning شامل یادگیری عمیق هم میشه و هر دو زیر مجموعه ی هوش مصنوعی هستند؛ در واقع هر دو فرآیند متشکل از الگوریتمهایی به جهت ارائه ی اطلاعات در زمینه ای خاص بوده و در ادامه مهمترین تفاوتهاشون رو هم واست آوردم:

✔️ مبتنی بودن آموزش عمیق بر ساختار لایه ای الگوریتمهای شبکه ی عصبی مصنوعی.

✔️ تفاوت آموزش عمیق و ماشینی در محاسبات الگوریتم و یادگیری مدلها.

✔️ غیرخطی بودن یادگیری عمیق و خطی بودن یادگیری ماشینی.

✔️ تفاوت یادگیری عمیق و ماشینی در تجهیزات سخت افزاری.

✔️ زیرمجموعه بودن یادگیری ماشینی برای یادگیری عمیق.

✔️ تفاوت در ساختار درونی آموزش عمیق و ماشینی.

✔️ نیاز بیش تر آموزش عمیق به داده های بیشتر.

✔️ نیاز کمتری آموزش ماشینی به انسان.

 

زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ

آموزش یادگیری عمیق با پایتون خیلی محبوبه چون کتابخانه های python در دسترس بوده و استفاده ازش آسون تره از جمله بهترین کتابخانه های دیپ لرنینگ در پایتون هم Keras، PyTorch و TensorFlow نام داره.

 

کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟

خُب حالا که با deep learning، ویژگیها، مزایا و معایبش آشنا شدی حتما دوست داری بدونی که این مدل چه کاربردهایی داره؛ در ادامه مهمترین کاربردهای مدل یادگیری عمیق رو بهت توضیح میدم.

 

🧩 کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص کلاه برداری

همونطور که میدونی در دنیای دیجیتال کلاهبرداری یکی از مشکلات مهمه اما مدلهای یادگیری عمیق میتونن تراکنشهای جعلی و نامعتبر رو تشخیص بدهند.

 

🧩 یادگیری عمیق در خدمات پزشکی

یادگیری عمیق میتونه اطلاعات جامعی به منظور تشخیص بیماریها از طریق جمع آوری شرح حال بیماران ارائه دهد، تشخیص بیماری با یادگیری عمیق امکانپذیره.

 

🧩 کمک به حوزه ی کشاورزی و یادگیری عمیق

کشاورزان از این ابزارهای مبتنی بر دیپ لرنینگ به منظور پیش بینی وضعیت آب و هوا، محصولات و ماشینهای کشاورزی و تشخیص حیوانات وحشی استفاده میکنند.

 

🧩 بینایی کامپیوتری و مدل دیپ لرنینگ

این مدل میتونه با تقلید از انسان الگوهای مختلف رو شناسایی و در پردازش تصاویر و تشخیص اشیای موجود در تصاویری مثل هواپیما، اسلحه و چهره ها را تشخیص دهد.

 

🧩 مدل دیپ لرنینگ و سرگرمی

یادگیری عمیق میتونه بر اساس علایق و سابقه ی جستجو، پیشنهادهایی رو واسه انتخاب محصول یا خدمات به کاربر ارائه بده و این موضوع رو در سایتهای مختلف مثل YouTube، Netflix، Spotify و Amazon دیدی.

 

🧩 تشخیص اخبار جعلی و deep learning

شبکه های عصبی مدل deep learning میتونن اخبار جعلی رو شناسایی و آنها رو حذف کنند، علاوه بر این با یادگیری عمیق میتونی اخبار رو با توجه به علاقه ات سفارشی کنی.

 

 

🧩 مدل deep learning و دستیار مجازی

دستیاران مجازی برنامه هایی هستند که دستورهای صوتی رو درک و وظیفه های خاصی انجام میدهند حتما با محبوبترینشون یعنی سیری (Siri)، الکسا (Alexa) و دستیار گوگل (Google Assistant) آشنا هستی، زمانی که دستوری ارسال میشه این دستیاران صوتی با الگوریتمهای یادگیری عمیق تجربه ی کاربری بهتری رو عرضه میکنند.

 

🧩 کاربرد دیپ لرنینگ و چت باتها

چت باتها یکسری برنامه ی هوش مصنوعی هستند که واسه رفع مشکلات مشتری و از طریق چت آنلاین مانند انسان قادر به برقراری ارتباط بوده و سبب بهبود تعامل با مشتری میشوند. شاید واست جالب باشه که بدونی چت باتها هم از الگوریتمهای یادگیری ماشین و البته یادگیری عمیق استفاده میکنند.

 

🧩 صنایع تولیدی و کارخانجات

در کارخانه ها بسیاری از اقدامات از طریق ابزارهای هوشمند انجام میشه، فعالیتهای تکراری را میتوان به رباتهایی مبتنی بر این مدل واگذار کرد.

 

🧩 کاربرد deep learning در پردازش زبان طبیعی

از دیگر کاربرهای یادگیری عمیق میتوان به وجود ابزارهایی برای خلاصه سازی، تصحیح متون، تشخیص سرقت ادبی و... اشاره کرد.

 

🧩 آهنگسازی و دیپ لرنینگ

از مدلهای مبتنی بر deep learning میتونی واسه ایجاد صدای خام (Raw Audio) و تولید خوکار موسیقی استفاده میشه.

 

🧩 یادگیری عمیق و تبلیغات

یادگیری عمیق در تبلیغات میتونه به تبلیغ کنندگان به جهت بهبود کمپینهای تبلیغاتی کمک کنه.

 

🧩 رنگ آمیزی تصاویر و deep learning

رنگ آمیزی تصاویر نمونه ی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق است مثل ChromaGAN، یعنی ورود یک تصویر خاکستری به سیستم و دریافت یک تصویر رنگی.

 

و اما کلام آخر:

ازت ممنونم که تا آخر این مقاله با من همراه شدی، سعی کردم در این بخش به آموزش deep learning و کاربردهاش پرداخته و با یادگیری عمیق آشنات کنم. میتونی تو سایت رایانه کمک کلی مقاله خوندنی دیگه از تکنولوژی و رمزارز و دنیای دیجیتال پیدا کنی. و همچنین اگه درباره مشکلات نرم افزاری کامپیوتر و موبایل نیاز به کمک داشتی میتونی از طریق تلفن ثابت با شماره های 9099070192 و از طریق موبایل با شماره 0217129 با کارشناسان رایانه کمک تماس بگیری؛ متخصصین این مجموعه میتونن به صورت تلفنی و اینترنتی راهنماییت کنند.

اگه دنبال یه منبع رایگان برای دانلود نرم افزارهای مختلف میگردی حتما سری به سایت دانلود رایانه کمک بزن و هر نرم‌افزاری دوست داشتی به صورت کاملا رایگان دانلود کن.