یادگیری عمیق چیست؟ | Deep Learning

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرشاخه ای از یادگیری ماشین (Machine Learning) است که یادگیری ماشین نیز زیرمجموعه هوش مصنوعی (Artificial intelligence) به شمار می‌رود که هر روز در حال توسعه و پیشرفت است و به نحوی در حال ورود به اکثر بازارهای کسب و کاری است. هوش مصنوعی از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام می‌گیرد و هدف آن تکرار، تجربه و تصمیم گیری است. به صورت کلی هوش مصنوعی تمام سعی خود را دارد همانند انسان با موضوعات برخورد کند و سوالاتی در خور به کاربران ارائه دهد. در معرفی وب سایت هوش مصنوعی ، چند وب سایت حرفه‌ای در این زمینه را برای شما عزیزان معرفی کرده‌ایم.

یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

تا حالا براتون سوال شده که چطوری گوگل با این همه سرعت و این حجم از اطلاعاتی که در طول روز در اینترنت بارگذاری می‌شود، خودش را بروز نگه می‌دارد؟چطور بلافاصله متنی طولانی را برای شما ترجمه می‌کند؟ وب سایت‌ها و کسب و کارها را چطور دسته بندی و خزش می‌کند؟ همه این‌ها به خاطر یادگیری عمیق است.

شما پس از اندکی بررسی و تحقیق در موتورهای جست و جو متوجه می‌شوید که الگوریتم‌ یادگیری عمیق، تشکیل شده از لایه‌های متعددی نورون‌ مصنوعی است که به یکدیگر اتصال دارند و اطلاعات را در فرآیندی به نام انتشار رو به جلو از یکدیگر عبور می‌دهند.  به صورت کلی یعنی خروجی لایه قبلی به عنوان ورودی لایه بعدی است و این روند ادامه پیدا می‌کند تا به آخرین لایه برسد.

اگر به تازگی در زمینه یادگیری عمیق ورود کرده‌اید یا مدتی قبل تر تجربه‌ای در زمینه شبکه های عصبی داشته‎‌اید، امکان دارد کمی گیج شوید. دیدگاه‌ها و نظریه‌های متفاوتی در خصوص یادگیری دیپ لرنینگ منتشر شده است که یادگیری را برای علاقمندان و فعالان در این حوزه راحت تر می‌کند.

در ابتدا فرآیند آموزش الگوریتم یادگیری عمیق شامل تنظیم پارامترهای شبکه عصبی مصنوعی بر اساس داده‌های ورودی و خروجی ، با هدف به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی پیش بینی شده توسط ما با خروجی که سیستم ارائه می‌دهد است. این فرآیند به عنوان پس انتشار شناخته می شود.

یکی از مزایای اصلی Deep Learning توانایی‌ایش در یادگیری اتوماتیک یا خودکار مباحث از داده‌های خامی همانند: تصاویر، متن و صدا بدون نیاز به استخراج دستی توسط کاربری دیگر است. این خود یادگیری به این دلیل است که لایه های متعدد نورون های مصنوعی قادر به یادگیری سطوح مختلف  از ویژگی‌های ساده تا الگوهای پیچیده هستند.

یادگیری عمیق در بسیاری از زمینه ها از جمله هوش مصنوعی، برنامه نویسی، ربات مکالمه و … استفاده شده است. همچنین در کاربردهای مختلفی مانند طبقه بندی تصاویر، تشخیص اشیا، ترجمه زبان و تحلیل احساسات یک فرد در مرور زمان استفاده شده است.

به طور مثال ChatGPT پدیده امسال که با ظهورش در تمام دنیا سر و صدای زیادی به پا کرده و انتقادات زیادی را نیز به همراه داشته است. با استفاده از یادگیری عمیق پیشرفت‌های انقلابی در صنعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خواهیم داشت.

بررسی تاریخچه یادگیری عمیق

اگر بخواهیم به ابتدای Deep Learning برویم، یادگیری عمیق ریشه در دهه های 1940 و 1950 با شروع توسعه شبکه‌های مصنوعی عصبی دارد.

در دهه‌های 1980 و 1990، پیشرفت زیادی در سخت‌افزار و نرم‌افزارهای رایانه ایجاد شد و به محققان کمک کرد به تحقیق، توسعه و بهبود مفهوم شبکه‌های عصبی ادامه دهند. اما آرام آرام هر چه جلو رفتیم تا سال 2010 این علوم تحول و پیشرفت زیادی پیدا کرد و یکی از رویدادهای قابل توجه در تاریخ یادگیری عمیق، مسابقه ImageNet در سال 2012 بود که در آن مسابقه الگوریتم یادگیری عمیقی با نام AlexNet از تمامی مدل‌های کامپیوتری قبلی بهتر عمل کرد. این رویداد نقطه عطفی در این زمینه یادگیری عمیق بود و علاقه گسترده ای را به موضوع جذب کرد.

از آن زمان به بعد، یادگیری عمیق در زمینه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی انسان، تشخیص گفتار و ماشین‌های خودران همانند تسلا به کار گرفته شده است که منجر به پیشرفت‌های متعددی در این زمینه‌ها گردیده. این روزها یادگیری عمیق یک زمینه تحقیقاتی به سرعت در حال رشد و بسیار فعال است که با پیشرفت‌ها و برنامه‌های کاربردی جدید که همیشه کشف می‌شوند در حال ادغام و بروزرسانی است.

مقالات پیشنهادی : ارتباط IOT با صنعت ردیاب خودرو

اینترنت اشیا و خانه هوشمند

اهمیت یادگیری Deep Learning

یکی از دلایل اصلی اهمیت یادگیری عمیق، توانایی آن در حل مسائل پیچیده ای است که قبل تر از آن توسط ماشین قابل انجام نبود. الگوریتم‌های ماشین لرنینگ معمولا به‌طور خودکار یاد می‌گیرند که پاسخ و عملکرد را در شرایطی که از آنها درخواست دارید انجام دهند. همانند همین سروی چت جی پی تی که در وبلاگ ردیاب من مقاله‌ای کاربردی برایش تهیه کرده‌ایم.

ChatGPT یک ربات هوش مصنوعی است که از تکنیک های یادگیری عمیق برای ایجاد پاسخ های مرتبط و کاربردی برای انسان‌ها استفاده می‌کند. این ربات بر روی مجموعه بزرگی از داده‌های متنی آموزش دیده است و پاسخ‌هایی نسبتا دقیق و کاربردی به سوالات کاربران می‌دهد.

اهمیت دیگر یادگیری عمیق، توانایی آن در مقیاس دهی به مجموعه داده‌های بسیار بزرگ یا بیگ دیتا است. از آنجایی که داده ها در زندگی روزمره ما که با تکنولوژی آمیخته شده است بسیار زیاد است، الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر به بررسی و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها هستند و راه حلی کاربردی برای انواع صنایع به شمار می‌روند.

یادگیری عمیق همچنین این پتانسیل را دارد که شیوه تعامل انسان با فناوری را به کلی متحول کند. به عنوان مثال، دستارهای صوتی همانند الکسا و سیری که کاربردهای بسیار زیادی دارند روزانه از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند و ارتباط بسیار جالبی میان آنها و انسان‌ها برقرار شده است. همچنین از یادگیری عمیق در ماشین‌های خودران نیز استفاده می‌شود که در اکثر نقاط جهان دیده می‌شوند.

تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق

در نظر بگیرید ماشینی خرد کن میوه‌ای دارید که باید رفتار متفاوتی را برای انتخاب میوه‌هایی همچون سیب و پرتقال از خود نشان دهد. در یادگیری ماشین دستگاه با در نظر گرفتن فاکتورهایی همچون: رنگ، نوع پوست، سفتی و … به این مسئله پی می‌برد که کدام میوه سیب است و کدام میوه پرتقال و بر اساس این انتخاب خردکن شروع به فعالیت می‌کند.

در یادگیری عمیق اما این مثال را در نظر داشته باشید: فکر کنید چند دانش آموز در امتحان ریاضی خود از عدد 9 استفاده کرده‌اند اما هرکدام دست خط متفاوتی دارند و 9 را به روش خاص خود می‌نویسند. اینجاست که یادگیری عمیق از سیستمی همانند نورون‌های مغز انسان استفاده می‌کند وارد می‌شود و این مسئله را تشخیص می‌دهد و تمام این‌ دستخط ها را 9 در نظر می‌گیرد.

همانطور که ملاحضه فرمودید یادگیری عمیق به صورت کلی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین به شمار می‌رود.

از یادگیری عمیق در چه صنایع و مکان‌هایی استفاده می‌‎شود؟

ربات پشتیبانی محصولات

برخی از شرکت‌های بزرگ از یادگیری عمیق به عنوان رباتی سخن‌گو یا چت باتی استفاده می‌کنند که قابلیت پشتیبانی دادن محصولات به کاربران را دارد و می‌تواند سوالات کاربران را به صورت کامل متوجه شود.

ماشین‌های خود ران

شرکت‌هایی همانند تسلا، نیسان و … از این تکنولوژی برای راندن خودرو به صورت خودکار استفاده می‌کنند.

در صنعت پزشکی

در صنعت پزشکی برای تشخیص انواع بیماری، بررسی آزمایشات و … مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در صنعت نظامی

در صنعت نظامی برای ارائه بهترین عملکرد به نیروهای در حال خدمت و …

در موتورهای جست و جو

جهت خزش، بررسی و دسته بندی صحیح اطلاعات

تشخیص چهره

در دوربین‌های مداربسته جهت تشخیص کاربران

دستیارهای هوشمند

در الکسا، سیری و …

مزایا و معایت یادگیری عمیق

همانطور که اشاره شد سیستم یادگیری عمیق طیف وسیعی از وظایف را انجام می‌دهد. با این حال، مانند هر فناوری دیگری، مزایا و معایبی دارد که مورد بررسی قرار می‌دهیم.

مزایای یادگیری عمیق

دقت بهتر و دقیق تر از نیروی انسانی در برخی امور

الگوریتم های یادگیری عمیق قادر به دستیابی به عملکرد پیشرفته و دقیقی در طیف گسترده ای از وظایف همانند طبقه بندی تصاویر، تشخیص گفتار انسان‌ها، بررسی پرونده پزشکی و ارائه اطلاعاتی کاربردی هستند. این ویژگی به دلیل توانایی آن‌ها در یادگیری خودکار و استخراج و به کارگیری اطلاعات زیاد موجود در اینترنت است.

مقیاس پذیری در یادگیری عمیق

الگوریتم ها در این تکنولوژی برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌های اطلاعاتی مناسب هستند و آموزش زیادی برای حل انواع مسائل دیده‌اند. این امر به ویژه در صنایعی متفاوتی قابل استفاده است و کار را برای انسان‌ها بسیار راحت می‌کند.

خودکار شدن کارها

از الگوریتم یادگیری عمیق می توان برای خودکارسازی کارهایی که برای انسان‌ها خسته کننده و تکراری است استفاده کرد. با این حرکت در روند انجام کارها بهبودی حاصل می‌شود و سرعت کارها بسیار بالا می‌رود.

معایب یادگیری عمیق

ماشین بودن، دور از احساسات

چیزی به نام احساسات در این ماشین‌ها وجود ندارد و شما نباید توقع بازخورد همانند یک انسان را در تمام موارد از آنها داشته باشید.

فقدان تفسیرپذیری

این الگوریتم ها قابلیت تفسیر موضوع را ندارند و کاملا به صورت ربات گونه به مسائل نگاه می‌کنند.

متکی شدن بیش از اندازه به ماشین

با اتکای زیاد به ماشین و یادگیری عمیق آرام آرام انسان از یادگیری عمیق مغز امکان دارد جا بماند و همه چیز را به ماشین بسپارد.

بیکارشدن انسان ها

امکان دارد با گسترش این مفاهیم خیلی از مشاغل آسیب ببینند و جایگزین آنها ربات‌ها شوند.

جمع بندی

در انتها باید بگوییم، یادگیری عمیق یک زمینه مهم و به سرعت در حال رشد زیر مجوعه هوش مصنوعی است که پتانسیل ایجاد تغییرات بسیار زیادی را در زندگی ما دارد. یادگیری عمیق می‌تواند با بررسی داده‌های زیاد و بزرگی که در اینترنت وجود دارد بهترین خروجی را در اختیار انسان‌ها قرار دهد و به آنها در مسیر زندگی کمک بسیاری کند.

سوالات متداول