دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟ آموزش دیپ لرنینگ به زبان ساده

هوش مصنوعی از علوم کامپیوتر است که تغییرات زیادی در دنیای پیرامون ما ایجاد کرده است. در این میان یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه‌های بسیار مهم هوش مصنوعی محسوب می‌شود که کاربردهای زیادی منازل، ادارات، کارخانجات و … ایجاد کرده است. هوش مصنوعی مبحث بسیار جذابی است، این که یک ماشین بتواند وظایف انسانی را با توانایی خود حل و فصل کند، بسیار مهم است.

در این راستا یادگیری ماشین به این معناست که مفاهیمی که با ماشین آموزش داده شود تا بتواند مشابه انسان با توجه به تجربیات و تخصص‌های خود مسائل را حل کند و در این میان به کمک انسان نیاز نداشته باشد. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ هم به عنوان زیر مجموعه یادگیری ماشین است که با کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی فعالیت خود را انجام می‌دهند. این الگوریتم‌ها با شبیه سازی عملکرد مغز انسان کار می‌کنند.

اگر هیچ پیش زمینه‌ای درباره برنامه نویسی و هوش مصنوعی ندارید، قبل از ورود به حوزه دیپ لرنینگ بهتر است ابتدا با مفهوم برنامه نویسی چیست آشنا شده و پس از آن مباحث پیشرفته‌تر را آموزش ببینید.

دیپ لرنینگ چیست؟

انسان را تصور کنید که در بدو تولد هیچ اطلاعات و قدرت اختیار و تصمیم گیری ندارد. به مرور زمان و با استفاده از دانش و تجربیات فرآیندهای مختلف را یاد گرفته و سعی می‌کند وظایف خود را به بهترین شکل بر همین اساس انجام دهد. پس از هر بار انجام فعالیتی سعی می‌کند سرعت خود را افزایش داده و هر بار عملکرد بهتری داشته باشد.

با دیپ لرنینگ ماشین می‌تواند درک بهتری از واقعیت داده‌ها به دست آورده و الگوهای مختلف را شناسایی کند. دیپ لرنینگ به زبان ساده به فناوری گفته می‌شود که مبتنی بر یادگیری است و با بررسی الگوریتم‌های رایانه دارای فناوری بهبود خود به خودی است. در یادگیری عمیق از مفاهیم ساده‌تری استفاده می‌شود، اما در دیپ لرنینگ از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود. با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توان سیستم‌ها را برای انجام فعالیت‌های مختلف آموزش داد.

شبکه‌های عصبی

در دیپ لرنینگ از ساختارهای لایه‌ای استفاده می‌شود که شبکه عصبی نام دارند. این کار باعث می‌شود، ماشین به کمک تحلیل داده، برای گرفتن تصمیمات مختلف به صورت هوشمندانه و مشابه انسان رفتار کند. در واقع این الگوریتم‌ها بر اساس ساختار لایه‌ای مغز انسان طراحی شده‌اند. مغز انسان در این شرایط به دسته بندی و شناسایی الگو می‌پردازد. شبکه‌های عصبی نیز با دسته بندی داده‌ها به تشخیص الگو می‌پردازد.

این شبکه‌ها به این صورت عمل می‌کنند که زمانی که با اطلاعات جدید روبرو می‌شوند، آن را با اطلاعات قبلی مقایسه کرده تا بتوانند درک درستی این اطلاعات به دست بیاورند. مهم‌ترین هدف استفاده از شبکه‌های عصبی در دیپ لرنینگ همین موضوع است. به این صورت تمام داده‌ها به عنوان ورودی در اختیار شبکه عصبی قرار می‌گیرند تا آن‌ها را درک کند.

تفاوت یادگیری عمیق با ماشین لرنینگ چیست؟

قبل از هر توضیحی در این باره ابتدا باید ببینیم ماشین لرنینگ چیست؟

در یادگیری ماشین از الگوریتم‌های مختلفی مانند درخت تصمیم، دسته بندی بیز ساده، ماشین بردار پشتیبان و … استفاده می‌شود. مسئله مهم در این زمینه این است که این روش‌ها را نمی‌توان به صورت مستقیم بر روی داده‌های خام اعمال کرد. قبل از هر کار باید ابتدا مرحله پیش پردازش داده‌ها انجام شده و پس از استخراج ویژگی‌ها، آن‌ها را به صورت ورودی به این الگوریتم‌ها تحویل دهید.

این بخش استخراج ویژگی، بسیار پیچیده است و به دانش بسیار دقیق و مهمی نیاز دارد. همچنین این روال باید چندین بار انجام شود تا در نهایت ویژگی‌های مهم و اساسی برای مسئله انتخاب شوند. این موضوع همان تفاوت اساسی میان دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ است. در دیپ لرنینگ داده‌ها بدون استخراج ویژگی و به صورت خام در اختیار الگوریتم قرار گرفته و به کمک لایه‌های شبکه‌های عصبی تجزیه و تحلیل می‌شوند.

deep learning چیست و چگونه کار می‌کند؟

یادگیری عمیق بر اساس تجزیه و تحلیل مداوم داده‌ها و با ساختاری مطابق با ذهن انسان کار می‌کند. با یک مثال ساده نحوه کار آن را توضیح می‌دهیم. تصور کنید تصویر چندین گریه با شکل، ساختار و رنگ مختلف به یک کودک نشان می‌دهدی. در ابتدا او نمی‌داند گربه چیست اما با مشاهده تصاویر و بررسی ان‌ها در ذهن خود با موجود گربه آشنا می‌شود. پس از آن هر تصویر گربه‌ای به او نشان دهید، بر اساس تجزیه و تحلیل‌های انجام شده و ویژگی‌های کلی که از یک گربه در ذهن دارد، گربه را تشخیص می‌دهد.

دیپ لرنینگ نیز دقیقا به همین صورت کار می‌کند. این کار فرآیند یادگیری ایجاد می‌کند که از مدل‌های استاندارد یادگیری ماشین توانایی‌های بیشتر دارد. یک مدل یادگیری عمیق به آموزش‌های بسیار زیادی احتیاج دارد تا بتواند فرآیند یادگیری را به صورت درست انجام دهد.

همان‌طور که می‌دانید ما باید تمام فعالیت‌های موردنظر را با جزئیات به ماشین آموزش دهیم تا بداند در هر شرایط چطور برخورد کند. اما در دیپ لرنینگ خبری از این موارد نیست و پس از فرایند یادگیری، ماشین خود برای انجام فعالیت‌ها تصمیم گیری می‌کند.

موارد استفاده از دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ موارد استفاده و کاربردهای زیادی در صنایع دارد و می‌تواند روند کار، شرایط و هزینه‌ها را بهبود دهد. مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق در ادامه ذکر شده‌اند. یک برنامه نویس کامپیوتر می‌تواند با یادگیری الگوریتم‌ها و نحوه کار با آن‌ها، فعالیت‌های مختلفی در این زمینه انجام دهد.

هوافضا

دیپ لرنینگ استفاده‌های بسیار زیادی در صنعت هوافضا دارد. به عنوان مثال از طریق تصاویر ماهواره‌ای یا دروبین‌های نظارتی می‌توان به تشخیص وقایع مشکوک پرداخت. همچنین به منظور جمع آوری اطلاعات و شناسایی مواردی که ماهواره‌ها مشاهده کرده‌اند، مفید است.

خودرو

از بهترین کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت خودرو است که می‌تواند این صنعت را متحول کند. توسعه خودروهای بدون سرنشین از موارد استفاده از این علم است. همچنین امروزه در بسیاری از سیستم‌ها و دوربین‌های صنعت حمل و نقل از الگوریتم‌های دیپ لرنینگ استفاده می‌شود تا به کمک آن علائم راهنمایی و رانندگی، وسایل نقلیه، عابران پیاده و … تشخیص داده شوند.

خدمات مالی

در بازارهای مالی پیش بینی آینده بازار از مهم‌ترین و حساس‌ترین فعالیت‌هاست که به سادگی نمی‌توان آن را انجام داد. به کمک دیپ لرنینگ می‌توان در زمینه‌های مختلف مانند تخمین قیمت‌های آینده سهام، تشخیص فعالیت‌های کلاهبرداری، سنجش اعتبار مشتری و … استفاده نمود.

علاوه بر موارد گفته شده در صنعت بیمه، کشاورزی، مراقبت‌های بهداشتی، ساخت و تولید، محصولات دارویی و پزشکی و موارد دیگر از الگوریتم‌های دیپ لرنینگ استفاده می‌شود.

 آموزش دیپ لرنینگ

برخی از افراد اعتقاد دارند یادگیری دیپ لرنینگ نقطه قوتی ندارد زیرا تمام کارهایی که با این علم صورت می‌گیرد، توسط انسان نیز انجام می‌شود. اما با توجه به مثال‌هایی که در اطراف ما وجود دارد می‌توان به این نتیجه رسید که در صورت پیشرفت، گاهی اوقات ماشین‌ها می‌توانند بسیار بهتر از انسان تصمیم گیری کنند. علاوه بر آن استفاده از ماشین برای خودکارسازی فعالیت‌های مختلف می‌تواند به کاهش هزینه‌ها کمک کند. برخی از پیش نیازهای مورد نیاز برای یادگیری عمیق به صورت زیر هستند.

ریاضیات

برای آموزش در این زمینه ابتدا باید برخی از مباحث ریاضیات را آموزش ببینید. داشتن پیش زمینه‌هایی از جبر خطی و احتمالات اهمیت بسیار زیادی دارد. مباحثی مانند تئوری احتمالات، آنالیز واریانس، همبستگی و رگرسیون خطی، آزمون آماری و پی مقدار و … از مباحث مورد نیاز برای شروع کار در زمینه دیپ لرنینگ هستند.

دوره آموزشی شبکه عصبی

در این دوره‌ها مباحث هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور کامل بررسی شده و برخی از آن‌ها مباحث ریاضیاتی موردنیاز را نیز آموزش می‌دهند. دوره آموزشی شبکه‌های عصبی برای یادگیری ماشین از جفری هینتون و دوره یادگیری ماشین از «اندرو وو» از دوره‌های آموزشی مفید در این زمینه هستند. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز در این حوزه به طور کامل بررسی می‌شود.

دوره‌های تخصصی یادگیری عمیق

پس از یادگیری مباحث اولیه باید برای آموزش دیپ لرنینگ اقدام کنید. در این دوره‌ها به صورت تخصصی و با جزئیات کامل مباحث یادگیری عمیق بررسی می‌شوند. انواع مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه عصبی پیچشی، شبکه عصبی بازگشتی، شبکه عصبی عمیق مولد و … آموزش داده می‌شوند.

در نهایت می‌توانید با تمرین و تکرار و انجام پروژه‌های عملی از سطوح ابتدایی تا پیشرفته، به تسلط کافی در این زمینه برسید.

سخن آخر

دیپ لرنینگ از حوزه‌های بسیار مهم و کاربردی هوش مصنوعی است که امروزه در بسیاری از بخش‌های صنعت و زندگی روزمره ما استفاده می‌شود. دیپ لرنینگ با کمک الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی به شبیه سازی مغز انسان پرداخته و مسائل گوناگون را حل می‌کند. به این صورت است که یک ماشین می‌تواند هر نوع وظیفه‌ای را با توجه به توانایی‌های خود و دقیقا مشابه با انسان حل کند. حل مسائل توسط ماشین بر اساس تجربیات و تخصص‌های به دست آمده انجام می‌گیرد.