یادگیری عمیق چیست؟
دیپ لرنینگ چیست؟ احتمالاً شما هم با سرچ کردن این عبارت به این نقطه رسیده‌اید. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ را می‌توان به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین در نظر گرفت. دیپ لرنینگ رشته‌ای با بررسی الگوریتم‌های کامپیوتری مبتنی بر یادگیری و بهبود خود به خود است. در حالی که یادگیری ماشین از مفاهیم ساده‌تری استفاده میکند، یادگیری عمیق 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 بنابراین پیچیدگی محدودی داشتند. با این حال، پیشرفت‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به شبکه‌های عصبی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر اجازه کار داده است که این امر به کامپیوترها امکان مشاهده، یادگیری و واکنش سریعتر به موقعیت‌های پیچیده را میدهد. دیپ لرنینگ به طبقه‌بندی تصاویر، ترجمه زبان و تشخیص گفتار کمک کرده است. می‌توان از دیپ لرنینگ برای حل تمامی مشکلات تشخیص الگو و بدون دخالت انسان استفاده کرد.
شبکه‌های عصبی مصنوعی که از لایه‌های زیادی تشکیل شدهاند، یادگیری عمیق را هدایت میکنند. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) انواعی از شبکه‌ها هستند که هر لایه میتواند عملیات پیچیده‌ای مانند نمایش و برداشت را انجام دهد که تصاویر، صدا و متن را معنا میکند. یادگیری عمیق که سریع‌ترین زمینه در حال رشد در یادگیری ماشین در نظر گرفته میشود، یک فناوری دیجیتال فراگیر است و شرکت‌های بیشتری از آن برای ایجاد مدلهای تجاری جدید استفاده میکنند.
اکنون، همانطور که متوجه شدید یادگیری عمیق چیست، بیایید به بررسی نحوه عملکرد یادگیری عمیق و دیگر مباحث مربوط به دیپ لرنینگ بپردازیم.
بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین یا Machine Learning چیست؟
تعریف شبکه های عصبی در دیپ لرنینگ
یک شبکه عصبی مانند مغز انسان ساختار یافته است و از نورون‌های مصنوعی که به عنوان گره نیز شناخته می شوند، تشکیل شده است. این گره‌ها در سه لایه در کنار یکدیگر قرار می‌گیرند:
- لایه ورودی
- لایه(های) مخفی
- لایه خروجی
دادهها به هر گره، اطلاعاتی را در قالب ورودی ارائه میکنند. گره، ورودی‌ها را با وزن‌های تصادفی ضرب میکند، آنها را محاسبه میکند و یک Bias اضافه میکند. در پایان، توابع غیرخطی، که به عنوان توابع فعا‌سازی نیز شناخته می‌شوند، برای تعیین این اعمال می شوند که کدام نورون باید روشن شود.
نحوه کار الگوریتم های دیپ لرنینگ چگونه است؟
شبکه‌های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها هستند، دقیقاً مانند مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. گره‌های درون لایه‌های مجزا به لایه های مجاور متصل می‌شوند. هر چه تعداد لایه‌های شبکه بیشتر باشد، عمیق‌تر است. یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت میکند. در یک شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت میکنند و وزن‌های مربوطه را تعیین میکنند. یک گره با وزن سنگین‌تر، تأثیر بیشتری بر لایه بعدی گره‌ها خواهد گذاشت. لایه نهایی، ورودی‌های وزنی را برای تولید خروجی کامپایل میکند. سیستم‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارند، زیرا دارای حجم زیادی از داده‌های در حال پردازش هستند و شامل چندین محاسبه پیچیده ریاضی می‌شوند. با این حال، حتی با چنین سخت افزار پیشرفته‌ای، آموزش یک شبکه عصبی میتواند هفته‌ها طول بکشد.
سیستم‌های یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارند تا نتایج دقیق را برگردانند. بر این اساس، اطلاعات به عنوان مجموعه داده‌های عظیم تغذیه میشود. هنگام پردازش دادهها، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند دادهها را با پاسخ‌های دریافتی از یک سری سؤالات دودویی درست یا غلط که شامل محاسبات ریاضی بسیار پیچیده است، طبقه‌بندی کنند. برای مثال، یک برنامه تشخیص چهره از طریق یادگیری تشخیص و شناسایی لبه‌ها و خطوط چهره، سپس بخش‌های مهم‌تر چهره، و در نهایت، نمایش کلی چهره‌ها کار میکند. با گذشت زمان، برنامه میتواند خود را آموزش دهد و احتمال پاسخ‌های صحیح افزایش می‌یابد. در این صورت برنامه تشخیص چهره با گذشت زمان چهره‌ها را به دقت شناسایی میکند.
نمونه‌ای از یادگیری عمیق در عمل
بیایید برای این که بهتر متوجه شویم دیپ لرنینگ چیست، یک مثال را در نظر بگیریم که در آن هدف این است که یک شبکه عصبی، عکس‌های حاوی یک سگ را تشخیص دهد. همه سگ‌ها دقیقا شبیه هم نیستند – برای مثال سگ نژاد روتوایلر با سگ نژاد پودل متفاوت است. علاوه بر این، عکس سگ ها را در زوایای مختلف و با مقادیر مختلف نور و سایه نشان می دهند. بنابراین، مجموعه‌ای آموزشی از تصاویر باید گردآوری شود که شامل نمونه‌های بسیاری از صورت‌های سگ باشد که هر شخصی آن را به عنوان «سگ» برچسب‌گذاری کند، و عکس هایی از اشیایی که سگ نیستند، با برچسب (همانطور که انتظار می رود)، «سگ نیست» معرفی شوند. تصاویری که وارد شبکه عصبی می‌شوند به داده تبدیل می‌شوند. این دادهها در شبکه حرکت میکنند و گره‌های مختلف وزن‌هایی را به عناصر مختلف اختصاص می‌دهند. لایه خروجی نهایی اطلاعات به ظاهر جدا شده را جمع آوری میکند – موجودی خزدار، پوزه‌دار، چهار پا و اطلاعاتی از این قبیل – و خروجی را ارائه میدهد: سگ.
اکنون این پاسخ دریافتی از شبکه عصبی با برچسب تولید شده توسط انسان مقایسه خواهد شد. اگر مطابقت وجود داشته باشد، خروجی تایید میشود. در غیر این صورت، شبکه عصبی خطا را یادداشت و وزن‌ها را تنظیم میکند. شبکه عصبی سعی میکند با تنظیم مکرر وزن خود بارها و بارها مهارت‌های تشخیص سگ را بهبود ببخشد. این تکنیک آموزشی، یادگیری تحت نظارت نامیده میشود، و حتی زمانی اتفاق می‌افتد که به شبکه‌های عصبی به صراحت گفته نشود که چه چیزی سگ را «می‌سازد». آنها باید الگوهای موجود در داده ها را در طول زمان تشخیص دهند و خودشان یاد بگیرند.
در ادامه به مزایا و معایب دیپ لرنینگ می‌پردازیم.
مزایای دیپ لرنینگ
یادگیری عمیق چندین مزیت نسبت به روش های یادگیری ماشین سنتی دارد که بعضی از اصلی‌ترین آنها عبارتند از:
- یادگیری خودکار ویژگی‌ها: الگوریتم های دیپ لرنینگ می‌توانند به طور خودکار ویژگی‌ها را از دادهها یاد بگیرند، به این معنی که آنها نیازی به مهندسی دستی ویژگی‌ها ندارند. این ویژگی به‌خصوص برای کارهایی مفید است که مشخص کردن ویژگی‌ها در آنها دشوار است، مانند تشخیص تصویر.
- مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده: الگوریتم‌های دیپ لرنینگ می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای را مدیریت کنند که پردازش آنها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی دشوار است. این امر باعث میشود که ابزار مفیدی برای استخراج بینش از داده‌های بزرگ باشد.
- بهبود عملکرد: الگوریتم های یادگیری عمیق برای دستیابی به عملکرد پیشرفته در طیف گسترده‌ای از مشکلات، از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، و بینایی کامپیوتری هستند.
- مدیریت روابط غیر خطی: دیپ لرنینگ میتواند روابط غیر خطی‌ای را در دادهها آشکار کند که تشخیص آنها از طریق روش‌های سنتی دشوار است.
- مدیریت داده های ساختاریافته و بدون ساختار: الگوریتم های دیپ لرنینگ می‌توانند داده های ساختاریافته و بدون ساختار مانند تصاویر، متن و صدا را مدیریت کنند.
- مدلسازی پیشبینی کننده: از یادگیری عمیق می‌توان برای پیشبینی رویدادها یا روندهای آینده استفاده کرد؛ این ویژگی دیپ لرنینگ میتواند به سازمان‌ها در برنامه‌ریزی برای آینده و تصمیم‌گیری استراتژیک کمک کند.
- مدیریت داده‌های از دست رفته: الگوریتم های دیپ لرنینگ می‌توانند داده‌های از دست رفته را مدیریت کنند. این الگوریتمها همچنین می‌توانند پیشبینی لازم را انجام دهند کنند که این موضوع در برنامه‌های دنیای واقعی که دادهها اغلب ناقص هستند مفید است.
- مدیریت داده‌های متوالی: الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) و شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM): مخصوصاً برای مدیریت داده‌های متوالی مانند سری‌های زمانی، گفتار و متن مناسب هستند. این الگوریتمها توانایی حفظ بافت و حافظه را در طول زمان دارند که به آنها اجازه میدهد بر اساس ورودی‌های گذشته پیشبینی یا تصمیم‌گیری کنند.
- مقیاس‌پذیری: مدل های دیپ لرنینگ را می‌توان به‌راحتی برای مدیریت حجم زیادی از دادهها مقیاس‌بندی کرد و می‌توان آنها را روی پلتفرم‌های ابری مستقر کرد.
- تعمیم‌پذیری: مدل های یادگیری عمیق می‌توانند به‌خوبی به موقعیت‌ها یا زمینه‌های جدید تعمیم داده شوند، زیرا می‌توانند نمایش‌های انتزاعی و سلسله مراتب بودن دادهها را بیاموزند.
معایب دیپ لرنینگ
در حالی که یادگیری عمیق مزایای بسیاری دارد، معایبی نیز برای آن وجود دارد که باید در نظر گرفت:
- هزینه محاسباتی بالا: آموزش مدلهای دیپ لرنینگ به منابع محاسباتی قابل توجه، از جمله GPUهای قدرتمند (گرافیک بالا) و مقدار زیادی حافظه نیاز دارد. این امر میتواند پرهزینه و زمان‌بر باشد.
- بیش‌برازش: برازش بیش از حد یا بیش‌برازش زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل به خوبی روی داده‌های آموزشی، آموزش داده شود و روی داده‌های جدید و دیده نشده ضعیف عمل کند. این یک مشکل رایج در یادگیری عمیق، به‌ویژه در شبکه‌های عصبی بزرگ است و میتواند ناشی از کمبود داده، یک مدل پیچیده یا فقدان منظم‌سازی باشد.
- فقدان قابلیت تفسیر: مدل های دیپ لرنینگ، به‌ویژه آن‌هایی که دارای لایه‌های متعدد هستند، می‌توانند پیچیده باشند و تفسیر آنها دشوار شود. این امر میتواند درک چگونگی پیشبینی مدل و شناسایی هر گونه خطا یا سوگیری در مدل را دشوار کند.
- وابستگی به کیفیت دادهها: الگوریتم های دیپ لرنینگ بر کیفیت داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده‌اند متکی هستند. اگر دادهها زیاد، ناقص یا مغرضانه باشند، عملکرد مدل تاثیر منفی می‌گذارد.
- نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت دادهها: از آنجایی که مدلهای یادگیری عمیق معمولاً بر مقادیر زیادی داده تکیه میکنند، نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی و امنیت دادهها وجود دارد. سوء استفاده از دادهها توسط عوامل مخرب میتواند منجر به عواقب جدی مانند سرقت هویت، ضرر مالی و تجاوز به حریم خصوصی شود.
- عدم تخصص در حوزه: یادگیری عمیق مستلزم درک خوب دامنه و مشکلی است که سعی در حل آن دارید. اگر تخصص دامنه وجود نداشته باشد، فرمول‌بندی مسئله و انتخاب الگوریتم مناسب میتواند دشوار باشد.
- پیامدهای پیش بینی نشده: مدل های یادگیری عمیق می تواند منجر به پیامدهای ناخواسته شود، به عنوان مثال، یک مدل مغرضانه میتواند بین گروه‌های خاصی از مردم تبعیض قائل شود که منجر به نگرانی‌های اخلاقی شود.
- محدود بودن به داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده است: مدلهای یادگیری عمیق فقط می‌توانند بر اساس داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده‌اند پیشبینی خود را انجام دهند. آنها ممکن است نتوانند به موقعیت‌ها یا زمینه‌های جدیدی تعمیم داده شوند که در داده‌های آموزشی نشان داده نشده‌اند.
- مدلهای جعبه سیاه: بعضی از مدلهای یادگیری عمیق به عنوان مدلهای «جعبه سیاه» در نظر گرفته می‌شوند، زیرا درک چگونگی پیشبینی مدل و شناسایی عوامل مؤثر بر پیش‌بینی‌ها دشوار است.
کاربردهای دیپ لرنینگ
یادگیری عمیق طیف گسترده ای از کاربردها در صنایع و زمینه‌های مختلف دارد. بعضی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق عبارتند از:
- بینایی کامپیوتری: یادگیری عمیق در تشخیص تصویر و ویدئو، تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی معنایی و سایر وظایف بینایی کامپیوتری استفاده میشود. برنامه‌های کاربردی شامل اتومبیل‌های خودران، دوربین‌های امنیتی و تشخیص تصویر برای دستگاه‌های تلفن همراه است.
- پردازش زبان طبیعی: یادگیری عمیق در درک زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و سایر کارهای پردازش زبان طبیعی استفاده میشود. برنامه‌های کاربردی این حوزه شامل چت بات‌ها، دستیاران مجازی و موتورهای جستجوی مبتنی بر زبان هستند.
- تشخیص گفتار: یادگیری عمیق در تشخیص گفتار، شناسایی صدا و تجزیه صدا استفاده میشود. برنامه‌های کاربردی در این حوزه شامل دستیارهای کنترل‌شده با صدا، دستگاه‌های دارای قابلیت صوتی و ربات‌های کنترل‌شده با صدا هستند.
- تجزیه و تحلیل و پیشبینی: یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده‌های قبلی و پیشبینی رویدادهای آینده استفاده میشود. کاربردها شامل تشخیص تقلب، پیشبینی ریزش تعداد مشتریان و پیش بینی تقاضا است.
- سیستم های توصیه‌کننده: دیپ لرنینگ برای تجزیه و تحلیل الگوها در دادهها برای توصیه موارد به کاربران استفاده میشود. کاربردها شامل توصیه‌های فیلم و موسیقی، توصیه‌های خبری و توصیه‌های محصول است.
- مراقبت های بهداشتی: یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و داده‌های بیمار، بهبود تشخیص و درمان و شناسایی خطرات بالقوه سلامتی استفاده میشود. کاربردها شامل تشخیص سرطان، کشف دارو و پزشکی شخصی است.
- امور مالی: دیپ لرنینگ برای شناسایی معاملات متقلبانه، شناسایی ریسک‌های بالقوه و پیشبینی قیمت سهام استفاده میشود. کاربردها شامل تشخیص تقلب اعتباری، تجارت الگوریتمی و مدیریت ریسک است.
- بازاریابی: دیپ لرنینگ برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، پیشبینی رفتار مشتری و شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی استفاده میشود. کاربردها شامل تقسیم‌بندی مشتری، پیشبینی ارزش طول عمر مشتری و شخصی‌سازی است
- بازی: یادگیری عمیق برای آموزش بازیکن‌ها و توسعه الگوریتم‌های هوشمند بازی استفاده میشود. کاربردها شامل ربات‌های بازی، هوش مصنوعی بازی و طراحی بازی تطبیقی است.
- رباتیک: یادگیری عمیق برای توانمندسازی ربات‌ها برای یادگیری از تجربه و سازگاری با محیط خود استفاده میشود. کاربردها شامل وسایل نقلیه خودران، هواپیماهای بدون سرنشین و ربات‌های صنعتی است.
- امنیت سایبری: یادگیری عمیق برای شناسایی الگوها در ترافیک شبکه و شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری استفاده میشود. کاربردها شامل تشخیص و پیشگیری از نفوذ و تشخیص بدافزار است.
اینها تنها چند نمونه از روش های متعددی است که امروزه از یادگیری عمیق استفاده میشود. این تکنولوژی به طور مداوم در حال پیشرفت است و کاربردهای جدید همیشه در حال توسعه هستند، زیرا فناوری و در دسترس بودن دادهها بهبود می‌یابد.
تفاوت یادگیری ماشین با دیپ لرنینگ چیست؟
در مطالب قبلی در مورد هوش مصنوعی چیست صحبت کردیم و دریافتیم که AI یا هوش مصنوعی حوزه‌های تحقیقاتی زیادی را در بر می‌گیرد که میتواند ماشین‌ها را قادر به انجام وظایفی کند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند و میتواند از الگوریتم‌های ژنتیک تا پردازش زبان طبیعی را شامل شود.
یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به‌عنوان فرآیند آموزش کامپیوتر برای انجام یک کار، به جای برنامه‌ریزی برای چگونگی انجام کار مرحله به مرحله، تعریف میشود.
دیپ لرنینگ، به نوبه خود، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که قابلیت‌های آن از چندین جنبه کلیدی با یادگیری ماشین سطحی و سنتی متفاوت است؛ دیپ لرنینگ به کامپیوترها این امکان را میدهد تا مجموعه‌ای از مشکلات پیچیده را حل کنند که در غیر این صورت قابل حل نبود.
یادگیری ماشین میتواند با پیش‌بینی‌های سطحی در هنگام تغذیه دادهها، مانند تعیین اینکه میوه روی عکس سیب است یا پرتقال، مقابله کند. یادگیری عمیق می تواند مشکلات پیچیده‌تری را حل کند، مانند تشخیص اعداد دست‌نویس که در آن مقدار زیادی داده در طول آموزش لازم است.
انواع دیپ لرنینگ
الگوریتم های دیپ لرنینگ و انواع آن متنوع هستند. رایج‌ترین انواع دیپ لرنینگ عبارتند از:
- شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): این شبکه‌ها معمولاً برای کارهای بینایی کامپیوتر استفاده می‌شوند، زیرا لایه‌های اولیه آنها برای استخراج ویژگی‌های متمایز از یک تصویر تخصصی هستند، و سپس توسط یک شبکه عصبی معمولی برای دسته‌بندی آن پردازش می‌شوند.
- شبکه‌های عصبی تکراری (RNN): این شبکه‌ها برای زبان پردازش رایج‌تر هستند، زیرا دارای حلقه‌های بازخورد داخلی هستند، و در آن خروجی داده از یک لایه به لایه قبل از آن بازگردانده میشود و به شبکه نوعی حافظه میدهد.
- شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM): LSTMها می‌توانند در تشخیص تقلب استفاده شوند، زیرا در گرفتن وابستگی‌های بلندمدت در توالی‌ها انتخابی عالی هستند.
- شبکه‌های مولد متخاصم (GAN): معمولاً برای تولید دادهها، مانند تصاویر، متن و ویدیوها استفاده میشود، GANها دارای دو شبکه عصبی در حال مبارزه هستند: مولد و تشخیص‌دهنده. شبکه مولد سعی می کند داده های مصنوعی قانع‌کننده ایجاد کند و تشخیص‌دهنده تلاش میکند تفاوت بین داده های جعلی و واقعی را تشخیص دهد.
تعداد زیادی از انواع مختلف شبکه های عصبی عمیق وجود دارد. هیچ یک از شبکه ها ذاتا بهتر از دیگری نیست، بلکه هر کدام فقط برای یادگیری وظایف خاص مناسب‌تر هستند.
خدمات یوآیدی
یوآیدی اولین سرویس احراز هویت آنلاین در ایران است که با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند تشخیص چهره و تشخیص زنده بودن، احراز هویت را در کوتاه‌ترین و سریع‌ترین زمان ممکن با بالاترین دقت انجام میدهد و روند کار را برای کاربران آسان میکند.
یوآیدی خدمات احراز هویت مانند احراز هویت سجام و احراز هویت ثنا را به راحتی و به صورت اینترنتی در کوتاه‌ترین زمان ممکن انجام دهید. این کار با استفاده از راه حل احراز هویت یوآیدی به سادگی انجام میشود.
سوالات متداول در مورد دیپ لرنینگ
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که میتواند به طور خودکار توابع را با بررسی الگوریتمها یاد بگیرد و بهبود ببخشد. الگوریتمها از شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری و بهبود عملکرد خود با تقلید از نحوه تفکر و یادگیری انسانها استفاده میکنند.
یادگیری عمیق بر روی چندین شبکه عصبی سه لایه یا بیشتر کار میکند و تلاش میکند تا رفتار مغز انسان را شبیهسازی کند. این به آماردانان اجازه میدهد تا از مقادیر زیادی داده یاد بگیرند و روندها را تفسیر کنند.
یادگیری عمیق نقش مهمی در آمار و مدلسازی پیشبینی ایفا میکند. یادگیری عمیق با جمعآوری حجم عظیمی از دادهها و تجزیه و تحلیل آن، مدلهای پیشبینیکننده متعددی را برای درک الگوها و روندهای درون دادهها ایجاد میکند.
یادگیری عمیق، تفسیر حجم زیادی از دادهها و تبدیل آنها به اطلاعات معنادار را سریعتر و آسانتر میکند. از دیپ لرنینگ در صنایع مختلف از جمله رانندگی خودکار و تجهیزات پزشکی استفاده میشود.
شبکه عصبی کانولوشن (CNN) یک روش یادگیری عمیق است که برای تجزیه و تحلیل و نقشه‌برداری تصاویر بصری استفاده میشود.
یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هر دو، زیرمجموعه هوش مصنوعی هستند. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که خود یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تقلید از فرآیند یادگیری مغز انسان استفاده میکند که به یادگیری ماشینی کمک میکند تا با کمترین دخالت انسان به طور خودکار سازگار شود.
