یادگیری عمیق هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه های یادگیری ماشینی است. سیستم هایی که بر اساس این فناوری طراحی شده اند، مانند انسان ها می توانند برای مسائل خاص راه حل ارائه دهند و یادگیری مستمر داشته باشند. در حالی که یادگیری ماشین با مفاهیم ساده‌تری سروکار دارد، یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای درک و یادگیری نحوه تفکر انسان‌ها استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی در مورد طراحی رایانه هایی است که نیاز به دخالت کمتر انسان در کار خود دارند، در حالی که یادگیری عمیق در مورد ساخت رایانه هایی با توانایی مدل سازی طرز تفکر انسان است. یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟ یادگیری عمیق از سطح سلسله مراتبی در شبکه های عصبی مصنوعی برای انجام فرآیند یادگیری ماشین استفاده می کند. در حالی که در برنامه های سنتی، تجزیه و تحلیل ها به صورت خطی با داده ها تولید می شوند، یادگیری عمیق ماشین ها را قادر می سازد تا داده ها را به صورت غیرخطی با استفاده از یک تابع سلسله مراتبی پردازش کنند. مدل‌های کامپیوتری یاد می‌گیرند که وظایف خاصی را انجام دهند، مانند شناسایی اشیاء از پیش تعریف‌شده در تصاویر، متن یا صدا. یادگیری عمیق می تواند دقت بسیار بالایی داشته باشد که گاهی از سطح انسانی فراتر می رود. الگوریتم های یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه بزرگی از داده های برچسب دار و معماری شبکه عصبی متشکل از چندین لایه آموزش داده می شوند. اگر دانش قبلی در مورد شبکه های عصبی ندارید، ممکن است تعریف یادگیری عمیق کمی گیج کننده باشد. پس بیایید ابتدا با این شبکه ها آشنا شویم. شبکه عصبی مصنوعی چیست؟ شبکه های عصبی مصنوعی مجموعه ای از الگوریتم ها هستند که مدل آنها از مغز انسان الهام گرفته شده است. شبکه های عصبی برای شناسایی و پاکسازی الگوها طراحی شده اند. این شبکه‌ها داده‌های حسی را از طریق نوعی ادراک ماشینی، برچسب‌گذاری یا خوشه‌بندی ورودی خام تفسیر می‌کنند. الگوهایی که شبکه های عصبی تشخیص می دهند به صورت بردارهای اعداد هستند و داده هایی مانند تصویر، صدا یا متن باید به این بردارهای عددی ترجمه شوند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از تعدادی لایه پنهان تشکیل شده‌اند که از طریق آنها داده‌ها پردازش می‌شوند و به ماشین اجازه می‌دهند تا در یادگیری خود عمیق‌تر کاوش کند، ارتباط برقرار کند و ورودی را وزن کند تا به بهترین نتایج دست یابد. اصطلاح "عمیق" به تعداد لایه های یک شبکه عصبی اشاره دارد. در حالی که شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند تا دویست لایه داشته باشند، شبکه‌های عصبی سنتی فقط چند لایه دارند، معمولاً حدود سه لایه. روش های یادگیری عمیق اغلب از معماری شبکه های عصبی استفاده می کنند. به همین دلیل است که آنها اغلب به عنوان "شبکه های عصبی عمیق" شناخته می شوند. مدل‌های یادگیری عمیق با تغذیه مقادیر زیادی از داده‌ها و با استفاده از معماری شبکه عصبی که ویژگی‌ها را مستقیماً از داده‌ها بدون نیاز به ورودی دستی ناظر یاد می‌گیرد، آموزش داده می‌شوند. در شبکه های یادگیری عمیق، هر لایه از گره ها بر اساس مجموعه مشخصی از ویژگی ها بر اساس خروجی لایه قبلی آموزش داده می شود. همانطور که در شبکه عصبی پیشرفت می کنید، گره های شما می توانند ویژگی های پیچیده تری را شناسایی کنند، زیرا ویژگی ها را با لایه قبلی تجمیع و ترکیب می کنند. این موضوع به عنوان سلسله مراتب ویژگی شناخته می شود که بیانگر سلسله مراتب افزایش پیچیدگی برای هر لایه است. یادگیری توسط شبکه های عصبی با استفاده از داده هایی که برای آموزش شبکه در نظر گرفته می شود انجام می شود. یعنی در ابتدا ورودی هایی به شبکه ای داده می شود که خروجی آن از قبل مشخص است. هدف اصلاح وزن‌های فوق‌الذکر و نزدیک‌تر کردن مقادیر خروجی شبکه به خروجی‌های از پیش تعیین‌شده است. این امر با اصلاح وزنه ها اتفاق می افتد و با هر جلسه تمرین خروجی شبکه دقیق تر می شود. آموزش تا زمانی ادامه می یابد که شبکه در مواجهه با داده های جدید و دیده نشده قبلی، عملکرد دقیق و مناسبی را ارائه دهد. بیایید یک مثال واضح بیاوریم. فرض کنید یک شبکه عصبی می خواهد عکس های حاوی سگ را تشخیص دهد. توجه داشته باشید که برخلاف تصور ما، همه سگ ها دقیقا شبیه هم نیستند. علاوه بر این، تصاویر سگ ها در زوایای مختلف و با نور و سایه متفاوت گرفته شده است. بنابراین، مجموعه ای آموزشی از تصاویر حاوی نمونه های زیادی از صورت سگ با برچسب "سگ" باید تهیه شود. همچنین یک سری عکس از اشیای غیر سگی با برچسب «سگ نیست» تهیه شود. در نهایت تصاویری که وارد شبکه عصبی می شوند به داده تبدیل می شوند. این داده ها در شبکه حرکت می کنند و گره های مختلف وزن هایی را به عناصر مختلف اختصاص می دهند. سپس لایه خروجی نهایی اطلاعاتی مانند داشتن خز، پوزه، چهارپا و ... را جمع آوری کرده و خروجی مورد نظر "سگ" را ارائه می دهد. تشخیص چهره سگ اکنون پاسخ تولید شده از شبکه عصبی با برچسب توسط انسان مقایسه می شود. اگر مطابقت داشته باشد، خروجی اعتبارسنجی می شود. در غیر این صورت، شبکه عصبی خطا را یادداشت کرده و وزن ها را تنظیم می کند. شبکه عصبی بارها وزن خود را تنظیم می کند و سعی می کند مهارت تشخیص سگ را بهبود بخشد. به این روش تدریس، یادگیری تحت نظارت گفته می شود. این روش زمانی اتفاق می‌افتد که شبکه‌های عصبی چیزی در مورد آنچه که یک «سگ» را می‌سازد، نمی‌دانند. بلکه باید الگوهای موجود در داده ها را در طول زمان تشخیص دهند و خودشان یاد بگیرند. امروزه زیرساخت های یادگیری عمیق بیش از هر زمان دیگری در دسترس است.

 

یادگیری عمیق به ما قدرت تشخیص فوق العاده ای داده است. اما استفاده از این فناوری در گذشته به آسانی امروز نبود. این دو دلیل عمده دارد:

 یادگیری عمیق به حجم عظیمی از داده‌های برچسب‌گذاری شده نیاز دارد (داده‌های برچسب‌گذاری شده به معنای داده‌هایی است که به دسته خاصی تعلق دارند). به عنوان مثال، در توسعه خودروهای خودران، میلیاردها تصویر و هزاران ساعت ویدئو برای آموزش یک سیستم خوب و قابل اعتماد مورد نیاز است که اکنون به دست آوردن و دسترسی به آن آسان تر است.
 یادگیری عمیق نیاز به قدرت پردازش قابل توجهی دارد. پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا از معماری موازی استفاده می‌کنند که برای یادگیری عمیق کارآمد است. با دسترسی به فناوری رایانش ابری در عصر امروز، تیم های توسعه می توانند زمان آموزش سیستم خود را از هفته ها به چند ساعت یا حتی کمتر کاهش دهند.

اما یادگیری عمیق چه فایده ای دارد و چگونه زندگی ما را تغییر داده است؟

ممکن است این سوال پیش بیاید که این فناوری پیچیده و گران قیمت چه تاثیری بر زندگی مردم دارد. باید بدانید که امروزه بیشتر امور روزمره ما بدون یادگیری عمیق امکان پذیر نخواهد بود.

همه چیزهایی که امروزه به عنوان موتورهای جستجو، سیستم‌های توصیه‌گر، سیستم‌های تشخیص چهره و صدا، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های پردازش تصویر، سیستم‌های کنترل هواپیما و ماشین‌های خودران و بسیاری موارد دیگر می‌شناسیم، بر اساس یادگیری عمیق کار می‌کنند.

بسیاری از کاربردهای دیگر برای یادگیری عمیق وجود دارد که در اینجا به سرعت توضیح می دهیم:

 مدل های یادگیری عمیق دنیای کارآگاه ها را تغییر داده است. آنها می توانند تقلب را تشخیص دهند و تراکنش های غیرعادی کاربر را شناسایی کنند.
 الگوریتم‌های یادگیری ماشین زمینه جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی را به وجود آوردند و به این ترتیب ترجمه ماشینی، تشخیص سرقت ادبی و ابزارهای تحلیل احساسات متولد شدند.
 دستیاران مجازی یا نرم افزارهایی که خدماتی را بر اساس دستورات یا سوالات برای یک فرد ارائه می کنند با مدل های یادگیری عمیق شکل گرفته و توسعه می یابند. یادگیری عمیق برای کسب تجربه با اجرای هر فرمان انسانی و ارائه خدمات بهتر در دفعات بعدی استفاده می شود.

 

منبع