یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق چیست؟ یادگیری عمیق(DL) یکی از زیر مجموعه های یادگیری ماشین میباشد.(الگوریتم های DL مبتنی بر یادگیری و بهبود خود در طول زمان میباشند.) الگوریتم های یادگیری عمیق که یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی هم محسوب میشود، به صورت شبکه های عصبی مصنوعی ساخته شده اند. در این روش که از مغز انسان الهام گرفته است الگوریتم ها یادگیری عمیق در تشخیص گفتار و ترجمه زبان و طبقه بندی تصاویر مورد استفاده قرار میگیرد. از این الگوریتم ها میتوانیم در حل مشکل و تشخیص الگو ها بدون نیاز به آموزش انسان استفاده کرد. یادگیری عمیق که نوعی یادگیری ماشین میباشد، توانسته است حوزه هوش مصنوعی را بسیار تقویت کند.

شبکه های عصبی مصنوعی از لایه های زیادی ساخته شده است. این شبکه ها، یادگیری دیپ لرنینگ را هدایت میکنند. شبکه عصبی عمیق (DL) از شبکه های زیادی ساخته شده است و هر لایه از این شبکه ها میتوانند داده های فراوان را پردازش و عملیات پیچیده مانند نمایش و انتزاع را انجام دهند که در نتیجه صدا، متن و تصاویر را میتوانند معنا کنند.
حوزه یادگیری عمیق یک شاخه مهم در علم داده ، از جمله آمار و مدل سازی وپیش بینی میباشد. این نوع تکنیک برای دانشمندان داده که وظیفه آن ها جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را بر عهده دارند بسیار کارا و سودمند میباشد. زیر یادگیری عمیق این فرآیند را سریعتر و آسانتر میکند.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

پس از مطالعه درمورد یادگیری عمیق این سوال به وجود می آید که یادگیری عمیق و یادگیری ماشین باهم چه تفاوتی دارند؟

یادگیری عمیق در نوع داده های که با آن کار میکند و نوع روش هایی که عمل یادگیری انجام میدهد توانسته است خود را از یادگیری ماشین متمایز کند.

در الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های ساختار یافته و دارای برچسب برای پیش بینی استفاده میشود. به این معناست که ویژگی های خاصی از داده های برای مدل تعریف شده است و در جداول این داده ها سازماندهی میشوند.البته این نکته را هم اشتباه نکنید در یادگیری ماشین از داده های بدون ساختار وبرچسب هم استفاده میشود در اصل به این معنا است که اگر از داده های بدون برچسب در یادگیری ماشین استفاده شود معمولا داده ها از هر نوع که باشد از قالبی که دارای ساختار و از پیش پردازش شده است میگذرنند.
یادگیری عمیق برخی از فرآیند های پیش پردازش داده ها را که معمولا یادگیری عمیق مرتبط هستند حذف میکند. این الگوریتم ها قادر هستند داده های بدون ساختار مانند تصاویر ومتون را دریافت و پردازش کنند و ویژگی های آن ها را به طور خودکار استخراج کنند .که این روش برخی از وابستگی به متخصص انسانی را از بین میبرد.

مثال یادگیری عمیق:ما مجموعه ای از عکس های حیوانات را در اختیارداریم و میخواهیم بر اساس شیر، میمون و گورخر و غیره آنها دسته بندی کنیم . الگوریتم های دیپ لرنینگ میتوانند تعیین کنند که کدام ویژگی ها (به عنوان مثال گوش) برای تشخیص هر حیوانی از حیوان دیگر مهم تر میباشد. در یادگیری ماشین این مراحل به صورت دستی توسط یک متخصص برای الگوریتم ها تعریف میشود.
در ادامه الگوریتم (DL) از روش فرآیند ها شیب نزول و انتشار به عقب تنظیم میشوند. که برای بالارفتن دقت الگوریتم ها بسیار مناسب هستند تا بتوانند یک عکس جدید از یک حیوان را با ضریب دقت بیشتری پیش بینی کنند.
الگوریتم های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین میتوانند انواع مدل های یادگیری را فرابگیرند. که معمولا مدل های یادگیری به صورت یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی دسته بندی میشوند.

یادگیری با نظارت: در این نوع یادگیری از مجموعه داده های ساختاریافته و برچسب دار برای پیش بینی و دسته بندی استفاده میشود.که نیاز به مداخله انسانی دارد.

یادگیری بدون نظارت:در این روش نیازی به داده های برچسبگذاری شده نمیباشد در عوض الگوریتم ها، الگو های موجود در داده ها را تشخیص میدهند. و آن ها را بر اساس ویژگی هایشان خوشه بندی میکنند.

یادگیری تقویتی: در این روش یک مدل یاد میگیرد که برای انجام یک عمل در یک محیط، بر اساس بازخوردی که میگیرد دقیق تر شود تا بتواند بالاترین پاداش را بگیرد.

چرا یادگیری عمیق مهم میباشد؟

هوش مصنوعی (AI) تمام تلاشش را میکند تا سیستم های کامپیوتری را آموزش میدهد تا همانند انسان فکر کنند و یاد بگیرند. فناوری یادگیری عمیق هم در بسیاری از برنامه های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار میگیرد . اگر سازمان ها بتوانند یادگیری عمیق که نیاز به داده های فراوان و قدرت محاسباتی بالایی دارند را فراهم کنند میتوانند در زمینه هایی مانند دستیار های دیجیتال ، در امور مالی وبانکی برای تشخیص تقلب و در مباحث امنیتی برای تشخیص چهره افراد استفاده کنند زیرا یادگیری عمیق دارای دقت تشخیص بالایی میباشد.

یادگیری دیپ لرنینگ چگونه کار می کند؟

دیپ لرنینگ یا شبکه های عصبی عمیق (همچون مغز انسان که از نورون ها تشکیل شده است) تلاش میکند با ترکیبی از وردوی داده ها ، وزن ها و سوء گیری از مغز تقلید کند. . این عناصر برای تشخیص دقیق ، طبقه بندی و توصیف اشیا درون داده ها باهم کار میکنند.
شبکه های عصبی عمیق از چندین لایه از گره های بهم پیوسته ساخته شده است . هر کدام از این لایه ها برای اصلاح و بهینه سازی پیش بینی و یا طبقه بندی ، بر روی لایه قبلی ساخته میشود.این پیشروی در محاسبات شبکه انتشار رو به جلو نامیده میشود.لایه های ورودی و خروجی یک شبکه عصبی عمیق را لایه های مرئی می نامند.
لایه ورودی جایی است که مدل یادگیری عمیق داده ها را برای پردازش جذب میکند. و لایه خروجی جایی میباشد که پیش بینی یا طبقه بندی نهایی انجام میشود.
فرآیند دیگری به نام پس از انتشار ازالگوریتم هایی مانند نزول گردایان برای محاسبه خطاها در پیش بینی ها استفاده میکند. و سپس وزن ها وسوگیری های تابع را با حرکت به سمت عقب در لایه ها در تلاش برای آموزش مدل تنظیم میکند.انتشار روبه جلو و پس از انتشار به یک شبکه عصبی اجازه میدهد تا پیش بینی کند. و هرگونه خطا را بر این اساس تنظیم کند. با گذشت زمان الگوزیتم به تدریج دقیقتر میشود.

اجزا تشکیل دهند یک شبکه عصبی عمیق

لایه ورودی:یک شبکه عبی عمیق دارای چندین گره میباشد که داده ها را به آن وارد میکند. این گره ها لایه ورودی سیستم نامیده میشوند.

لایه پنهان:

لایه ورودی پس از پردازش داده ها آنها را به لایه های بیشتر در شبکه عصبی ارسال میکند. این لایه ها که به لایه های پنهان معروف هستند . اطلاعات در سط.ح مختلف پردازش میکنند.و رفتار خود را با دریافت اطلاعات جدید مطابقت میدهند. درشبکه های عصبی به علت تعداد بالای لایه های پنهان یک مسئله از چندین زاویه مورد تجزیه و تحلیل قرار میگیرد .
برای مثال : اگر یک تصویر ناشناخته از یک حیوان به شما داده شود و باید آن ها را طبقه بندی کنید .شما در نگاه اول آن را با حیواناتای که میشناید مقایسه میکنید. به عنوان مثال شما به شکل گوش ها ، چشم ، تعداد و اندازه پاها توجه میکنید. مانند موارد زیر:
این حیوان سم دارد پس گاو یلا آهو میتواند باشد.
این حیوان چشم گربه ای دارد بنابراین میتواند نوعی گربه وحشی باشد.
لایه های پنهان در شبکه عصبی هم به همین ترتیب عمل میکنند. اگر یک الگوریتم یادگیری عمیق بخواهد تصویر یک حیوان را طبقه بندی کند. هر یک از لایه های پنهان ویژگی متفاوتی از آن حیوان را پردازش میکند. وتلاش میکند به طور دقیق آن را طبقه بندی کند.

لایه خروجی:

لایه خروجی شامل گره هایی میباشد که داده های خروجی را میدهند. مدل یادگیری عمیق که پاسخ های (بله) و (خیر)را به صورت خروجی میدهند. تنها دو گره دارند و از وسی ذیگر آن هایی که دارای جواب هایی با طیف وسیعتری همراه هستند گره های بسیار بیشتری دارند.

شبکه های عصبی عمیق و انواع آن

این نوع الگوریتم در واقع یک نوع از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین میباشد. که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی(ANN)شناخته میشود.و زیر بنای اکثر مدل های یادگیری عمیق است. در نتیجه یادگیری عمیق را ممکن است گاهی اوقات به عنوان یادگیری عمیق عصبی یا شبکه عصبی عمیق(DNN) شناخته شود.

شبکه های عصبی به اشکال مختلفی وجود دارند کهشمال موارد زیر میباشد.

1.شبکه های عصبی کانولوشنال

2. شبکه های عصبی مکرر

3.ANN ها و خوراک

4. شبکه های عصبی رو به جلو

هر نوع از این شبکه های عصبی ویژگی ها برای موارد استفاده خاص دارند . اما با اینحال روش کاری همه آن ها تقریبا مشابه میباشد.یعنی از طریق داده ها تغذیه میشود. و بعد به مدل اجازه داده میشود. تا ببیند تشخیص و پیش بینی درستی بر روی داده ها انجام داده است یاخیر.

مزایای استفاده از یادگیری عمیق

از مهم ترین مزایای یدگیری عمیق میتوانیم به موارد زیر اشاره کنیم:

یادگیری ویژگی خودکار: سیستم های یادگیری عمیق میتوانند به صورت خودکار ویژگی ها را استخراج کنند.یعنی اینکه برای افزودن یگ ویژگی جدید نیازی به نظارت ندارند.

تشخیص الگو: الگوریتم های یادگیری عمیق می تواندد مقادیر زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کنند. و هم چنین الگو های پیچیده را در متون و تصاویر و همچنین صدا تشخیص دهند. از توانایی دیگر آ نها این است که پیش بینی هایی انجام دهند که در مورد آن اصلا ممکن است آموزش ندیده باشند

پردازش مجموعه داده های فرار : سیستم های یادگیری دیپ لرنینگ مجموعه داده هایی را میتوانند پردازش کنند که ممکن است دارای تغییرات زیادی میباشند. مثل سیستم های تراکنش و کلاه برداری

انواع داده ها مختلف: سیستم های یادگیری عمیق میتوانند انواع داده های بدون ساختار و ساختار یافته را پردازش کنند.

دقت: هرچه لایه ها و گره هابیشتر باشد در بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق برای بالا رفتن دقت بسیار کمک میکند.
توانایی بالاتر نسبت به سیستم های یادگیری ماشین: در یادگیری عمیق نیاز به مداخله انسان بسیار کمتر میشود و همچنین تنوع داده ها بسیار بالا تر میباشد.در صورتی که یادگیری ماشین توانایی تجزیه و تحلیل داده ها با تنوع بسیار را ندارد.

موارد استفاده از یادگیری عمیق

چون روش کار یادگیری عمیق الگو برداری شده از مغز انسان میباشد میتوانیم برای بسیار از وظایف انسان ه به کار ببریم.یادگیری عمیق در حال حاضر در بیشتر ابزار هایی مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی()و برنامه های تشخیص گفتار به کار برده میشود.
موارد استفاده از یادگیری عمیق شامل انواع برنامه های که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را انجام میدهندمخصوصا ترجمه زبان ، تشخیص ، برنامه های متمرکز بر nlp پزشکی سیگنال های معاملاتی بازار سهام، امنیت شبکه و برنام های تشخیص تصویر است.

البته زمینه های خاصی هم هست که الگوریتم های یادگیری عمیق در آن ها بسیار استفاده میشود.

تجربه مشتری(cx):مدل های یادگیری عمیق (DL) در حال حاضر برای چت بات ها استفاده می شود. همچنین در حال تکامل میباشد.انتظار میرود که یادگیری عمیق در مشاغل مختلف برای بالا رفتم رضایت مشتری پیاده سازی شود.

تولید متن:برا این کار به یک سیستم یا ماشین دستور زبان و همچنین یک قطعه متن آموزش داده می شود. سپساز از این مدل برای ایجاد یک متن کاملا جدید که مطابق با دستور زبان و املا وسبک متن اصلی است استفاده میکنند.

هوافضا و نظامی: از الگوریتم دیپ لرنینگ برای تشخیص و شناسایی اشیا از ماهوارها که مناطق مورد نظر را شناسایی میکنند استفاده می شود.همچنین مناطق امن و یا ناامن را برای سربازان نشان میدهد.

اتوماسیون صنعتی: یادگیری عمیق برای آموز ربات ها در صنعت استفاده میشود مخصوصا در قسمت هایی که از لحاظ خطر حضور نیرو انسانی ریسک بالایی دارد و بسیار ناایمن میباشد.

اضافه کردن رنگ : یکی دیگر از کاربرد های دیپ لرنینگ اضافه کردن رنگ به تصاویر و فیلم های سیاه و سفید میباشد.

بینایی کامپیوتر: یادگیری عمیق کمک بسیار زیادی در شاخه بینایی کامپیوتر انجام میدهد و دقت کامپیوتر ها را در تشخیص اشیا و طبقه بندی تصاویر و بازیابی و تقسیم بندی آن ها بالا برده است.

چالش های یادگیری ماشین :

تا به اینجا در مورد یادگری عمیق و نحوه عملکرد و مزایای این نوع یادگیری ماشین گفته شد ولی برای پیاده سازی یادگیری عمیق چالش هایی وجود دارد که گاهی این چالش ها بسیار مشکل آفرین میشوند

نیاز به مقادیر زیاد داده با کیفیت:

الگوریتم های دیپ ارنینگ برای اینکه منتیجه بهتری را ارائه بدهند نیازب همقادیر زیاده داده میباشند واگر نقاط پرت و اشتباه در مجموعه داده ها وجود داشته باشد به طور فزاینده ای بر نتیجه گیری و یادگیری الگئریتم ها تاثیر میگذارد

قدرت پردارش بالا:

الگوریتم های یادگیری عمیق دارای محاسبات فشرده ای هستند و برای عملکرد صحیح به زیرساخت هایی با ظرفیت محاسباتی کافی نیاز دارند. در غیر این صورت، پردازش بسیار زمان بر میشود..