یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) جوامع ما را تغییر می دهد. رایانه‌ها واقعیت‌هایی را خلق می‌کنند که فقط در داستان‌های علمی تخیلی ممکن به نظر می‌رسید.
برای مدت طولانی، یادگیری ماشین پشت بیشتر پیشرفت‌های انقلاب دیجیتال بود. اما اوضاع در اواخر دهه 2000 شروع به تغییر کرد. در آن زمان، تکنیکی به نام یادگیری عمیق(Deep Learning) شروع به ارائه نتایج بی نظیر کرد.
یادگیری عمیق نشان دهنده گام بعدی در تکامل هوش مصنوعی است. این نوعی یادگیری ماشینی است که می تواند از حجم وسیعی از داده ها برای تصمیم گیری هوشمندانه استفاده کند. همانطور که اندرو نگ، متخصص هوش مصنوعی گفت، “[یادگیری عمیق] بهترین راه برای پیشرفت به سمت هوش مصنوعی واقعی است.”
یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟ در حال حاضر چگونه از آن برای بهبود زندگی ما استفاده می‌شود؟ و چگونه می‌توانید در مورد یادگیری عمیق اطلاعات بیشتری کسب کنید؟ ما در این پست وبلاگ به این سوالات پاسخ خواهیم داد. با تک‌یاران همراه باشید!

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که از نوعی الگوریتم به نام شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از مقادیر زیادی داده و پیش‌بینی با دقت بالا استفاده می‌کند.
هوش مصنوعی رشته‌ای است که مطالعه می‌کند چگونه ماشین‌ها می‌توانند هوش انسانی را تقلید کنند. یکی از زمینه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی است. به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها اشاره می‌کند که به رایانه‌ها یاد می‌دهند چگونه از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف را با حداقل دخالت انسان انجام دهند. در نهایت، یادگیری عمیق زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی تمرکز دارد.

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

برای درک اینکه چه چیزی یادگیری عمیق را بسیار قدرتمند می کند، بیایید نحوه عملکرد آن را مطالعه کنیم. این به شما امکان می‌دهد بفهمید چه چیزی آن را از سایر انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین متفاوت می کند.
یادگیری عمیق از چندین شبکه عصبی برای یادگیری سریعتر استفاده می کند
شبکه عصبی مصنوعی سیستمی است که هدف آن تقلید از مغز انسان است. با شبیه سازی تعداد زیادی واحد پردازشی که شبیه شبکه‌ای از نورون‌ها هستند، کار می‌کند. واحدهای پردازش به سطوح مختلفی طبقه‌بندی می‌شوند که لایه ها نامیده می‌شوند. یک شبکه عصبی ساده از یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده است.
زمانی که مدل بیش از یک لایه پنهان داشته باشد، آن را شبکه عصبی عمیق می‌نامیم. هر چه لایه‌های پنهان بیشتر باشد، شبکه عصبی عمیق‌تر و پیچیده‌تر خواهد بود.
در شبکه‌های عصبی مصنوعی، اطلاعات آماری از یک نورون به هر نورون در لایه بعدی منتشر می‌شود. هر نورون وزنی دارد که نحوه جریان اطلاعات را کنترل می‌کند. هر بار که مدل یک پیش‌بینی نادرست می‌کند، وزن‌ها مجدداً محاسبه می‌شوند. پس از چندین بار تکرار، دقت مدل بهبود می‌یابد.

یکی دیگر از ویژگی‌های یادگیری عمیق، استفاده از حجم وسیع داده و قدرت محاسباتی است.
اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند روی یک لپ تاپ معمولی اجرا شوند. این در مورد شبکه‌های عصبی صدق نمی‌کند. آنها معمولاً برای یادگیری و انجام یک کار به صدها ترابایت داده نیاز دارند – بسیار بیشتر از آن چیزی که یک رایانه معمولاً ذخیره می‌کند.
به همین ترتیب، با توجه به پیچیدگی سیستم، اجرای یک شبکه عصبی نیز به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. در سال‌های اخیر، واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای بهبود کارایی سیستم‌های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار گرفته‌اند. کامپیوترهای معمولی به ندرت دارای پردازنده گرافیکی قدرتمند هستند و تهیه آنها گران است.
به همین دلیل است که سیستم‌های یادگیری عمیق معمولاً در مراکز داده بزرگی ساخته می‌شوند که به مقادیر زیادی از ذخیره‌سازی داده ها و قدرت محاسباتی دسترسی دارند.

بیشتر بخوانید:

• متاورس چیست؟
• جعبه سیاه هوش مصنوعی چیست؟
• ۹ تا از بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به حل سوالات ریاضی
• ۵ مورد از بهترین مرورگرهای وب AI در سال ۲۰۲۴
• نمونه‌هایی از کاربردهای ChatGPT

 

چرا یادگیری عمیق اینقدر قدرتمند است؟

یادگیری عمیق پشت برخی از مهمترین نقاط عطف در هوش مصنوعی است. در اینجا برخی از دلایل وجود دارد:

• شبکه های عصبی می‌توانند داده های بدون ساختار را مدیریت کنند. مدل‌های یادگیری ماشینی برای داده‌های ساخت یافته ذخیره شده در جداول مناسب هستند. با این حال، آنها برای مقابله با داده‌های بدون ساختار طراحی نشده‌اند، مانند:
  • نصاویر
  • فایل‌های صوتی
  • فایل‌های ویدئویی

در مقابل، شبکه‌های عصبی قادرند هم با داده‌های ساختاریافته و هم بدون ساختار سروکار داشته باشند.

• شبکه‌های عصبی می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگی را مدیریت کنند. به لطف استفاده از پردازنده‌های گرافیکی در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت باورنکردنی پردازش کنند.
• شبکه‌های عصبی دقت بی نظیری دارند. شبکه‌های عصبی الگوریتم‌های پیچیده و قدرتمندی هستند. آنها قادر به انجام انواع کارها با نتایج فوق العاده دقیق هستند.

کاربردهای یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی الگوریتم‌های پیشرو برای پردازش داده‌های بدون ساختار هستند. توسعه سریع یادگیری عمیق منجر به فهرست بزرگی از برنامه‌های کاربردی جدید شده است، از جمله:

• کامپیوتر ویژن: بینایی کامپیوتر یک زمینه بین رشته‌ای است که بر این موضوع تمرکز دارد که چگونه رایانه‌ها می‌توانند درک سطح بالایی از تصاویر یا فیلم‌های دیجیتال به دست آورند. یادگیری عمیق در خط مقدم این رشته قرار دارد. برخی از برنامه‌های کاربردی که توسط شبکه‌های عصبی ارائه می‌شوند عبارتند از:
  • تشخیص اشیاء در تصاویر
  • ترمیم یا دستکاری تصاویر آسیب دیده
  • جستجوی تصویر بر اساس کلمات کلیدی
• تشخیص گفتار: یادگیری عمیق یک عنصر اصلی در گوشی های هوشمند مدرن است. یکی از نمونه ها دستیارهای مجازی محبوب مانند الکسا و سیری است. این دستیارها به شبکه‌های عصبی تکیه می‌کنند که با شناسایی و جمع‌آوری صداهای میلیون‌ها نفری که هر روز از آنها استفاده می‌کنند، خود را به طور مستمر بهبود می‌بخشند.
• خودروهای خودران: یادگیری عمیق نیرویی است که رانندگی مستقل را زنده می کند. یک سیستم پیچیده از شبکه های عصبی برای اطمینان از رانندگی ایمن استفاده می شود. این مدل از تن ها داده های جمع آوری شده در زمان واقعی از محیط استفاده می کند. داده‌های دوربین‌ها، حسگرها و نقشه‌های جغرافیایی به ایجاد مدل‌های پیچیده کمک می‌کنند تا ماشین‌ها بتوانند در ترافیک حرکت کنند.