همه چیز در مورد Deep Learning یا یادگیری عمیق

مفهوم یادگیری عمیق به زبان ساده

روبه رو شدن با جهانی پر از عوامل هوشمند و ربات هایی که قدرت تفکر بالایی نسبت به انسان ها دارند و ماشین آلاتی که تمامی وظایف بشریت را بدون خطا و به شکلی کامل و ایده آل انجام میدهند، ما را به مطالعه و تحقیق در حوزه  یادگیری عمیق یا deep learning وادار می کند. سوالی که در ذهن ما مدام تکرار می شود، این است که چگونه یک عامل بی جان بدون داشتن قدرتی مانند روح انسان قادر به انجام چنین کارهایی است؟

با توجه به اهمیت و کاربرد یادگیری عمیق به عنوان یکی از زیرشاخه های اصلی و مهم هوش مصنوعی، در این مقاله می خواهیم به زبانی ساده و روان ، مفهوم Deep Learning را بیان کنیم. دیپ لرنینگ، موجب گسترش و آموزش هوش مصنوعی در دهه های اخیر شده است. یادگیری عمیق، زبرمجموعه ای از ماشین لرنینگ است که برای درک بهتر اصول و مبانی یادگیری عمیق نیاز است تا مفهوم یادگیری ماشین را بدانیم زیرا یادگیری عمیق یک تکنیک مهم در یادگیری ماشین است.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین شاخه ای از علم هوش مصنوعی می باشد که توسط آن، عامل های هوشمند بدون انجام برنامه نویسی صریح، توانایی یادگیری خودکار و قدرت تصمیم گیری برای حل مسائل را دارند. هدف و تمرکز اصلی علم یادگیری ماشین، ساخت برنامه های هوشمندی است که توانایی دسترسی به داده ها را داشته باشد و آن داده ها را برای یادگیری خود مورد استفاده قرار بدهد.

در بحث یادگیری ماشین غالبا از چهار نوع تکنیک استفاده می شود که به بیان آن ها می پردازیم :

1) یادگیری به همراه نظارت یا supervised learning : در این مدل ماشین ها با استفاده از داده های برچسب گذاری شده و داشتن پاسخ های صحیح آموزش داده می شوند.

2) یادگیری نیمه نظارتی : دسته‌ای از روش‌ های یادگیری ماشین است که در آن از داده‌ های بدون برچسب و داده‌ های برچسب‌ دار به صورت هم‌ زمان برای بهبود دقت یادگیری استفاده می‌ شود.

3) یادگیری بدون نظارت یا unsupervised learning : یک روش یادگیری ماشین است که در آن کاربران نیازی به نظارت بر مدل ندارند. در عوض، به مدل اجازه می دهد تا به تنهایی برای کشف الگوها و اطلاعاتی که قبلاً کشف نشده بودند کار کند، این کار عمدتا با داده های بدون برچسب سر و کار دارد.

4) یادگیری تقویتی یا Reinforcement Learning : گونه‌ ای از روش‌ های یادگیری ماشین است که یک «عامل» (agent) را قادر به یادگیری در محیطی تعاملی با استفاده از آزمون و خطاها و استفاده از بازخوردها و تجربیات خود می‌ سازد.

یادگیری عمیق (deep learning) چیست ؟

یادگیری عمیق زیرشاخه ای از علم یادگیری ماشین می باشد که وظیفه اصلی آن آموزش شیوه تفکر و عملکرد طبیعی انسان ها به هوش مصنوعی می باشد. به بیان ساده، یادگیری عمیق، به نوعی عملکرد مغز انسان را شبیه سازی کرده و از پروسه یادگیری ذهن انسان تقلید می کند. با این کار، ماشین درک بهتری از واقعیت وجودی داده ها پیدا کرده و می تواند الگوهای مختلفی را شناسایی کند.

شبکه های عصبی مصنوعی یا همان ANN مهم ترین بحث برای درک مفهوم دیپ لیرنینگ می باشند. اما برای شروع بهتر است، مفهوم ANN را بدانیم. (ANN) یا Artificial Neural Networks ایده ای برای پردازش اطلاعات است که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته و مانند مغز به پردازش اطلاعات می‌پردازد. به عبارت دیگر شبکه‌ی عصبی  یک سامانه پردازش داده‌ ها است که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده‌ ها را به عهده پردازنده‌ های کوچک و بسیار زیادی می‌ سپارد که به صورت شبکه‌ ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر برای حل یک مسئله رفتار می‌ کنند. اگر از دیدگاه علم پزشکی به نحوه کارکرد این سیستم نگاه کنیم، می توان گفت که روش کارکرد سیناپس‌ ها در مغز انسان را تقلید می‌ کنند.

آشنایی با مفهوم ANN کار ما را برای درک بهتر یادگیری عمیق راحت تر می کند و متوجه می شویم که اساس کار یادگیری عمیق بر پایه شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. در حالت کلی می توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری به وسیله شبکه های عصبی ای هستند که دارای لایه پنهان زیادی می باشند و هر چقدر در این لایه ها جلو تر بروید به مدل های پیچیده تر و کامل تری می رسید.

در ادامه مدل های مختلفی از یادگیری عمیق را مورد بررسی قرار می دهیم :

1) Deep belief Network : شبکه باور عمیق نوعی از یادگیری عمیق می باشد که در آن پایین‌ترین لایه قابل ‌مشاهده به یک مجموعه آموزشی برای لایه مجاور شبکه تبدیل می‌ شود و در این الگوریتم هر لایه شبکه به صورت مستقل و حریصانه آموزش داده می‌ شود.

2) convolutional neural network :  شبکه عصبی پیچشی رده‌ای از شبکه‌ های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌ های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌ شوند.ساختار شبکه‌ های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌ شده‌ است.

3) Recurrent Neural Networks : (شبکه های عصبی بازگشتی یا RNN) این گونه از شبکه های عصبی به طور خاص برای پردازش داده های سری یا دنباله دار مفید هستند و در آن ها هر نورون یا واحد پردازشی قادر به حفظ حالت داخلی یا همان حافظه به منظور حفظ اطلاعات مرتبط با ورودی قبلی می باشد. این ویژگی به طور ویژه در کاربردهای مختلف مرتبط با داده های سری اهمیت اساسی پیدا می کند.

کاربردهای یادگیری عمیق عبارت اند از :

1) پردازش زبان طبیعی : پردازش زبان طبیعی یا nlp، یک فناوری برای درک زبان انسانی توسط کامپیوتر است. یاد دادن روش ارتباطی انسان‌ ها به کامپیوتر، به هیچ وجه کار آسانی نیست ولی توسط ویژگی های یادگیری عمیق این امکان فراهم می شود.

2) شناسایی تصاویر : از مهمترین مزایایی که الگوریتم‌ های دیپ لرنینگ به ارمغان می‌ آورند می‌ توان به دقت تشخیص قابل‌ قیاس و حتی بهتر از انسان، قابلیت تشخیص، استخراج و کلاس‌ بندی هزاران مشخصه از چهره افراد اشاره کرد. با بهره‌گیری از تکنولوژی یادگیری عمیق (Deep Learning)، میانگین دقت تشخیص چهره در دوربین های مدار بسته به‌ طور چشم‌گیری تا 38% افزایش پیدا می‌کند.

3) کشف دارو و پزشکی : تشخیص بیماری و تومور فرد و داروهای مخصوص هر شخص، یکی از کاربردهای بسیار مهم دیپ لرنینگ است که در بسیاری از کارخانجات و شرکت‌ های تولید دارو و پزشکی استفاده می‌ شود.

4) بیو انفورماتیک : پیشرفت تکنولوژی و افزایش چشمگیر داده‌ های زیستی، علاوه بر ذخیره‌ سازی و نگهداری، استخراج اطلاعات سودمند از این حجم از داده نیز چالش بزرگی را برای پژوهشگران به وجود آورده‌ است. به این منظور، برای به دست آوردن دانش از داده‌ های زیستی از ابزارها و روش‌ های یادگیری عمیق استفاده می‌ شود.

5) اهداف نظامی : بسیاری از کشورها از الگوریتم های یادگیری عمیق برای آموزش ربات ها برای پیشبرد اهداف نظامی استفاده می کنند به طوری که ربات ها انجام یک کار را از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد و برای این کار از سیستم پاداش و تنبیه نیز استفاده می‌ شود تا ربات تشخیص دهد چه زمانی به تکمیل کردن وظیفه خود نزدیک شده است. یادگیری عمیق نیز داده‌ های خام را از محیط اطراف ربات دریافت می‌ کند و پس از بررسی، آن‌ ها را در اختیار ربات قرار می‌ دهد.

6) رنگ آمیزی کردن تصاویر : در گذشته تبدیل رنگ‌ های سیاه و سفید به رنگی جزء وظایفی بود که توسط انسان انجام می شد، اما امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی و الگوریتم‌ های یادگیری عمیق، متون و اشیاء داخل عکس به تشخیص رنگ احتمالی آن‌ ها کمک کرده و ماشین می‌ تواند رنگ آن‌ ها را از سیاه و سفید به رنگی تبدیل نماید.

7) اتومبیل‌ های خودران : خودروها با استفاده از یادگیری عمیق توانایی تشخیص مسیر جاده و نشانه‌ های توقف را دارند. با استفاده از یادگیری ماشین خودرو می‌ تواند حضور سایر اشیاء مانند خودروی دیگر یا حتی توپ بازی را در مسیر متوجه شود.

8) تولید Content : یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در بحث سئو و تولید محتوا می باشد که توسط آن سیستم‌ های هوشمند می‌ توانند نگارش، گرامر و سبک یک متن را آموزش ببینند و از مدل آموزش دیده استفاده کنند تا یک متن را به صورت خودکار تولید کنند که از لحاظ املا، دستور زبان، سبک متن و… مناسبَ و درست باشد.

سخن پایانی

آینده مشاغلی که با هوش مصنوعی در ارتباط هستند، روز به روز پر رونق می شود و با توجه به اهمیت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در آینده ای نه چندان دور، آموزش یادگیری عمیق می تواند به یک مهارت پولساز تبدیل شود که این پیش بینی افراد زیادی را به سمت و سوی مبانی یادگیری عمیق و گذراندن دوره حرفه ای یادگیری عمیق سوق داده است. برای به دست آوردن دانش و مهارت کافی، می توان از دوره های صفر تا صد یادگیری عمیق به راحتی استفاده کرد. با استفاده از کورس حرفه ای یادگیری عمیق موقعیت های شغلی زیادی پیش روی افرادی که در حوزه کامپیوتر و هوش مصنوعی مشغول به کار هستند، خواهد بود.

در پایان به شما پیشنهاد می شود آموزش طراحی شبکه های عصبی مصنوعی عمیق(DNN) و پیاده سازی یادگیری عمیق را از سایت هوشمندان مشاهده کنید.

َ