یادگیری عمیق از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شمار می‌رود که از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوعات خاص به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع یادگیری از عناصر مهم علم داده (Data science) و شامل آمار، مدل‌سازی و پیش‌بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها و اطلاعات را بر عهده دارند، بسیار کارآمد و مفید است و این روندسریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.
برای اینکه بدانید یادگیری عمیق چیست و دقیقا چه کاربردی دارد، تا پایان این مطلب همراه ما باشید.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق (Deep Learning) بخشی از روش‌های یادگیری ماشین است که بر روش‌هایی تمرکز دارد که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial neural network) هستند. یادگیری عمیق به رایانه‌ها می‌آموزد آنچه را که به طور طبیعی برای انسان انجام می‌شود، انجام دهند.
پاسخ دیگر به سوال یادگیری عمیق چیست، می‌تواند این باشد که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن از الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که مغز انسان را شبیه سازی می‌کند. این الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی نام دارند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از پردازش اطلاعات و گره‌های ارتباطی توزیع شده در سیستم‌های بیولوژیکی الهام گرفته‌اند. می‌توان گفت شبکه‌های عصبی تمایل به حالت ایستا و نمادین دارند.
تاریخچه یادگیری عمیق چیست؟
مفهوم یادگیری عمیق به زبان ساده، برای اولین بار در سال 1980 به صورت یک استدلال نظری ارائه شد. اما این مفهوم به دو دلیل عمده، اکنون بیش از گذشته مورد توجه قرار گرفته و مفید واقع شده است. این دلایل عبارتند از:
Deep Learning به تعداد زیادی از داده‌ها نیازمند است. به عنوان مثال، برای توسعه خودروهای خودران، میلیون‌ها تصویر و هزاران ساعت ویدئو مورد نیاز است.
یادگیری عمیق به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد. واحدهای پردازنده گرافیکی قدرتمندی که در Deep Learning استفاده می‌شوند، هزینه زیادی دارند. در صورتی که این پردازنده‌ها با سیستم رایانش ابری همگام شوند، تیم‌های توسعه می‌توانند زمان آموزش یک شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته به چند ساعت یا حتی کمتر کاهش دهند.
تفاوت شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟
وقتی از عبارت یادگیری عمیق استفاده می‌کنیم، منظورمان همان شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network) است. تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی در این است یادگیری عمیق، محدوده‌ای گسترده‌تر از شبکه عصبی دارد و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را نیز شامل می‌شود. با توجه در نظر گرفتن این تفاوت نباید این دو مفهوم را با یکدیگر اشتباه بگیریم.
چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟
تا اینجا دانستیم یادگیری عمیق چیست و از چه زمانی این مفهوم مطرح شد. در این بخش دلیل اهمیت Deep Learning را بررسی خواهیم کرد.
امروزه یادگیری عمیق به سطح بسیار بالایی از دقت در تشخیص دست پیدا کرده است. این سطح از دقت به وسایل الکترونیکی کمک می‌کند که پاسخگوی انتظارات کاربران باشند. همچنین این سطح دقت، در کاربردهای با حساسیت بالا مانند خودروهای خودران اهمیت زیادی دارد. پیشرفتهای اخیر در یادگیری عمیق به سطحی رسیده که در کارهایی مانند دسته‌بندی تصاویر، بهتر از انسان عمل می‌کند.
کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟
کاربرد برنامه‌های یادگیری عمیق در صنایع مختلف بسیار گسترده است و از رانندگی اتوماتیک تا وسایل پزشکی را شامل می‌شود. در این بخش برخی از کاربردهای Deep Learning را بررسی خواهیم کرد.
کاربرد در رانندگی خودکار:
محققان خودروسازی امروزه در حال استفاده از یادگیری عمیق برای شناسایی اشیایی مانند تابلوها و چراغ‌های راهنمایی هستند. همچنین یادگیری عمیق در تشخیص عابران پیاده نیز کاربرد دارد و به این ترتیب به کاهش تصادفات رانندگی کمک می‌کند.
کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه:
الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر هستند زبان‌های مختلف را به یکدیگر ترجمه کنند. این قابلیت برای مسافران، تاجران و… بسار سودمند و مفید است.
کاربرد در چت بات:
Chatbot ها به دلیل بهره مندی از تکنولوژی یادگیری عمیق می‌توانند نوعی پشتیبانی کارآمد و سودمند ارائه دهند. در بسیاری از شرکت‌ها از چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه خدمات پشتیبانی آنلاین برای کاربران استفاده می‌شود.
کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی:
محققان علم پزشکی از سیستم یادگیری عمیق برای انواع تحقیقات از جمله تشخیص خودکار سلول‌های سرطانی استفاده می‌کنند. دانشگاه کالیفرنیا موفق به ساخت میکروسکوپ پیشرفتهای شده که داده‌هایی با بعد بالا تولید می‌کند. از این داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص دقیق سلول‌های سرطانی استفاده می‌شود.
کاربرد در رنگی کردن تصاویر سیاه و سفید:
امروزه سیستم یادگیری عمیق می‌تواند تصاویر سیاه و سفید را با توجه به وسایل موجود در آن رنگ‌آمیزی کرده و به این ترتیب تصاویررنگی کامل و دقیق تولید کند. لازم به ذکر است که فرایند تبدیل عکس‌های سیاه و سفید به عکس‌های رنگی در گذشته به صورت دستی و با دقت پایینی انجام می‌شد.
کاربرد در دستیارهای مجازی:
دستیارهای مجازی همانند الکسا، Cortana و… از الگوریتم یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی و برقراری ارتباط با انسان‌ها استفاده می‌کنند.
کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص چهره:
چالش مهم در تکنولوژی تشخیص چهره این است که بتوانیم یک فرد را در شرایط مختلف، مثلا با مدل موی متفاوت، با عینک یا بدون عینک، شرایط نوری ضعیف و… شناسایی کنیم از این قابلیت هم در موارد امنیتی و هم در کاربردهایی مانند تگ کردن افراد در تصاویر فیسبوک استفاده می‌شود. همچنین از تکنولوژی تشخیص چهره می‌توان در پرداخت وجوه در فروشگاه‌ها نیز استفاده کرد.
و در انتها…
سیستم یادگیری عمیق از انسان تقلید کرده و از طریق الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی تصمیم‌گیری می‌کند. داده‌ها و اطلاعات بدون ساختار و برچسب را می‌توان با Deep Learning پردازش کرد.
نکته‌ای که اهمیت دارد این است که لایه‌های شبکه عصبی یادگیری عمیق توسط افراد طراحی و ساخته نمی‌شود، بلکه توسط مجموعه داده‌ها و با استفاده از فرایند یادگیری چند منظوره ایجاد می‌شود.
