یادگیری عمیق Deep Learning

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که شامل آموزش شبکه‌های عصبی برای یادگیری از مقادیر زیادی از داده است. که بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان است که از نورون‌های به‌هم‌پیوسته‌ای تشکیل‌شده است که می‌توانند برای تشخیص الگوها و پیش‌بینی آموزش داده شوند.

به صورت کلی میتوان گفت که یادگیری عمیق شامل تغذیه مقادیر زیادی از داده‌ها به یک شبکه عصبی است که از لایه‌هایی از گره‌های به‌هم‌پیوسته تشکیل‌شده است. هر گره یک تابع ریاضی را به داده‌های ورودی اعمال می‌کند و نتیجه را به لایه بعدی گره‌ها منتقل می‌کند. همان‌طور که داده‌ها از هر لایه عبور می‌کنند، شبکه یاد می‌گیرد که الگوها را تشخیص دهد و بر اساس ورودی پیش‌بینی کند.

یکی از مزایای کلیدی یادگیری عمیق توانایی آن در استخراج خودکار ویژگی‌های مرتبط از داده‌های خام است که می‌تواند در برنامه‌های مختلف مفید باشد. به‌عنوان‌مثال، در بینایی کامپیوتر، یادگیری عمیق می‌تواند برای تشخیص اشیاء در تصاویر یا فیلم‌ها، تشخیص ناهنجاری‌ها یا نقص‌ها در ساخت، یا تجزیه‌وتحلیل تصاویر پزشکی برای تشخیص استفاده شود.

در پردازش زبان طبیعی (NLP)، از یادگیری عمیق می‌توان برای ساخت مدل‌هایی استفاده کرد که زبان انسان را درک و تولید کند. این می‌تواند برای کارهایی مانند ترجمه زبان، تجزیه‌وتحلیل احساسات، یا تشخیص گفتار استفاده شود.

از دیگر کاربردهای یادگیری عمیق می‌توان به سیستم‌های توصیه، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مالی و وسایل نقلیه خودران اشاره کرد.

برخی از فریم ورک های معروف یادگیری عمیق عبارت‌اند از TensorFlow، PyTorch و Keras. این چارچوب‌ها طیف وسیعی از ابزارها و منابع را برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی فراهم می‌کنند، ازجمله مدل‌های از پیش آموزش و API برای پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه.

به‌طورکلی، یادگیری عمیق این پتانسیل را دارد که با ارائه ابزارهای قدرتمند برای تشخیص الگوها و انجام پیش‌بینی از مقادیر زیاد داده، بسیاری از زمینه‌ها و صنایع را متحول کند. بااین‌حال، به مقدار زیادی داده و منابع محاسباتی نیز برای آموزش و استقرار مؤثر مدل‌ها نیاز دارد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق

الگوریتم‌های یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی ساخته‌شده‌اند. آن‌ها طراحی‌شده‌اند تا به‌طور خودکار نمایش داده‌ها را با پردازش مقادیر زیادی از داده‌های ورودی از طریق مجموعه‌ای سلسله مراتبی از لایه‌ها یاد بگیرند. هر لایه در شبکه از مجموعه‌ای از نورون‌های مصنوعی تشکیل‌شده است که محاسبات پیچیده‌ای را روی‌داده‌های ورودی انجام می‌دهند و نتایج را به لایه بعدی منتقل می‌کنند.

انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق وجود دارد که هرکدام ویژگی‌ها و کاربردهای منحصربه‌فرد خود رادارند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN): CNN ها معمولاً در برنامه‌های بینایی کامپیوتری استفاده می‌شوند. آن‌ها برای تشخیص خودکار ویژگی‌های موجود در تصاویر، مانند لبه‌ها و اشکال، طراحی‌شده‌اند و می‌توان آن‌ها را برای طبقه‌بندی تصاویر در دسته‌های مختلف آموزش داد.
• شبکه‌های عصبی مکرر (RNN): از RNN ها معمولاً در پردازش زبان طبیعی و کاربردهای تشخیص گفتار استفاده می‌شود. آن‌ها برای پردازش داده‌های متوالی، مانند جملات یا جریان‌های صوتی، طراحی‌شده‌اند و می‌توانند تولید خروجی را بر اساس ورودی‌های قبلی بیاموزند.
• شبکه‌های اعتقاد عمیق (DBN): DBN ها نوعی شبکه عصبی هستند که برای یادگیری بدون نظارت استفاده می‌شوند. آن‌ها از چندین لایه ماشین‌های محدود بولتزمن (RBM) تشکیل‌شده‌اند که برای تشخیص الگوها در داده‌های ورودی آموزش‌دیده‌اند.
• رمزگذارهای خودکار: رمزگذارهای خودکار نوعی شبکه عصبی هستند که برای فشرده‌سازی داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها استفاده می‌شود. آن‌ها برای یادگیری یک نمایش فشرده از داده‌های ورودی طراحی‌شده‌اند که می‌تواند برای برنامه‌های مختلف پایین‌دستی استفاده شود.
• شبکه‌های متخاصم مولد (GAN): GAN ها نوعی شبکه عصبی هستند که برای تولید نمونه‌های داده جدید استفاده می‌شوند. آن‌ها از دو شبکه تشکیل‌شده‌اند، یک شبکه مولد و یک شبکه تفکیک‌کننده که باهم برای تولید نمونه‌های داده واقعی آموزش داده‌شده‌اند.

این‌ها تنها چند نمونه از الگوریتم‌های یادگیری عمیق موجود هستند. هر الگوریتم نقاط قوت و ضعف خود را دارد و برای انواع مختلف داده‌ها و کاربردها مناسب است. انتخاب الگوریتم به نیازهای خاص پروژه و نوع داده‌های مورد تجزیه‌وتحلیل بستگی دارد.