یادگیری عمیق (Deep Learning)

معرفی یادگیری عمیق

• یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کند
• هدف یادگیری عمیق، ایجاد مدل‌هایی برای یادگیری سلسله مراتبی واقع‌گرایانه از داده‌ها است
• یادگیری عمیق برای کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و توصیه‌گرها مفید است

مزایای یادگیری عمیق

• توانایی یادگیری ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها
• بهبود عملکرد در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی
• کاهش نیاز به ویژگی‌های طراحی شده توسط انسان
• توانایی یادگیری از مجموعه‌داده‌های بزرگ بدون نیاز به ویژگی‌های دستی

معایب یادگیری عمیق

• نیاز به داده آموزشی زیاد برای عملکرد خوب
• زمان آموزش طولانی
• نیاز به منابع محاسباتی قوی برای آموزش
• غیرشفاف بودن و دشواری تفسیرپذیری

انواع الگوریتم‌های یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks)

• مناسب برای داده‌های تصویر و صوت
• استفاده از لایه‌های پیچشی و ادغام برای استخراج ویژگی

شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)

• مناسب برای داده‌های سری زمانی مانند متن
• استفاده از حافظه برای پردازش روابط بین داده‌ها

شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق (Deep Belief Networks)

• استفاده از روش‌های غیرنظارتی برای آموزش لایه به لایه
• مناسب برای داده‌های تصویر و صوت

کاربردهای یادگیری عمیق

• تشخیص چهره
• تشخیص اشیا در تصاویر
• ترجمه ماشینی
• تولید متن
• توصیه‌گرها
• رانندگی خودمختار

برای مشاهده سایر مقالات هوش مصنوعی به سایت جیجی اپ مراجعه کنید.