آشنایی جامع با یادگیری عمیق در ماشین لرنینگ

آشنایی جامع با یادگیری عمیق در ماشین لرنینگ

یکی از حوزه های ماشین لرنینگ که با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون به کامپیوتر ها آموزش میدهد تا مانند انسان یاد بگیرند، یادگیری عمیق نامیده می شود.

یادگیری عمیق یکی از مهم ترین حوزه های ماشین لرنینگ می باشد که تاریخچه شروع آن به مدت ها قبل بر می گردد.

نام این یادگیری در ابتدا تشخیص الگو بود که با گذر زمان از نظر ریاضی بسیار گسترده تر، وسیع تر و پیچیده تر شدند.

در ماشین لرنینگ از دو مفهوم شبکه عصبی و یادگیری عمیق استفاده می شود.

یادگیری عمیق دارای الگوریتم هایی با معماری ویژه و تعداد لایه های متعدد می باشد که در یک شبکه در جریان می یابند. به همین ترتیب یادگیری عمیق قسمتی از یادگیری ماشین و به همین ترتیب بخشی از هوش مصنوعی می باشد.

به عنوان مثال فعالیت ماشین های بدون راننده با تکنولوژی یادگیری عمیق می باشد که به ماشین امکان تشخیص عابر پیاده با چراغ عقب را می دهد.

یادگیری عمیق منجر به گسترش فناوری و رسیدن به فناوری های جدیدی شده که پیش از آن امکان پذیر نبوده است.

یادگیری عمیق به ماشین این آموزش را می دهد که از طریق صدا و عکس و متن وظایف مشخصی را ایفا کند.

با اینکه یادگیری عمیق در دهه ۱۹۸۰ مورد استفاده قرار میگرفت اما ۲ عامل منجر شده است که به تازکی کاربردی تر از قبل ظاهر شود:

1.یادگیری عمیق جهت فعالیت به تعداد زیادی اطلاعات برچسب گذاری شده نیازمند است.

2.یادگیری عمیق به قابلیت های محاسبه گری مورد توجهی نیازمند است. پردازنده های گرافیکی با عملکرد بالای خود، دارای ساختار متوازنی می باشند که موجب یادگیری عمیق می شوند. به دلیل وجود این امکانات، هنگام محاسبه اطلاعات، تیم توسعه دهنده مقدار زمان جهت ایجاد شبکه یادگیری عمیق را هفته ها کاهش می دهند.

مثال های کاربردی برای یادگیری عمیق

کاربرد یادگیری عمیق در رانندگی خودکار

از یادگیری عمیق در حوزه رانندگی خودکار جهت تشخیص اشیائی مانند تابلوی ایست، ورود ممنوع، چراغ راهنمایی رانندگی، چهار راه ها و… استفاده می نمایند.

یادگیری عمیق به رانندگی خودکار امکان تشخیص عابر پیاده را می دهد که به این صورت تصادفات کاهش می یابد.

کاربرد یادگیری عمیق در هوا فضا

یادگیری عمیق با استفاده از ماهواره ها داده هایی که از منطقه مشخص دریافت می نماید را تحلیل کرده و به این صورت مناطق امن و ناامن را شناسایی می کند.

همچنین یادگیری عمیق به کارخانه ها با تشخیص فاصله ایمن میان ماشین آلات و یا اشیاء با افراد، امکان ایجاد امنیت برای کارگران را فراهم می کند.

کاربرد یادگیری عمیق در حوزه الکترونیک

یادگیری عمیق در حوزه الکترونیک نسبت به حوزه های دیگر کاربرد بیشتری دارد.

برای مثال دستیار صوتی تلفن همراه و یا لوازم خانگی با شنیدن صدای شما، اطلاعات را تحلیل می کند و پاسخ مناسب داده و یا اولویت های شما را می شناسد، از یادگیری عمیق استفاده می نماید.

کاربرد یادگیری عمیق در حوزه پردازش هنر های تجسمی

پردازش تصویر در زمینه هنر های تجسمی روز به روز در حال گسترش می باشد.

به عنوان مثال یادگیری عمیق به شما امکان شناسایی دوره ای که یک نقاشی متعلق به آن می باشد و یا تشخیص سبک کار هنری را می دهد.

عملکرد یادگیری عمیق به چه صورتی می باشد؟

در بیشتر یادگیری عمیق از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود. به همین اساس به این گونه مدل ها شبکه عصبی عمیق گفته می شود.

به دلیل تعداد لایه های مخفی در شبکه های عصبی از اصطلاح عمیق استفاده می شود.

شبکه های عصبی در ابتدا ۲ تا ۳ لایه داشتند و امروزه شبکه های عمیق می توانند ۱۵۰ لایه نیز داشته باشند.

مدل های یادگیری عمیق به حجم زیادی داده برچسب خورده و معماری شبکه عصبی نیاز دارند. این مدل ها قادر به استخراج خودکار ویژگی ها داشته و نیازمند استخراج دستی آنها نیستند.

یکی از رایج ترین مدل های شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی کانوولشن یا پیچشی convolutional neural networks و یا CNN نام دارد.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟

یادگیری عمیق حالتی خاص از یادگیری ماشین می باشد.

در ماشین لرنینگ با استخراج دستی ویژگی ها، کار شروع شده و از این ویژگی ها در جهت ساخت مدلی در جهت دسته بندی کار استفاده می شود.

در یادگیری عمیق فرآیند استخراج ویژگی ها دستی نمی باشد و به شکل خودکار است.

در یادگیری عمیق با افزایش داده ها، مدل ها نیز افزایش می یابد. اما در یادگیری ماشین مدل تا یک جای مشخصی گسترش می یابند و پس از آن دیگر با افزایش داده ها تغییری در مدل ایجاد نمی شود.

یکی از ویژگی های کاربردی یادگیری عمیق بهبود آن با میزان افزایش داده ها می باشد.

یادگیری ماشین بهتر است یا یادگیری عمیق؟

ماشین لرنینگ به شما مجموعه ای از تکنیک ها و مدل هایی را ارائه می کند که شما بر اساس کاربرد، مقدار داده های مورد پردازش و نوع مسئله مورد نظر، امکان استفاده از این تکنیک را دارید.

یک یادگیری عمیق موفق به داده های زیادی جهت آموزش و پردازنده گرافیکی جهت پردازش داده های شما احتیاج دارد.

در صورتی که لازم بود دست به انتخاب میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بزنید لازم است وجود پردازنده گرافیکی و مقدار داده های خود را بررسی کنید.

در صورت عدم دسترسی به داده های زیاد و پردازنده گرافیکی، ماشین لرنینگ برای شما انتخاب مناسب تری می باشد.

یادگیری عمیق فرآیندی پیچیده دارد و شما برای پردازش داده ها به پردازنده گرافیکی نیاز دارید تا اقدام به پردازش سریع این میزان زیاد داده ها نماید.

یادگیری عمیق چه مزایایی نسبت به برنامه های دیگر دارد؟

نوشتن برنامه به صورت کلی کاری دشوار است.

در گذشته به دلیل کند بودن رایانه ها و گران بودن حافظه به منطق روی آورده شد.

رایانه های فعلی نیز بر اساس منطق کار می کنند.

زبان پایه تمام ماشین ها علم منطق است که تمامی اطلاعات را به صورت بیت به بیت پردازش می نماید.

با این وجود رایانه ها همچنان پر هزینه و کند می باشند.

در حال حاضر هزینه محاسبات روز به روز کمتر و هزینه نیروی کار روز به روز بیشتر می شود.

هزینه محاسبات به حدی کاهش یافته که تهیه یک ماشین جهت یادگیری از استخدام یک نیروی کار برای نوشتن همان برنامه به صرفه تر می باشد.

یادگیری عمیق مسائلی را حل می کند که هیچ انسانی قادر به نوشتن و حل آن نمی باشد.

کلام آخر

یادگیری عمیق یکی از شاخه های بسیار کاربردی در یادگیری ماشین است.

یادگیری ماشین روز به روز در حال گسترش است و در صورت تکمیل کلی یادگیری عمیق می توان در بسیاری از هزینه ها صرفه جویی نمود و همچنین از بسیاری از خسارت هایی که ناشی از خطای انسانی می باشد نیز جلوگیری خواهد شد و تمامی کارها به بهترین شکل انجام می گیرد.

شما می توانید آموزش ماشین لرنینگ را با کمک پکیج جامع و آموزشی مگا پایتون زیر نظر مجرب ترین اساتید شروع کنید.