مزایا هوش مصنوعی یادگیری عمیق چیست؟

هوش مصنوعی یادگیری عمیق چیست؟

اگر به دنبال شغلی در فناوری هستید، ممکن است از درک پاسخ “هوش مصنوعی یادگیری عمیق چیست؟” بهره مند شوید. یادگیری عمیق یک تکنیک چند لایه و الگوریتمی در یادگیری ماشین است. شبکه عصبی مغز انسان الهام بخش یادگیری عمیق است. معماری یادگیری عمیق نقش مهمی در تکمیل اطلاعاتی دارد که یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است پردازش کند. کلمه “عمیق” به تعداد لایه هایی اشاره دارد که از طریق آنها تبدیل داده ها در طول فرآیند اتفاق می افتد.

 

تکنیک های یادگیری عمیق چیست؟

تکنیک‌های یادگیری عمیق راه‌حل‌هایی را ارائه می‌کنند که می‌توانند با استخراج اطلاعات از حجم زیادی از داده‌ها، برای کاربران مفید باشند. فهرست زیر یک نمای کلی از محبوب ترین تکنیک های یادگیری عمیق مورد استفاده برای توسعه فرآیندها و حل بسیاری از مشکلات را ارائه می دهد:

• پرسپترون های چند لایه (MLP)

• شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

• شبکه های عصبی بازگشتی با حافظه کوتاه مدت (LSTM-RNN)

شرکت ها می توانند از این شبکه های عصبی پیشرفته هنگام تصمیم گیری در مورد بهبود محصولات، خدمات و وظایف و تعیین اهداف برای آینده استفاده کنند. در اینجا توضیح عمیق تری درباره نحوه کار این شبکه ها ارائه شده است:

پرسپترون چند لایه (MLP)

پرسپترون چند لایه یک مدل شبکه عصبی مصنوعی رایج در یادگیری عمیق است. بسیاری از مدل های شبکه عصبی پیشرفته متعاقبا بر اساس MLP منتشر شدند. این شامل بسیاری از گره های عصبی یا واحدهایی است که پیام ها را به و از یکدیگر ارسال و دریافت می کنند. MLP دارای سه لایه است – ورودی، خروجی و لایه پنهان. لایه ورودی لایه ای از یک MLP است که یک ورودی دریافت می کند. هر MLP دارای یک لایه پنهان است که محاسبات ریاضی و محاسبات پیچیده را روی داده های ورودی انجام می دهد. نورون های موجود در لایه خروجی خروجی معناداری را نشان می دهند.

داده ها در یک MLP از لایه ورودی به لایه خروجی در جهت رو به جلو حرکت می کنند و به عنوان شبکه عصبی پیشخور نیز شناخته می شوند. وزن ها به اتصال بین هر یک از سه لایه اختصاص داده می شوند که نشان دهنده اهمیت هر اتصال است. به عنوان مثال، اگر می خواهید یک تخمین قیمت برای بلیط هواپیما داشته باشید، تاریخ سفر وزن بیشتری نسبت به مقصد دارد. برنامه هایی که به طور گسترده از MLA استفاده می کنند عبارتند از تجزیه و تحلیل سهام، تجزیه و تحلیل انتخابات، تشخیص هرزنامه و شناسایی تصویر.

 

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

این شبکه های عصبی عمیق که به طور خاص وظیفه طبقه بندی تصاویر را بر عهده دارند، از سازمان عصبی موجود در قشر بینایی مغز تقلید می کنند. در نتیجه، CNN ها بینش مفیدی را هنگام پردازش قطعات خاص داده ارائه می دهند. یک لایه ورودی، لایه خروجی و چندین لایه پنهان معماری یک CNN را تشکیل می دهند. کاربردهای محبوب CNN در اتومبیل های خودران، موتورهای طبقه بندی تصویر، مکانیسم های تشخیص حالت چهره، ابزارهای تصویربرداری پزشکی و سیستم های تشخیصی با استفاده از اشعه ایکس و سی تی اسکن است.

شبکه های عصبی بازگشتی با حافظه کوتاه مدت (LSTM-RNN)

این شبکه ها وابستگی نظم را در رابطه با مسائل پیش بینی توالی یاد می گیرند. LSTM ها یک شبکه پیچیده هستند و برای ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار محبوب هستند. LSTM ها به صورت یکپارچه، لایه به لایه، مانند تراشه های حافظه در رایانه، برای حل بسیاری از وظایف کار می کنند.

 

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

الگوریتم های یادگیری عمیق از الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت برای آموزش خروجی ها بر اساس ورودی ها استفاده می کنند. شبکه های یادگیری عمیق ترکیبی از ورودی ها، وزن ها و سوگیری هستند. آنها برای تشخیص، طبقه بندی و توصیف اشیاء موجود در داده ها با هم کار می کنند. مراحل اصلی در یادگیری عمیق عبارتند از:

1. شبکه عصبی مصنوعی مجموعه ای از سوالات باینری درست یا نادرست را می پرسد.

2. شبکه عصبی مقادیر عددی را از مجموعه داده ها استخراج می کند.

3. سپس داده ها را از روی اطلاعات دریافتی مرتب می کند.

4. مرحله نهایی شامل مرتب سازی، علامت گذاری و برچسب گذاری داده ها است.

 

کاربردهای محبوب یادگیری عمیق چیست؟

کلید درک یادگیری عمیق این است که بدانید در کدام حوزه های فناوری از آن استفاده می شود. برای مثال، شرکت‌های بزرگ مبتنی بر اینترنت، آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی دارند که فناوری پشت سیستم‌های برچسب‌گذاری خودکار را برای عکس‌های افراد و چیزهایی که شناسایی می‌کند، توسعه می‌دهند. اگرچه برخی این برنامه‌ها را مفید می‌دانند، اما نهادهای دیگر درباره پیامدهای استفاده از یادگیری عمیق در جامعه، مانند امنیت فیزیکی یا نقض حریم خصوصی، ابراز نگرانی کرده‌اند. در اینجا چند زمینه اضافی وجود دارد که در آن از تکنیک های یادگیری عمیق استفاده می شود:

• تجربه ی مشتری

• تشخیص خودکار گفتار

• وسایل نقلیه خودران

• رنگ بندی تصویر

• بینایی کامپیوتر

• رنگ آمیزی ویدیو

• خدمات مشتری

• ربات های یادگیری عمیق

• کشف دارو و سم شناسی

• کشاورزی

• خدمات مالی

• مراقبت های بهداشتی

• تولید شرح تصویر

• تشخیص تصویر

• تشخیص زبان

• اجرای قانون

• تبلیغات موبایل

• سیستم های توصیه

• تولید متن

• موتورهای ترجمه

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چیست؟

هم یادگیری عمیق و هم یادگیری ماشین بخشی یا زیرمجموعه های هوش مصنوعی هستند. این رشته ها از مجموعه داده ها و الگوریتم ها برای دادن خروجی یا پاسخ های بسیار خاص و دقیق استفاده می کنند. آنها همچنین تفاوت های ظریف و متمایز زیادی دارند. برخی از ویژگی هایی که این دو را متمایز می کند عبارتند از:

سخت افزار

یادگیری ماشین در مقایسه با یادگیری عمیق پیچیده تر است. شما می توانید الگوریتم ها را در رایانه های معمولی با CPU اجرا کنید. یادگیری عمیق به سخت افزار پیچیده تر و قدرتمندتر نیاز دارد. این امر نیاز به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) را افزایش می دهد زیرا آنها حافظه پهنای باند بالاتری دارند. آنها تاخیر در انتقال حافظه را کاهش می دهند. GPU ها همچنین به انجام چندین محاسبات پیچیده به طور همزمان کمک می کنند.

 

نیاز به دخالت انسان

زمانی که خروجی مورد نظر با راه حل مورد نظر متفاوت باشد، یادگیری ماشین ممکن است به مداخله انسانی نیاز داشته باشد. سیستم های یادگیری عمیق با ارسال اطلاعات از طریق لایه های شبکه عصبی مصنوعی یاد می گیرند. این شبکه ها قادرند اشتباهات خود را شناسایی و بدون دخالت انسان آن را اصلاح کنند. احتمال خطا در یادگیری عمیق تنها در صورتی امکان پذیر است که ورودی یا مجموعه داده ها ضعیف باشند.

 

زمان اجرا

الگوریتم‌های یادگیری ماشین زمان کمتری برای آموزش می‌برند، از چند ثانیه تا چند ساعت متغیر است و اجرا سریع‌تر است. الگوریتم های یادگیری عمیق پارامترهای زیادی دارند و زمان بیشتری برای آموزش نیاز دارند. یکی از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها، ResNet، حدود دو هفته طول می‌کشد تا خود را بر روی یک مجموعه داده خاص آموزش دهد.

داده ها

یادگیری ماشینی سنتی می تواند با مقدار کمی داده عملکرد خوبی داشته باشد زیرا بر اساس قوانین دست ساز اجرا می شود. اما یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده ها برای ایجاد بینش نیاز دارد و ممکن است زمانی که اندازه داده ها کوچک است عملکرد خوبی نداشته باشد.

رویکرد

برنامه های سنتی هنگام تجزیه و تحلیل داده ها از رویکرد خطی استفاده می کنند. یادگیری ماشین نیاز به ساختار داده‌ها دارد و الگوریتم‌های آن مانند رگرسیون خطی سنتی هستند. عملکرد سلسله مراتبی سیستم های یادگیری عمیق از یک رویکرد غیرخطی استفاده می کند و شبکه های عصبی قادر به تطبیق داده های بدون ساختار هستند.

امکانات

کارشناسان ویژگی های کاربردی یادگیری ماشینی را شناسایی کرده و آنها را بر اساس نوع داده و دامنه آنها کدگذاری می کنند. یادگیری ماشین زمانی بهترین عملکرد را دارد که توسعه دهندگان ویژگی هایی مانند مقادیر پیکسل، شکل، بافت و موقعیت را به دقت شناسایی و استخراج کنند. از این نظر، یادگیری عمیق پیشرفته است زیرا سعی در یادگیری ویژگی های سطح بالا از داده ها دارد. این نیاز به توسعه استخراج کننده ویژگی های جدید را کاهش می دهد. به عنوان مثال، برای تشخیص چهره، یک شبکه عصبی کانولوشن سعی می‌کند ابتدا ویژگی‌های سطح پایین مانند لبه‌ها و خطوط را یاد بگیرد و سپس به قسمت‌هایی از صورت و سپس به نمایش سطح بالایی از یک چهره منتقل شود.

رویکرد حل مسئله

یک الگوریتم یادگیری ماشینی مسئله را به چند قسمت تقسیم می کند و هر بخش را جداگانه حل می کند و راه حل ها را ترکیب می کند تا به نتیجه برسد. یک الگوریتم یادگیری عمیق یک مسئله را به عنوان یک کل در نظر می گیرد. چندین عملیات را به طور همزمان انجام می دهد و آن را از انتها به انتها حل می کند.

برنامه ها و استفاده

یادگیری ماشین برای برنامه هایی که از داده های محدود و ساختار یافته استفاده می کنند مناسب است. به عنوان مثال، پیش بینی بازار سهام یا پیش بینی آب و هوا. برنامه های ساده تر مانند فیلترهای اسپم در ایمیل ها و توصیه های رسانه های اجتماعی نیز از یادگیری ماشینی استفاده می کنند. پردازش تصویر، طبقه بندی تصویر، تشخیص تصویر و گفتار، آربیتراژ آماری و استخراج حوزه هایی هستند که یادگیری ماشین در آنها مفید است. دستیارهای مجازی، دید برای خودروهای بدون راننده و خودران، چت ربات های خدمات مشتری، اپلیکیشن های تشخیص چهره، اپلیکیشن های ترجمه و پلتفرم های تجارت الکترونیک برخی از برنامه های رایج یادگیری عمیق هستند.

 

مزایای یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق می تواند نتایج خوبی با داده های بدون ساختار یا بدون برچسب داشته باشد. از آنجایی که انواع کتابخانه های یادگیری عمیق، الگوریتم ها و چارچوب های منبع باز موجود است، توسعه دهندگان از آنها برای بسیاری از برنامه های کاربردی واقعی استفاده می کنند. کارآمد، مقیاس پذیر است و امکان محاسبه همزمان با استفاده از GPU را فراهم می کند.

یادگیری عمیق فرآیند تشخیص خودکار ویژگی ها را تسهیل می کند و نیازی به استخراج ویژگی از قبل ندارد. این یک سیستم قوی است و یک رویکرد مبتنی بر شبکه عصبی را می توان برای انواع داده ها و برنامه های کاربردی اقتباس و استفاده کرد. یادگیری عمیق امکان ادغام با سایر فناوری های موجود، از جمله داده های بزرگ، رابط مغز و کامپیوتر، اینترنت اشیا (IoT) و هواپیماهای بدون سرنشین را افزایش داده است.

محدودیت های یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق تنها با حجم زیاد داده کار می کند. آموزش آن با مدل های داده های بزرگ و پیچیده می تواند گران باشد. همچنین برای انجام محاسبات پیچیده ریاضی به سخت افزار گسترده نیاز دارد. هیچ نظریه واحد یا استانداردی برای انتخاب ابزارهای یادگیری عمیق وجود ندارد. الگوریتم های یادگیری عمیق گاهی اوقات قادر به نتیجه گیری در مسائل بین رشته ای نیستند. نتیجه 100٪ دقیق ممکن است با استفاده از یادگیری عمیق تضمین نشود. کیفیت پایین، داده های ناقص یا اشتباه می تواند منجر به خروجی اشتباه یا اشتباه شود. الگوریتم‌های آن با مسائل طبقه‌بندی بهترین کار را دارند و یادگیری عمیق ممکن است مشکلاتی را که در قالب طبقه‌بندی ارائه نشده‌اند حل نکند.