در دنیای نوین امروز، هوش مصنوعی سرتاسر دنیا را قبضه کرده است. ماشین‌های بدون سرنشین، ماهواره‌ها و فضا پیماها، ربات‌ها و .... نمونه‌ای پیشرفت هوش مصنوعی و بهبود زندگی بشر هستند. همان‌گونه که در مقالات گذشته نیز اذعان داشته‌ایم، یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی بوده که سبب می‌شود کامپیوترها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص موارد مشخصی را یاد بگیرند. حال یادگیری عمیق از جمله روش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. در این مقاله از وب سایت اس دیتا قصد داریم تا به بررسی یادگیری عمیق بپردازیم و اطلاعاتی را در این خصوص در اختیار شما عزیزان قرار دهیم. بنابراین برای کسب اطلاعات بیشتر تا انتهای این مطلب با ما همراه باشید.

حل مسئله:

ذهن انسان بسیار گسترده است و برای مواجه با مشکلات و حل مسائل روشی خاص را بکار می‌برد. از آنجایی که انسان‌ها همیشه بلند پرواز بوده‌اند سعی کرده‌اند که این روش حل مسائل ذهن خود را در هوش مصنوعی نیز بکار ببرند! ممکن است گمان کنید که این کار غیر ممکن است. زیرا انسان‌ها برای پاسخ به تمامی سوال‌ها و مشکلات خود، علاوه بر منطق از احساس خود نیز کمک می‌گیرند. هوش مصنوعی چگونه می‌تواند برای پاسخ به مسائل مشابه ذهن انسان عمل کند؟! با اس دیتا همراه باشید.

یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق از جمله روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌باشد که می‌تو‌اند از ذهن انسان تقلید کرده و عملکردی مشابه با  ذهن انسان برای یادگیری مسائل و حل مشکلات داشته باشد. به یاد داشته باشید که همیشه ردپایی از علم داده در تمامی علوم مهندسی و پزشکی و ... دیده می‌شود. در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نیز علوم ذکر شده در زیر کاربرد بسیار فراوانی دارد:

• علم داده (Data science)
• آمار
• مدل ‌سازی و پیش ‌بینی

روش یادگیری عمیق می‌تواند برای دانشمندان داده بسیار مفید و کاربردی باشد به دلیل آن‌که در جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها و اطلاعات بکار می‌رود. در واقع یادگیری عمیق می‌تواند روند تحلیل و تجزیه داده‌ها را سریع‌تر و آسان‌تر کند.

شبکه عصبی مصنوعی:

همان‌گونه که می‌دانید ذهن انسان قدرت بسیار بالایی دارد. مغز و ذهن انسان پیچیده‌ترین و خاص‌ترین سیستمی می‌باشد که در تمام این جهان مشاهده شده است. هیچ کامپیوتری توانایی ذهن انسان را ندارد اما می‌توان داده‌ها و مواردی را برای کامپیوترها تعریف کرد که بتوانند تا حدی مانند ذهن انسان عمل کنند.

شبکه عصبی مصنوعی یک روش جالب و مناسب برای تحلیل و پردازش داده‌ها و اطلاعات می‌باشد که تقریبا مشابه ذهن انسان عمل می‌کند. در شبکه عصبی مصنوعی نیز جزئیاتی مانند نورون‌های مغز انسان به کار رفته است که می‌تواند تقریبا مانند مغز انسان عمل کند. باید اشاره شود که شبکه عصبی مصنوعی می‌توانند یادگیری داشته باشد و وظایف مشخصی را انجام دهد. این وظایف می‌تواند از شناسایی الگوها و تقسیم بندی داده‌ها و اطلاعات تا موارد دیگر را شامل گردد. حال می‌توان اذعان داشت که یادگیری عمیق بر اساس روش‌هایی است که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند. یادگیری عمیق می‌تواند به سیستم‌های کامپیوتری آموزش دهد تا آنچه که توسط انسان‌ها انجام می‌شود، به وسیله رایانه‌ها نیز انجام گیرد.

نحوه عملکرد یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق عملکردی مشابه با شبکه‌های عصبی دارد. در واقع این روش یادگیری به وسیله‌ شبکه عصبی مصنوعی انجام می‌شود که از لایه‌های بسیار مختلفی تشکیل شده است. هر چقدر که این لایه بندی بیشتر باشد، می‌توان به یک مدل سازی کامل‌تر دست پیدا کرد. شبکه‌های عصبی که در زمان‌های گذشته استفاده می‌شد، تنها از دو یا سه لایه پنهان ساخته شده بود. در صورتی که شبکه‌های امروزی می‌توانند از صدها لایه (150 لایه) برخوردار باشند. در کل مدل‌های یادگیری عمیق به شبکه‌های عصبی عمیق نیز شناخته می‌شوند.

نکته بسیار مهمی که باید بدانید این است که یادگیری عمیق می‌تواند موضوعاتی که دارای ورودی و خروجی آنالوگ هستند را حل و فصل کنند. این موضوع بدان معنا است که حجم اطلاعات شما بسیار بالاست! مانند داده‌های پیکسلی، نوشته با داده‌های متنی، فایل با داده‌های صوتی و…

امروزه با پیشرفت علم و تکنولوژی و استفاده روز افزون از سیستم‌های کامپیوتری، علم داده تجلی بیشتری دارد. در واقع امروزه با بی نهایت داده رو‌به‌رو هستیم که در شکل‌های مختلف وجود دارد. این داده‌ها همان کلان داده یا big data هستند که از منابع مختلف به دست می‌آیند. این منابع به صورت زیر خواهد بود:

• شبکه‌های اجتماعی
• موتورهای جست و جوی
• پلتفورم های تجارت الکترونیکی و…

با این حال این نوع داده، که معمولا بدون ساختار هستند، آنقدر وسیع است که شاید برای انسان چندین دهه طول بکشد تا بتواند آن را درک کند و اطلاعات مربوط به این داده ها را استخراج کند. حال یادگیری عمیق می‌تواند در شکل‌های مختلف بخصوص دسته بندی و الگوسازی این داده‌ها عملکرد مثبتی داشته باشد.

سخن پایانی:

یادگیری عمیق کاربردهای بسیاری در زندگی روزمره ما دارد. از جمله این کاربردها شامل تشخیص چهره، بات چت‌ها، پهبادها، ماشین‌ها و ... می‌باشد. بنابراین توجه یادگیری عمیق از اهمیت بسزایی برخوردار است. شما عزیزان می‌توانید برای کسب اطلاعات بیشتر به وب سایت اس دیتا مراجعه کنید.