یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری ماشین از جمله دانش‌هایی است که زندگی و دنیای کسب‌وکار را تا حد زیادی در دوران ما دگرگون کرده است. در میان این دگرگونی‌ها یادگیری عمیق روشی انقلابی محسوب می‌شود. اگر یادگیری ماشین می‌تواند کاری کند که ماشین‌ها بتوانند به‌خوبی انسان‌ها کار کنند، یادگیری عمیق ابزاری در دست انسان‌هاست که می‌تواند کارها را بهتر از آن‌ها انجام دهد.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Artificial intelligence) می‌باشد. این روش برای یادگیری از ذهن انسان تقلید میکند. یعنی از روش‌هایی که ذهن انسان برای یادگیری موضوعات استفاده می‌کند کمک می‌گیرد، و با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، رفتار مغز انسان را شبیه سازی می‌کند، قابلیت تفکر و یادگیری دارد و موقعیت‌های پیچیده را با دقت بیشتر از انسان‌ها مشاهده می‌کند، یاد می‌گیرد و واکنش نشان می‌دهد.

Deep learning و Machine learning چه تفاوتی با هم دارند؟

• در مدل یادگیری ماشین که زیر مجموعه‌‌ای از هوش مصنوعی است یک انسان باید مشخصات و موارد را شناسایی کند و به مدل مورد نظر آموزش دهد و مدل با دریافت داده و ایجاد الگوریتم‌هایی می‌توانند ساختار خود را هنگام دریافت اطلاعات جدید تغییر دهند و می‌تواند بدون دخالت انسان خروجی مدنظر را ارائه کند. در واقع انجام کارها بدون دخالت انسان.
• اما یادگیری عمیق یک روش یادگیری ماشینی الگوریتمی‌چند لایه است، لایه‌های زیادی از الگوریتم‌ها وجود دارند که می‌توانند میلیون‌ها داده و تصویر و هزاران ساعت ویدئو را دریافت نمایند.

Deep Learning به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد که مستلزم هزینه بالایی می‌باشد، در صورتی که این پردازنده‌ها با سیستم رایانش ابری همگام شوند، تیم‌های توسعه می‌توانند زمان آموزش یک شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته به چند ساعت یا حتی کمتر کاهش دهند.

بررسی مفهوم یادگیری عمیق

یک توضیح ساده در خصوص موضوع یادگیری عمیق که به درک آن کمک کند می‌تواند این باشد که کودک خردسالی را در نظر بگیرید که در حال یادگیری کلمات است، مثلا کلمه (گربه). کودک با اشاره به موجودات اطراف و گفتن کلمه گربه میتونه یاد بگیره که آن چیست. اگر کودک درست نشان بدهد والدین تاکید می‌کنند این گربه است و درست گفتی. و اگر اشتباه باشد به او یادآوری می‌کنند که اشتباه است(( اون که چهار تا دست و پا داره و یا اون که میو میکنه و …)). و کودک با اشاره به موجودات مختلف با ویژگی‌های گربه بیشتر آشنا می‌شود. بدون اینکه بداند با ساده سازی یک مفهوم پیچیده را می‌آموزد. با هر اشاره و دریافت اطلاعات از اطراف و دیگران یک لایه اطلاعاتی در مغزش تشکیل می‌گردد.

با افزایش این لایه‌‌ها یک سلسله مراتبی از مفاهیم با درجه سختی و پیچیدگی‌های متفاوت ایجاد می‌شود که مفهوم گربه را برای کودک قابل فهم می‌کند. در یادگیری عمیق نیز به دست‌ آوردن دانش به کمک مثال انجام می‌گیرد و جمع‌آوری تعداد بسیار زیادی از داده‌ها و تحلیل و تفسیر آنها کمک می‌کند تا فرایندها سریع‌تر و آسان‌تر پیش روند.

شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق

همانطور که در تعریف یادگیری عمیق عنوان گردید یادگیری در این روش از طریق چندین لایه شبکه‌های عصبی مختلف صورت می‌گیرد. هر کدام از این لایه‌ها بخش‌هایی از اطلاعات ورودی را تحلیل می‌کنند. این لایه‌های چندگانه امکان پیش‌بینی را در یادگیری عمیق افزایش می‌دهند. تعداد این لایه‌ها گاهی می‌تواند تا ۱۵۰ لایه برسد. در ادامه چند شبکه عصبی مصنوعی مرسوم را بطور خلاصه معرفی می‌نماییم.

شبکه‌های عصبی کلاسیک

به این روش شبکه عصبی کاملا متصل هم گفته می‌شود. این روش را با پرسپترون‌های چند لایه می‌شناسیم. پرسپترون جایی است که این لایه‌های به یک لایه پیوسته متصل می‌شود.

شبکه‌های عصبی پیچشی

این روش از شبکه عصبی چشم گربه الهام گرفته است. و بیشتر برای تحلیل داده‌های تصویری استفاده می‌شود. این الگوریتم می‌تواند هر کدام از بخش‌های موجود در تصویر را از هم متمایز کند.

شبکه‌های عصبی برگشتی

مهم‌ترین کاربرد این روش در نرم‌افزارهای تشخیص گفتار است. مهم‌ترین ویژگی این روش این است که یک حلقه بازگشتی دارد که با استفاده از حافظه داخلی باعث می‌شود اطلاعاتی را که از لحظات قبلی به دست آمده در شبکه باقی بمانند.

شبکه‌های عصبی رمزگذار خودکار

این روش یکی از پرکاربردترین روش‌های یادگیری عمیق است. در این روش یک شبکه عصبی به شکلی آموزش داده می‌شود که بتواند ورودی‌های خود را بازتولید کند. از این روش در بازسازی تصاویر، رنگی کردن تصاویر سیاه‌وسفید، رفع نویز از تصاویر، کاهش ابعاد تصاویر استفاده می‌شود.

اهمیت یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در روش‌های یادگیری ماشین از جامعیت خوبی برخوردار است، تقریبا برای همه نوع مسئله‌ای در زمینه‌های متفاوت می‌توان استفاده نمود.

• قدرتمند‌تر از روش یادگیری سنتی می‌باشد و می‌تواند ویژگی داده‌ها را به‌صورت خودکار استخراج نماید.
• قابلیت تعمیم پذیری دارند، می‌توان از یک مدل آموزش‌دیده برای مدل دیگر با نوع داده متفاوت استفاده نمود.

با توجه به شتاب پیشرفت تکنولوژی و اهمیت ماشین‌های یادگیرنده به خصوص یادگیری عمیق در حوزه هوش مصنوعی آینده مشاغلی که با هوش مصنوعی در ارتباط هستند روز به روز پر‌رنگ تر می‌شود. و افراد زیادی را در جهت مبانی یاد‌گیری عمیق سوق داده است. داشتن دانش و مهارت کافی در این زمینه می‌تواند موقعیت شغلی زیادی پیش روی افرادی که در حوزه کامپیوتر و هوش مصنوعی مشغول به کار هستند، قرار دهد.

کاربردهای یادگیری عمیق

امروزه کسب و کارها و صنایع مختلفی از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنن. به طور کلی هر جایی که نیاز به تحلیل حجم وسیعی از داده مثل تصاویر، تشخیص متن و گفتار وجود داشته باشه و تجهیزات سخت افزاری مناسبی هم موجود باشه، می‌توان از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده کرد. در یادگیری عمیق با توجه به داده‌های بیشتر به افزایش قدرت سخت‌افزار‌ها و توان محاسباتی نیز برای حل مسائل پیچیده و دشوار در زمان کوتاه نیاز است. این الگوریتم‌ها حتی می‌توانند مسائل پیچیده را حتی با داده‌های متنوع و غیر ساختارمند و به هم پیوسته حل کنند.

در ادامه به پنج کاربرد فوق‌العاده یادگیری عمیق اشاره می‌کنیم:

تشخیص چهره

با استفاده از این تکنیک می‌توانیم با نشان‌دادن صورتمان قفل تلفن همراه را باز کنیم یا حتی حساب بانکی باز کنیم. این فناوری‌های تشخیص چهره به کمک یادگیری عمیق کار می‌کنند.

اتومبیل‌های خودران و پهباد

اتومبیل‌های خودران و پهبادها برای مشاهده و تشخیص موارد مختلف مانند علامت توقف، موجود زنده و … و انجام واکنش مناسب از الگوریتم‌های یادگیری عمیق بهره می‌برند.

برای اینکه خودروها، خودران شوند باید داده‌های مورد نیاز را جهت تحلیل الگوریتم‌ها و هوش مصنوعی جمع‌آوری کند. مزیت رقابتی تسلا در تولید خودروهای خودران در این است که همه‌ی داده‌های خود را از صدها هزار وسیله نقلیه تسلا که در حال حاضر در جاده‌ها هستند جمع‌آوری می‌کند. هوش مصنوعی و بررسی داده‌های هوش مصنوعی بخش ثابت و مهم پروژه‌های ایلان ماسک و تیمش در تسلا خواهند بود.

بات‌های چت

در بسیاری از گفتگوهایی که روزانه با وب‌سایت‌ها انجام می‌دهیم یک بات پاسخگوی ماست. این بات‌ها با فناوری یادگیری عمیق کار می‌کنند.

دستیارهای صوتی

شاید محبوب‌ترین کاربرد یادگیری عمیق همین دستیارهای مجازی ماند الکسا، سیری و دستیار گوگل باشند دستیاران مجازی از یادگیری عمیق برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد موضوعات خود استفاده می‌کنند. از مکان مورد علاقه شما برای تفریحات آخرهفته، غذاهای مورد علاقه و آهنگ مورد علاقه‌تان.

تشخیص پزشکی و داروسازی

برنامه‌ها و سیستم‌هایی که از GPU استفاده می‌کنند، میتواند به پزشکان و محققان برای بهبود زندگی دیگران کمک‌های زیادی ارائه دهد کمک به تشخیص زودهنگام، دقیق و سریع بیماری‌های کشنده مانند سرطان، شناسایی علل ژنیتیکی در بروز بیماری‌ها، پیشبینی شروع آلزایمر ، افزایش کلینیک پزشکان برای رفع کمبود پزشکان حاذق، برخی از موارد یادگیری عمیق هستند که در حوزۀ پزشکی روبه‌رشد هستند. اما استفاده از این تکنولوژی یک مجموعه داده عظیم را میطلبد که استفاده از یادگیری عمیق را در پزشکی با چالش مواجه می‌کند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

شاید تا همین ده سال پیش تصور اینکه ماشین‌ها بتوانند یاد بگیرند و بتوانند خود را اصلاح کنند( همانند نرم افزار نشان که گوینده آن باگ‌های گفتاری خود را به مرور اصلاح نمود و …) و هر بار کارشان را بهتر از قبل انجام دهند ممکن نبود . بسیاری از این پیشرفت‌ها مدیون هوش مصنوعی و یادگیری عمیق می‌باشد.

امروزه ماشین‌ها می‌توانند یاد بگیرند، مشکلات پیچیده را بدون دخالت انسان حل کنند. آنها با بیشتر شدن الگوریتم‌ها و ورود داده‌های بیشتر رشد می‌کنند. از طریق سیستم‌های عصبی مصنوعی آموزش می‌بینند که همانند مغز انسان تجزیه و تحلیل کنند و برای انجام کارها، روی هر داده نیاز به برنامه‌نویس ندارند . این مبحث در حال حاضر فرصت‌های زیادی را برای افراد حرفه ای با یادگیری عمیق و سایر مهارت‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده است.