یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ چیست و چه کاربردی دارد؟

خیلی از شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های مختلفی که به صورت روزمره در حال استفاده از اونها هستیم، از یادگیری عمیق کمک می‌گیرند. اینکه یادگیری عمیق یا همان دیپ لرنینگ چیست و دقیقاً در چه سیستم‌هایی قابل استفاده است را در این مقاله بررسی کردیم. بسیاری از افراد از کاربردهای این فناوری و گسترش آن آگاه نیستند که ما سعی کردیم در این مقاله بخش‌های مختلف آن را برجسته کنیم. با ما همراه باشید.

دیپ لرنینگ به زبان ساده

یادگیری عمیق (Deap Learning) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که با الهام از فرآیندهای مغز می‌تواند داده‌ها را پردازش کند. مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند کارهای متنوع و پیچیده‌ای را انجام دهند (بهتر است برای فهم بیشتر مفهوم دیپ لرنینگ ابتدا با دو مفهوم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوید). مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را در تصاویر، متن، صدا و دیگر داده‌ها درک کنند و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند. در حال حاضر بسیاری از فعالیت‌های پیچیده توسط یادگیری عمیق در حال اجرایی هستند که در ادامه علاوه بر نحوه کار یادگیری عمیق این کاربردها را هم بررسی می‌کنیم.

یادگیری عمیق چگونه کار میکند؟

همان‌طور که بیان کردیم، یادگیری عمیق با الهام از فرآیندهای پردازش مغز طراحی شده است. الگوریتم‌های دیپ لرنینگ با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی مغز انسان را شبیه سازی می‌کنند. همان‌طور که مغز انسان از میلیون‌ها نورون به هم پیوسته برای یادگیری و پردازش اطلاعات استفاده می‌کند، مدل‌های یادگیری عمیق هم از نورون‌های مصنوعی زیادی در لایه‌های زیادی در کامپیوتر استفاده می‌کنند. این نورون‌های مصنوعی را به عنوان گره (nodes) هم می‌شناسند و شبکه‌های عصبی مصنوعی از این گره‌ها برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌کنند.

اجزای یک شبکه‌ی یادگیری عمیق شامل چیست؟

یک شبکه‌ی عصبی عمیق شامل ۳ بخش متفاوت است:

لایه‌ی ورودی:

در این بخش از شبکه‌ی عصبی عمیق، اطلاعات وارد سیستم می‌شود و پردازش اولیه توسط سیستم در این بخش اتفاق می‌افتد. این اطلاعات توسط تعدادی گره در شبکه عصبی دریافت می‌شود.

لایه‌ی پنهان:

پس از دریافت اطلاعات در لایه‌ی ابتدایی و انجام پردازش اولیه اطلاعات به لایه‌های بعدی ارسال می‌شود. این لایه‌های پنهان در سطوح مختلفی داده‌ها را پردازش می‌کنند و با دریافت اطلاعات جدید خود را منطبق می‌کنند. شبکه‌های یادگیری عمیق از صدها لایه‌ی پنهان تشکیل شده‌اند که می‌توانند اطلاعات را زوایای مختلف پردازش کنند.

به طور مثال عکس یک حیوان ناشناس را به شبکه‌ی عصبی می‌دهید. این لایه‌های پنهان تمامی ویژگی‌ها مانند تعداد پاها، شکل گوش و چشم، نوع پوست و ... بررسی می‌کند و احتمال می‌دهد این چه حیوانی است. دقیقاً همان عملکردی که مغز در هنگام دیدن یک حیوان انجام می‌دهد. مغز ما با استفاده از تجربه قبلی و اطلاعاتی که از حیوانات دارد، تصویر جدید را تطبیق می‌دهد و متوجه می‌شود چیزی که در حال تماشای آن است چه حیوانی است. در این بخش لایه‌های پنهان تلاش می‌کنند تا اجزا و ویژگی‌های متفاوت را پردازش کنند.

لایه‌ی خروجی:

این لایه‌ی خروجی شامل گره‌های است که شامل داده‌های پاسخ شبکه هستند. در صورتی که پاسخ شبکه فقط شامل بله یا خیر باشد، لایه‌ی خروجی فقط ۲ گره خواهد داشت. اما با توجه به اینکه بیشتر این شبکه‌های پاسخ‌های پیچیده و متنوعی دارند، لایه‌های خروجی هم شامل گره‌های متنوع و زیادی هستند.

شما در حال حاضر در دنیای یادگیری عمیق زندگی می‌کنید.

شاید بسیاری از افراد درک نکنند که شبکه‌های یادگیری عمیق به چه میزان در بخش‌های مختلف در حال استفاده هستند. به احتمال بسیار زیاد اطلاعات شما در تعداد زیادی از این شبکه‌ها موجود است. شما وقتی از اینستاگرام پست‌ها را تماشا می‌کنید، در یوتیوب ویدیوهای متنوعی می‌بینید یا حتی از فروشگاه‌ها خرید می‌کنید، در حال ورود به یک شبکه‌ی یادگیری عمیق هستید. این شبکه‌های به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا درک بهتری از خواسته‌های شما به دست بیاورند و شما را بیشتر درگیر خود کنند. به طور مثال سامانه نفرشمار یا ترددشمار که توسط تیم دیدبان توسعه داده شده است به فروشگاه‌ها کمک می‌کند تا تحلیل دقیقی از رفتار مشتریان در فروشگاه داشته باشند تا بتوانند فضای بهتری برای مشتری ایجاد کنند و در نهایت فروش بیشتری داشته باشند.

در زمینه‌های مختلف اگر تحقیق کنید کاربردهای آن را خواهید دید. ما حوزه‌های مختلفی را در بخش حوزه‌های خدمات به طور کامل سعی کردیم بررسی کنیم. بررسی این مقالات شما را با دنیای جدید صنعت‌های مختلف آشنا می‌کند.

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که به منظور انجام کارهای پیشرفته و ایجاد ساختارهایی است که بدون نظارت، شبکه بتواند یادگیری را انجام دهد. تفاوت اصلی این دو مفهوم در ساختار معماری شبکه عصبی است. مدل‌های یادگیری ماشین سنتی، از شبکه‌های عصبی ساده با یک یا دولایه محاسباتی استفاده می‌کنند اما مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از ۳ یا چند لایه (معمولاً از صدها تا هزاران لایه) برای یادگیری و پردازش استفاده می‌کنند.

در حالی که مدل‌های با یادگیری تحت نظارت نیاز به تعداد زیادی داده‌ی ورودی ساختار یافته و لیبل گذاری شده دارند، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند از یادگیری بدون نظارت استفاده کنند. با یادگیری بدون نظارت، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند ویژگی‌ها را استخراج کنند و الگوها را بیابند و با داده‌های خروجی دقیقی را در اختیار قرار دهند.

کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف

به جرات می‌توان گفت یادگیری عمیق در همه‌ی حوزه یا حداقل در بیشتر حوزه‌های کاربردهای فراوانی دارد. در مقاله خطرات هوش مصنوعی و در بخش حوزه خدمات در مورد این کاربردها بیشتر صحبت کرده‌ایم. یکی از مواردی که باعث ترس افراد شده، این میزان از کاربرد و تغییر در کسب و کارهاست. ما در اینجا سعی می‌کنیم تعدادی از حوزه‌ها را بررسی کنیم.

پزشکی

در بخش‌های مختلفی از سلامتی و امور پزشکی یادگیری عمیق کاربرد دارد. یکی از این موارد تصویربرداری‌های پزشکی است. با کمک یادگیری عمیق می‌توان تشخیص بیماری‌ها از روی این تصاویر را بسیار دقیق‌تر و سریع‌تر کند. بسیاری از بیماری‌ها با استفاده از CTScan، MRI ، رادیوگرافی،سونوگرافی و ... تشخیص داده می‌شوند. پس از تصویربرداری از بیمار، یک پزشک با توجه به اطلاعاتی که دارد، بیماری را تشخیص می‌دهد. حال با استفاده از یادگیری عمیق و بادقت بسیار بالاتر می‌توان بیماری‌ها را تشخیص داد. در مواردی حتی با توجه به تصاویر می‌توان زمینه‌های بیماری را قبل از اینکه رخ دهد، متوجه شد.

یکی از کسب و کارهای این حوزه به نام Linus health می‌تواند با دریافت اطلاعات از مغز ۱۵ تا ۲۰ سال قبل از اینکه افراد به آلزایمر مبتلا شوند، آن را تشخیص دهد. این تشخیص به هنگام می‌تواند تا حد زیادی جلوی بیماری و رشد آن را بگیرد و تا حد ممکن آن را به تعویق بیاندازد. ما در مقاله هوش مصنوعی در پزشکی موارد بیشتری را بررسی کرده‌ایم.

فروش

استفاده از دیپ لرنینگ در فروش می‌تواند تحول عظیمی را در بخش‌های مختلف فروشگاه و زنجیره تامین محصولات ایجاد کند. مدیران فروشگاه معمولاً با توجه به داده‌های فروش و اتفاقات پیش رو و اطلاعات موجود تلاش می‌کنند بهترین تصمیم را برای فروشگاه بگیرند. با این حال با استفاده از فناوری‌هایی مانند یادگیری عمیق شما می‌توانید یک دید کامل، دقیق و پیشرفته از رفتار مشتریان به دست آورید. به این ترتیب پیش‌بینی‌های شما بسیار دقیق‌تر خواهد بود و می‌توانید با توجه به آنها هزینه‌ها را کاهش و سود خود را تا حد ممکن افزایش دهید. در ایران هم سامانه‌هایی مشابه در حال توسعه هستند که هوش مصنوعی دیدبان در حال توسعه بخش‌های مختلف محصول ترددشمار است تا بتواند یک سامانه‌ی همه جانبه برای مدیریت فروشگاه‌ها ارائه دهد.

امنیت

یکی از استفاده‌های جذاب از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در زمینه‌ی تامین امنیت است. به کمک این فناوری‌ها می‌توان سطح امنیت را بسیار افزایش داد و متخلفین را بسیار سریع‌تر و حتی در حین ارتکاب به جرم دستگیر کرد. سامانه‌های مبتنی بر یادگیری عمیق بسیار اقدام محور هستند و بسیار سریع خطر، دزدی یا اعمال خشونت را متوجه می‌شوند. به کمک پردازش تصویر می‌توان رفتارهای تمامی افراد را زیر نظر گرفت و با تشخیص عمل در حال انجام می‌تواند خطرات را بسیار سریع تشخیص دهد. هم‌چنین در امنیت محل‌های خصوصی مانند شهرک‌ها، مجتمع‌های مسکونی و اداری، فضاهای تجاری و ... می‌تواند تاثیر به سزایی داشته باشد. برای اطلاع بیشتر در مورد این حوزه می‌تواند مقاله هوش مصنوعی در امنیت را مطالعه کنید و محصول جامع امنیت تردد شهرک و مجتمع مسکونی را برای استفاده بررسی کنید.

خودروهای خودران

بخش‌های مختلف این خودروها می‌توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند. در بخش ناوبری این خودروها این فناوری تاثیر بسزایی دارد. هنگامی که یک راننده در جاده رانندگی می‌کند، توانایی مشاهده و دریافت اطلاعات از محیط را دارد. این کار به صورت بسیار دقیق‌تر و جامع‌تر توسط پردازش تصویر و یادگیری عمیق عملی می‌شود. هم‌چنین برای جلوگیری از اتفاقات و تصادفات به کمک حسگر‌ها و دوربین‌ها اجسام و نزدیکی به آنها را تشخیص می‌دهند و ماشین را به صورت کاملاً دقیق هدایت می‌کنند.

هم‌چنین در پیدا کردن بهترین و سریع‌ترین مسیر این فناوری می‌تواند نیازهای خودرو را تامین کنند. با مشخص بودن مبدا و مقصد و تجربه هزاران خودرو دیگر در این زمان، مکان و شرایط محیطی به ما کمک می‌کند بهترین، سریع‌ترین و مطمئن‌ترین راه را انتخاب کنیم.

مزایای دیپ لرنینگ

مزایای این فناوری شامل موارد زیر است:

یادگیری ویژه خودکار:

سیستم‌ها با کمک این فناوری می‌توانند به صورت خودکار ویژگی‌های لازم را استخراج کنند. به کمک این مفهوم دیگر برای تعریف ویژگی‌های جدید نیاز به نظارت ندارد و می‌تواند بدون نظارت ناظر کار را انجام دهد.

کشف الگوها:

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های بسیار زیادی را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای بسیار پیچیده در تصاویر، متون و صدا را کشف کنند. این به ما کمک می‌کند تا بدون آموزش و نظارت مدل، بینش دقیقی نسبت به داده‌ها داشته باشیم.

پردازش داده‌های با تغییرات بسیار زیاد:

این فناوری می‌تواند مجموعه داده‌هایی که دارای تغییرات بسیار زیاد هستند را دسته بندی و مرتب کند. این کار برای مسائلی مانند کلاهبرداری‌های مالی و سیستم‌های تراکنش محور بسیار کاربرد دارد.

پردازش انواع داده‌ها:

سیستم‌های یادگیری ماشین می‌تواند انواع داده‌ها شامل ساختار یافته یا بدون ساختار را پردازش کند.

انجام کارهای پیچیده‌تر:

در بین مدل‌های مختلف یادگیری ماشین، مدل‌های یادگیری عمیق نیاز به دخالت انسانی بسیار کمتری دارد و می‌تواند تجزیه و تحلیل‌های پیچیده‌تری را روی داده‌ها انجام دهد.

معایب یادگیری عمیق چیست؟

در کنار تمامی مزایایی که این فناوری دارد، معایب و محدودیت‌هایی نیز به همراه دارد که شامل موارد زیر است.

در دسترس نبودن داده‌ها:

برای یادگیری مدل‌های یادگیری عمیق و رسیدن به نتیجه مطلوب نیاز به مقدار زیادی داده‌ است که معمولاً در موارد مختلف در دسترس نیست. هم‌چنین تولید و در اختیار گرفتن این داده‌ها هزینه و زمان زیادی می‌طلبد. به همین دلیل در بسیاری از موارد امکان حرکت به سمت این فناوری وجود ندارد.

نیاز به منابع پردازشی قوی:

در یادگیری و استخراج ویژگی‌ها و کار روی داده‌ها نیاز به منبع پردازشی قوی (GPU) و استفاده از سخت‌افزارهای حرفه‌ای و گران هستیم. به همین دلیل با افزایش هزینه‌های پروژه و توسعه روبه رو خواهید شد و هم‌چنین محصول نهایی هم گران‌تر خواهد شد. به همین دلیل بهتر است در موارد ساده و روان از این مدل‌ها استفاده نشود.

زمان‌بر بودن فرآیند یادگیری:

با توجه به اینکه داده‌ها بسیار بزرگ هستند و مدل‌ها خود باید ویژگی‌های مدنظر را استخراج کرده و بهینه‌سازی کنند، زمان بسیار زیادی برای توسعه نیاز است. در بسیاری از پروژه‌ها این زمان اجرایی نیست و استفاده از این مدل‌ها از دستور کار خارج می‌شود. البته استفاده از منابع پردازشی قوی می‌تواند این سرعت را تا حد زیادی بهبود ببخشد ولی هزینه‌های پروژه به شدت افزایش پیدا می‌کند.

قابلیت تفسیرپذیری:

در بسیاری از اوقات فرآیند این مدل‌ها بسیار پیچیده هستند و مانند یک جعبه سیاه عمل می‌کنند. به همین دلیل تفسیر نتایج در زمان‌هایی ممکن است متفاوت باشد و نتوان نتیجه مطلوب را دریافت کرد.

تطابق بیش از حد:

وقتی که مدل‌ها بارها و بارها آموزش می‌بینند و یادگیری انجام می‌شود، این آموزش‌ها برای داده‌ها به حدی تخصصی می‌شوند که با تطابق بیش از حد روبه رو هستیم. به این ترتیب مدل روی داده‌های جدید نمی‌تواند نتیجه مدنظر را ارائه دهد.

انواع مدل‌ها یا شاخه های دیپ لرنینگ

الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق بسیار متنوع هستند و هرکدام برای رسیدگی و پردازش برخی از داده‌ها تعبیه شده‌اند. هر کدام از این مدل‌ها ضعف‌ها و قوت‌های مربوط به خود را دارند و استفاده‌های متنوعی از آنها می‌توان انجام داد. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، رمزگذاری‌های خودکار (Autoencoders)، شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و مدل‌های انتشار (Diffusion models) فقط بخشی از این مدل‌ها هستند. این مدل‌ها هر کدام پیچیدگی‌های مخصوص خود را دارد. ما با توجه به این پیچیدگی و نیاز به تشریح آن در مقاله‌ای جداگانه مدل های یادگیری عمیق را به صورت کامل بررسی خواهیم کرد.

آینده یادگیری عمیق

همان‌طور که بررسی کردیم در حال حاضر از یادگیری عمیق در بسیاری از سامانه‌ها مانند تشخیص خودکار چهره، دستیارهای دیجیتال و ... کاربرد دارد و در بیشتر نوآوری‌های نوظهور حضور فعال دارد. به احتمال زیاد با پیشرفت مدل‌های یادگیری عمیق تاثیر به سزایی در رشد خودروهای خودران، پیش‌بینی پذیرتر کردن آینده و ایجاد مدل‌های زبانی گسترده‌تر کمک‌های شایانی خواهد کرد. هم‌چنین از نظر نیاز به متخصص یادگیری ماشین شرکت‌ها و سازمان‌ها همان‌طور که در حال حاضر نیازهای فراوانی دارند، این نیازها افزایش پیدا خواهد کرد.

بهتر است در حوزه‌هایی که فعالیت می‌کنید توانمندی‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را درک کنید و در راه استفاده از آنها پیش قدم باشید. ما در بخش حوزه‌های خدمات تلاش کردیم تعداد خوبی از حوزه‌ها را بررسی و توانمندی‌ها و فعالیت‌های هوش مصنوعی را بررسی کنیم. می‌توانید از این بخش ایده‌های متنوعی را به دست آورید.

زبان برنامه‌نویسی یادگیری عمیق چیست؟

با زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی می‌توان یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق را توسعه داد. مهمترین و پراستفاده‌ترین آنها پایتون است. پایتون زبان ساده‌ای محسوب می‌شود، بسیار سازگار است و کتابخانه‌های قدرتمند و کاربردی دارد. به همین دلیل اقبال بسیاری از برنامه‌نویسان استفاده از این زبان است. با این حال برای هوش مصنوعی می‌توان از زبان‌های ++C ، متلب، R و جاوا هم استفاده کرد. با این وجود به نظر می‌رسد بهترین راه برای برنامه‌نویسی در این زمینه یادگیری زبان پایتون و بعد از آن آشنایی خوب با کتابخانه‌های قدرتمند پایتون است.

منابع آموزشی یادگیری عمیق

منابع مختلفی در این زمینه وجود دارد و با توجه به کاری که قرار است انجام دهید نیاز به کتابخانه‌ها و تخصص‌های متنوعی دارید. به همین دلیل بهتر است برای شروع و درک مفهوم کلی یادگیری عمیق، یک آموزش اولیه ولی جامع و دقیق را مشاهده کنید. برای این منظور بهتر است آموزش Deep Learning Specialization از سایت coursera را ابتدا ببینید و بعد با توجه به نیاز خود آموزش‌های بعدی را دنبال کنید. بهتر است در این زمینه زبان انگلیسی خود را تقویت کنید تا بتوانید بهترین و باکیفیت‌ترین آموزش‌ها را به صورت رایگان از طریق سایت‌های آموزشی و یوتیوب تماشا کنید.

نکات پایانی

استفاده از فناوری‌های جدید در کسب و کارها و صنایع مختلف می‌تواند تفاوت‌ها را رقم بزند. استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باعث بالا رفتن کیفیت کار شما، کاهش هزینه و بهبود وضعیت کسب و کار شما می‌شود. ما در هوش مصنوعی دیدبان تلاش کردیم علاوه بر توضیح اینکه در هر حوزه‌ای چه کارهایی می‌توان کرد، محصولاتی برای بخش‌های مختلف توسعه داده‌ایم. برای اطلاع از کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف بخش حوزه خدمات را مطالعه کنید.

منابع: (Amazon , GeeksforGeeks , Techtarget , IBM)