آیا تابه‌حال به این فکر کرده‌اید که تکنولوژی‌های پیشرفته و خدماتی که امروزه ما را در زندگی روزمره همراهی می‌کنند، از چه پشتوانه‌هایی برخوردارند؟ یکی از این پشتوانه‌ها، مفهوم یادگیری عمیق است که به‌وسیله آن، سیستم‌های هوشمند قادر به یادگیری و بهبود عملکرد خود خواهند بود. کاربرد یادگیری عمیق ، به انسان‌ها امکان می‌دهد تا الگوها و ارتباطات پنهان در داده‌ها را کشف کرده و دانشی را که تابه‌حال ناشناخته بود، استخراج کند.
از طریق یادگیری عمیق، می‌توان طبقه‌بندی داده‌ها را به‌صورت خودکار انجام داد، پیش‌بینی‌های دقیقی داشت و سیستم‌ها را بهبود بخشید. این تکنولوژی در هر زمینه‌ای که از داده‌های بزرگ استفاده می‌شود، کاربردهای فراوانی دارد. از علوم پزشکی و درمانگاه‌ها تا صنایعی مانند تجارت الکترونیک، خدمات مالی و حتی خودروهای خودران، یادگیری عمیق در همه‌جا حضور دارد و تغییرات بزرگی را در روش‌ها و فرایندهای انسان به وجود آورده است.
در این مقاله، ما به بررسی انواع کاربردهای یادگیری عمیق خواهیم پرداخت. از جمله بهینه‌سازی تجربه کاربر در تبلیغات، توصیف تصویر در حوزه بینایی کامپیوتری، تشخیص چهره و تصویر در برنامه‌های امنیتی که هر یک به نحوه در زندگی انسان‌ها اثرگذار هستند.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق یکی از روش‌هایی است که در حوزه یادگیری ماشین استفاده می‌شود و برای حل مسائل پیچیده و ساخت راه‌حل‌های هوشمند استفاده می‌شود. مفهوم اصلی یادگیری عمیق از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است.
در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌ها استفاده می‌شوند. این روش در تقریباً هر حوزه‌ای از کسب‌وکار کاربرد دارد.
به‌عنوان‌مثال، در این مقاله به برخی از کاربردهای برتر یادگیری عمیق در صنایع مختلف اشاره شده است. این کاربردها شامل استفاده از یادگیری عمیق در ساخت واحدهای مجازی، چت‌بات‌ها، حوزه بهداشت، سرگرمی و مواردی ازاین‌دست می‌شوند.
بنابراین، یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مسائل پیچیده را حل کرده و راه‌حل‌های هوشمند و نوآورانه را ارائه دهند. در نهایت اگر می‌خواهید تعاریف دقیق‌تری از این مفهوم داشته باشید، توصیه می‌کنیم به مطلب «deep learning چیست؟» مراجعه کنید.
انواع کاربردهای یادگیری عمیق که باید بشناسید!
دنیای امروز، دنیایی است که تاروپود آن با سیستم‌های هوشمند، کامپیوترها و اینترنت درهم‌تنیده شده است. دستاوردهای زیادی در جهت بهبود شرایط زندگی انسان‌ها وجود دارند، اما یکی از شاهکارها در این زمینه بدون شک، یادگیری عمیق است. کاربرد یادگیری عمیق آن‌قدر زیاد است که تقریباً در هر جنبه‌ای از زندگی ما توانایی اثرگذاری دارد.
در این راستا می‌خواهیم چند مورد از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق را معرفی کنیم که این روزها توجه بیشتری به آنها می‌شود.
1. دستیاران مجازی
اولین کاربرد یادگیری عمیق ایجاد دستیارهای مجازی است. می‌توان گفت که این دستیارها از برنامه‌های مبتنی بر ابر یا حافظه مجازی استفاده می‌کنند که دستورات صوتی زبان طبیعی را درک کرده و وظایف را برای کاربر انجام می‌دهند.
الکسا از آمازون، کورتانا، سیری و گوگل اسیستنت مثال‌های معمولی از دستیارهای مجازی هستند. آنها برای کارکردن با قابلیت‌های کامل خود نیاز به دستگاه‌های متصل به اینترنت دارند. هر بار که یک فرمان به دستیار داده می‌شود، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق مبتنی بر تجربیات گذشته، تجربه کاربر بهتری را ارائه می‌دهند.
به‌عنوان‌مثال، وقتی یک کاربر به دستیار مجازی خود دستوری می‌دهد “درب منزل را بازکن” یا “یک تماس تلفنی با مادرم برقرار کن”، دستیار مجازی با استفاده از تکنولوژی یادگیری عمیق، زبان طبیعی را تحلیل می‌کند و با درک دستورات، وظایف مربوطه را انجام می‌دهد. در طول زمان و با تعاملات بیشتر با کاربر، دستیار مجازی قابلیت‌ها و عملکرد خود را بهبود می‌بخشد و پاسخ‌ها و خدمات بهتری ارائه می‌دهد.
2. چتبات ها
یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق، ساخت چت‌بات‌هایی است که این روزها طرف‌داران بسیاری دارند. چتبات یک برنامه هوش مصنوعی است که می‌تواند از طریق متن یا تبدیل متن به گفتار، در چت آنلاین مشارکت کند.
این برنامه قادر به انجام ارتباط و انجام عملیات مشابه با انسان است. چت‌بات‌ها در تعامل با مشتری، بازاریابی در شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌های فوری به طور گسترده استفاده می‌شوند. آنها به ورودی‌های کاربر پاسخ‌های خودکار ارائه می‌دهند. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تولید انواع مختلف واکنش‌ها استفاده می‌کند.
درباره یادگیری عمیق در این مطلب توضیحاتی ارائه می‌شوند، اما اگر دوست دارید که در مورد یادگیری ماشین هم بدانید، باید بلاگ «machine learning چیست؟» را مطالعه کنید.
به‌عنوان‌مثال، در یک سناریوی استفاده از چتبات، کاربر می‌تواند سؤالات یا درخواست‌های خود را از طریق چت با چتبات مطرح کند. چتبات با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تحلیل متن، سعی می‌کند سؤال یا درخواست کاربر را درک کند و به آن پاسخ مناسبی ارائه دهد. این پاسخ می‌تواند یک پاسخ خودکار باشد که قبلاً توسط چتبات یاد گرفته شده است یا ممکن است نیاز به تجزیه‌وتحلیل بیشتر داشته باشد و برای بررسی به یک اپراتور انسانی منتقل شود.
3. مراقبتهای بهداشتی
یکی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در حوزه سلامت، تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی است. با استفاده از شبکه‌های عصبی مورداستفاده در یادگیری عمیق، می‌توان تصاویر پزشکی را تحلیل کرد و بخش‌های مشخصی از تصاویر را به‌عنوان نقاط تاریکی، تغییرات آناتومیک، وجود تومورها و نشانه‌های بیماری تشخیص داد. این امر به پزشکان کمک می‌کند تا تشخیص دقیق‌تری را در مورد بیماری‌ها داشته باشند و فرایند تصویربرداری پزشکی را بهبود بخشند.
به‌عنوان‌مثال، در تشخیص سرطان، یادگیری عمیق می‌تواند به طور خودکار تومورها را در تصاویر پرتودرمانی شناسایی کند و به پزشکان کمک کند تا درمان مناسبی را برای بیمار تعیین کنند. این اطلاعات به پزشکان کمک می‌کند تا بیماران را در مراحل ابتدایی بیماری تشخیص دهند و درمان مناسب را تجویز کنند.
4. سرگرمی
در صنعت سرگرمی، یادگیری عمیق کاربردهای گسترده‌ای دارد که تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند. یکی از کاربردهای برجسته آن در سیستم‌های توزیع محتوا است که توسط شرکت‌هایی مانند نتفلیکس، آمازون، یوتیوب و اسپاتیفای استفاده می‌شود.
این پلتفرم‌ها از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تجزیه‌وتحلیل تاریخچه مرور و علاقه‌ها و رفتار کاربر استفاده می‌کنند تا توصیه‌های شخصی برای فیلم‌ها، موسیقی و ویدئوها ارائه دهند. با درک الگوها و ترجیحات کاربران، این پلتفرم‌ها می‌توانند محتوایی را پیشنهاد دهند که با علایق آنها همخوانی دارد که منجر به تجربه سرگرمی جذاب‌تر و رضایت‌بخش‌تری می‌شود.
یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه سرگرمی، بازسازی و بهبود محتوای صوتی – بصری است. تکنیک‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای افزودن صدا به فیلم‌های بی‌صدا، بازسازی صداهای خراب یا کیفیت پایین و بهبود کیفیت تصویر ویدئوهای قدیمی یا آسیب‌دیده استفاده شوند.
با آموزش شبکه‌های عصبی عمیق بر روی مجموعه‌داده‌های بزرگی از محتوای صوتی و بصری باکیفیت بالا، الگوریتم‌ها می‌توانند یاد بگیرند که بخش‌های ناقص یا آسیب‌دیده از محتوا را پر کنند و نتیجه‌ای بهتر در تماشا یا گوش‌دادن ارائه دهند.
5. تجمیع اخبار و تشخیص اخبار جعلی
پنجمین کاربرد یادگیری عمیق در حوزه تجمیع خبرها و شناسایی اخبار جعلی (Fake News) است. یادگیری عمیق توانایی ارائه خبرهای سفارشی شده بر اساس شخصیت خوانندگان را فراهم می‌کند. شما می‌توانید اطلاعات خبری را بر اساس پارامترهای اجتماعی، جغرافیایی و اقتصادی و نیز ترجیحات فردی خواننده، تجمیع و فیلتر کنید.
شبکه‌های عصبی به شما کمک می‌کنند تا الگوریتم‌هایی را توسعه دهید که قادر به شناسایی خبرهای جعلی بوده و آنها را از لیست خبری خود حذف کنید. همچنین، این سیستم‌ها به شما هشدار می‌دهند در مورد نقض احتمالی حریم خصوصی که ممکن است در برخی موارد ایجاد شوند. برای آشنایی بیشتر با این الگوریتم‌ها می‌توانید مطلب «الگوریتم های یادگیری عمیق» را مطالعه کنید.
6. آهنگ‌سازی
یادگیری عمیق در حوزه ساخت موسیقی قادر است نت‌ها، ساختارها و الگوهای موسیقی را یاد بگیرد و شروع به تولید موسیقی به‌صورت مستقل کند.
مدل‌های تولیدی مبتنی بر یادگیری عمیق مانند WaveNet می‌توانند برای تولید فایل‌های صوتی خام استفاده شوند.
7. رباتیک
یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در زمینه رباتیک است. یادگیری عمیق به طور گسترده‌ای در ساخت ربات‌ها برای انجام وظایف شبیه به انسان استفاده می‌شود. ربات‌های مبتنی بر یادگیری عمیق از به‌روزرسانی‌های آنی برای تشخیص موانع در مسیر خود استفاده می‌کنند و به طور فوری برنامه‌ریزی مسیر خود را انجام می‌دهند. این تکنولوژی می‌تواند برای حمل بار در بیمارستان‌ها، کارخانه‌ها، انبارها، مدیریت موجودی یا تولید محصولات استفاده شود.
برای مثال، ربات‌های Boston Dynamics که با استفاده از این تکنولوژی ساخته شده‌اند در واکنش به افراد عکس‌العمل نشان می‌دهند، می‌توانند اعمالی مانند خالی‌کردن ماشین لباسشویی را انجام دهند.
8. رنگ‌آمیزی تصویر
رنگ‌آمیزی تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق پیشرفت‌های قابل‌توجهی را داشته است. رنگ‌آمیزی تصاویر به معنای گرفتن یک تصویر خاکستری به‌عنوان ورودی و تولید تصویری رنگی به‌عنوان خروجی است. ChromaGAN نمونه‌ای از مدل رنگ‌آمیزی تصاویر است.
معمولاً، این مدل‌ها از شبکه‌های عمیق کانولوشنی (Convolutional Neural Networks) استفاده می‌کنند تا ویژگی‌های تصویر را استخراج کنند و سپس از شبکه‌های تولیدکننده(Generative Networks) برای تولید تصویر رنگی استفاده می‌شود.
در حین آموزش، شبکه‌های عمیق به‌صورت خودکار رابطه‌های بین نقاط خاکستری و رنگ‌های مربوطه را یاد می‌گیرند. این مدل‌ها معمولاً با استفاده از مجموعه‌های داده بزرگ و متنوع آموزش داده می‌شوند تا بتوانند الگوهای رنگی را در تصاویر یاد بگیرند و تصاویر رنگی واقعی را تولید کنند.
9. زیرنویس تصویر
نهمین کاربرد یادگیری عمیق، تولید زیرنویس تصاویر است که این روزها بسیار کارآمد خواهد بود.
Image Captioning یا توضیح تصویر، روشی است برای تولید توصیف متنی از یک تصویر. این روش از بینایی کامپیوتری برای درک محتوای تصویر و از یک مدل زبانی برای تبدیل درک تصویر به کلمات منظم استفاده می‌کند.
یک شبکه عصبی بازگشتی مانند LSTM برای تبدیل برچسب‌ها به یک جمله منسجم استفاده می‌شود. مایکروسافت یک ربات توصیف راه‌اندازی کرده است که می‌توانید تصویری را بارگذاری کرده یا لینک تصویر را وارد کنید و ابزار مایکروسافت توصیف متنی تصویر را نمایش می‌دهد. یکی دیگر از این برنامه‌ها که یک عنوان کامل و بهترین هشتگ‌ها برای یک تصویر پیشنهاد می‌دهد، Caption AI است.
10. تبلیغات
در تبلیغات، یادگیری عمیق بهینه‌سازی تجربه کاربر را ممکن می‌سازد. با استفاده از یادگیری عمیق، انتشاردهندگان و تبلیغ‌کنندگان می‌توانند اهمیت تبلیغات را افزایش داده و کمپین‌های تبلیغاتی را تقویت کنند.
این تکنیک به شبکه‌های تبلیغاتی امکان کاهش هزینه را خواهد داد به این صورت که هزینه کمپین‌های جدید را کاهش می‌دهد. با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توانید تبلیغات پیش‌بینی شده مبتنی بر داده، تبلیغات مزایده‌ای در زمان کوتاه و تبلیغات هدف‌مند را ایجاد کنید.
به‌عبارت‌دیگر، می‌توانید با استفاده از یادگیری عمیق، تبلیغات را بر اساس داده‌های پیشین و رفتار کاربران سفارشی کنید تا تجربه کاربر را بهبود داده و همچنین با بهینه‌سازی هزینه‌ها، اثربخشی کمپین‌های تبلیغاتی را افزایش دهید.
شما با کدام کاربرد یادگیری عمیق سروکار داشته‌اید؟
در نتیجه، یادگیری عمیق به‌عنوان یک فناوری قدرتمند و نوآورانه، در حوزه‌های مختلفی از زندگی ما تأثیرگذار است. این فناوری، توانسته است بهبودهای قابل‌توجهی در حوزه تبلیغات، بینایی کامپیوتری، امنیت، ترجمه، خودرانی و سایر زمینه‌ها ایجاد کند.
باتوجه‌به پیشرفت‌های روزافزون در زمینه یادگیری عمیق و توانایی‌های بیشتری که در آینده پیش‌بینی می‌شود، امیدواریم که این فناوری بتواند به طراحی و ارائه راهکارهای هوشمندانه‌تری در زمینه‌های مختلف کمک کند. با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توانیم بهبودهای بیشتری در زندگی روزمره خود تجربه کنیم و از خدمات و سرویس‌های هوشمند بهره‌برداری کنیم که تا قبل از این امری ناشناخته بودند.
بنابراین، باتوجه‌به استفاده گسترده یادگیری عمیق و تأثیر آن در زندگی انسان‌ها، این فناوری به‌عنوان یکی از پیشروهای مدرنیته و توسعه فناوری شناخته می‌شود. در انتها مطلب و برای درک بهتر مفهوم یادگیری عمیق و کاربرد یادگیری عمیق، توصیه می‌کنیم به ” پادکست امیر رجبی ” گوش دهید.
