یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟

در دهه‌های اخیر، یادگیری عمیق یا Deep Learning به‌عنوان یکی از مهم‌ترین زمینه‌های علمی و فناوری در حوزه یادگیری ماشین به‌شدت موردتوجه پژوهشگران بوده است. این فناوری نقش بسیار مهمی در پیشرفت زمینه‌های مختلف از جمله پردازش تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تحلیل داده‌های بزرگ و حتی خودران‌سازی خودروها داشته است. اگر شما هم می‌خواهید به سؤال یادگیری عمیق چیست ، پاسخ دهید، در این مقاله با ما باشید.

یادگیری عمیق به شما امکان می‌دهد که با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده‌ای که تحت‌تأثیر مغز انسان طراحی شده‌اند، داده‌های بزرگ و پیچیده را تجزیه‌وتحلیل کرده و الگوهای مهم را شناسایی کنید.

یادگیری عمیق بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق کار می‌کند که به‌واسطه ساختار پیچیده‌ای که دارند، قدرتمندترین سیستم‌های یادگیری ماشین به‌حساب می‌آیند. این شبکه‌ها، مدلی ریاضی هستند که به‌صورت لایه‌ای ساخته شده‌اند و هر لایه به تجزیه‌وتحلیل اطلاعات ویژگی‌های خاصی از داده ورودی می‌پردازد.

دیپ‌لرنینگ انواع مختلفی دارد که هر کدام با استفاده از الگوریتم‌های خاصی، توانایی‌ها و قابلیت‌های متفاوتی را به دست آورده‌اند. در این مطلب می‌توانید با چگونگی عملکرد deep learning آشنا شوید.

دیپ‌لرنینگ چیست؟

دیپ‌لرنینگ یا یادگیری عمیق یک روش پیشرفته در حوزه یادگیری ماشین است که تلاش می‌کند با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، قابلیت‌های بسیار پیچیده و هوشمندانه‌تری را در تشخیص الگوها و استخراج اطلاعات از داده‌ها فراهم کند. این روش توانایی یادگیری بدون نیاز به تعریف دقیق قوانین و قواعد مشخص را دارد.

در دیپ‌لرنینگ، شبکه‌های عصبی عمیق با ساختاری چندلایه‌ای و بسیار پیچیده، توانایی تشخیص ویژگی‌های پنهان و پیچیده را دارند. این شبکه‌ها معمولاً شامل لایه‌های ورودی، لایه‌های مخفی و لایه‌های خروجی هستند. هر لایه در فرایند یادگیری، ویژگی‌های مشخصی را از داده‌ها استخراج می‌کند و آن‌ها را به لایه‌های بعدی منتقل می‌کند.

یکی از مزیت‌های بزرگ دیپ‌لرنینگ، توانایی خودکار فراگیری و تعمیم‌پذیری اطلاعات است. با داشتن حجم بزرگی از داده‌ها، شبکه‌های عصبی عمیق قادرند الگوها و ویژگی‌های پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند.

با پیشرفت روزافزون تکنولوژی، قدرت و کاربردهای دیپ‌لرنینگ نیز به طور مداوم در حال افزایش است و امیدواریم که در آینده از این تکنیک بهبود‌های بیشتری در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی مشاهده کنیم. در این راستا همچنین توصیه می‌کنیم که مطلب « کاربرد یادگیری عمیق » را هم مطالعه کنید.

یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟

در بخش قبلی سعی داشتیم تا پاسخ واضحی به سؤال یادگیری عمیق چیست، بدهیم، اما در بخش می‌خواهی شما را با تفاوت‌های این مفهوم با یادگیری ماشین آشنا کنیم.

تفاوت عمده بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در شیوه استفاده از ویژگی‌ها است. در یادگیری ماشین، ویژگی‌های مهم از داده‌ها به‌صورت دستی استخراج می‌شوند و سپس الگوریتم‌ها بر روی این ویژگی‌ها عمل می‌کنند. اما در یادگیری عمیق، خود شبکه‌های عصبی عمیق قادر به استخراج ویژگی‌های موردنیاز از داده‌ها هستند. این موضوع نشان می‌دهد که یک شبکه عصبی عمیق می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده‌ها استخراج کرده و به‌صورت خودکار یاد بگیرد.

به‌علاوه، از نظر قابلیت انعطاف‌پذیری و پیچیدگی مدل، یادگیری عمیق در مقایسه با یادگیری ماشین پیشرفته‌تر است. شبکه‌های عصبی عمیق با ساختارهای چندلایه‌ای و تعداد زیادی نورون، توانایی تشخیص الگوها و استخراج اطلاعات پیچیده را دارند.

به طور خلاصه، یادگیری عمیق روشی پیشرفته در حوزه یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، قابلیت استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر را از داده‌ها دارد و به ما امکان می‌دهد به طور خودکار و بدون نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها، از داده‌ها یاد بگیریم. اگر دوست دارید با تفاوت‌های دیپ‌لرنینگ و ماشین لرنینگ آشنا شوید، توصیه می‌کنیم به بلاگ « تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق » مراجعه کنید.

تاریخچه و دلیل محبوبیت دیپ‌لرنینگ

تاریخچه یادگیری عمیق به سال‌های ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰ بازمی‌گردد، اما محبوبیت و شهرت آن در سال‌های اخیر به دلیل عواملی مانند پیشرفت تکنولوژی، افزایش توان محاسباتی و حجم بزرگ داده‌ها به‌شدت افزایش‌یافته است.

یکی از عوامل اصلی محبوبیت یادگیری عمیق، قدرت و کارایی بالای شبکه‌های عصبی عمیق است. در سال‌های اخیر، ماشین‌های پردازش گرافیکی (GPUs)  و واحدهای پردازش تنسوری  (TPUs) بهبود قابل‌توجهی یافته‌اند و قادر به پردازش موازی و سریع عملیات‌های شبکه‌های عصبی مورداستفاده در دیپ‌لرنینگ، شده‌اند.

این امکان باعث می‌شود تا شبکه‌های عصبی عمیق با تعداد بیشتری لایه و پارامتر را آموزش داده شوند و توانایی استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده‌های ورود داشته باشند.

همچنین، افزایش حجم داده‌ها و دسترسی به مجموعه‌های داده بزرگ، رشد قابل‌توجهی در زمینه یادگیری عمیق را به همراه داشته است. با افزایش تعداد داده‌ها، شبکه‌های عصبی عمیق قادر به یادگیری الگوها و ویژگی‌های پنهان در داده‌ها هستند و عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند.

انواع یادگیری عمیق

همان‌طور که می‌دانید بحث دیپ‌لرنینگ این روزها بسیار بر سر زبان‌‌ها است و افراد زیادی هستند که می‌خواهند به سؤالاتی مانند یادگیری عمیق چیست، پاسخ دهند. در این راستا بهتر است ابتدا با مفهوم اصلی این دیپ‌لرنینگ آشنا شوید و پس از آن به سراغ شناخت انواعش بروید.

یادگیری عمیق انواع مختلفی دارد که هر یک در زمینه‌های متفاوتی می‌توانند کارآمد باشند. جالب است بدانید که هر برای هر نوع از deep learning الگوریتم‌های جداگانه‌ای وجود دارد که برای انجام کارهای خاص تنظیم شده‌اند. برخی از انواع یادگیری عمیق را در ادامه مشاهده می‌کنید:

• شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
• شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت – بلندمدت (LSTM)
• شبکه‌های عصبی مکرر (RNN)
• شبکه‌های یادگیری عمیق مولد (GAN)
• شبکه‌های تابع پایه شعاعی (RBFN)
• پرسپترون‌های چندلایه (MLP)
• نقشه‌های خودسازماندهی (SOM)
• شبکه‌های باور عمیق (DBN)

اما برای تحقیق در مورد انواع دیپ‌لرنینگ توصیه می‌کنیم به مطلب « انواع یادگیری عمیق » مراجعه کنید.

کاربردهای یادگیری عمیق در علوم مختلف

یادگیری عمیق (Deep Learning)  به‌عنوان یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، در بسیاری از حوزه‌ها و علوم مختلف استفاده می‌شود. این روش به دلیل قدرت و کارایی بالای خود در استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها و تشخیص الگوهای پنهان، در حوزه‌های زیر مورداستفاده قرار می‌گیرد:

• بینایی ماشین: یادگیری عمیق در بینایی ماشین استفاده می‌شود تا تصاویر و ویدئوها را تحلیل کرده و الگوها و ویژگی‌های آن‌ها را تشخیص دهد. برخی از کاربردهای بینایی ماشین شامل تشخیص و طبقه‌بندی اشیا، تشخیص چهره، تشخیص عملکرد راننده در خودروهای هوشمند و تشخیص بیماری‌های پزشکی از تصاویر پزشکی می‌شود.
• خودران‌سازی: یادگیری عمیق در توسعه خودروهای هوشمند و خودران استفاده می‌شود. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، خودروها قادر به تشخیص و تفسیر نشانه‌ها، شناسایی عابران پیاده، تشخیص علائم راهنمایی‌ورانندگی بدون راننده را انجام می‌دهند.
• پزشکی و بهداشت: در حوزه پزشکی، یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی مانند اسکن‌های MRI و CT استفاده می‌شود. همچنین، در پژوهش‌های بیوتکنولوژی و توسعه دارو، یادگیری عمیق در شناسایی ساختارهای پروتئینی و مولکول‌های دارویی نیز مورداستفاده قرار می‌گیرد.
• تجارت الکترونیک و توصیه‌گرها: یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر و پیشنهاددهنده‌ها   (Recommendation Systems) که در تجارت الکترونیک و پلتفرم‌های استریمینگ مورداستفاده قرار هستند، مورداستفاده قرار می‌گیرد.
• صنعت و تولید: در حوزه صنعت، یادگیری عمیق در کنترل روباتیک و پردازش تصاویر صنعتی مورداستفاده قرار می‌گیرد. مانند تشخیص عیوب و نقص‌ها در محصولات تولیدی که باید پیش از عرضه شناسایی شوند.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌ کند؟

شبکه‌های عصبی، لایه‌هایی از گره‌ها هستند که شبیه به مغز انسان بوده و از نورون‌ها تشکیل شده‌اند. یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی هم چنین پروسه انجام می‌گیرد و سیگنال‌ها بین گره‌ها جابه‌جا می‌شوند و مقادیر و داده‌های مربوطه را تعیین می‌کنند.

لایه نهایی ورودی‌های را ترکیب کرده و داده‌های خروجی را تولید می‌کند. سیستم‌های یادگیری عمیق به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارند؛ زیرا باید حجم زیادی از داده‌ها در حال پردازش شوند و در این پروسه محاسبات ریاضی بسیار سنگینی انجام می‌گیرند. بااین‌حال، حتی با استفاده از سخت‌افزار پیشرفته، آموزش یک شبکه عصبی ممکن است هفته‌ها طول بکشد.

سیستم‌های یادگیری عمیق نیاز به حجم زیادی از داده‌ها برای تولید نتایج دقیق دارند؛ به همین دلیل اطلاعات به شکل مجموعه‌هایی یکپارچه در اختیار سیستم قرار می‌گیرند. در هنگام پردازش داده‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی قادر به طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از پاسخ‌های دریافتی از سری سؤالات دودویی در محاسبات ریاضی پیچیده خواهند بود.

به‌عنوان‌مثال، یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری تشخیص و شناخت لبه‌ها و خطوط چهره‌ها آغاز می‌شود، سپس اجزای بزرگ‌تر چهره‌ها و در نهایت نمایش کلی چهره‌ها را یاد می‌گیرد. با گذر زمان، برنامه خودش را آموزش می‌دهد و احتمال پاسخ‌های صحیح از این طریق افزایش می‌یابد.

مزایا و معایب دیپ‌لرنینگ که باید بدانید!

مانند هر تکنولوژی دیگری، یادگیری عمیق هم مزایا و معایبی دارد. تا اینجا شما می‌توانید پاسخ کاملی به سؤال یادگیری عمیق چیست، بدهید، اما در همچنان موضوعاتی مانند معایب یادگیری عمیق یا مزایا یادگیری عمیق وجود دارند که باید در موردشان بدانید.

در باره این موضوع در پادکست‌های تاک شد پلاس به طور کامل صحبت شده است و گوش‌دادن به این پادکست‌ها می‌تواند اطلاعات جامعی را در اختیار شما قرار دهند. بااین‌حال در ادامه این مطلب هم می‌توانید با مهم‌ترین مزایا و معایب یادگیری عمیق آشنا شوید.

مزایا یادگیری عمیق:

برای این که پاسخ دقیقی به سؤال deep learning چیست، بدهید باید ابتدا با مزایا یادگیری عمیق آشنا باشید. در ادامه ۳ مورد از مهم‌ترین مزیت‌ها را بررسی خواهیم کرد.

• قدرت در استخراج ویژگی‌های پیچیده: شبکه‌های عصبی عمیق قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده در داده‌ها هستند. این قابلیت به سیستم‌های دیپ‌لرنینگ امکان می‌دهد تا الگوهای پنهان و اطلاعات مهم را کشف کرده و تفسیرکننده بهتری از داده‌ها باشند.
• افزایش دقت و عملکرد: شبکه‌های عصبی عمیق به دلیل تعداد لایه‌های بیشتر و پیچیدگی بالاتر، عملکرد بالاتری در بسیاری از وظایف به نسبت یادگیری ماشین دارند. آن‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده‌تر را تشخیص دهند و پاسخ‌های مناسب‌تر و دقیق‌تر را تولید کنند.
• تعمیم‌پذیری بالا: یک شبکه عصبی عمیق که با مجموعه‌داده‌های وسیع و متنوع آموزش‌داده‌شده است و به‌خوبی می‌تواند این داده‌ها را گسترش و تعمیم دهد. این موضوع نشان می‌دهد که سیستم‌های مجهز به یادگیری عمیق که با یک مجموعه‌داده آموزش داده شده‌اند، می‌توانند بر روی داده‌های جدید و ناشناخته هم تشخیص‌های دقیق داشته باشند.

معایب یادگیری عمیق:

پس از آشنایی با مزایا یادگیری عمیق، نوبت به بررسی معایب این سرویس می‌رسد. بی شک زمانی که می‌خواهید به سؤالاتی مانند یادگیری عمیق چیست، پاسخ دهید، لازم است که در مورد معایب آن هم بدانید. به همین منظور چند مورد از معایب یادگیری عمیق را با توضیحاتی مختصر در ادامه آورده‌ایم.

• نیازمند به مجموعه‌داده بزرگ: شبکه‌های عصبی عمیق نیاز به مجموعه‌داده بزرگی برای آموزش و دستیابی به عملکرد بهتر دارند. بدون دسترسی به مجموعه‌داده کافی، این شبکه‌ها ممکن است عملکرد ضعیف‌تری داشته باشند و در برخی موارد حتی نتوانند به‌درستی عمل کنند.

• نیازمند به منابع سخت‌افزاری قدرتمند: آموزش و استفاده از یادگیری عمیق نیازمند منابع سخت‌افزاری قدرتمند و پردازشگرهای مدرن است. این موضوع می‌تواند هزینه‌بر و دشوار باشد و محدودیت‌هایی را در استفاده گسترده از یادگیری عمیق ایجاد کند.
• ترکیب پیچیده و پارامترهای قابل‌تنظیم: شبکه‌های عمیق دارای تعداد زیادی لایه و پارامتر قابل‌تنظیم هستند. این موضوع باعث می‌شود که آموزش و بهینه‌سازی آن‌ها زمان‌بر و پیچیده شود. برای آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عمیق، نیاز به تجربه، منابع و توانایی مهندسی بسیار خوبی خواهد بود. در این راستا شما همچنین می‌توانید به پادکست علم داده هم مراجعه کنید.

آینده یادگیری عمیق چگونه است؟

یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از جدیدترین و قدرتمندترین روش‌های یادگیری ماشین است که توانایی استخراج و نمایش ویژگی‌های پیچیده را دارد. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده، قادر است به طور خودکار و بدون نیاز به تعریف دستی ویژگی‌ها، اطلاعات مهم و الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کند و تفسیر بهتری از آن‌ها ارائه دهد.

البته در این راستا مفاهیم دیگری مانند یادگیری ماشین هم وجود دارند که شامل انواع مختلفی هم هستند. انواع ماشین لرنینگ این روزها بسیار کارآمد هستند، اما یادگیری عمیق شاخه‌ای قدرتمندتر از آن‌ها است که می‌تواند کارایی بسیار خوبی داشته باشد. بااین‌حال برای آشنایی بیش‌تر با یادگیری ماشین، توصیه می‌کنیم به مطلب « انواع ماشین لرنینگ » مراجعه کنید.

باتوجه‌به مزایا و قابلیت‌های یادگیری عمیق، این فناوری در بسیاری از حوزه‌ها به کار گرفته می‌شود و به رشد و پیشرفت آنها کمک می‌کند. به‌طورکلی، یادگیری عمیق راهی است که در صورت استفاده درست از آن، شاید بتواند آینده بشریت را به سمت‌وسویی دیگر سوق دهد.