یادگیری عمیق به زبان ساده

یادگیری عمیق به زبان ساده

یادگیری عمیق به زبان ساده چیست؟ در این مقاله آموزشی می‌خواهیم این موضوع را بررسی کنیم و ارتباط آن با یادگیری ماشین را روشن کنیم. با ما باشید.

بیشتر بخوانید: علم یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) بخشی از روش‌های یادگیری ماشین است که بر روش‌هایی تمرکز دارد که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial neural network) هستند. یادگیری عمیق به رایانه‌ها می‌آموزد آن‌چه را که به طور طبیعی برای انسان انجام می‌شود، انجام دهند.

معرفی یادگیری عمیق

امروزه یادگیری عمیق به سطح بسیار بالایی از دقت در تشخیص دست پیدا کرده است. این سطح از دقت به طرز شگرفی در سال‌های اخیر به کمک علوم مختلف آمده است.

به نوعی می‌توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است به گونه‌ای که در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع، یادگیری را برای ماشین انجام می‌دهد و به این صورت ماشین درک بهتری از واقعیت‌های وجودی پیدا می‌کند و می‌تواند الگوهای مختلف را شناسایی کند.

در ساده‌ترین سطح، یادگیری عمیق را می‌توان راهی برای خودکارسازی تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌ها دانست. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در سلسله مراتب افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار دارند در حالی که یادگیری ماشین سنتی بصورت خطی است.

متدهای یادگیری عمیق

متدهای مختلف و متفاوتی برای به وجود آوردن مدل‌های یادگیری عمیق وجود دارند. این تکنیک‌ها و متدها شامل روش‌های زوال و فروپاشی نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از طریق چرک‌نویس‌ها و داده‌های از قلم افتاده است.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  تفاوت داده بزرگ و یادگیری ماشین چیست؟

زوال نرخ یادگیری

نرخ یادگیری در واقع یک فرا پارامتر محسوب می‌شود (عملی که یک سیستم را تعریف می‌کند و یا قبل از فرآیند یادگیری شرایط عملکرد آن را تعیین می‌کند) که هر بار مقدار تغییرات مدل در پاسخ به اندازه‌گیری و خطای تخمین زده شده را کنترل می‌کند. نرخ یادگیری که بیش از حد بالا باشد ممکن است باعث شود فرآیند یادگیری ناپایدار باشد و یا اینکه یادگیری پایین تر از حد مطلوب و استاندارد صورت بگیرد. نرخ یادگیری‌هایی که بسیار اندک هستند نیز ممکن است فرآیند یادگیری را طولانی کنند که ممکن است باعث گیر افتادن شود.

روش زوال نرخ یادگیری (که به نرخ یادگیری با دوام و یا نرخ یادگیری منطقی نیز شناخته می شود) فرآیندی است برای سازگاری نرخ یادگیری به منظور افزایش کارایی به همراه کاهش زمان آموزش. ساده‌ترین و رایج‌ترین روش سازگاری میزان نرخ یادگیری در طول آموزش و شامل تکنیک‌هایی برای کاهش سرعت یادگیری در طول زمان است.

یادگیری جایگزین

این فرآیند شامل بهسازی مدلی است که از قبل آموزش دیده است و نیاز به یک رابط کاربری داخلی یک شبکه پیش‌بینی‌شده دارد. اول ، کاربران داده‌های جدید شبکه موجود را که حاوی طبقه‌بندی‌های قبلی ناشناخته است، تغذیه می‌کنند. پس از ایجاد تنظیمات در شبکه، می‌توان کارهای جدیدی را با قابلیت طبقه‌بندی خاص‌تر انجام داد. این روش این مزیت را دارد که نیاز به داده‌های بسیار کمتری نسبت به سایرین دارد ، بنابراین زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش می‌دهد.

یادگیری از چرک‌نویس‌ها

این روش به یک توسعه دهنده نیاز دارد تا یک مجموعه داده بزرگ برچسب‌دار را جمع کند و یک معماری شبکه را تنظیم کند که بتواند ویژگی‌ها و مدل را بیاموزد. این تکنیک به خصوص برای برنامه‌های جدید و هم‌چنین برنامه‌های کاربردی با تعداد زیادی دسته‌بندی خروجی مناسب است. با این حال ، به طور کلی ، این رویکرد کمتر متداول است ، زیرا به مقادیر بسیار زیادی از داده‌ها نیاز دارد و باعث می‌شود روزها یا هفته‌ها آموزش طول بکشد.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  یادگیری عمیق چیست؟

حذفی‌ها و از قلم‌افتادگی

در این روش سعی شده تا مشکل آموزش بیش از حد اتصالات در شبکه‌هایی با مقادیر زیادی پارامتر با رها کردن تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی در حین آموزش حل شود. ثابت شده است که این می‌تواند عملکرد شبکه‌های عصبی را بر روی تسک‌های یادگیری نظارت شده در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار ، طبقه‌بندی اسناد و … بهبود بخشد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق

در ادامه تعدادی از الگوریتم‌های مهم در یادگیری عمیق را معرفی می‌کنیم:

  1. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)
  2. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (Long Short Term Memory Networks)
  3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  4. شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks)
  5. شبکه‌های تابع پایه شعاعی (Radial Basis Function Networks)
  6. پرسپترون‌های چندلایه (Multilayer Perceptrons)
  7. نگاشت‌های خودسازمان‌‌دهنده (Self-Organizing Maps)
  8. شبکه‌های باور عمیق (Deep Belief Networks)
  9. ماشین‌های بولتزمن محدود شده (Restricted Boltzmann Machines)
  10. اتوانکدرها یا خودرمزگذارها (AutoEncoders)

کاربرد یادگیری عمیق

حال سوال مهم اینجاست یادگیری عمیق چه کاربردی دارد؟

• دستیارهای صوتی: الکسا، سیری، گوگل اسیستنت و سایر دستیارهای صوتی‌ای که به طور روزمره از آن‌ها استفاده می‌کنیم از یادگیری عمیق برای درک بهتر دستورات انسان استفاده می‌کنند.
• ترجمه: زیرنویس‌های خودکار ترجمه فیس‌بوک، تا نرم‌افزارهای ترجمه هم‌زمان و ابزارهای ترجمه‌ای مثل گوگل ترنسلیت همه از روش‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.
• پهپادها و ماشین‌های خودران: پهپادهای خودران و یا ماشین‌های بدون راننده با استفاده از سنسورهایی محیط اطرافشان را می‌بینند. آن‌ها برای اینکه بر اساس این مشاهدات تصمیم درست را بگیرند از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.
• بات‌های چت: در بسیاری از گفتگوهایی که روزانه با وب‌سایت‌ها یا خدمات‌دهندگان اینترنتی انجام می‌دهیم یک بات پاسخگوی ماست. این بات‌ها با فناوری یادگیری عمیق کار می‌کنند.

این مطلب را نیز حتما بخوانید:  روش های یادگیری عمیق

در این مقاله آموزشی آموختیم که یادگیری عمیق به زبان ساده چیست.

اگر علاقه دارید به یک متخصص یادگیری عمیق تبدیل شوید دوره‌های سایت ما را دنبال کنید.

سهراب محمدی

مهندس سهراب محمدی هستم، دانش آموخته کامپیوتر از دانشگاه خوارزمی تهران؛ رتبه ۹۲۸ کنکور سراسری؛ متخصص ماشین لرنینگ و علم داده؛ انجام دهنده پروژه های صنعتی دانشگاهی معتبر ؛ و سابقه فعالیت به عنوان مسئول آنالیز دیتا و تنظیم الگوریتم دارم.

مطالب مرتبط
1 دقیقه

نقش یادگیری ماشین در هوش تهدید

سهراب محمدی

نقش یادگیری ماشین در هوش تهدید؛ در این مقاله برآن شده‌ایم تا درباره ارتباط هوش تهدید و یادگیری ماشین صحبت کنیم. با ما همراه باشید. نوشتار اصلی: هوش تهدید چیست؟ امروزه پردازش داده‌ها در مقیاسی انجام می‌شود که نیاز به اتوماسیون کامل دارد. ما مجبوریم نقاط داده را از انواع مختلف منابع، از جمله منابع […]

داده عمیق چیست؟ 1 دقیقه

داده عمیق چیست و چه کاربردی دارد؟

سهراب محمدی

داده عمیق چیست و چه کاربردی دارد؟ در این مقاله برآن شده‌ایم تا درباره مفهوم داده عمیق و کاربردهای آن صحبت کنیم. با ما همراه باشید. بیشتر بخوانید: داده بزرگ چیست؟ دیپ دیتا، ورژن جدید بیگ دیتا دیگر کافی نیست حجم داده‌های شما زیاد باشد. امروزه داده‌ها باید عمق بیشتری داشته باشند. در این مقاله […]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

سبد خرید
Subtotal 0 تومان