یادگیری عمیق Deep Learning

مطالعه این مقاله فقط به ۵ دقیقه زمان نیاز دارد.

Deep Learning یکی از روش‌های پیشرفته Machine Learning است که برای تشخیص الگوها و اطلاعات پیچیده در داده‌ها، استفاده می‌شود. Deep Learning به فناوری‌های Artificial Intelligence (AI) مرتبط است و به دلیل قابلیت پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده و دقت بالای آن، به عنوان یکی از مهم‌ترین تکنولوژی‌های زمینه AI شناخته می‌شود.

یادگیری عمیق (Deep Learning) از دو نظر مهم است. اولین نظر این است که Deep Learning، به دلیل قابلیت پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده، به طور گسترده در صنایع مختلف از جمله حمل و نقل، بازیابی اطلاعات، تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، سلامت و بهداشت و … استفاده می‌شود. دومین نظر این است که Deep Learning، به دلیل طراحی شبکه‌های عصبی پیچیده و نیاز به تعداد بسیار زیاد داده‌های آموزشی، نیاز به سرعت پردازش بالا و قدرت بالای محاسباتی دارد. برای همین، استفاده از پردازنده‌های گرافیکی Graphics processing unit (GPU) به منظور افزایش سرعت و قدرت پردازش، در Deep Learning بسیار مهم است.

Deep Learning باعث شده تا کاربران قادر به تشخیص الگوهای پیچیده در داده‌های خام و صفحات وب، آنالیز تصاویر، تولید موسیقی و فیلم، ترجمه زبانی، پردازش گفتار و … شوند. همچنین، Deep Learning می‌تواند در مواردی که الگوهای پیچیده و مفهومی در داده‌ها وجود دارد، مفید باشد.

Deep Learning از شبکه‌های عصبی (Neural Networks) پیشرفته تشکیل شده است که شامل لایه‌های متفاوتی از نورون‌ها هستند. هر لایه از نورون‌ها، به منظور انجام یک وظیفه خاص در پردازش داده‌ها طراحی شده است. به عنوان مثال، لایه‌های اولیه به عنوان لایه ورودی عمل می‌کنند و داده‌های مورد نظر را دریافت می‌کنند، سپس لایه‌های بعدی به منظور تشخیص الگوهای پیچیده و مفهومی در داده‌ها به کار می‌روند. در نهایت، برای بیان خروجی نهایی، لایه آخر شبکه عصبی به کار می‌روند. تصویر زیر نمونه هایی از شبکه های عصبی را نشان می هد.

در تصویر زیر کاربرد هر لایه از نورون‌ها را در فناوری تشخیص چهره مشاهده می کنید.

همانطور که گفته شد در Deep Learning از شبکه‌های عصبی پیشرفته استفاده می‌شود که به دلیل توانایی پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده و دقت بالای آن‌ها، به عنوان یکی از مهم‌ترین روش‌های Machine Learning و Artificial Intelligence شناخته می‌شود. در Deep Learning، شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های بیشتر و پیچیده‌تر، به منظور تشخیص الگوها و اطلاعات پیچیده در داده‌ها، طراحی شده‌اند. تصویر زیر این ارتباط را نشان می دهد.

داده های ورودی در یادگیری ماشین Machine Learning و یادگیری عمیق Deep Learning یکسان هستند ولی برای آنکه به خروجی برسند فرایند آنالیز داده متفاوتی دارند. برای درک بهتر به تصویر زیر دقت کنید.

قبلا اشاره کردیم که از Deep Learning در صنایع مختلف می تواند بسیار مفید باشد. در حوزه تشخیص تصاویر، Deep Learning بهترین عملکرد را در تشخیص چهره و شناسایی افراد در یک تصویر دارد که تصویر زیر این مورد را نشان می دهد:

و در زمینه حمل و نقل کاربرد این فناوری  در حوزه خودروهای خودران بسیار مهم و تا حدی الزامیست. تصویر زیر خودروی تسلا را نشان می دهد که از طریق این فناوری می تواند به صورت دخالت راننده خودرو را هدایت کند.

این مقاله کوتاه یک آشنایی مختصری از فناوری یادگیری عمیق Deep Learning بود. در این مقاله تا حد امکان سعی شد تا شما را با این فناوری که یکی از اساسی ترین فناوری های زیرمجموعه هوش مصنوعی آشنا کنیم.