دیپ لرنینگ چیست؟

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین(آموزش هوش مصنوعی) است. یادگیری عمیق با موفقیت در طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بسیاری دیگر استفاده شده است. با در دسترس بودن مجموعه داده ها و منابع محاسباتی قدرتمند، دیپ لرنینگ به یک تکنیک محبوب برای حل مسائل پیچیده ای تبدیل شده است که قبلا غیرقابل حل تلقی می شدند.

اگر قصد یادگیری و آموزش جامع و کامل دیپ لرنینگ را دارید میتوانید با کارشناسان ما در رابطه با دوره های آموزش دیپ لرنینگ در ارتباط باشید.

تاریخچه دیپ لرنینگ

ریشه های دیپ لرنینگ را می توان در دهه های 1940 و 1950 جستجو کرد، زمانی که محققان برای اولین بار شروع به توسعه شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان یک مدل محاسباتی از مغز کردند. با این حال، پیشرفت در این زمینه به دلیل محدودیت در قدرت محاسباتی و نبود اطلاعات کافی کند بود. در دهه‌های 1980 و 1990، محققان الگوریتم‌های کارآمدتری برای آموزش شبکه‌های عصبی توسعه دادند، اما مدل‌ها هنوز نسبتاً کامل نبودند و تنها چند لایه نورون داشتند. این شبکه ها در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل تصویر و پیش بینی مالی استفاده می شدند.

پیشرفت در دیپ لرنینگ در اوایل دهه 2000 اتفاق افتاد، زمانی که محققان الگوریتم های جدیدی را برای آموزش شبکه های عصبی عمیق توسعه دادند. یکی از رویدادهای کلیدی که به جرقه زدن علاقه فعلی به دیپ لرنینگ(یادگیری عمیق) کمک کرد، مسابقه ImageNet در سال 2012 بود که در آن یک شبکه عصبی عمیق به نام AlexNet نسبت به روش‌های قبلی به میزان دقت بسیار بالاتری دست یافت.

از آن زمان، یادگیری عمیق به یک تکنیک پرکاربرد در بسیاری از زمینه ها، از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، و تشخیص گفتار تبدیل شده است. توسعه سخت افزارهای قدرتمند مانند پردازنده های گرافیکی و تراشه های تخصصی نیز در رشد دیپ لرنینگ موثر بوده است.

انواع یادگیری عمیق(دیپ لرنینگ)

انواع مختلفی از یادگیری عمیق وجود دارد که هر کدام برای رسیدگی به انواع داده ها و وظایف طراحی شده اند. در اینجا برخی از رایج ترین انواع یادگیری عمیق آورده شده است:

شبکه های عصبی RNN و CNN(کانولوشنال) :

از RNN ها برای پردازش داده های متوالی مانند متن یا گفتار استفاده می شود. آنها از اتصالات مکرر بین گره ها برای حفظ حافظه ورودی های قبلی استفاده می کنند و به آنها امکان می دهد وابستگی های زمانی را در داده ها ثبت کنند.

کانولوشنال ها معمولاً برای کارهای پردازش تصویر و ویدئو استفاده می شوند. آنها از یک سری لایه های کانولوشن برای استخراج ویژگی ها از تصویر ورودی استفاده و سپس از لایه های کاملاً متصل برای طبقه بندی تصویر استفاده می کنند.

شبکه‌های متخاصم مولد (GANs):

GAN‌ ها برای تولید نمونه‌های داده جدید که شبیه به یک مجموعه داده معین هستند استفاده می‌شوند. آنها از دو شبکه تشکیل شده‌اند: یک مولد که نمونه‌های جدید تولید می‌کند و دیگری تمایزکننده که سعی می‌کند بین نمونه‌های تولید شده و نمونه‌های واقعی تمایز قائل شود.

رمزگذارهای خودکار:

از آنها برای یادگیری بدون نظارت و فشرده سازی داده ها استفاده می شود. آنها از یک شبکه رمزگذار تشکیل شده اند که داده های ورودی را به یک نمایش با ابعاد پایین تر فشرده می کند و یک شبکه رمزگشا که داده های اصلی را از نمایش فشرده بازسازی می کند.

شبکه های باور عمیق (DBN):

DBN ها برای یادگیری بدون نظارت و استخراج ویژگی استفاده می شوند. آنها از لایه های متعددی از ماشین های محدود (RBM) تشکیل شده اند که به شیوه ای بدون نظارت برای یادگیری ویژگی ها از داده های ورودی آموزش داده شده اند.

ترانسفورماتورها:

ترانسفورماتورها برای کارهای پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه ماشینی و تولید متن استفاده می شوند. آن‌ها از مکانیسم‌های توجه به خود برای ثبت وابستگی‌های دوربرد در متن ورودی استفاده می‌کنند و به آنها اجازه می‌دهد خروجی‌های منسجم و دقیق‌تری تولید کنند.

اینها تنها چند نمونه از انواع متعدد یادگیری عمیق هستند. هر نوع دارای نقاط قوت و ضعف خاص خود است و برای انواع مختلف داده ها و وظایف مناسب است.

دیپ لرنینگ چگونه کار میکند؟

دیپ لرنینگ با آموزش شبکه های عصبی مصنوعی برای تشخیص الگوها کار می کند. شبکه عصبی از گره های به هم پیوسته تشکیل شده است که در لایه ها سازماندهی شده اند. لایه ورودی داده های ورودی خام مانند یک تصویر یا متن را دریافت می کند و هر لایه بعدی داده های ورودی را پردازش می کند تا نمایش های انتزاعی و پیچیده ای از ورودی تولید کند.

در طول تمرین، شبکه عصبی تلاش میکند تا تفاوت بین خروجی پیش بینی شده و خروجی واقعی را به حداقل برساند. این فرآیند پس انتشار نامیده می شود. پس از آموزش، می توان از شبکه عصبی برای پیش بینی داده های جدید و نادیده استفاده کرد. داده های ورودی از طریق شبکه آموزش دیده تغذیه می شود. یکی از نقاط قوت یادگیری عمیق، توانایی آن در یادگیری خودکار ویژگی ها از داده های ورودی است.

در روش‌های سنتی یادگیری ماشین، ویژگی‌ها باید به صورت دستی توسط متخصصان دامنه استخراج شوند. در مقابل، یادگیری عمیق می‌تواند ویژگی‌ها را مستقیماً از داده‌ها یاد بگیرد، که می‌تواند به مدل‌های دقیق‌تر و قوی‌تر منجر شود. انواع مختلفی از شبکه های عصبی مورد استفاده در یادگیری عمیق وجود دارد، از جمله شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) برای تشخیص تصویر، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده های توالی، و مدل های ترانسفورماتور برای پردازش زبان طبیعی.

هر نوع شبکه برای رسیدگی به انواع مختلف داده ها و وظایف طراحی شده است. دیپ لرنینگ ابزاری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده در بسیاری از حوزه ها از جمله پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بسیاری موارد دیگر است. با این حال، به مقادیر زیادی داده و قدرت محاسباتی و همچنین تنظیم دقیق معماری شبکه نیاز دارد.

الگوریتم های دیپ لرنینگ

الگوریتم‌های دیپ لرنینگ مدل‌های محاسباتی مورد استفاده در یادگیری عمیق هستند که آموزش شبکه‌های عصبی را امکان‌پذیر می‌سازند. در اینجا برخی از رایج ترین الگوریتم های یادگیری عمیق آورده شده است:

پس انتشار: پس انتشار یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای آموزش شبکه های عصبی استفاده می شود. با انتشار خطا به عقب در شبکه و تلاش برای به حداقل رساندن خطا کار می کند.

نزول گرادیان تصادفی (SGD): SGD یک الگوریتم بهینه سازی است. با تنظیم مکرر وزن گره ها در جهت گرادیان منفی تابع از دست دادن کار می کند.

Adam : Adam یک الگوریتم است که برای آموزش شبکه های عصبی استفاده می شود.

Dropout :Dropout یک تکنیک منظم سازی است که برای جلوگیری از پردازش بیش از حد در شبکه های عصبی استفاده می شود. با حذف تصادفی گره‌ها در شبکه در طول آموزش کار می‌کند و شبکه را مجبور می‌کند ویژگی‌های قوی‌تری را بیاموزد.

Normalization دسته ای: Batch Normalization تکنیکی است که با نرمال کردن ورودی‌های هر لایه کار می‌کند تا میانگین و واریانس واحد صفر داشته باشد، که به جلوگیری از ناپدید شدن و انفجار مشکلات گرادیان کمک می‌کند.

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و…

دیپ لرنینگ در پایتون

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری عمیق است که به دلیل استفاده آسان، انعطاف‌پذیری و طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و فریمورک‌های قدرتمندی است که به طور خاص برای یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. در اینجا تعدادی از متداول ترین کتابخانه ها و فریم ورک ها برای دیپ لرنینگ در پایتون آورده شده است:

TensorFlow : TensorFlow یک کتابخانه منبع باز محبوب برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق است.

Keras : Keras یک کتابخانه یادگیری عمیق سطح بالا است که بر روی TensorFlow ساخته شده است. این یک API ساده و کاربرپسند برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد.

PyTorch : PyTorch یک نمودار محاسباتی انعطاف‌پذیر و پویا ارائه می‌کند که امکان آزمایش و نمونه‌سازی آسان مدل‌های دیپ لرنینگ را فراهم می‌کند.

Theano : Theano یک کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی است که می تواند برای یادگیری عمیق استفاده شود. این امکان محاسبات کارآمد را در هر دو CPU و GPU فراهم می کند

scikit-learn : scikit-learn هم شامل طیف وسیعی از ابزارها برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق است. طیف گسترده ای از الگوریتم های یادگیری تحت نظارت و همچنین ابزارهایی برای ارزیابی مدل ارائه می دهد.

اگر قصد آموزش پایتون به صورت جامع و کامل دارید میتوانید با کارشناسان مجتمع فنی نیاوران در ارتباط باشید.

کاربرد های دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ در سال‌های اخیر رشد و توسعه فوق‌العاده‌ای داشته است و اکنون در طیف گسترده‌ای از کاربردها در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد. در اینجا برخی از مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق آورده شده است:

بینایی کامپیوتری:

یادگیری عمیق به طور گسترده در برنامه های بینایی کامپیوتری مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تشخیص چهره استفاده می شود. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) معمولاً برای این کارها استفاده می‌شوند، زیرا قادر به استخراج ویژگی‌ها از تصاویر و یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها هستند.

پردازش زبان طبیعی (NLP):

دیپ لرنینگ همچنین در برنامه های پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات و ربات های گفتگو استفاده می شود. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های ترانسفورماتور، مانند BERT و GPT-2، معمولاً برای این کارها استفاده می‌شوند، زیرا می‌توانند وابستگی‌های متوالی و اطلاعات متنی را در داده‌های متنی ثبت کنند.

تشخیص گفتار:

یادگیری عمیق در برنامه‌های تشخیص گفتار، مانند رونویسی گفتار به متن و دستیارهای فعال صدا، استفاده می‌شود. شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) معمولاً برای این کارها استفاده می‌شوند، زیرا می‌توانند ویژگی‌های زمانی و طیفی داده‌های گفتاری را ضبط کنند.

مراقبت های بهداشتی و امور مالی:

یادگیری عمیق در کاربردهای مراقبت های بهداشتی مانند تصویربرداری پزشکی، کشف دارو و تشخیص بیماری ها استفاده می شود. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) معمولاً برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شوند، در حالی که شبکه های عصبی عمیق برای کشف دارو و برنامه‌ریزی درمانی شخصی استفاده می‌شود.

امور مالی: یادگیری عمیق در برنامه های مالی مانند تشخیص تقلب، ارزیابی ریسک اعتباری و تجارت الگوریتمی استفاده می شود. شبکه های عصبی عمیق برای تشخیص و طبقه بندی ناهنجاری استفاده می شود، در حالی که یادگیری تقویتی برای بهینه سازی پورتفولیو و توسعه استراتژی تجارت استفاده می شود.

خرده فروشی:

دیپ لرنینگ در برنامه های خرده فروشی مانند توصیه محصول، مدیریت موجودی و تقسیم بندی مشتری استفاده می شود. شبکه های عصبی عمیق برای توصیه های شخصی سازی شده محصول استفاده می شوند، در حالی که یادگیری تقویتی برای قیمت گذاری پویا و بهینه سازی زنجیره تامین استفاده می شود.

دیپ لرنینگ در بازی:

دیپ لرنینگ در توسعه بازی استفاده می شود. از یادگیری تقویتی عمیق برای توسعه عواملی استفاده می شود که می توانند بازی ها را در سطح مافوق انسانی انجام دهند، در حالی که شبکه های مولد (GAN) برای تولید دارایی ها و محیط های بازی استفاده می شوند.

امنیت سایبری:

یادگیری عمیق در برنامه های امنیت سایبری مانند تشخیص نفوذ، تشخیص بدافزار و ارزیابی آسیب پذیری استفاده می شود. شبکه‌های عصبی عمیق برای تشخیص و طبقه‌بندی ناهنجاری استفاده می‌شوند، در حالی که یادگیری تقویتی برای دفاع و حمله تطبیقی ​​استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق در کشاورزی: ​​یادگیری عمیق در کاربردهای کشاورزی مانند نظارت بر محصول، پیش‌بینی عملکرد و تجزیه و تحلیل خاک استفاده می‌شود.

انرژی: یادگیری عمیق در کاربردهای انرژی، مانند پیش‌بینی انرژی، پاسخ به تقاضا و بهینه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر استفاده می‌شود.

وسایل نقلیه خودران: دیپ لرنینگ در توسعه وسایل نقلیه خودران، مانند خودروهای خودران و پهپادها استفاده می شود.