دیپ لرنینگ: نکات مهم درباره یادگیری عمیق که باید بدانید

این روزها بحث‌های گوناگونی درباره وظایف انسان که می‌تواند توسط ماشین‌ها جایگزین شود وجود دارد. در حالی که فناوری به سرعت و همراه با ترس و هیجان درحال پیشرفت است، عباراتی مانند هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ ممکن است شما را دچار اضطراب کنند.

هوش مصنوعی به طور ساده به معنی انجام وظایف انسانی توسط ماشین‌های هوشمند است. دیپ لرنینگ (یادگیری عمیق) زیر مجموعه ماشین لرنینگ است؛ که توسط هوش مصنوعی و با تقلید از عملکرد مغز انسان، قادر به پیش بینی خروجی‌ها و ایجاد الگوهای تصمیم‌گیری است. دیپ لرنینگ به شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره دارد که از چندین لایه یادگیری تشکیل شده‌اند. همچنین از بسیاری از DNNها به منظور یادگیری سطح انتزاع استفاده می کند.

آموزش جامع یادگیری عمیق

١. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی چگونه کار می‌کنند؟

دیپ لرنینگ در دوره دیجیتال تکامل یافته است. که باعث پدید آمدن داده‌هایی به نام داده‌های بزرگ ( Big Data ) شده است. این داده‌ها از وب سایت‌های رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جستجو و سیستم عامل‌های تجارت الکترونیکی جمع آوری شده‌اند. این داده‌های بزرگ قابل دسترس بوده و از طریق ابر رایانه‌ها به اشتراگ گذاشته می‌شوند.
ایده دیپ لرنینگ را می توان به این شکل توصیف کرد:

با این حال، این داده‌های بزرگ معمولا به شکلی بدون ساختار هستند. ممکن است سال‌ها طول بکشد تا انسان بتواند اطلاعات مربوط را از آن کشف و استخراج کند. شرکت‌ها با اتکا به برخی از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، پتانسیل مورد نیاز برای آن را درک کرده و از به هدر رفتن سرمایه جلوگیری می کنند.

در حال حاضر رایانه‌هایی با ظرفیت‌های کافی برای مدل‌های دیپ لرنینگ و همچنین داده‌های بزرگ به منظور آموزش شبکه‌های عصبی دیپ لرنینگ فراهم است. از آن جهت به آن یادگیری عمیق می‌گویند که شبکه‌های عصبی دارای لایه‌های مختلف و عمیقی هستند که یادگیری را امکان‌پذیر می‌سازند. تقریبا در مورد هر مشکلی که نیاز به فکر کردن باشد؛ دیپ لرنینگ می‌تواند آموزش ببیند.

عملکرد شبکه‌های عصبی روز به روز بهتر می‌شود؛ چرا که به طور مستمر اطلاعات بیشتری به آن‌ها تغذیه شده و آموزش می‌بینند. همین امر، یادگیری عمیق را از سایر تکنیک‌های ماشین لرنینگ متمایز کرده است. علاوه بر افزایش اطلاعات، الگوریتم‌های یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی قوی‌تری که امروزه در دسترس است بهره می‌برند. گسترش هوش مصنوعی نیز تاثیر بسزایی در این روند داشته است. هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس به سازمان‌های کوچک‌تر امکان دسترسی به فناوری هوش مصنوعی، و به طور خاص الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد نیاز برای یادگیری عمیق را داده است.

٢. دیپ لرنینگ یک “یادگیری ویژگی” دارای سلسله مراتب است

یادگیری ویژگی چیست؟

یادگیری ویژگی به مجموعه‌ای از تکنینک‌ها اطلاق می‌شود که امکان یادگیری یک ویژگی را داراست. برای مثال طبقه‌بندی داده‌های خام. یادگیری ویژگی در قالب سلسله مراتب هوش مصنوعی کار می‌کند.
علاوه بر مقیاس‌پذیری، دیپ لرنینگ به ما امکان یادگیری ویژگی را نیز می‌دهد. به طور کلی، یادگیری مراحل پیچیده را برای ماشین‌ها آسان می‌کند.

یادگیری عمیق به استفاده از ساختارهای ناشناخته در داده‌های ورودی کمک می کند. در لایه‌های بالاتر، ویژگی‌های دیپ لرنینگ به چند لایه تقسیم می‌شوند. ویژگی‌های یادگیری در چندین سطح به ماشین‌ها برای درک سیستم‌های پیچیده یادگیری عمیق کمک می‌کنند.

٣. انواع الگوریتم ماشین لرنینگ

الگوریتم‌های شبکه عصبی در ماشین لرنینگ به طور گسترده به چهار بخش تقسیم می‌شوند:

الف: الگوریتم یادگیری نظارت شده
الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده سعی می‌کنند تا روابط و وابستگی‌های بین خروجی پیش‌بینی شده مورد نظر و ویژگی‌های ورودی را الگوبرداری کنند؛ تا بتوانیم برای داده‌های جدید، مقادیر خروجی را بر اساس روابطی که از مجموعه داده‌های قبلی آموخته است، پیش‌بینی کنیم. در نتیجه در الگوریتم یادگیری نظارت شده به منظور آموزش مدل دیپ لرنینگ، نیازمند داده‌های دارای برچسب هستیم. داده‌های دارای برچسب، حاوی ورودی و خروجی هدف هستند.

ب: الگوریتم یادگیری بدون نظارت
در این الگوریتم، کامپیوترها با داده‌‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت تلاش می‌کنند تا با استفاده از تکنینک‌هایی بر روی داده‌های ورودی، الگوها را تشخیص دهند، داده‌ها را خلاصه و گروه‌بندی کنند و به ارائه پیشنهادی معنادار کمک کنند. در این الگوریتم هم نیازمند داده‌های دارای برچسب هستیم؛ اما خروجی هدف وجود ندارد.

ج: الگوریتم یادگیری نیمه نظارتی
این الگوریتم بین دو حالت قبلی قرا می‌گیرد. در بسیاری از شرایط، هزینه برچسب‌دار کردن داده‌ها زیاد است. زیرا نیازمند متخصصان ماهر است. بنابراین، در مواجهه با این موارد، الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی بهترین انتخاب برای ساخت مدل هستند. این الگوریتم بر این ایده است که اگرچه گروه داده‌های بدون برچسب نامشخص است؛ اما این داده‌ها اطلاعات ارزشمندی درباره پارامترهای گروه را دارا هستند.

د: الگوریتم یادگیری تقویتی
این الگوریتم مربوط به چگونگی انجام اقدامات نرم‌افزاری در یک محیط است. الگوریتم یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری آموزش می‌بیند. این الگوریتم خود را بر اساس سعی و خطا در تصمیم‌گیری، آموزش می‌دهد.

پر بازدیدترین مقالات آمانج آکادمی در حوزه دیپ لرنینگ:

یادگیری عمیق چگونه به پزشکی کمک می‌کند؟

یادگیری عمیق چطور امنیت شهرها را تامین می‌کند؟

۴. یادگیری عمیق در ماشین لرنینگ

یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پردازش داده‌های بزرگ، ماشین لرنینگ است. الگوریتم خود-سازگار به طور مداوم بر اساس الگوها، بهتر شده و خود را آموزش می‌دهد. یادگیری عمیق به ماشین‌ها اجازه می‌دهد حتی در هنگام استفاده از مجموعه داده‌ای که بسیار متنوع، بدون ساختار و به هم پیوسته است، مشکلات پیچیده را حل کنند. هرچه الگوریتم‌های یادگیری، عمیق‌تر یاد بگیرند، عملکرد بهتری خواهند داشت.

بیایید با یک مثال جلو برویم:
اگر یک شرکت پرداخت دیجیتال، در صدد تشخیص وقوع کلاهبرداری در سیستم پرداخت خود باشد، می‌تواند از ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کند. الگوریتم محاسباتی که در درون سیستم ساخته شده است، قادر به بررسی تمامی معاملات انجام شده است. بنابراین، طبق مجموعه داده‌های مختلف می‌توان الگوی ناهنجاری‌های رخ داده در سیستم را مشاهده کرد.
این ابزارها، کار را به صورت خودکار انجام داده و از دسترسی غیر مجاز سیستم‌ها جلوگیری می‌کنند. دیپ لرنینگ، زیر مجموعه ماشین لرنینگ است که از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در جهت انجام فرایندها استفاده می‌کند.

عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی مانند مغزهای کوچک انسانی است که با گره‌های عصبی متصل به یک شبکه ساخته شده‌اند. تجزیه و تحلیل در برنامه‌‌های سنتی به صورت خطی است؛ حال آن که ویژگی سلسله مراتبی یادگیری عمیق، داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌های غیر خطی تحلیل می‌کند.

یک رویکرد سنتی برای تشخیص دسترسی کلاهبردار به سیستم دیجیتال، بر مبنای معاملات است. اولین لایه شبکه عصبی عمیق، داده‌هایی مانند میزان معامله انجام شده را پردازش کرده و آن را به لایه بعدی منتقل می‌کند. در لایه دوم، IPهای اختصاص داده شده به کاربران بررسی می‌شود و سپس به لایه بعدی ارسال می‌شود.

سطح بعدی، اطلاعاتی که در لایه قبلی به دست آمده دریافت و پردازش می‌کند. در این لایه موقعیت جغرافیایی آنان بررسی شده و سپس به لایه بعدی منتقل می‌شود. در این روش، دیپ لرنینگ الگوها را بررسی کرده و ناهنجاری‌ها را شناسایی می‌کند. هنگامی که داده‌ها به این سلسله مراتب می‌رسند بهتر پردازش می‌شوند. معمولا مجموعه داده‌های بیشتری را به دست می‌آورند تا بازده بهتری حاصل شود.

۵.جمع بندی

یادگیری عمیق از انسان تقلید کرده و از طریق الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی تصمیم‌گیری می‌کند. داده‌های بدون ساختار و بدون برچسب را می‌توان با دیپ لرنینگ پردازش کرد. همچنین از یادگیری عمیق می‌توان برای شناسایی پولشویی در سیستم‌ها استفاده کرد.

الگوهای دیپ لرنینگ فقط برای ثبت الگوهای معاملاتی ایجاد نمی‌شوند؛ بلکه به منظور هشدار در صورت بروز فعالیت‌های کلاهبردارانه نیز کاربرد دارند. لایه‌های آخر، به یک تحلیل‌گر هشدار می‌دهد؛ تحلیل گر، حساب کاربر را مسدود کرده و تمام معاملات آن را متوقف می‌سازد.

یادگیری عمیق در تمام صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد. مثلا می توان از دیپ لرنینگ در تحقیق پزشکی به عنوان یک ابزار برای تشخیص امکان استفاده مجدد از داروها بهره برد. یا گوگل در نتایج تحقیقات خود یک واقعیت افزوده را منتشر کرده که مبتنی بر ماشین لرنینگ است.

همچینین از یادگیری عمیق در اپلیکیشن‌های مصرف‌کنندگان و برنامه‌های تجاری که از تشخیص تصویر استفاده می‌کنند، کمک گرفته می‌شود. نکته اصلی این است که لایه‌های شبکه عصبی یادگیری عمیق توسط مهندسین انسانی طراحی و سخته نمی‌شوند؛ بلکه توسط مجموعه داده‌ها و با استفاده از فرایند یادگیری چند منظوره ایجاد می‌شوند.