یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟+مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی🟢

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی چند لایه به نام شبکه های عصبی عمیق برای شبیه سازی قدرت تصمیم گیری پیچیده مغز انسان استفاده می کند. نوعی از یادگیری عمیق بیشتر هوش مصنوعی (AI) را در زندگی امروز ما تقویت می کند. در این مقاله می خواهیم در مورد یادگیری عمیق یا Deep learning صحبت کنیم.

یادگیری عمیق (Depp learning)

با تعریف دقیق، شبکه عصبی عمیق یا DNN، یک شبکه عصبی با سه لایه یا بیشتر است. در عمل، اکثر DNN ها دارای لایه های بسیار بیشتری هستند. DNN ها بر روی مقادیر زیادی از داده ها برای شناسایی و طبقه بندی پدیده ها، تشخیص الگوها و روابط، ارزیابی احتمالات، و پیش بینی و تصمیم گیری آموزش می بینند. در حالی که یک شبکه عصبی تک لایه می تواند پیش بینی ها و تصمیم گیری های مفید و تقریبی انجام دهد، لایه های اضافی در یک شبکه عصبی عمیق به پالایش و بهینه سازی آن نتایج برای دقت بیشتر کمک می کند.

یادگیری عمیق بسیاری از برنامه‌ها و خدماتی را هدایت می‌کند که اتوماسیون را بهبود می‌بخشد، وظایف تحلیلی و فیزیکی را بدون دخالت انسان انجام می‌دهد. این فناوری در پس محصولات و خدمات روزمره مانند دستیارهای دیجیتال، کنترل‌های تلویزیونی با قابلیت صوتی، تشخیص تقلب در کارت اعتباری و همچنین فناوری‌های نوظهور مانند خودروهای خودران و هوش مصنوعی مولد قرار دارد.

مقایسه یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

اگر Deep learning زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است، چه تفاوتی با هم دارند؟. یادگیری عمیق با نوع داده ای که با آن کار می کند و روش هایی که در آن یاد می گیرد، خود را از یادگیری ماشین کلاسیک متمایز می کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های ساختاریافته و برچسب‌گذاری‌شده برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند – به این معنی که ویژگی‌های خاصی از داده‌های ورودی برای مدل تعریف شده و در جداول سازمان‌دهی می‌شوند. این لزوماً به این معنی نیست که از داده های بدون ساختار استفاده نمی کند. این فقط به این معنی است که اگر این کار را انجام دهد، معمولاً برای سازماندهی آن در قالبی ساختاریافته، از پیش پردازشی می گذرد.

یادگیری عمیق برخی از پیش پردازش داده ها را که معمولاً با یادگیری ماشینی مرتبط است حذف می کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های بدون ساختار مانند متن و تصاویر را دریافت و پردازش کنند و استخراج ویژگی‌ها را به‌طور خودکار انجام می‌دهند و برخی از وابستگی به متخصصان انسانی را از بین می‌برند. برای مثال، فرض کنید مجموعه‌ای از عکس‌های حیوانات خانگی مختلف داشتیم و می‌خواستیم بر اساس «گربه»، «سگ»، «همستر» و غیره دسته‌بندی کنیم. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تعیین کنند که کدام ویژگی‌ها (مانند گوش‌ها) برای تشخیص هر حیوانی از حیوان دیگر مهم‌تر هستند. در یادگیری ماشین، این سلسله مراتب ویژگی ها به صورت دستی توسط یک متخصص انسانی ایجاد می شود.

سپس، از طریق فرآیندهای شیب نزول و انتشار به عقب، الگوریتم یادگیری عمیق تنظیم می شود و برای دقت مناسب است و به آن اجازه می دهد تا در مورد یک عکس جدید از یک حیوان با دقت بیشتر پیش بینی کند.

یادگیری عمیق به عنوان یکی از بهترین سیستم های مرتبط با هوش مصنوعی شناخته می شود

نکته:

مدل های یادگیری ماشینی و Deep learning نیز قادر به انواع مختلفی از یادگیری هستند که معمولاً به عنوان یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی طبقه بندی می شوند. یادگیری تحت نظارت از مجموعه داده های برچسب گذاری شده برای دسته بندی یا پیش بینی استفاده می کند. این نیاز به نوعی مداخله انسانی برای برچسب گذاری صحیح داده های ورودی دارد.

در مقابل، یادگیری بدون نظارت به مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده نیاز ندارد، و در عوض، الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند و آنها را با هر ویژگی متمایز خوشه‌بندی می‌کند. یادگیری تقویتی فرآیندی است که در آن یک مدل یاد می گیرد برای انجام یک عمل در یک محیط بر اساس بازخورد دقیق تر شود تا پاداش را به حداکثر برساند.

بیشتر بخوانید📙📙📙📙👈 👈 👈 👈 » کاربرد های هوش مصنوعی

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

شبکه‌های عصبی Deep learning یا شبکه‌های عصبی مصنوعی، تلاش می‌کنند از طریق ترکیبی از ورودی داده‌ها، وزن‌ها و سوگیری از مغز انسان تقلید کنند. این عناصر برای تشخیص دقیق، طبقه بندی و توصیف اشیاء درون داده ها با هم کار می کنند.

شبکه‌های عصبی عمیق از چندین لایه از گره‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که هر کدام بر روی لایه قبلی برای اصلاح و بهینه‌سازی پیش‌بینی یا طبقه‌بندی ساخته می‌شوند. این پیشروی محاسبات از طریق شبکه، انتشار رو به جلو نامیده می شود. لایه های ورودی و خروجی یک شبکه عصبی عمیق را لایه های مرئی می نامند. لایه ورودی جایی است که مدل یادگیری عمیق داده ها را برای پردازش جذب می کند و لایه خروجی جایی است که پیش بینی یا طبقه بندی نهایی انجام می شود.

فرآیند دیگری به نام پس انتشار از الگوریتم‌هایی مانند نزول گرادیان برای محاسبه خطاها در پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند و سپس وزن‌ها و سوگیری‌های تابع را با حرکت به سمت عقب در لایه‌ها در تلاش برای آموزش مدل تنظیم می‌کند. انتشار رو به جلو و پس انتشار به یک شبکه عصبی اجازه می دهد تا پیش بینی کند و هر گونه خطا را بر این اساس تصحیح کند. با گذشت زمان، الگوریتم به تدریج دقیق تر می شود.

در بالا ساده ترین نوع شبکه عصبی عمیق را به ساده ترین عبارت توصیف می کند. با این حال، الگوریتم های یادگیری عمیق بسیار پیچیده هستند و انواع مختلفی از شبکه های عصبی برای رسیدگی به مشکلات یا مجموعه داده های خاص وجود دارد.

برنامه های یادگیری عمیق

برنامه‌های Deep learning دنیای واقعی بخشی از زندگی روزمره ما هستند. اما در بیشتر موارد، آن‌ها به خوبی در محصولات و خدمات ادغام شده‌اند که کاربران از پردازش داده‌های پیچیده‌ای که در پس‌زمینه انجام می‌شود، بی‌اطلاع هستند. برخی از این نمونه ها شامل موارد زیر است:

ارتباط بین هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

1-اجرای قانون

الگوریتم‌های Deep learning می‌توانند داده‌های تراکنش را تجزیه و تحلیل کنند و از آنها یاد بگیرند تا الگوهای خطرناکی را که نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه یا مجرمانه احتمالی هستند، شناسایی کنند. تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر و سایر کاربردهای یادگیری عمیق می‌توانند کارایی و اثربخشی تجزیه و تحلیل تحقیقاتی را با استخراج الگوها و شواهد از ضبط‌های صدا و ویدئو، تصاویر و اسناد بهبود بخشند، که به مجری قانون کمک می‌کند تا مقادیر زیادی از داده‌ها را با سرعت و دقت بیشتری تجزیه و تحلیل کند.

2-خدمات مالی

موسسات مالی به طور منظم از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای هدایت معاملات الگوریتمی سهام، ارزیابی ریسک های تجاری برای تاییدیه های وام، کشف تقلب و کمک به مدیریت سبدهای اعتباری و سرمایه گذاری برای مشتریان استفاده می کنند.

3-خدمات مشتری

بسیاری از سازمان ها فناوری یادگیری عمیق را در فرآیندهای خدمات مشتری خود گنجانده اند. ربات‌های چت – که در انواع برنامه‌ها، خدمات و پورتال‌های خدمات مشتری استفاده می‌شوند – شکل ساده‌ای از هوش مصنوعی هستند. چت ربات های سنتی از زبان طبیعی و حتی تشخیص بصری استفاده می کنند که معمولاً در منوهای مرکز تماس یافت می شود. با این حال، راه‌حل‌های پیچیده‌تر چت‌بات تلاش می‌کنند تا از طریق یادگیری، تعیین کنند که آیا پاسخ‌های متعددی به سؤالات مبهم وجود دارد یا خیر. ربات چت بر اساس پاسخ هایی که دریافت می کند، سعی می کند مستقیماً به این سؤالات پاسخ دهد یا مکالمه را به یک کاربر انسانی هدایت کند.

دستیارهای مجازی مانند سیری اپل، آمازون الکسا یا دستیار گوگل با فعال کردن قابلیت تشخیص گفتار، ایده چت بات را گسترش می دهند. این یک روش جدید برای درگیر کردن کاربران به روش شخصی ایجاد می کند.

4-مراقبت های بهداشتی

از زمان دیجیتالی شدن سوابق و تصاویر بیمارستانی، صنعت مراقبت های بهداشتی از قابلیت های یادگیری عمیق بهره برده است. برنامه‌های تشخیص تصویر می‌توانند از متخصصان تصویربرداری پزشکی و رادیولوژیست‌ها پشتیبانی کنند و به آن‌ها در تجزیه و تحلیل و ارزیابی تصاویر بیشتر در زمان کمتر کمک کنند.

Deep learning به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. واحدهای پردازش گرافیکی با کارایی بالا (GPU) ایده آل هستند زیرا می توانند حجم زیادی از محاسبات را در چندین هسته با حافظه فراوان در دسترس انجام دهند. با این حال، مدیریت چندین GPU در محل می‌تواند تقاضای زیادی برای منابع داخلی ایجاد کند و مقیاس آن بسیار پرهزینه باشد.

بیشتر بخوانید📙📙📙📙👈 👈 👈 👈 » دیپ فیک

مزایا:

یادگیری عمیق چندین مزیت نسبت به روش های یادگیری ماشین سنتی دارد که برخی از اصلی ترین آنها عبارتند از:

1-یادگیری خودکار ویژگی ها:

الگوریتم های Deep learning می توانند به طور خودکار ویژگی ها را از داده ها یاد بگیرند، به این معنی که نیازی به مهندسی دستی ویژگی ها ندارند. این به ویژه برای کارهایی مفید است که مشخص کردن ویژگی‌ها دشوار است، مانند تشخیص تصویر.

2-مدیریت داده های بزرگ و پیچیده:

الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند مجموعه داده های بزرگ و پیچیده ای را مدیریت کنند که پردازش آنها برای الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی دشوار است. این باعث می شود که ابزار مفیدی برای استخراج بینش از داده های بزرگ باشد.

3-عملکرد بهبود یافته:

نشان داده شده است که الگوریتم های یادگیری عمیق برای دستیابی به عملکرد پیشرفته در طیف گسترده ای از مشکلات، از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، و بینایی کامپیوتری هستند.

4-مدیریت روابط غیر خطی:

Deep learning می تواند روابط غیر خطی را در داده ها آشکار کند که تشخیص آنها از طریق روش های سنتی دشوار است.

یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است

5-مدیریت داده های ساختاریافته و بدون ساختار:

الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند داده های ساختاریافته و بدون ساختار مانند تصاویر، متن و صدا را مدیریت کنند.

6-مدل سازی پیش بینی کننده:

از Deep learning می توان برای پیش بینی رویدادها یا روندهای آینده استفاده کرد که می تواند به سازمان ها برای برنامه ریزی برای آینده و تصمیم گیری استراتژیک کمک کند.

7-مدیریت داده‌های از دست رفته:

الگوریتم‌های Deep learning می‌توانند داده‌های از دست رفته را مدیریت کنند و همچنان پیش‌بینی کنند، که در برنامه‌های دنیای واقعی که داده‌ها اغلب ناقص هستند مفید است.

8-مدیریت داده های متوالی:

الگوریتم های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی مکرر (RNN) و شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) به ویژه برای مدیریت داده های متوالی مانند سری های زمانی، گفتار و متن مناسب هستند. این الگوریتم‌ها توانایی حفظ بافت و حافظه را در طول زمان دارند. که به آنها اجازه می‌دهد بر اساس ورودی‌های گذشته پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

بیشتر بخوانید📙📙📙📙👈 👈 👈 👈 »  اوپن ای آی

9-مقیاس‌پذیری:

مدل‌های Deep learning را می‌توان به راحتی برای مدیریت حجم فزاینده‌ای از داده‌ها مقیاس‌بندی کرد . می‌توان آن‌ها را بر روی پلتفرم‌های ابری و دستگاه‌های لبه مستقر کرد.

10-تعمیم:

مدل های Deep learning می توانند به خوبی به موقعیت ها یا زمینه های جدید تعمیم دهند. زیرا می توانند نمایش های انتزاعی و سلسله مراتبی داده ها را بیاموزند.

یادگیری عمیق چندین مزیت نسبت به روش‌های یادگیری ماشین سنتی دارد، از جمله یادگیری ویژگی‌های خودکار، مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده، بهبود عملکرد، مدیریت روابط غیرخطی، مدیریت داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، مدیریت داده‌های از دست رفته، مدیریت داده‌های متوالی، مقیاس‌پذیری و توانایی تعمیم

معایب:

در حالی که Deep learning مزایای بسیاری دارد، معایبی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفت:

1-هزینه محاسباتی بالا:

آموزش مدل های یادگیری عمیق به منابع محاسباتی قابل توجهی از جمله GPU های قدرتمند و مقدار زیادی حافظه نیاز دارد. این می تواند پرهزینه و زمان بر باشد.

2-برازش بیش از حد:

برازش بیش از حد زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل به خوبی روی داده‌های آموزشی آموزش داده شود و روی داده‌های جدید و دیده نشده ضعیف عمل کند. این یک مشکل رایج در یادگیری عمیق، به‌ویژه در شبکه‌های عصبی بزرگ است . می‌تواند ناشی از کمبود داده، یک مدل پیچیده یا فقدان منظم‌سازی باشد.

3-عدم تفسیرپذیری:

مدل‌های Deep learning، به‌ویژه آن‌هایی که دارای لایه‌های متعدد هستند، می‌توانند پیچیده و تفسیر آن‌ها دشوار باشد. این می تواند درک چگونگی پیش بینی مدل و شناسایی هر گونه خطا یا سوگیری در مدل را دشوار کند.

4-وابستگی به کیفیت داده ها:

الگوریتم های یادگیری عمیق بر کیفیت داده هایی که بر روی آنها آموزش دیده اند متکی هستند. اگر داده ها پر سر و صدا، ناقص یا مغرضانه باشند، عملکرد مدل تاثیر منفی می گذارد.

5-نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها:

از آنجایی که مدل‌های Deep learning اغلب بر مقادیر زیادی داده تکیه می‌کنند، نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها وجود دارد. سوء استفاده از داده ها توسط عوامل مخرب می تواند منجر به عواقب جدی مانند سرقت هویت، ضرر مالی و تجاوز به حریم خصوصی شود.

6-عدم تخصص در حوزه:

یادگیری عمیق مستلزم درک خوب دامنه و مشکلی است که سعی در حل آن دارید. اگر تخصص دامنه وجود نداشته باشد، فرمول بندی مسئله و انتخاب الگوریتم مناسب می تواند دشوار باشد.

7-پیامدهای پیش‌بینی نشده:

مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند منجر به پیامدهای ناخواسته شود. برای مثال، یک مدل مغرضانه می‌تواند بین گروه‌های خاصی از مردم تبعیض قائل شود و به نگرانی‌های اخلاقی منجر شود.

8-محدود به داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده است:

مدل‌های یادگیری عمیق فقط می‌توانند بر اساس داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند پیش‌بینی کنند. آنها ممکن است نتوانند به موقعیت ها یا زمینه های جدیدی که در داده های آموزشی نشان داده نشده اند تعمیم دهند.

9-مدل‌های جعبه سیاه:

برخی از مدل‌های Deep learning به عنوان مدل‌های «جعبه سیاه» در نظر گرفته می‌شوند. زیرا درک چگونگی پیش‌بینی مدل و شناسایی عوامل مؤثر بر پیش‌بینی‌ها دشوار است.

در حالی که Deep learning مزایای بسیاری دارد، محدودیت هایی نیز دارد. مانند محاسبات بالاهزینه‌های داخلی، تطبیق بیش از حد، عدم تفسیرپذیری، وابستگی به کیفیت داده‌ها، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و نگرانی‌های امنیتی، فقدان تخصص دامنه، پیامدهای پیش‌بینی‌نشده، محدود به داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش داده شده و مدل‌های جعبه سیاه. در نظر گرفتن این محدودیت ها هنگام استفاده از یادگیری عمیق برای یک مشکل مهم است.