یادگیری عمیق: چگونه کامپیوترها شبیه انسان یاد می گیرند

یادگیری عمیق یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و قادر به یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌هایی هستند که برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی دشوار یا غیرممکن است. یادگیری ماشین نیز یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی یا ai بوده که قبلا در خصوص آن توضیحات بسیار کاملی را ارائه داده‌ایم.

یادگیری عمیق در طیف گسترده‌ای از وظایف از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تشخیص بیماری و معاملات مالی به موفقیت‌های چشمگیری دست یافته است.

یادگیری عمیق چطور کار می‎کند

مدل‌های یادگیری عمیق از چندین لایه نورون مصنوعی تشکیل شده‌اند. هر نورون یک مقدار ورودی را دریافت می‌کند، یک تابع روی آن اعمال می‌کند و سپس یک مقدار خروجی را تولید می‌کند. خروجی‌های یک لایه به عنوان ورودی‌های لایه بعدی استفاده می‌شوند.

عملکردی که هر نورون روی ورودی‌های خود اعمال می‌کند تابع فعال‌سازی نامیده می‌شود. توابع فعال‌سازی معمولاً غیرخطی هستند، به این معنی که می‌توانند الگوهای پیچیده از داده‌ها را یاد بگیرند.

وزن‌های اتصالات بین نورون‌ها از طریق فرآیندی به نام پس‌انتشار یاد می‌گیرند. پس‌انتشار راهی برای تنظیم وزن‌ها به گونه‌ای است که خروجی مدل تا حد امکان نزدیک به خروجی مورد نظر باشد.

انواع مدل‌های یادگیری عمیق

انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری عمیق وجود دارد. برخی از محبوب‌ترین انواع عبارتند از:

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN): برای پردازش تصاویر استفاده می‌شوند. CNNها از فیلترهای کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌های تصویر استفاده می‌کنند.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن و گفتار استفاده می‌شوند. RNNها از حلقه‌ها برای به خاطر سپردن ورودی‌های گذشته استفاده می‌کنند.
• شبکه‌های عصبی تولید کننده (GAN): برای تولید داده‌های جدید مانند تصاویر یا متن استفاده می‌شوند. GANها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند که با یکدیگر رقابت می‌کنند.

کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود، از جمله:

• تشخیص تصویر: یادگیری عمیق برای شناسایی اشیا در تصاویر استفاده می‌شود. این کاربردها شامل تشخیص چهره، تشخیص خودرو و تشخیص بیماری است.
• پردازش زبان طبیعی: یادگیری عمیق برای درک و تولید زبان طبیعی استفاده می‌شود. این کاربردها شامل ترجمه ماشینی، چت‌بات‌ها و تجزیه و تحلیل احساسات است.
• تشخیص گفتار: یادگیری عمیق برای تبدیل گفتار به متن استفاده می‌شود. این کاربردها شامل دستیار صوتی، ضبط صدا و گفتار درمانی است.
• ترجمه ماشینی: یادگیری عمیق برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده می‌شود.
• تشخیص بیماری: یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی استفاده می‌شود.
• معاملات مالی: یادگیری عمیق برای پیش‌بینی قیمت‌های سهام و سایر بازارهای مالی استفاده می‌شود.

آینده یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک فناوری قدرتمند با پتانسیل تغییر جهان است. با ادامه توسعه فناوری یادگیری عمیق، انتظار می‌رود که کاربردهای آن به طور فزاینده‌ای گسترده شود.