یادگیری عمیق چیست؟ هر آنچه برای شروع باید بدانید

البته این ابزار گذشته بسیار جالبی دارد؛ در دهه‌های ۱۹۵۰ و ۱۹۴۰ تعدادی از محققان به دنبال یافتن راهی برای شبیه سازی مغز انسان با استفاده از شبکه‌های عصبی بودند؛ اما مسلما در آن زمان به دلیل قدرت محاسباتی پایین و همچنین کمبود داده، پیشرفت در این زمینه بسیار کند بود.

خوشبختانه محققان در سال ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ به پیشرفت‌های چشمگیری دست یافتند و از آن زمان تاکنون به عنوان یکی از رشته‌های تحصیلی پرطرف‌دار ارائه شد. در این مقاله ما به طور مفصل در مورد یادگیری عمیق، نحوه کار آن، مزایا و همچنین کاربردهای آن برایتان توضیح می‌دهیم.

یادگیری عمیق چیست؟

Deep Learning یا همان یادگیری عمیق، نرم‌افزاری کامپیوتری و زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که در آن با استفاده از الگوریتم‌‎های مختلف، مغز انسان شبیه‌سازی می‌شود. درواقع در این نرم‌افزار از شبکه‌های عصبی عمیق (deep neural networks) استفاده شده و به همین دلیل به آن یادگیری عمیق گفته می‌شود.

هر کدام از این شبکه‌های عصبی لایه‌های مختلف داشته و هرکدام از این لایه‌ها نیز مسئول تحلیل بخش‌هایی از اطلاعات ورودی هستند. جالب است بدانید تعداد این لایه‌ها گاهی اوقات به ۱۵۰ نیز می‌رسد.

از بین آن‌ها، اولین لایه ورودی و آخرین لایه، خروجی نامیده‌ شده و به تمام لایه‌های بین آن دو، لایه‌های پنهانی گفته می‌شود. هرکدام از این لایه‌ها از نورون‌های متصل ساخته می‌شوند؛ اما به نظرتان فرایند این یادگیری عمیق چگونه است؟ در بخش زیر بیشتر در این مورد برایتان توضیح می‌دهیم.

آشنایی با فرایند یادگیری عمیق

شبکه عصبی عمیق در بسیاری از زمینه‌ها از تشخیص اشیا گرفته تا تشخیص صدا و گفتار، بسیار دقیق است و به طور کاملا خودکار و بدون هیچ دانشی، اطلاعات وارد شده را با استفاده از کدگذاری‌های برنامه‌نویسان یاد می‌گیرد.

برای درک بهتر این موضوع یک کودک را تصور کنید؛ بچه‌ها هیچ تصوری از اشیا ندارند، به همین دلیل با اشاره به اشیا یا حیوانات و آزمون و خطا، در نهایت با تجزیه و تحلیل آن‌ها را می‌شناسند.

برای مثال یک کودک که به تازگی به او کلمه گربه را یاد داده‌اند؛ در ابتدا همه حیوانات را به عنوان گربه در نظر می‌گیرد؛ اما او با جملات والدینش مثل «گربه است» یا «نه گربه نیست» حیوانات را بر اساس ظاهر بررسی کرده و در نهایت با هر بار مشاهده گربه آن را می‌شناسد!

شبکه‌های عصبی نیز به همین شکل عمل می‌کنند؛ هر کدام از لایه‌ها سطح عمیق‌تری از دانش را ارائه می‌دهند؛ برای مثال یک شبکه عصبی با ۴ لایه در مقایسه با شبکه ۲ لایه‌ای، ویژگی‌های پیچیده‌تری را یاد می‌گیرد.

البته باید بدانید شبکه عصبی در انواع و طبقه‌بندی‌های متفاوتی خلاصه می‌شود. در بخش زیر به طور مفصل با این موارد آشنا می‌شوید.

انواع طبقه‌بندی‌های شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی به دو دسته کم عمق و عمیق تقسیم ‌می‌شوند؛ شبکه عصبی کم عمق تنها یک لایه پنهان و انواع عمیق آن بیش از یک لایه پنهان دارند. در این قسمت انواع طبقه‌بندی‌های شبکه‌های عصبی را به شما معرفی می‌کنیم.

۱. شبکه‌های عصبی پیش‌خور

شبکه‌های عصبی پیش‌خور یا Feedforward Neural Network ساده‌ترین شبکه عصبی مصنوعی است و در آن اطلاعات تنها در یک جهت و روبه‌جلو جریان دارد؛ یعنی اطلاعات از لایه ورودی شروع شده، سپس به لایه‌های پنهان رفته و در لایه خروجی پایان می‌یابد. به طور کلی این شبکه حلقه نداشته و اطلاعات موردنظر در لایه خروجی متوقف می‌شوند.

۲. شبکه عصبی بازگشتی (RNN)

شبکه عصبی بازگشتی Recurrent neural network این شبکه عصبی دارای چند لایه است و اطلاعات را در گره‌های زمینه ذخیره کرده و به آنها امکان یادگیری توالی داده‌ها را نیز می‌دهد. به عبارت ساده RNN یک شبکه عصبی مصنوعی است و اتصالات بین نورون‌های آن، شامل حلقه‌های مختلف است. این نوع شبکه عصبی برای پردازش توالی ورودی‌ها بسیار مناسب هستند.

جمله «آیا تو… می‌خواهی» را در نظر بگیرید؛ نورون‌های RNN با دریافت سیگنال‌های متفاوت، به شروع جمله اشاره و توجه می‌کنند. این شبکه عصبی کلمه «آیا» را به عنوان ورودی دریافت و یک بردار تولید می‌کند.

این بردار به نورون بازگشته و یک حافظه قوی را در اختیار شبکه قرار می‌دهد؛ با این کار شبکه کلمه «آیا» را در موقعیت اول دریافت و سپس همین مرحله را با کلمات بعدی یعنی «تو» و «می‌خواهی» تکرار می‌کند.

وضعیت نورون‌ها با دریافت هر کلمه جدید، به روز شده و کلمات احتمالی را برای تکمیل جمله پیشنهاد می‌دهد؛ در مثال بالا یک RNN حرفه‌ای و آموزش‌دیده، کلماتی مثل نوشیدنی، برگر و… را ارائه می‌دهد.

این شبکه عصبی در موارد مختلفی مثل تحلیل گزارش‌های اوراق بهادار، شناسایی ناهنجاری‎‌ها در قرارداد صورت‌های مالی، چت ربات‌های قدرتمند، شناسایی تراکنش تقلبی با کارت اعتباری و… کاربرد دارند.

۳. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)

شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی یا convolutional neural network شبکه عصبی چندلایه‌ای است که با شکل و معماری بسیار خاصی طراحی شده و ویژگی‌های پیچیده‌تر از داده‌ها در هر لایه را استخراج می‌کند؛ به طور کلی CNNها برای کارهای ادراکی مناسب هستند.

این نوع شبکه عصبی بیشتر برای استخراج اطلاعات از یک مجموعه داده بدون ساختار (مثل تصاویر) کاربرد دارد؛ به همین دلیل پزشکان از CNN استفاده زیادی می‌کنند.

این تصویرها در اصطلاح کامپیوتری مجموعه‌ای از پیکسل بوده و به طور کلی یک لایه برای تصویر خاکستری و سه لایه برای تصویر رنگی دارند. برای مثال برای تشخیص تصویر یک سگ، این شبکه ویژگی‌های منحصربه‌فردی مثل گوش، دم و.. را شناسایی می‌کند. حال پس از یادگیری کامل تشخیص تصاویر، می‌تواند برای هر عکس، یک احتمال ارائه دهد.

تا اینجا شما با انواع شبکه‌های عصبی آشنا شدید؛ حال باید بدانید این شبکه‌های عصبی در قالب برنامه‌های مختلف و در زمینه‌های متفاوتی کاربرد دارند. در بخش زیر با تعدادی از این نمونه‌ها آشنا می‌شوید.

نمونه‌هایی از برنامه‌های یادگیری عمیق

در این قسمت شما را با تعدادی از کاربردی‌ترین برنامه‌های یادگیری عمیق آشنا می‌کنیم.

۱. هوش مصنوعی در امور مالی

هوش مصنوعی در بخش فناوری مالی نقش بسیار پررنگی در صرفه‌جویی از زمان، هزینه‌ها و ارزش افزوده دارد. یادگیری عمیق در این صنعت، با امتیازدهی به افراد، روش کار را بسیار راحت کرده است. به طور کلی وام‌دهندگان با استفاده از هوش مصنوعی، شخصیت و شرایط متقاضیان را بررسی و به آن‌ها در ارزیابی دقیق‌تر کمک می‌کنند.

برای مثال شرکت‌ها برای تشخیص اینکه کدام متقاضی اعتبار بیشتری داشته و اطلاع از میزان احتمال بازپرداخت به موقع آن‌ها، از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؛ قطعا این روش از روش‌های سنتی بسیار دقیق‌تر و بهتر است.

۲. هوش مصنوعی در منابع انسانی

جالب است بدانید برخی از شرکت‌ها برای استخدام نیروهای مورد نظر خود از هوش مصنوعی استفاده و کار خود را راحت می‌کنند؛ یکی از این شرکت‌ها Under Armour در زمینه تولید پوشاک ورزش بود.

آن‌ها به طور میانگین ۳۰ هزار متقاضی در ماه داشتند؛ قطعا بررسی دقیق و مصاحبه با هر کدام از آن‌ها بسیار زمان‌بر بود. این شرکت به جای این کار تصمیم به استفاده از هوش مصنوعی گرفت و نتایج آن واقعا شگفت‌انگیز بود؛ آن‌ها با این روش تقریبا ۳۵ درصد از زمان مورد نیاز برای بررسی را کاهش و در نتیجه کارکنان بسیار ماهرتر و باکیفیت‌تری را استخدام کردند.

به‌طور کلی هوش مصنوعی دارای کاربردهای گسترده و نمونه‌های موفقی در حوزه منابع انسانی است.

۳. هوش مصنوعی در بازاریابی

هوش مصنوعی یکی از ارزشمند‌ترین ابزارها در زمینه مدیریت مشتری و بازاریابی است؛ زیرا با بهبود تشخیص گفتار و مسیریابی تماس، تجربه بسیار بهتر و یکپارچه‌‌تری را برای مشتریان رقم می‌زند.

برای مثال این ابزار صدای مشتری را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که لحن احساس مشتری را نیز ارزیابی کنند. جالب است بدانید حتی اگر مشتری به چت هوش مصنوعی پاسخ دقیقی ندهد، سیستم این مکالمه را به اپراتورهای واقعی و انسانی تغییر می‌دهد. به همین دلیل از این هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به طور گسترده در صنایع و بخش‌های مختلف استفاده می‌کنند.

حال که با یادگیری عمیق و کاربردهای آن آشنا شدید؛ به نظرتان اصلا دلیل استفاده از آن چیست و چه فایده‌ای برای ما دارد؟ در بخش زیر با دلایل اهمیت آن آشنا می‌شوید.

چرا یادگیری عمیق مهم است؟

یادگیری عمیق ابزاری بسیار قدرتمند برای دریافت نتایج بهتر در زمینه‌های مختلف است؛ به طور کلی سازمان‌ها با استفاده از این ابزار نتایج بی‌سابقه‌ای را در فروش‌، بهره‌‌وری، مدیریت، نوآوری و… خواهند داشت. در این بخش بیشتر با این مزایا برایتان توضیح می‌دهیم.

۱. مدیریت حجم زیادی از اطلاعات

یادگیری عمیق توانایی خارق‌العاده‌ای در مدیریت حجم زیاد داده دارد. امروزه دیگر روش‌های سنتی کارایی خود را از دست داده‌اند؛ با این حال الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای این کار طراحی شده و با یادگیری حجم زیادی از داده‌ها، پیش‌بینی‌های عمیقی را در اختیار شما قرار می‌دهند.

به همین دلیل از این ابزار در زمینه‌های مختلفی مثل تشخیص تصویر و گفتار که نیاز به مقادیر زیادی داده دارند؛ تا حد زیادی استفاده می‌کنند.

۲. توانایی یادگیری از داده‌های بدون ساختار

جالب است بدانید الگوریتم‌های یادگیری عمیق حتی در آموختن داده‌های بدون ساختار نیز بسیار عالی عمل می‌کنند؛ در روش‌های قدیمی و یادگیری ماشین سنتی، این اتفاق اصلا ممکن نبود و آن‌ها تنها به جدول‌ها و به طور کلی به داده‌های ساختاریافته متکی بودند!

برخلاف روش‌های سنتی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به شما این امکان را می‌دهد که از آن‌ها در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مثل تشخیص گفتار، تصویر و یا پردازش زبان استفاده کنید.

۳. دقت و عملکرد بالا

الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار دقیق بوده و در نتیجه عملکرد بالاتری نسبت به انواع سنتی آن دارند؛ زیرا آن‌ها روابط پیچیده‌تری را بین نقاط داده ثبت کرده و در نتیجه عملکرد بهتری را در زمینه تشخیص گفتار یا طبقه‌بندی تصاویر ارائه می‌دهند.

تا اینجا شما با تعدادی از اصلی‌ترین مزایای یادگیری عمیق آشنا شدید؛ اگر در این زمینه با سوال یا ابهامی روبه‌رو شدید، با مشاوران ما در مجموعه پیوست در ارتباط بوده و از راهنما‌یی‌های تخصصی آن‌ها استفاده کنید.

سخن پایانی در مورد یادگیری عمیق

در این مقاله شما یاد گرفتید یادگیری عمیق چیست و علاوه بر این با مزایا و کاربردهای آن نیز آشنا شدید. قطعا با پیشرفت تکنولوژی روزبه‌روز انجام کارها راحت‌تر و دقیق‌تر می‌شود.

جالب است بدانید الگوریتم‌های یادگیری عمیق در زمینه طبقه‌بندی ‌تصویر تقریبا 41 درصد، در تشخیص چهره 27 درصد و حدود 25 درصد در تشخیص صدا از روش‌های سنتی آن دقیق‌تر است!

بنابراین برای دریافت یک نتیجه بهتر حتما استفاده از آن را مدنظر خود قرار دهید. اگر سوال، ابهام یا نظری دارید، در بخش زیر تمام دغدغه‌های خود را نوشته و تا کارشناسان ما در پیوست پاسخگوی شما باشند.

این روزها تکنولوژی بخش عظیمی از زندگی افراد را تشکیل می‌دهد؛ بنابراین با ارسال این مقاله برای دوستانتان، آن‌ها را نیز با یادگیری عمیق و هوش مصنوعی آشنا کنید.