چه زمانی از یادگیری عمیق استفاده کنیم؟

یادگیری عمیق یکی از داغ ترین شاخه های هوش مصنوعی در حال حاضر است. یادگیری عمیق به عنوان شبکه های عصبی عمیق نیز شناخته می شود. می توان آنها را لایه ها یا مقاطعی که روی هم چیده شده اند در نظر گرفت.ممکن است چندین لایه پنهان بین داده های ورودی (به عنوان مثال، یک تصویر) و خروجی (به عنوان مثال، یک شی یا چهره) با یادگیری عمیق وجود داشته باشد.

هدف آن کشف کردن الگوهای مناسب از میان داده‌های خام است که برای کارهایی مانند تشخیص تصویر یا صدا، عالی است.

مدل های سنتی مزایای خود را دارند.

یادگیری عمیق در همه موارد راه حل ایده آل نیست. گاهی اوقات، مدل‌های سنتی بهتر از یادگیری عمیق عمل می‌کنند، زیرا قابل تفسیرتر هستند.

در یک مدل سنتی، می‌توانید ببینید چه ویژگی‌هایی در تصمیم‌گیری تأثیر می‌گذارند و بر عملکرد تأثیر می‌گذارند. در مقایسه، تفسیر یادگیری عمیق ممکن است چالش برانگیز باشد. زیرا همیشه قبل از رسیدن به پاسخ مشخص نیست که داده های شما به کجا می روند یا چگونه پردازش می شوند.
روش های سنتی برای مجموعه داده های کوچک با ویژگی های کمتر بهتر عمل می کنند. آنها همچنین به طور قابل توجهی سریعتر از مدل های یادگیری عمیق یاد می گیرند.

این بدان معنا نیست که مدل های سنتی همیشه بهتر از یادگیری عمیق عمل می کنند. اما گاهی اوقات این اتفاق می افتد!
همچنین می‌توانید از ابزارهای انتخاب ویژگی و استخراج مانند SVM استفاده کنید که به شما کمک می‌کند داده‌های زیادی را غربال کنید تا دقیقاً آنچه را که کسب‌وکارتان نیاز دارد پیدا کنید. با آموزش ویژگی‌ها و الزامات، SVM می‌تواند مدل‌هایی با داده‌های کمتر بسازد و در عین حال نتایج دقیقی ارائه دهد.
این در چندین مطالعه نیز آزمایش شده است. در اینجا  می گوید مدل های SVM نتایج بهتری نسبت به شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) دارند.

چگونه می توانید رویکرد یادگیری ماشین مناسب را انتخاب کنید؟

استراتژی شماره یک این است که سعی کنید هر دو رویکرد را به صورت رو در رو مقایسه کنید. بنابراین می دانید کدام یک برای مشکل شما بهترین کار را دارد.
برای مثال، می‌توانید داده‌ها را به دو بخش تقسیم کنید و یک مدل سنتی با یک گروه از نمونه ها و یک مدل یادگیری عمیق برای گروه دیگر بسازید. سپس عملکرد آنها را مقایسه کنید تا ببینید کدامیک نتایج بهتری برای شما ایجاد می کند.

اگر تعداد زیادی ویژگی دارید، یادگیری عمیق ممکن است انتخاب مناسبی برای شما باشد.

اغلب ویژگی‌های بیشتری نسبت به نقاط داده وجود دارد که در مشکلات دنیای واقعی کار می‌کنند.بنابراین همیشه نمی‌توان فهمید کدام یک مهم هستند. این بدان معناست که الگوریتم‌های یادگیری ماشین باید قبل از انتخاب بهترین ویژگی‌ها، تمام داده‌ها را غربال کنند.

یادگیری عمیق به شما کمک می‌کند تا مشخص کنید کدام ویژگی مهم‌تر است. مانند شناسایی چهره در یک تصویر، حتی اگر آن را برگردانده یا تا حدی محو شده باشد. این بدان معناست که زمان کمتری برای تنظیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی برای انتخاب الگوریتم‌های مناسب قبل از آموزش برای عملکرد کلی بهتر است.

یادگیری عمیق در واقع چه می کند؟

با یادگیری عمیق، داده‌ها را به مدل وارد می‌کنید و مدل می‌آموزد که چگونه الگوها را به تنهایی تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر یک توده شن و یک توده دیگر وجود داشته باشد که فقط شامل سنگ باشد، لایه ورودی ممکن است دقیقاً آن را ببیند: دو توده شن و سنگ. هر لایه های بعدی در شبکه می تواند مفاهیم پیچیده تری را از آن موارد ساده بیاموزد، مانند افزودن سنگ های بیشتر یا مخلوط در گل. و این اطلاعات به یکباره در لایه ها حرکت می کند.

یادگیری عمیق برای مشکلاتی مانند تشخیص تصویر و صدا بهتر عمل می کند، اما به داده های زیادی نیز نیاز دارد. به عنوان مثال، ما می دانیم که یادگیری عمیق با 100000 نمونه یا بیشتر می تواند به خوبی انجام شود. بنابراین اگر فقط 1000 نمونه (یعنی تصاویر) دارید، احتمالاً راه حل مدل های سنتی هستند.

یکی از چالش های رایج منابع محاسباتی مورد نیاز برای یادگیری عمیق است. آموزش یک مدل یادگیری عمیق ممکن است روزها یا حتی هفته ها طول بکشد، بنابراین قبل از شروع به داده ها و گردش کار خود نیاز دارید.

شما همچنین می خواهید مطمئن باشید که مشکل شما با یادگیری عمیق قابل حل است. یادگیری عمیق در کارهایی مانند تشخیص تصویر، صدا و متن برتر است، بنابراین حتماً فهرست موارد استفاده از یادگیری عمیق محبوب را در زیر بررسی کنید.

اگر کسب‌وکار شما با مشکلی مواجه شد که می‌توانید با یادگیری عمیق آن را حل کنید، هنوز از روش‌های دیگر فهرست‌شده در بالا دست نکشید! برای مثال، اگر به یک مدل قابل تفسیر نیاز دارید تا به دیگران کمک کند به خروجی آن اعتماد کنند، روش‌های سنتی مانند SVM ممکن است بهترین گزینه باشد.

یادگیری عمیق کجا عملکرد خوبی دارد؟

وقتی صحبت از بینایی کامپیوتری به میان می آید، امکانات یادگیری عمیق بی پایان است. در خودروهای خودران، تشخیص تصویر (به عنوان مثال، فیس بوک می تواند عکس های شما را برای شما برچسب گذاری کند)، تصویربرداری پزشکی مانند گزارش های رادیولوژی و آسیب شناسی، هواپیماهای بدون سرنشین که از زمین نقشه برداری می کنند یا زمین زیر آنها را اسکن می کنند، سیستم های امنیتی مانند تشخیص چهره در فرودگاه ها یا حتی برنامه های گوشی های هوشمند استفاده می شود.

شبکه‌های عصبی عمیق‌تر با بسیاری از لایه‌های پنهان و نورون‌های بیشتر نیز می‌توانند به رایانه‌ها کمک کنند تا الگوهای گفتار را تشخیص دهند. جستجوی صوتی گوگل نمونه عالی دیگری از این فناوری در عمل است. از مدل‌های یادگیری عمیق برای ضبط نویز از فاصله 20 فوتی در حین فیلتر کردن صداهای پس‌زمینه استفاده می‌کند.

یادگیری عمیق همچنین ساخت ربات‌های گفتگوی جذاب‌ را آسان‌تر کرده است. این برنامه‌های رایانه‌ای می‌توانند با کاربران مکالمه داشته باشند. ممکن است با دستیار M Facebook Messenger مکالمه کرده باشید یا با ربات‌های خدمات مشتری مبتنی بر اینترنت مانند Poncho چت کرده باشی.
مدل‌های یادگیری عمیق به این دستیاران کمک می‌کنند تا آنچه را که می‌گویید بفهمند و پاسخ‌های مفیدی ارائه دهند.

نتیجه:

به طور خلاصه، یادگیری عمیق می تواند ویژگی های انتزاعی مانند صداها، تصاویر و زبان را بیاموزد. یادگیری عمیق چندین مزیت نسبت به سایر روش های یادگیری ماشین دارد.از جمله عملکرد بهتر در وظایف بینایی، صدا یا تشخیص متن.
با این حال، به منابع محاسباتی بیشتری نسبت به مدل‌های سنتی نیاز دارد. همچنین، اگر داده های زیادی وجود نداشته باشد. روش های سنتی بهتر عمل می کنند زیرا به آموزش کمتری نیاز دارند. اگر می خواهید از یادگیری عمیق استفاده کنید، مطمئن شوید که مشکل شما برای این نوع مدل مناسب است.