هوش مصنوعی یادگیری عمیق چیست؟

هوش مصنوعی یادگیری عمیق چیست؟

اخیراً در مورد همه امکانات ماشین هایی که یاد می گیرند کارهایی را انجام دهند که انسان در کارخانه ها، انبارها، دفاتر و خانه های ما انجام می دهد، صحبت های زیادی انجام شده است. در حالی که این فناوری – به سرعت – همراه با ترس و هیجان در حال پیشرفت است. اصطلاحاتی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ممکن است شما را گیج کند.امیدوارم این راهنمای ساده به رفع ابهام در مورد یادگیری عمیق کمک کند و چند مثال عملی به روشن شدن استفاده واقعی از فناوری یادگیری عمیق در امروز کمک کند.

یادگیری عمیق چیست؟

اساسا عملکرد هوش مصنوعی زمانی است که ماشین ها بتوانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسان نیاز دارد. این شامل یادگیری ماشین است، جایی که ماشین ها می توانند با تجربه یاد بگیرند و بدون دخالت انسان مهارت کسب کنند. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است که در آن شبکه های عصبی مصنوعی ، الگوریتم های الهام گرفته از مغز انسان، از حجم زیادی از داده ها یاد می گیرند.الگوریتم یادگیری عمیق همانند نحوه یادگیری از تجربه ، یک کار را به طور مکرر انجام می دهد و هر بار برای بهبود نتیجه کمی آن را تغییر می دهد. ما به “یادگیری عمیق” اشاره می کنیم. زیرا شبکه های عصبی دارای لایه های زیاد (عمیق) باشد که یادگیری را امکان پذیر می کند. تقریباً در مورد هر مشکلی که نیاز به “تفکر” دارد مشکلی است که یادگیری عمیق می تواند حل آن را بیاموزد.

مهم ترین مزایای یادگیری عمیق عبارت اند از:

• یادگیری خودکار ویژگی ها
• یادگیری چند لایه ویژگی ها
• دقت بالا در نتایج
• قدرت تعمیم بالا و شناسایی داده های جدید
• پشتیبانی گسترده سخت افزاری و نرم افزاری
• پتانسیل ایجاد قابلیت ها و کاربردهای بیشتر در آینده

مقدار داده ای که ما هر روز تولید می کنیم سرسام آور است . در حال حاضر 2.6 کوینتیلیون بایت برآورد شده است. و این منبعی است که یادگیری عمیق را ممکن می سازد.از آنجایی که الگوریتم های یادگیری عمیق برای یادگیری به داده های زیادی نیاز دارند، این افزایش در ایجاد داده ها یکی از دلایلی است که قابلیت های یادگیری عمیق را در سال های اخیر افزایش داده است.

علاوه بر ایجاد داده های بیشتر ، الگوریتم های یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی قوی تری که امروزه در دسترس است و همچنین از گسترش هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک سرویس بهره می برند.AI به عنوان یک سرویس دسترسی زیادی به سازمان های کوچکتر به تکنولوژی هوش مصنوعی داده است واین سازما نها بدون سرمایه گذاری خاص از الگوریتم هوش مصنوعی مورد نیاز برای یادگیری عمیق بدون محدودیت استفاده میکنند.

متد های یادگیری عمیق : 

متدهای مختلف و متفاوتی برای به وجود آوردن مدل های یادگیری عمیق وجود دارند. این تکنیک ها و متد ها شامل روش های کاهش و فروپاشی نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از طریق چرک نویس ها و داده های از قلم افتاده است. که در اینجا یک مورد از ان را توضیح میدهیم

تناسب نرخ یادگیری :

نرخ یادگیری در واقع یک فرا پارامتر محسوب می شود (عملی که یک سیستم را تعریف می کند و یا قبل از فرآیند یادگیری شرایط عملکرد آن را تعیین می کند) که هر بار مقدار تغییرات مدل در پاسخ به اندازه گیری و خطای تخمین زده شده را کنترل می کند.

نرخ یادگیری که بیش از حد بالا باشد ممکن است باعث شود فرآیند یادگیری ناپایدار باشد و یا اینکه یادگیری پایین تر از حد مطلوب و استاندارد صورت بگیرد.نرخ یادگیری هایی که بسیار اندک هستند نیز ممکن است فرآیند یادگیری را طولانی کنند که ممکن است باعث گیر افتادن شود.

روش تناسب نرخ یادگیری (که به نرخ یادگیری با دوام و یا نرخ یادگیری منطقی نیز شناخته می شود) فرآیندی است برای سازگاری نرخ یادگیری به منظور افزایش کارایی به همراه کاهش زمان آموزش. ساده ترین و رایج ترین روش سازگاری میزان نرخ یادگیری در طول آموزش و شامل تکنیک هایی برای کاهش سرعت یادگیری در طول زمان است.

یادگیری عمیق به ماشین ها اجازه می دهد تا مشکلات پیچیده را حتی در هنگام استفاده از مجموعه داده های بسیار متنوع ، بدون ساختار و متصل به یکدیگر حل کنند.هرچه الگوریتم های یادگیری عمیق تر یاد بگیرند ، عملکرد آنها بهتر است

چند مثال عملی از یادگیری عمیق :

اکنون که ما در دورانی هستیم که ماشین ها می توانند حل مشکلات پیچیده را بدون دخالت انسان بیاموزند ، دقیقاً چه مشکلاتی با آنها روبرو هستند؟

در اینجا فقط تعدادی از وظایفی که امروزه یادگیری عمیق از آنها پشتیبانی می کند ، ذکر شده است و با یادگیری الگوریتم ها از طریق تزریق داده ها ، لیست همچنان رشد می کند

• 1- دستیاران مجازی :

دستیاران مجازی ارائه دهندگان خدمات آنلاین  از یادگیری عمیق برای کمک به درک گفتار شما و زبانی که افراد هنگام تعامل با آنها استفاده می کنند ، کمک می کنند مانند الکسا و سیری ویا کورتانا .

     . 2- مترجمها :

به روش مشابه ، الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند به طور خودکار بین زبانها مترجم شوند. این می تواند برای مسافران ، افراد تجاری و افراد دولتی مفید باشد.

• 3-چشم انداز برای کامیون های تحویل بدون راننده ، هواپیماهای بدون سرنشین و اتومبیل های خودران :

با استفاده ار الگوریتمهای یادگیری عمیق  یک وسیله نقلیه به تنهایی می تواند واقعیت جاده را درک کند و پاسخمناسب  به آنها اعم از علائم توقف ، توپ در خیابان یا وسیله نقلیه دیگر بدهد.

هرچه داده های بیشتری از الگوریتم ها دریافت شود ، آنها بهتر می توانند در پردازش اطلاعات خود مانند انسان عمل کنند-دانستن علامت توقف پوشیده از برف هنوز یک علامت توقف است.

• 4-ربات های چت و سرویس :

ربات چت ها و ربات های خدماتی که خدمات مشتریان را برای بسیاری از شرکت ها ارائه می دهند ، می توانند به لطف یادگیری عمیق به میزان قابل توجهی از سوالات شنیداری و متنی مشتریان را  به شیوه ای هوشمندانه  پاسخ دهند

     . 5- رنگ آمیزی تصویر:

تبدیل تصاویر سیاه و سفید به رنگی قبلاً کاری بود که به دقت با دست انسان انجام می شد. امروزه الگوریتم های یادگیری عمیق قادرند از زمینه و اشیاء موجود در تصاویر برای رنگ آمیزی آنها استفاده کنند تا اساساً تصویر سیاه و سفید را به صورت رنگی بازآفرینی کنند. نتایج چشمگیر و دقیق است.

هرچه الگوریتم های یادگیری عمیق بیشتر تجربه کنند ، بهتر می شوند. منتظر سالهای فوق العاده ای در پیشرفتهای سریع این فن اوری باشید .

                                                            پایان