مفهوم دیپ لرنینگ یا همان «یادگیری عمیق» برای خیلی از سوالات ما، اعم از اینکه چگونه ماشین‌ها می‌توانند بدون نیاز به انسان یاد بگیرند و کارهایی را انجام دهند، جوابی قانع کننده دارد. یادگیری عمیق نوعی هوش مصنوعی است که از رایانه برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. در واقع با الگوریتم‌های دیپ لرنینگ ماشین می‌تواند یاد بگیرد کارهایی را بدون دخالت و نظارت انسان انجام دهد.  برای درک بهتر دیپ لرنینگ از یک تشبیه ساده شروع کنیم.

به یک مسیر پر پیچ‌و‌خم فکر کنید. الگوریتم یادگیری عمیق مانند کسی است که در پیچ‌و‌خم گم شده و باید راه خود را پیدا کند؛ الگوریتم به‌جای اینکه به‌طور تصادفی در اطراف قدم بزند، به‌دنبال الگوها می‌گردد و همچنان سعی می‌کند از اشتباهات خود درس بگیرد تا بتواند برای مسیرهای بعدی تصمیمات بهتری بگیرد.

دقیقا این رفتار مشابه با سیستم مغزی ماست. خیلی هم عجیب نیست؛ چون از عملکرد مغز ما برای ساخت الگوریتم‌های دیپ لرنینگ الهام گرفته‌شده است.  در طول سال‌ها با پیشرفت تکنولوژی، مبحث دیپ لرنینگ تکامل یافته و مدل‌های فعلی را شکل داده و همچنان در حال رشد و نوآوری است؛ بنابراین کسب اطلاعات اولیه و گاهاً تخصصی در این زمینه خالی از لطف نیست.  همراه ما باشید تا با هم کامل‌ترین مقاله در مورد دیپ لرنینگ را بررسی کنیم. 

گفت‌وگوی آنلاین آشنایی با ChatGPT و کاربردهای آن

 ۵۵۶۶ نفر  ۱ساعت

---

۰ تومان

خرید دوره

دیپ لرنینگ چیست؟

در ابتدا این مفهوم را کمی ساده‌تر بیان می‌کنیم تا با کلیت دیپ لرنینگ آشنا شوید و بعد تخصصی‌تر به بیان آن می‌پردازیم. 

تعریف ساده‌تر: 

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ به زبان ساده، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا نحوه عملکرد مغز ما را شبیه‌سازی کنند. یعنی در این روش بدون اینکه رایانه‌ها را برنامه‌ریزی کنند، به آنها می‌آموزند که یاد بگیرند و به‌طور مستقل تصمیم‌گیری کنند. در واقع به‌جای اینکه به رایانه بگوییم دقیقاً به دنبال چه چیزی بگردد، نمونه‌های زیادی را به آن نشان می‌دهیم و اجازه می‌دهیم خودش یاد بگیرد؛ درست مانند انسان‌ها. اجازه دهید مثالی بزنیم: 

تصور کنید می‌خواهید به کامپیوتری برای تشخیص گربه‌ها آموزش دهید؛ به‌جای اینکه به آن بگویید دنبال سبیل، گوش و دم بگردد، هزاران عکس از گربه‌ها را به او نشان می‌دهید. کامپیوتر به‌تنهایی الگوهای رایج را پیدا کرده و یاد می‌گیرد که چگونه یک گربه را شناسایی کند. این جوهر اصلی دیپ لرنینگ است.

تعریف فنی‌تر: 

در اصطلاح فنی، دیپ لرنینگ با استفاده از الگوریتم‌هایی کار می‌کند که از ساختار بیولوژیکی مغز انسان الهام گرفته شده و عملکرد آنها مشابه مغز انسان است. 

این الگوریتم‌ها از نورون‌های مصنوعی به نام گره‌ها تشکیل شده‌اند که از طریق ساختارهای شبکه‌ای به نام شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) یا (ANN) به هم متصل می‌شوند. این گره‌های به‌هم‌پیوسته یا نورون‌ها، اطلاعات را پردازش کرده و تصمیم‌گیری می‌کنند. 

درست مانند مغز ما که مناطق مختلفی برای وظایف مختلف دارد، یک شبکه عصبی نیز دارای لایه‌هایی است که برای عملکردهای خاص تعیین شده‌اند. در اینجا مهم است که برای درک بهتر موضوع در ابتدا لایه‌ها یا اجزای یک شبکه عصبی را بشناسیم. 

اجزای تشکیل دهندهٔ یک شبکه عصبی چیست؟

شبکه‌های عصبی از چندین لایه و گره تشکیل شده‌اند که به‌عنوان نورون نیز شناخته می‌شوند. این لایه‌ها عبارتند از:

۱)‌ لایه ورودی

یک شبکه عصبی مصنوعی دارای چندین گره است که داده‌ها به آن وارد می‌شود. این گره‌ها لایه ورودی سیستم را تشکیل می‌دهند.

۲) لایه پنهان

لایه ورودی، داده‌ها را پردازش کرده و به لایه‌های دیگر در شبکه عصبی ارسال می‌کند. این لایه‌های پنهان اطلاعات را در سطوح مختلف پردازش می‌کنند و رفتار خود را با دریافت اطلاعات جدید تطبیق می‌دهند. شبکه‌های یادگیری عمیق صدها لایهٔ پنهان دارند که می‌توانند از آنها برای تجزیه‌و‌تحلیل یک مسئله از چندین زاویهٔ مختلف استفاده کنند.

به‌عنوان مثال، اگر تصویری از یک حیوان ناشناخته به شما داده شود که باید آن را طبقه‌بندی کنید، به احتمال زیاد آن را با حیواناتی که قبلاً می‌شناختید، مقایسه می‌کنید. شما می‌توانید به شکل چشم‌ها و گوش‌ها، اندازه حیوان، تعداد پاها و مدل موهای پوست تنش نگاه کنید. شما سعی می‌کنید الگوهایی را مانند موارد زیر در آن شناسایی کنید:

• این حیوان سُم دارد؛ بنابراین می‌تواند گاو یا آهو باشد.
• این حیوان چشم‌های گربه‌ای دارد؛ بنابراین می‌تواند نوعی گربه وحشی باشد و اطلاعاتی از این دست…

لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی عمیق به همین ترتیب عمل می‌کنند. اگر یک الگوریتم دیپ لرنینگ سعی در طبقه‌بندی یک تصویر حیوانی داشته باشد، هر یک از لایه‌های پنهانِ آن، ویژگی متفاوتی از حیوان را پردازش می‌کند و سعی دارد به‌طور دقیق آن را طبقه‌بندی کند.

۳) لایه خروجی

لایه خروجی شامل گره‌هایی است که نتیجه یا پیش‌بینی نهایی را انجام می‌دهند. مدل‌های یادگیری عمیق که پاسخ‌های «بله» یا «خیر» را به عنوان خروجی ارائه می‌دهند، تنها دو گره در لایه خروجی دارند. از سوی دیگر، آنهایی که طیف وسیع‌تری از پاسخ‌ها را تولید می‌کنند، گره‌های بیشتری دارند.

از شبکهٔ عصبی بیشتر بدانیم: 

• چیزی که یک شبکه عصبی را «عمیق» می‌کند، تعداد لایه‌هایی است که بین ورودی و خروجی دارد. یک شبکه عصبی عمیق چندین لایه دارد که به آن امکان می‌دهد ویژگی‌های پیچیده‌تری را بیاموزد و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهد. به عبارت دیگر در اینجا عمق چیزی است که به شبکه عصبی، قدرت حل مسائل پیچیده‌تر را می‌دهد. 
• شبکه‌های عصبی یک کار معین را با داده‌ها به‌طور مکرر انجام می‌دهند و هر بار دقت آنها بهبود می‌یابد. این روش به شیوه (Best Practice) شباهت دارد که ما آن را مطالعه می‌کنیم تا با تمرین، کیفیت مهارت‌هایمان را بهبود بخشیم.
• آموزش شبکه‌های عصبی عمیق معمولاً نیاز به مقدار زیادی داده و منابع محاسباتی دارد. با این دسترسی بیشتر به رایانش ابری و توسعه سخت‌افزارهای تخصصی مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را آسان‌تر کرده است.

هوش مصنوعی و ایده‌های کسب‌و‌کار

 ۳۵۹۶ نفر  ۲ساعت

---

۳۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

دیپ لرنینگ چگونه کار می‌کند؟ 

در یک شبکه عصبی مصنوعی کاملا متصل، یک لایه ورودی و یک یا چند لایه پنهان یکی پس از دیگری به هم متصل می‌شوند. لایه ورودی یک شبکه عصبی مصنوعی که اولین لایه است، ورودی را از منابع خارجی دریافت کرده و به لایه پنهان که لایه دوم است، می‌رساند. در واقع هر نورون در لایه پنهان، اطلاعاتی را از نورون‌های لایه قبلی دریافت می‌کند. خروجی یک نورون به ورودی سایر نورون‌ها در لایه بعدی شبکه تبدیل می‌شود و این روند تا زمانی ادامه می‌یابد که لایه نهایی، خروجی شبکه را تولید کند. سپس این داده‌ها پس از عبور از یک یا چند لایه پنهان به داده‌های ارزشمند برای لایه خروجی تبدیل می‌شوند. در نهایت لایه خروجی، خروجی را در قالب پاسخ شبکه عصبی مصنوعی به داده‌هایی که وارد می‌شود، ارائه می‌دهد.

نقش هوش مصنوعی در دیپ لرنینگ چیست؟

 هوش مصنوعی (AI) علم گستردهٔ استفاده از فناوری برای ساخت ماشین‌ها و رایانه‌هایی است که توانایی‌های انسان را تقلید می‌کنند. در حالی که دیپ لرنینگ به‌طور خاص از روشی که انسان‌ها انواع خاصی از دانش را به دست می‌آورند، تقلید می‌کند. 

هوش مصنوعی چارچوب و مفاهیم کلی را ارائه می‌کند که الگوریتم‌ها و مدل‌های دیپ لرنینگ در آن می‌گنجند. همچنین در زمینه یادگیری عمیق، هوش مصنوعی به تعریف اهداف و مقاصد و روش‌های به‌کارگرفته شده برای دستیابی به آنها کمک می‌کند.

به عبارت دیگر هوش مصنوعی در ایجاد و توسعه شبکه‌های عصبی سهم دارد. این شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوها و بازنمایی‌های پیچیده‌ای را از حجم وسیعی از داده‌ها بیاموزند. هوش مصنوعی اصول و تکنیک‌های لازم برای آموزش موفقیت‌آمیز این شبکه‌ها را فراهم می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با یادگیری مثال‌های اضافی، عملکرد خود را بهبود بخشند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی امکان ارزیابی و بهینه‌سازی مدل یادگیری عمیق را فراهم می‌کند. این مسئله به تعیین معماری مدل، پارامترها و روش‌های آموزشی برای یک مشکل یا فعالیت خاص کمک می‌کند.

ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چه تفاوت‌هایی با هم دارند؟ 

دیپ لرنینگ یک شکل تخصصی از یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ است که برای کارآمدتر کردن یادگیری ماشین ایجاد شده است. در واقع یادگیری عمیق، تکاملی در یادگیری ماشینی است.

یادگیری ماشینی (ML) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی (AI) و علوم کامپیوتر است که در آن ماشین‌ها آموزش می‌بینند تا وظایفی را انجام دهند که معمولاً با هوش انسانی مرتبط هستند. از سوی دیگر، دیپ لرنینگ به توسعه برنامه‌های کامپیوتری اشاره دارد که با دسترسی به داده‌ها، توانایی یادگیری و بهبود خودکار را کسب می‌کنند. به طور کلی، تفاوت میان یادگیری ماشینی و دیپ لرنینگ را می‌توان در دو حوزه اصلی مورد بررسی قرار داد.

۱) نوع داده‌ای که با آن کار می‌کنند.

۲) روش‌هایی که با آن‌ها یاد می‌گیرند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی، نیازمند داده‌های ساختاریافته و برچسب‌گذاری‌شده هستند؛ مانند داده‌های کمی که به شکل اعداد و مقادیر ارائه می‌شوند. در این روش، متخصصان انسانی به‌طور دستی ویژگی‌های مهم و مرتبط را از داده‌ها استخراج کرده و سپس الگوریتم‌هایی (مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های گام‌به‌گام) را طراحی می‌کنند تا رایانه بتواند این ویژگی‌ها را پردازش کند.

. در واقع ML بیشتر به مداخله انسان برای یادگیری وابسته است. 

از سوی دیگر، مدل‌های دیپ لرنینگ می‌توانند بدون دخالت انسان، داده‌های بدون ساختار مانند فایل‌های صوتی یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی را پردازش کنند و مشخص کنند که کدام ویژگی‌ها باعث تمایز دسته‌های مختلف داده از یکدیگر می‌شوند به عبارت دیگر، یک شبکه یادگیری عمیق فقط به داده‌ها و شرح وظایف نیاز دارد و یاد می‌گیرد که چگونه وظیفه خود را به‌طور خودکار انجام دهد.

برای مثال، فرض کنید مجموعه‌ای از عکس‌های حیوانات خانگی مختلف دارید و می‌خواهید آنها را بر اساس «گربه»، «سگ»، «همستر» و … دسته‌بندی کنید. الگوریتم‌های دیپ لرنینگ می‌توانند تعیین کنند که کدام ویژگی‌ها (مانند گوش‌ها) برای تشخیص هر حیوانی از حیوان دیگر مهم‌تر هستند. در یادگیری ماشین، این سلسله مراتب ویژگی‌ها به‌صورت دستی توسط یک متخصص انسانی ایجاد می‌شوند.

در جدول زیر به عمده‌ترین تفاوت ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ اشاره کرده‌ایم:

چرا دیپ لرنینگ اهمیت دارد؟ 

عوامل بسیاری وجود دارند که یادگیری عمیق را به یکی از استانداردهای صنایع امروزی تبدیل کرده‌اند. اکنون با هم مهم‌ترین این عوامل را بررسی می‌کنیم: 

• مدیریت داده‌های بدون ساختار: مدل‌های آموزش داده شده بر روی داده‌های ساختاریافته می‌توانند به‌راحتی از داده‌های بدون ساختار یاد بگیرند. این امر باعث کاهش زمان و منابع در استاندارد سازی مجموعه داده‌ها می‌شود.
• مدیریت داده‌های بزرگ: با توجه به معرفی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، مدل‌های دیپ لرنینگ می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت رعدوبرق پردازش کنند.
• دقت بالا: مدل‌های دیپ لرنینگ دقیق‌ترین نتایج را در بینایی‌های کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش صدا ارائه می‌دهند.
• تشخیص الگو: اکثر مدل‌ها به مداخلهٔ مهندس ماشین لرنینگ نیاز دارند اما مدل‌های دیپ لرنینگ می‌توانند انواع الگوها را به‌طور خودکار شناسایی کنند.
• کاربرد در محصولات روزمره: فناوری دیپ لرنینگ در بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که روزانه با آنها سروکار داریم، به کار رفته است مثل دستیارهای دیجیتال.  

مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

 ۱۶۲۰ نفر  ۹ساعت

---

۵۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

مد‌ل‌های یادگیری عمیق

مدل‌های یادگیری عمیق فایل‌هایی هستند که توسط دانشمندان داده برای انجام وظایف با حداقل دخالت انسان، آموزش داده می‌شوند. مدل‌های یادگیری عمیق مجموعه‌ مراحل از پیش تعریف‌شده‌ای یا الگوریتم‌هایی را شامل می‌شوند که به فایل می‌گوید با داده‌های خاص چگونه رفتار کند. این روش آموزشی، مدل‌های یادگیری عمیق را قادر می‌سازد تا الگوهای پیچیده‌تری را در متن، تصاویر یا صداها تشخیص دهند. به همین دلیل کسب‌و‌کارها از مدل‌های یادگیری عمیق برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی در برنامه‌های مختلف استفاده می‌کنند. حال بیایید در مورد انواع مختلف مدل‌های یادگیری عمیق و نحوه کار آنها بیاموزیم.

یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)

یادگیری نظارت شده، از یک مجموعه دادهٔ برچسب‌دار برای آموزش مدل‌ها برای طبقه‌بندی داده‌ها یا پیش‌بینی مقادیر استفاده می‌کند. مجموعه داده شامل ویژگی‌ها و برچسب‌های هدف است که به الگوریتم اجازه می‌دهد در طول زمان با به حداقل رساندن اشتباهات، از میان برچسب‌های پیش‌بینی‌شده و واقعی آموزش ببیند. یادگیری تحت نظارت را می‌توان به مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون تقسیم کرد.

(*) آیا می‌دانستید آکادمی همراه اول دوره‌ای تحت عنوان «یادگیری ماشین نظارت شده» دارد که می‌توانید در آن شرکت کنید؟! این دوره پیش‌نیاز مسیرهای شغلی در مدرسه هوش مصنوعی و علوم داده است.

طبقه‌بندی (Classification)

الگوریتم طبقه‌بندی، با استخراج ویژگی‌ها، مجموعه داده را به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کند. در واقع، از مدل‌های محبوب یادگیری عمیق می‌توان به ResNet50 برای طبقه‌بندی تصاویر و BERT (مدل زبانی) برای طبقه‌بندی متن اشاره کرد.

رگرسیون (Regression)

در این مدل مسائل بجای دسته‌بندی مجموعه داده‌ها، به مدل رگرسیون آموزش داده می‌شود که رابطه بین متغیرهای ورودی و خروجی را برای پیش‌بینی نتایج بیاموزد. مدل‌های رگرسیون معمولاً در تحلیل‌های پیش‌بینی، مانند پیش‌بینی آب‌وهوا و عملکرد بازار سهام، کاربرد دارند. LSTM و RNN از جمله مدل‌های محبوب رگرسیون در حوزه یادگیری عمیق هستند.

یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) 

در این مدل شبکه عصبی یاد می‌گیرد الگوها را کشف کند یا مجموعه داده را بر اساس مجموعه داده‌های بدون برچسب، خوشه‌بندی کند. در اینجا هیچ متغیر هدفی وجود ندارد. در حالی که ماشین باید الگوها یا روابط پنهان در مجموعه داده‌ها را بدون دخالت انسان تعیین کند. 

از این مدل دیپ لرنینگ در الگوریتم‌های رمزگذارهای خودکار و مدل‌های مولد برای کارهای بدون نظارت مانند خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شود.

دوره یادگیری ماشین بدون نظارت در آکادمی همراه 

انواع الگوریتم دیپ لرنینگ

از آنجایی که گفتیم  از ساختار و عملکرد مغز انسان برای طراحی الگوریتم‌های یادگیری عمیق و نحوه آموزش آن‌ها، الهام گرفته شده است، باید داده‌های آموزشی مختلفی نیز برای این الگوریتم‌ها فراهم شود تا بتوانند درباره داده‌های جدید تصمیم‌گیری کنند. در اینجا لازم است که این مسئله را شفاف کنیم که نباید مدل و الگوریتم را با هم اشتباه بگیریم. 

الگوریتم رویه‌ای است که روی داده‌ها اجرا می‌شود تا الگوها و قوانینی را پیدا کنند و از داده‌ها یاد بگیرند. این فرآیند یک مدل را به وجود می‌آورد. به عبارت دیگر در مدل‌های یادگیری عمیق از چندین الگوریتم استفاده شده است. 

در واقع همه الگوریتم‌های دیپ لرنینگ از انواع مختلف شبکه‌های عصبی برای انجام وظایف خاص استفاده می‌کنند. در ادامه ۱۰ تا از مهمترین الگوریتم‌های دیپ لرنینگ را بررسی می‌کنیم: 

۱. شبکه‌های عصبی کانولوشن (Convolutional Neural Networks)

(CNN) که به‌عنوان ConvNets نیز شناخته می‌شود، از چندین لایه تشکیل شده و عمدتاً برای پردازش تصویر و تشخیص اشیا استفاده می‌شود. Yann LeCun اولین CNN را در سال ۱۹۸۸ توسعه داد که LeNet نام داشت و برای تشخیص کاراکترهایی مانند کدهای پستی و ارقام استفاده می‌شد.

۲. شبکه‌های عصبی با حافظه کوتاه‌مدت طولانی (Long Short Term Memory Networks)

(LSTM)‌ها نوعی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) هستند که می‌توانند وابستگی‌های طولانی مدت را یاد بگیرند و به خاطر بسپارند. یادآوری اطلاعات گذشته برای دوره‌های طولانی، رفتار پیش فرض آنهاست.

LSTM‌ها اطلاعات را در طول زمان حفظ می‌کنند. آنها در پیش‌بینی سری زمانی مفید هستند، زیرا ورودی‌های قبلی را به خاطر می‌آورند. LSTM‌ها ساختاری زنجیره مانند دارند که در آن چهار لایهٔ متقابل به روشی منحصربه‌فرد با هم ارتباط برقرار می‌کنند. علاوه‌ بر پیش‌بینی‌های سری زمانی، LSTM‌ها معمولاً برای تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی و توسعه دارویی استفاده می‌شوند.

۳. شبکه‌های عصبی مکرر (Recurrent Neural Networks)

(RNN)‌ها دارای اتصالاتی هستند که چرخه‌های جهت‌دار را تشکیل می‌دهند. آنها به خروجی‌های LSTM اجازه می‌دهند تا به‌عنوان ورودی به فاز جاری تغذیه شوند.

خروجی LSTM به ورودی فاز فعلی تبدیل می‌شود و به دلیل حافظه داخلی می‌تواند ورودی‌های قبلی را به خاطر بسپارد. RNN‌ها معمولاً برای نوشتن شرح تصاویر، تجزیه‌ و‌ تحلیل سری‌های زمانی، پردازش زبان طبیعی، تشخیص دست خط و ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند.

برنامه نویسی پایتون

 ۲۱۶۷ نفر  ۱۲ساعت

---

۵۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

۴. شبکه‌های متخاصم مولد (Generative Adversarial Networks)

(GAN)‌ها الگوریتم‌های یادگیری عمیق مولد هستند که نمونه‌های داده جدیدی را ایجاد می‌کنند که شبیه داده‌های آموزشی است. GAN دو جزء دارد: یک مولد که یاد می‌گیرد داده‌های جعلی تولید کند و یک تمایز کننده که به وسیله آن اطلاعات جعلی و نادرست آموزش می‌بیند.

۵. شبکه‌های تابع پایه شعاعی (Radial Basis Function Networks)

(RBFN)‌ها انواع خاصی از شبکه‌های عصبی پیشخور هستند که از توابع پایه شعاعی به‌عنوان توابع فعال‌سازی استفاده می‌کنند. آنها یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی دارند و بیشتر برای طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده می‌شوند.

۶. پرسپترون‌های چندلایه (Multilayer Perceptrons)

(MLP)ها مکانی عالی برای شروع یادگیری در مورد فناوری دیپ لرنینگ هستند.MLPها متعلق به کلاس شبکه‌های عصبی پیشخور با لایه‌های متعدد پرسپترون هستند که عملکردهای فعال‌سازی دارند. MLP‌ها از یک لایه ورودی و یک لایه خروجی تشکیل شده‌اند که به‌طور کامل به هم متصل هستند. آنها تعداد لایه‌های ورودی و خروجی یکسانی دارند؛ اما ممکن است چندین لایه پنهان داشته باشند و می‌توان از آنها برای ساخت نرم‌افزارهای تشخیص گفتار، تشخیص تصویر و ترجمه ماشینی استفاده کرد.

۷. نقشه‌های خود سازمان‌دهی (Self Organizing Maps)

(SOM)ها را پروفسور Teuvo Kohonen اختراع کرد که تجسم داده‌ها را برای کاهش ابعاد دیتاها از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی خود سازمان‌دهی کند. همانطور که می‌دانید انسان نمی‌تواند به‌راحتی داده‌هایی با ابعاد بالا و حجم زیاد را تجسم کند و تجسم داده‌ها سعی دارد تا این مشکل را حل کند. SOMها برای کمک به کاربران در درک این اطلاعات با حجم و ابعاد بالا ایجاد شده‌اند.

۸. شبکه‌های باور عمیق (Deep Belief Networks)

(DBN)ها مدل‌های مولد هستند که از لایه‌های متعددی از متغیرهای پنهان و تصادفی تشکیل شده‌اند. متغیرهای پنهان دارای مقادیر باینری هستند و اغلب واحدهای پنهان نامیده می‌شوند. DBNها پشته‌ای از ماشین‌های بولتزمن با اتصالات بین لایه‌ها هستند که هر لایه RBM هم با لایه‌های قبلی و هم با لایه‌های بعدی ارتباط برقرار می‌کند. از شبکه‌های باور عمیق (DBN) برای داده‌های تشخیص تصویر، تشخیص ویدیو و ضبط حرکت استفاده می‌شود.

یادگیری ماشین نظارت شده

 ۴۰۰ نفر  ۱۴ساعت

---

۵۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

۹. ماشین‌های محدود بولتزمن (Restricted Boltzmann Machines)

(RBM)‌ها که توسط جفری هینتون توسعه یافته‌اند، شبکه‌های عصبی تصادفی هستند که می‌توانند از توزیع احتمال بر روی مجموعه‌ای از ورودی‌ها آموزش ببینند. از این الگوریتم یادگیری عمیق برای کاهش ابعاد، طبقه‌بندی، رگرسیون، فیلتر مشارکتی، یادگیری ویژگی و مدل‌سازی موضوع استفاده می‌شود و RBMها بلوک‌های سازنده DBNها را تشکیل می‌دهند.

۱۰. رمزگذارهای خودکار (Autoencoders)

رمزگذارهای خودکار نوع خاصی از شبکه عصبی پیشخور به شمار می‌روند که در آن ورودی و خروجی یکسان هستند. جفری هینتون رمزگذارهای خودکار را در دهه ۱۹۸۰ برای حل مشکلات یادگیری بدون نظارت طراحی کرد. آنها شبکه‌های عصبی آموزش دیده‌ای هستند که داده‌ها را از لایه ورودی به لایه خروجی تکرار می‌کنند. رمزگذارهای خودکار برای اهدافی مانند کشف دارویی، پیش‌بینی محبوبیت و پردازش تصویر استفاده می‌شوند.

مزایا و محدودیت‌های یادگیری عمیق چیست؟

دیپ لرنینگ، درست مانند هر تکنولوژی‌ دیگری با مجموعه‌ای از مزایا و محدودیت‌ها همراه است. مهم است که از این موارد آگاه باشید تا بهتر بتوانید درک کنید که یادگیری عمیق چه کاری می‌تواند انجام دهد و چه کاری نمی‌تواند انجام دهد. نقاط قوت و ضعف یادگیری عمیق و دیپ لرنینگ عبارتند از؛

نقاط قوت

1. دقت بالا: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند در کارهای مختلف مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی، عملکرد پیشرفته‌تری داشته باشند.
2. مهندسی ویژگی‌های خودکار: الگوریتم‌های دیپ لرنینگ می‌توانند به‌طور خودکار ویژگی‌های مرتبط را از داده‌ها بدون نیاز به مهندسی دستی کشف کنند و یاد بگیرند.
3. مقیاس‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده مقیاس شوند و از مقادیر انبوه داده یاد بگیرند.
4. انعطاف‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای طیف وسیعی از وظایف به‌کار برد و می‌تواند انواع مختلفی از داده‌ها مانند تصاویر، متن و گفتار را مدیریت کند.
5. بهبود مستمر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به‌طور مداوم عملکرد خود را با فراهم کردن داده‌های بیشتر بهبود ببخشند.

نقاط ضعف

• الزامات محاسباتی بالا: مدل‌های یادگیری عمیق برای آموزش و بهینه‌سازی نیاز به مقادیر زیادی داده و منابع محاسباتی دارند. 
• نیاز به مقادیر زیاد داده برچسب‌دار: مدل‌های دیپ لرنینگ اغلب به مقدار زیادی داده برچسب‌دار برای آموزش نیاز دارند، که می‌تواند گران و زمان‌بر باشد.
• تفسیرپذیری: تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق فقط در حد و اندازهٔ داده‌هایی است که مدل را با آنها آموزش می‌دهیم. این امر می‌تواند چالش برانگیز باشد و درک نحوه تصمیم‌گیری آنها را دشوار می‌کند. 
• تطبیق بیش از حد: مدل‌های یادگیری عمیق گاهی اوقات می‌توانند بیش از حد به داده‌های آموزشی تطابق داشته باشند و در نتیجه عملکرد ضعیفی روی داده‌های جدید و دیده نشده، داشته باشند.
• هزینه بالا: مدل‌های دیپ لرنینگ برای انجام محاسبات پیچیده ریاضی به قدرت محاسباتی و ذخیره‌سازی زیادی نیاز دارند. این نیازهای سخت افزاری مثل CPU و کارت گرافیک‌های قدرتمند هزینه بالایی دارند. 
• ماهیت جعبه سیاه: این مدل‌ها یک مشکل دارند که به آن اصطلاحاً «جعبه سیاه» گفته می‌شود. در مدل‌های یادگیری عمیق، فرآیند تصمیم‌گیری مبهم است و نمی‌توان آن را به گونه‌ای توضیح داد که به‌راحتی برای انسان قابل درک باشد. مثلاً اگر یک وسیله نقلیه خودران به یک عابر پیاده آسیب برساند، نمی‌توانیم «فرایند فکری» مدل را ردیابی کنیم و دقیقاً ببینیم چه عواملی منجر به این اشتباه شده است.

ریاضیات در علوم‌داده و هوش مصنوعی

 ۱۴۸۸ نفر  ۸ساعت

---

۵۰۰,۰۰۰ تومان

خرید دوره

کاربردهای دیپ لرنینگ در زندگی 

در این بخش قصد داریم با برخی از معروف‌ترین اپلیکیشن‌هایی که با استفاده از فناوری دیپ لرنینگ ساخته شده‌اند آشنا شویم. این مسئله به شما کمک می‌کند تا پتانسیل کامل شبکه‌های عصبی عمیق را درک کنید.

۱. بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

بینایی کامپیوتری (CV) در اتومبیل‌های خودران برای تشخیص اشیاء و جلوگیری از برخورد با آنها استفاده می‌شود. همچنین برای تشخیص چهره، پیش بینی حالت و وضعیت بدن، طبقه‌بندی تصویر و تشخیص ناهنجاری نیز از بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود.

۲. تشخیص خودکار گفتار (Automatic Speech Recognition)

تشخیص خودکار گفتار (ASR) که توسط میلیاردها نفر در سراسر جهان استفاده می‌شود، در واقع همان دستیارهای شخصی مجازی هستند که در تلفن‌های ما وجود دارد و معمولاً با گفتن «Hey, Google» یا «Hi, Siri» فعال می‌شوند. این چنین برنامه‌های صوتی در تبدیل متن به گفتار، طبقه‌بندی صدا و تشخیص فعالیت‌های صوتی نیز کاربرد دارند.

۳. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هوش مصنوعی مولد با افزایش تقاضای CryptoPunk NFT با قیمت ۱ میلیون دلار روبرو شده است. CryptoPunk یک مجموعهٔ هنری مولد است که با استفاده از مدل‌های دیپ لرنینگ ایجاد شده است. معرفی مدل GPT-4 توسط OpenAI، دامنه تولید متن را با ابزار قدرتمند Chat GPT خود متحول کرده است. اکنون می‌توانید به مدل‌ها آموزش دهید که یک رمان کامل بنویسند یا حتی برای پروژه‌های علم داده هم کدنویسی کنند.

۴. ترجمه (Translation)

ترجمه با دیپ لرنینگ فقط به ترجمه زبان محدود نمی‌شود؛ چون در حال حاضر می‌توانیم با استفاده از OCR عکس‌ها را به متن ترجمه کنیم یا با استفاده از NVIDIA GauGAN2 متن را به تصویر ترجمه کنیم.

۵. پیش‌بینی سری زمانی (Time Series Forecast)

از این مدل دیپ لرنینگ برای پیش‌بینی سقوط بازار، قیمت سهام و تغییرات آب‌و هوا استفاده می‌شود. مدل‌های دیپ لرنینگ و سری‌های زمانی در تشخیص الگوها بهتر از انسان‌ها عمل می‌کنند و به همین دلیل ابزارهایی اساسی در این صنایع و صنایع مشابه به شمار می‌روند.

۶. اتوماسیون (Automation)

از دیپ لرنینگ برای خودکارسازی وظایف، مثلاً آموزش به ربات‌ها برای مدیریت انبار،‌ بازی‌های ویدیویی و بهتر شدن آنها در حل پازل استفاده می‌شود. اخیراً تیم Dota AI از OpenAI تیم حرفه‌ای OG را شکست داد و  این برد دنیا را شوکه کرد؛ چرا که مردم انتظار نداشتند هر پنج ربات، از قهرمانان جهان پیشی بگیرند.

۷. بازخورد مشتری (Customer Feedback)

یادگیری عمیق برای رسیدگی به بازخورد و شکایات مشتریان نیز کاربرد دارد. مانند برنامه چت‌بات که برای ارائه خدمات یکپارچه به مشتریان استفاده می‌شود.

۸. زیست پزشکی (Biomedical)

صنعت پزشکی با استفاده از دیپ لرنینگ بیشترین سود را کرده است. چرا که از دیپ لرنینگ در زیست پزشکی برای تشخیص سرطان، ساخت داروی پایدار، برای تشخیص ناهنجاری در اشعه ایکس قفسه سینه و کمک به تجهیزات پزشکی استفاده می‌شود.

مشاغل در یادگیری عمیق

درست مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مشاغل با دیپ لرنینگ رشد سریعی را تجربه می‌کنند. یادگیری عمیق به سازمان‌ها و شرکت‌ها کمک می‌کند تا راه‌هایی را برای خودکارسازی وظایف و انجام بهتر، سریع‌تر و ارزان‌تر وظایف و کارها توسعه دهند.

طیف گسترده‌ای از فرصت‌های شغلی وجود دارند که از دانش و مهارت‌های دیپ لرنینگ استفاده می‌کند. این‌ها جایگاه‌های شغلی عبارت‌اند از:

• مهندسین نرم‌افزار
• تحلیلگران داده
• دانشمندان داده
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• دانشمندان پژوهشگر
• مهندسین پردازش زبان طبیعی

تحلیل‌گر داده یکی از ۳۰ شغل پردرآمد دنیاست و درحال‌حاضر در کشورهای پیشرفته، بیش از ۴۰۰ هزار فرصت شغلی برای این حرفه وجود دارد؛ بنابراین اگر در آن متخصص شوید،‌ موقعیت‌های شغلی عالی نصیبتان خواهد شد. آکادمی همراه با برگزاری دورهٔ آنلاین «تحلیل‌گر داده» طی ۸۰ ساعت آموزش تخصصی، شما را برای ورود به این مسیر شغلی همراهی می‌کند. 

در این دوره شما قدم‌به‌قدم با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های موجود در کسب‌وکار خود، مثلاً شبکه‌های اجتماعی، سایت و… را شناسایی، جمع‌آوری و دسته‌بندی کرده و به پیش‌بینی بهتری از آینده محصول و کسب‌وکارتان برسید.

ثبت‌نام دوره

بهترین زبان برنامهٰ‌نویسی دیپ لرنینگ 

از آنجایی که زیرساخت دیپ لرنینگ بر پایه شبکه‌های عصبی با تعداد زیادی گره ساخته شده است، انتخاب زبانی مناسب برای برنامه‌نویسی ضروری است؛ زبانی که بتواند به‌سادگی روابط پیچیده بین این گره‌ها را برای مدل‌سازی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها تعریف کند. در اینجا زبان برنامه‌نویسی پایتون ویژگی‌هایی دارد که آن را از بقیه متمایزتر می‌کند:  

• پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالاست که در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی روی داده تمرکز بیشتری دارد و استفاده و یادگیری از آن بسیار آسان است. به عبارت دیگر این زبان برنامه‌نویسی به زبان‌های گفتاری انسانی ( به‌ویژه انگلیسی) بسیار نزدیک‌تر از دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی است. 
• جامعه کاربران و زبان‌آموزان پرشور پایتون همگی با انتشار آموزش‌های عمیق و کتاب‌های راهنما به صورت آنلاین و همچنین افزودن موارد به کتابخانه‌های کد آماده، به تکامل این زبان کمک می‌کنند.

• از آنجایی که عنصر اصلی در همه الگوریتم‌ها و برنامه‌های دیپ لرنینگ، هم به‌عنوان ورودی و هم مواد آموزشی داده‌ها هستند، پایتون زبانی است که برای دستکاری و پیش‌بینی مدیریت داده‌ها استفاده می‌شود. همین امر آن را به ابزاری عالی برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها برای آموزش به مدل‌های دیپ لرنینگ، درج ورودی یا حتی منطقی کردن خروجی آن تبدیل می‌کند.

• پایتون، در مقایسه با بی‌شمار زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر، بزرگترین انتخاب تکه‌های کد منبع باز را در اختیار دارد که به‌صورت آنلاین و رایگان در قالب کتابخانه‌های پایتون در دسترس هستند. پایتون ۸ کتابخانه دارد از جمله: Keras،TensorFlow و PyTorch و ….

در کل زبان برنامه‌نویسی پایتون در هوش مصنوعی شامل سازگاری و سادگی، دسترسی به مجموعه‌ای عالی از چارچوب‌ها و کتابخانه‌ها، جامعهٔ کاربران قوی، استقلال پلتفرم و انعطاف‌پذیری است. شاید فکر می‌کنید که یادگیری زبان پایتون در ابتدای راه برایتان کمی سخت و غیر ضروری است اما در قسمت بعد که بخش پایانی مقاله است، برایتان یک راهکار عالی داریم که می‌توانید راحت و اصولی پایتون را بیاموزید.   

دیپ لرنینگ جهشی به‌سوی آینده  

تغییرات شگرفی که هوش مصنوعی در دنیای امروز ایجاد کرده است بر کسی پوشیده نیست. در هر زمینه‌ای فناور‌های مدرن با الگوگیری از دیپ لرنینگ توانسته‌اند پیشرفت‌های چشم‌گیری ایجاد کنند. برای همگام شدن با این صنعت رو به پیشرفت، اولین و بهترین راه آموزش دیپ لرنینگ به‌صورت اصولی و تخصصی است. 

آکادمی همراه اول با برگزاری دوره بوت‌کمپ هوش مصنوعی و پایتون این بستر را برای شما فراهم کرده است. در این بوت‌کمپ شما با مفاهیم اساسی هوش مصنوعی، دیپ لرنینگ و شبکه‌های عصبی عمیق و همین‌طور برنامه‌نویسی به زبان پایتون آشنا خواهید شد. این بوت‌کمپ شما را برای ورود به بخش‌های کاربردی و تخصصی‌تر هوش مصنوعی آماده می‌کند. آکادمی همراه اول این افتخار را دارد که با هدف آموزش درست و اصولی مفاهیم، شما عزیزان را در این زمینه همراهی کند.

منابع: