یادگیری عمیق؛ همه‌چیز درباره این روش هوشمندسازی

هرچه بیشتر پیش می‌رویم، اهمیت هوش مصنوعی در دنیا بیشتر و نقش این دانش در زندگی حال و آینده‌مان پررنگ‌تر می‌شود. هوش مصنوعی سنگ بنای علمی نوین به‌نام «یادگیری عمیق» یا دیپ لرنینگ است که با هدف هوشمندسازی امور مختلف پدید آمده است. اگر اولین بار است که اسم این علم به گوشتان می‌خورد یا چیز زیادی درباره‌اش نمی‌دانید، این مقاله را تا پایان بخوانید. در ادامه، یادگیری عمیق را شرح می‌دهیم و جنبه‌های مختلف آن را بررسی می‌کنیم.

یادگیری عمیق چیست؟

دیپ لرنینگ (Deep Learning) یا یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی است. دیپ لرنینگ با شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند که برای تقلید از نحوه تفکر و یادگیری انسان طراحی شده‌اند. در این رشته، تلاش بر این است که با بررسی مقدار زیادی داده ورودی، تجزیه‌وتحلیل و پیش‌بینی نتایج مشابه خودکار انجام شود. هر الگوریتم یادگیری عمیق یک کار را مکرر انجام می‌دهد و هربار کمی اصلاحش می‌کند تا نتیجه نهایی را بهبود بخشد. بسیاری از خدمات و برنامه‌های امروزی از این تکنولوژی استفاده می‌کنند. دیپ لرنینگ در دستیارهای دیجیتال، کنترل از راه دور تلویزیون با قابلیت صوتی و تشخیص تقلب در کارت اعتباری و همچنین فناوری‌های نوظهور (مانند خودروهای خودران) به کار می‌رود.

تفاوت شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟

تفاوت شبکه های عصبی و یادگیری عمیق این است که شبکه‌های عصبی پایه و اساس دیپ لرنینگ هستند تا نحوه عملکرد سیستم عصبی انسان را شبیه‌سازی کنند. در واقع شبکه‌های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها هستند؛ دقیقا مانند مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. هرچه تعداد لایه‌های یک شبکه بیشتر باشد، آن شبکه عمیق‌تر است. در مغز انسان، هر نورون هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال ها بین گره‌ها حرکت و وزن‌های مربوطه را تعیین می‌کنند. گرهی با وزن بیشتر، تأثیر بیشتری بر لایه بعدی گره‌ها خواهد گذاشت. لایه نهایی، ورودی‌های وزنی را برای تولید خروجی گرد هم می‌آورد.

ازآنجایی‌که سیستم‌های دیپ لرنینگ دارای حجم زیادی از داده‌های در حال پردازش هستند و شامل محاسبات پیچیده ریاضی می‌شوند، به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارند. البته حتی با وجود سخت‌افزارهای پیشرفته هم آموزش یک شبکه عصبی ممکن است هفته‌ها طول بکشد.

الگوریتم های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های بدون ساختار مانند متن و تصاویر را دریافت و پردازش و ویژگی‌های آنها را خودکار استخراج کنند و به این ترتیب تا حدودی وابستگی به متخصصان انسانی را از بین ببرند. مثلا فرض کنید مجموعه‌ای از عکس‌های حیوانات خانگی مختلف داریم و می‌خواهیم آنها را بر اساس «گربه»، «سگ»، «همستر» و غیره دسته‌بندی کنیم. الگوریتم های یادگیری عمیق می‌توانند تعیین کنند که کدام ویژگی‌ها (مثلا گوش) برای تشخیص هر حیوانی از حیوان دیگر مهم‌تر هستند. در یادگیری ماشینی، این کار دستی توسط متخصصان انسانی انجام می‌شود.

کاربرد یادگیری عمیق در زندگی امروزی

برنامه‌های دیپ لرنینگ تبدیل به بخش مهمی از زندگی روزمره ما شده‌اند. در بیشتر موارد، این برنامه‌ها به‌قدری خوب با محصولات و خدمات ادغام شده‌اند که کاربران از پردازش داده‌های پیچیده‌ای که در پس‌زمینه انجام می‌شوند، بی‌اطلاع‌اند. برخی از کاربردهای دیپ لرنینگ را در ادامه بررسی کرده‌ایم.

۱. سرگرمی

شرکت‌هایی مانند نتفلیکس، آمازون، یوتیوب و اسپاتیفای فیلم‌ها و آهنگ‌ها و ویدئوهای مرتبط با جست‌وجو و سلیقه کاربر را برای بهبود تجربه مشتریان خود پیشنهاد می‌دهند. بر اساس سابقه جست‌وجو، علاقه و رفتار فرد، شرکت‌های پخش مدیا پیشنهادهایی برای کمک به انتخاب محصول و خدمات ارائه می‌دهند. همچنین از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای افزودن صدا به فیلم‌های صامت و تولید زیرنویس خودکار استفاده می‌شود.

۲. دستیارهای مجازی

کورتانا، سیری و دستیار گوگل نمونه‌هایی از دستیارهای مجازی هستند که از تکنولوژی دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند. هربار دستوری به دستیار مجازی داده می‌شود، تجربه کاربری بهتری را بر اساس تجربیات گذشته با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق ارائه می‌دهد.

۳. چت‌بات‌ها

چت‌بات نوعی برنامه هوش مصنوعی برای چت آنلاین از طریق متن یا متن به گفتار است. این برنامه توانایی برقراری ارتباط و انجام اعمالی مشابه انسان را دارد و برای تعامل با مشتری، بازاریابی و پیام‌رسانی فوری به مشتری استفاده می‌شود. چت‌بات‌هایی مثل chat GPT پاسخ‌های خودکار را به کاربر ارائه می‌دهند. آنها از یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق برای تولید انواع مختلف واکنش‌ها به پیام کاربر استفاده می‌کنند.

۴. ترجمه

ترجمه ماشینی تا حد زیادی توجه کسب‌وکارهای فناوری را به خود جلب کرده است. این سرمایه‌گذاری، همراه با پیشرفت‌های اخیر در دیپ لرنینگ، منجر به افزایش قابلِ‌توجه کیفیت ترجمه شده است. به‌گفته گوگل، انتقال به یادگیری عمیق منجر به افزایش ۶۰درصدی دقت ترجمه در مقایسه با استراتژی مبتنی بر عبارت قبلی در Google Translate شده است. گوگل و مایکروسافت اکنون می‌توانند بیش از ۱۰۰ زبان مختلف را با دقت تقریبا انسانی به زبان‌های دیگر ترجمه کنند.

آموزش یادگیری عمیق

ازآنجایی‌که هوش مصنوعی از مهم‌ترین تکنولوژی‌های روز دنیا محسوب می‌شود، زیرشاخه‌های آن طرف‌داران زیادی پیدا کرده‌اند و بسیاری از افراد به فعالیت در این حوزه مشتاق شده‌اند. از طرفی کمبود نیروی متخصص و ماهر در این حوزه، باعث شده است افرادی که بتوانند تخصص و مهارت بالایی به دست آورند، از نظر شغل و درآمد در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تأمین باشند. امروز که هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ تبدیل به موضوعاتی مهم و محبوب شده‌اند، می‌توان دوره‌های آموزشی فراوانی را در این خصوص پیدا کرد. شما نیز اگر برنامه‌نویس هستید می‌توانید با گذراندن دوره‌های آموزش یادگیری عمیق، دانش و مهارت‌تان را ارتقا دهید و به یکی از متخصصان حرفه‌ای این حوزه تبدیل شوید تا در تغییر و بهبود زندگی میلیون‌ها انسان نقش داشته باشید.

سؤالات رایج

۱. مهم‌ترین مزیت دیپ لرنینگ چیست؟

اگر مدل‌های یادگیری عمیق به‌خوبی آموزش داده شده باشند، می‌توانند در کمترین زمان، باکیفیت‌ترین و دقیق‌ترین خروجی ممکن را تولید کنند. درحالی‌که یک نیروی انسانی برای انجام کاری مشابه باید زمان و انرژی زیادی صرف کند و ممکن است نتیجه کار به دلایلی مثل تمرکزنداشتن و خستگی کیفیت قابل‌قبولی نداشته باشد.

۲. آیا یادگیری عمیق معایبی هم دارد؟

بله! یکی از بزرگ‌ترین معایب دیپ لرنینگ این است که با جایگزین‌کردن سیستم‌های هوشمند به‌جای نیروهای انسانی، فرصت‌های شغلی بسیاری از دست می‌رود و میزان بیکاری و فقر افزایش می‌یابد.

۳. دیپ لرنینگ و یادگیری ماشینی چه تفاوتی با هم دارند؟

دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین خطی هستند اما الگوریتم های یادگیری عمیق در سلسله مراتبی از افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار می‌گیرند. یادگیری ماشینی به متخصصی نیاز دارد که ویژگی‌های کاربردی را شناسایی کند. برنامه‌نویس باید به رایانه بگوید دنبال چه چیزهایی باشد تا تصمیم بگیرد که مثلا در یک تصویر سگ هست یا نه. این فرایند پرزحمت استخراج ویژگی نامیده می‌شود. میزان موفقیت کامپیوتر در یادگیری ماشینی کاملا به توانایی برنامه‌نویس برای تعریف دقیق مجموعه ویژگی برای سگ بستگی دارد. درحالی‌که در دیپ لرنینگ، برنامه ویژگی‌های تنظیم‌شده توسط خود را بدون نظارت ایجاد می‌کند. یادگیری عمیق این ویژگی‌ها را تدریجی درک می‌کند، بنابراین نیاز به متخصص و نظارت را از بین می‌برد. یادگیری بدون نظارت نه‌تنها سریع‌تر است، بلکه معمولا دقیق‌تر است.

۴. فرق یادگیری عمیق و هوش مصنوعی چیست؟

دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است و یادگیری ماشینی هم زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. در واقع یادگیری عمیق نوعی هوش مصنوعی است.

۵. زبان‌های برنامه‌نویسی دیپ لرنینگ کدام‌اند؟

برنامه‌نویسان دیپ لرنینگ بسته به پروژه‌های مختلف، از زبان‌های برنامه‌نویسی متفاوتی استفاده می‌کنند. پایتون، جاوا، زبان برنامه‌نویسی R و زبان برنامه‌نویسی MATLAB از رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی دیپ لرنینگ هستند.

سخن پایانی

رویارویی با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای همه ما بسیار جذاب است. اینکه یوتیوب و اینستاگرام آن دسته از محتواهایی را به ما پیشنهاد می‌دهند که به آنها علاقه‌مندیم، همه ما را هیجان‌زده می‌کند. پیشرفت‌های تکنولوژی روزبه‌روز باعث آسان‌ترشدن و جذابیت بیشتر زندگی می‌شود، اما این موضوع تا جایی جالب و خوب است که تکنولوژی و ربات‌ها جای انسان‌ها را نگیرند. نظر شما چیست؟ در قسمت دیدگاه‌ها بنویسید.