یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق یا Deep Learning که البته خیلی ها ترجیح میدن از واژه دیپ لرنینگ استفاده کنن، تلاش می‌کنه نحوه یادگیری دانش توسط انسان رو تقلید کنه. یادگیری عمیق یک جزء مهم از علم داده به حساب میاد که آمار و مدلسازی تخمینی رو شامل میشه.

Deep Learning برای کاربردهایی مثل جمع ‌آوری، تحلیل و تفسیر مجموعه‌ وسیعی از داده ها ایده آله و به دانشمندان داده کمک می کنه تا فرآیندها رو سریع تر و آسون تر پیش ببرن.

یادگیری عمیق در واقع نوعی از تکنولوژی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستش که در ساده ترین حالت، میشه اونو به عنوان روشی برای خودکارسازی تحلیل های پیش بینی کننده در نظر گرفت. الگوریتم های رایج در یادگیری ماشین خطی هستن، اما الگوریتم های یادگیری عمیق به صورت سلسله مراتبی پشته سازی شدن و پیچیدگی و مفهوم عمیق تری دارن.

برای درک بهتر یادگیری عمیق، کودک خردسالی رو در نظر بگیرین که اولین کلمه ای که یاد گرفته «گل» هستش. کودک با اشاره به اجسام مختلف و گفتن کلمه «گل» می‌تونه یاد بگیره که گل چیه و چی نیست. اگر اشاره کودک درست باشه، والدینش میگن «درسته، این گله» و در غیر اینصورت میگن «نه، این گل نیست».

همزمان با اشاره کودک به اجسام مختلف، اون می‌تونه با ویژگی هایی که یک گل داره بیشتر آشنا بشه. در واقع کودک بدون اینکه حتی اطلاع داشته باشه، داره یک مفهوم پیچیده، یعنی «گل» رو ساده سازی می‌کنه.

هر بار که کودک یک مفهوم جدید و ساده تر از یک مفهوم کلی و پیچیده رو یاد می‌گیره یک لایه اطلاعاتی در مغزش تشکیل میشه. با افزایش این لایه ها، در نهایت سلسله مراتبی شامل لایه هایی از مفاهیمی با درجه سختی و پیچیدگی متفاوت ایجاد میشه که مفهوم «گل» رو برای کودک قابل فهم می‌کنه. بنابراین، در یادگیری عمیق، به دست آوردن دانش با استفاده از مثال انجام میشه.

 

یادگیری عمیق چطور کار می کند؟

برنامه های کامپیوتری که از یادگیری عمیق استفاده می کنن در واقع از فرآیندی مشابه با فرآیند یادگیری مفهوم «گل» در مثال بالا بهره می برن. هر الگوریتم در سلسله مراتب با بررسی غیرخطی داده ورودی اش، از دانشی که کسب کرده برای ساخت یک مدل آماری به عنوان خروجی استفاده می کنه.

این کار اونقدر تکرار میشه تا خروجی به سطح رضایت بخشی از دقت رسیده باشه. تعداد لایه هایی که داده ها در اونها پردازش میشن معمولا اونقدر زیاده که با واژه Deep تناسب داره. در تکنولوژی رایج یادگیری ماشین، فرآیند یادگیری تحت نظارت انجام میشه. برنامه نویس خیلی دقیق و مشخص نکات لازم رو در اختیار کامپیوتر قرار میده. اینطوری کامپیوتر میتونه تصمیم بگیره که آیا یک تصویر حاوی گل هست یا نه.

این فرآیند زمان بر و پیچیده تحت عنوان استخراج ویژگی ها شناخته میشه و نرخ موفقیت کامپیوتر دقیقا به توانایی برنامه نویس برای تعیین یک مجموعه ویژگی برای یک مفهوم (مثلا گل) بستگی داره. مزیت یادگیری عمیق اینه که برنامه بدون نیاز به نظارت، ویژگی ها رو خودش می سازه. یادگیری بدون نظارت نه تنها سریع تره بلکه معمولا دقت خیلی بالاتری هم داره.

در وهله اول مقداری داده آموزشی در اختیار برنامه کامپیوتری قرار می گیره که عموما شامل مجموعه ای از تصاویر هستش که توسط انسان نشانه گذاری شدن. مثلا تصاویری که با مفهوم گل نشانه گذاری شدن و تصاویری که فاقد متا تگ گل هستن. برنامه با استفاده از اطلاعات دریافتی از داده آموزشی، یک مجموعه ویژگی رو برای مفهوم گل می سازه و یک مدل پیش بینی کننده رو ایجاد می کنه.

در این مثال، کامپیوتر ممکنه در اولین مرحله به دنبال یک گیاه با گلبرگ بگرده و هر تصویری که دارای این المان ها بود رو با عنوان تصویر حاوی گل دسته بندی کنه. نکته مهم اینه که برنامه از نشانه گذاری هایی که انسان مشخص کرده خبر نداره. در واقع برنامه با بررسی الگوهای پیکسلی در یک داده دیجیتال، به دنبال المان های مذکور میگرده.

با بررسی تصویرهای بیشتر، پیچیدگی و دقت مدل پیش بینی کننده افزایش پیدا می کنه. برخلاف کودکی که بالاتر به عنوان مثال فرض شد، برنامه به چند هفته یا حتی ماه نیاز نداره تا مفهوم «گل» رو درک کنه. در واقع الگوریتم های Deep Learning با استفاده از یک مجموعه آموزشی این قابلیت رو دارن تا میلیون ها تصویر رو دسته بندی کنن و تمام تصاویری که در اونها گل وجود داره رو در عرض چند دقیقه مشخص کنن.

برای اینکه به سطح رضایت بخشی از دقت برسیم، برنامه های یادگیری عمیق باید به داده های آموزشی وسیع و قدرت پردازشی بالا دسترسی داشته باشن. هیچ کدام از این دو نیازمندی تا پیش از ظهور ابر داده (Big Data) و پردازش ابری در دسترس برنامه نویسان قرار نداشت.

برنامه نویسی الگوریتم های یادگیری عمیق میتونه با استفاده از خروجی تکرار شونده خودش، مدل های آماری پیچیده تری رو بسازه. به همین دلیل این الگوریتم ها امکان ساخت مدل های پیش بینی کننده دقیق با استفاده از داده های وسیع نشانه گذاری و ساختاربندی نشده رو ارائه میدن. با توجه به اینکه حضور اینترنت اشیاء (IoT) هر روز در زندگی ما پررنگ تر میشه، تکنولوژی یادگیری عمیق از اهمیت زیادی برخورداره. علت اینه که اکثر داده هایی که توسط انسان و ماشین ها تولید میشن نشانه گذاری و ساختاربندی نشده هستن.

 

 

چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟

یادگیری عمیق در حال حاضر یکی از مهمترین تکنولوژی هایی هستش که در ماشین های خودران استفاده میشه. این تکنولوژی امکان تشخیص یک تابلوی توقف یا درک تفاوت یک عابر پیاده از یک چراغ برق رو برای ماشین میسر می کنه.

دستگاه های مصرفی مثل گوشی های هوشمند، تبلت ها، تلویزیون ها و بلندگوها هم با استفاده از این تکنولوژی قابلیت کنترل صوتی رو در دسترس کاربران خودشون قرار میدن.

در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری به صورت مستقیم از طریق تصاویر، متن یا صدا یاد می گیره تا چطور طبقه بندی ها رو انجام بده. مدل های Deep Learning میتونن دقت فوق العاده بالایی داشته باشن و حتی در برخی سناریوها عملکردی بهتر از انسان رو نشون بدن.

این مدل ها با استفاده از مجموعه های وسیعی از داده های نشانه گذاری شده/نشده و معماری های شبکه عصبی با لایه های بسیار زیاد، آموزش داده میشن. به کارگیری یادگیری عمیق در صنایع مختلف مزایای زیادی رو به همراه داره. در حوزه ای کامرس (تجارت الکترونیک) یا کسب و کارهایی که خدماتشون رو آنلاین ارائه میدن، امکان شناخت نیازها، علایق و رفتارهای خرید مشتریان وجود داره.

کسب و کارها میتونن با ثبت و تفسیر احساسات و نظرات مشتریان، بهترین راهکارها و پیشنهادها رو به کاربران خودشون ارائه بدن و اینطوری روابط و ارتباطات بهتری داشته باشن.

با استفاده از ابر داده و توانمندی های تحلیلی و تفسیری یادگیری عمیق، امکان پیش بینی ترندها و نیازها و در نتیجه ارائه گزینه های متناسب و پاسخ های شخصی سازی شده میسر میشه.

با استفاده از Deep Learning میشه توانایی پیش بینی و دفاع از خود رو در حوزه امنیت سایبری ایجاد کرد. بهره وری بیشتر و کارایی بهتر با بهبود زمان های پاسخگویی میسر میشه.

بدون شک هوش مصنوعی و یادگیری عمیق انقلاب های بعدی در حوزه تکنولوزی هستن و در آینده ای نزدیک، با استفاده از آنها دستاوردهای چشمگیری رو کسب می کنیم.

 

*** قبل از اینکه به بحث آشنایی با متدهای یادگیری عمیق برسیم، میخواستیم بگوییم که یکی از ابزارهایی که می‌توانید با آن فروشتان را بیشتر کنید نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری می‌باشد. برای کسب اطلاعات بیشتر به صفحه نرم افزار CRM مراجعه کنید. ***

کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق توزیع شده با کاوش و حل مشکلات انسانی تقریبا در هر حوزه ای، بر کل صنایع موجود در سراسر جهان تاثیرگذار هستش. در اینجا می تونین با چند مورد از کاربردهای یادگیری عمیق آشنا بشین.

 

 

– تشخیص تصویر

تشخیص تصویر در مقیاس بزرگ از طریق یادگیری عمیق توزیع شده، سرعت رشد مدیریت رسانه های دیجیتال رو با برنامه هایی مثل Tensorflow و Python افزایش میده. تشخیص تصویر عرصه وسیعی هستش که باید مورد بررسی قرار بگیره، چون می تونه در کاربردهای مختلفی مانند تشخیص چهره، تشخیص پزشکی، اسکن اعداد و تشخیص دست خط استفاده بشه.

چالش مشترکدر تمام این کاربردها، افزایش دقت بدون افزایش زمان مورد نیاز برای آموزش و آزمایش مدل هاست که همچنان یک حوزه کلیدی مورد علاقه کارشناسان یادگیری عمیق به حساب میاد.

 

– پردازش زبان طبیعی

درک پیچیدگی های مرتبط با زبان (معناشناسی، نحو، عبارات، ظرافت های لحنی یا حتی طعنه) حتی برای انسان ها هم یکی از سخت ترین کارها به حساب میاد. پردازش زبان طبیعی یا NLP از طریق یادگیری عمیق توزیع شده تلاش می کنه تا با آموزش ماشین ها به منظور دستیابی به تفاوت های زبانی و چارچوب بندی پاسخ های مناسب، به این هدف دست پیدا کنه.

سیستم های مبتنی بر NLP در طیف گسترده ای از برنامه ها مثل موتور جستجوی گوگل و دستیار صوتی آمازون الکسا به کار رفتن. NLP همچنین برای آموزش توانایی انجام وظایف پیچیده مرتبط با زبان طبیعی مثل تولید دیالوگ و ترجمه ماشینی به ماشین ها هم مفید هستش.

در گذشته، اکثر روش های مورد استفاده برای مطالعه مشکلات NLP از مدل های یادگیری ماشینی کم عمق و ویژگی های زمان بر و دست ساز استفاده می کردن. با این حال، با محبوبیت و موفقیت اخیر در جاسازی کلمات (که نمایش های توزیع شده با ابعاد کم هستن)، مدل های یادگیری عمیق توزیع شده به نتایج برتر در وظایف مختلف مرتبط با زبان دست پیدا کردن.

 

– مدیریت ارتباط با مشتری

تعداد شرکت های توسعه دهنده راهکارهای مدیریت ارتباط با مشتریان CRM که از یادگیری عمیق توزیع شده برای بهبود ابزار خود استفاده می کنن هر روز بیشتر می شه و می تونه هوش مصنوعی و CRM رو به قوی ترین ترکیب در عصر حاضر تبدیل کنه.

این رویکرد دلیل ساده ای داره، یادگیری عمیق توزیع شده می تونه به پیش بینی رفتار مصرف کننده کمک کنه، به عنوان دستیار فروش عمف کنه، امتیازات سرنخ رو پیش بینی کنه، به ایجاد محتوای هدفمند کمک کنه و حتی عملکردهای میز خدمات رو خودکار کنه.

علاوه بر اینها، این مدل می تونه به کسب و کارها کمک کنه فرآیندهای معمول رو خودکار کنن، در خارج از ساعات کاری کارکنان پاسخ های سریعی رو به مشتریان ارائه بدن و برای حفظ روند رشد کسب و کار، بینش درستی رو به دست بیارن.

 

***برای اطلاعات بیشتر راجع به نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری دانا به صفحه “نرم افزار CRM” ما مراجعه کنید.***

 

– تبلیغات پیش بینی کننده

اگر داده ها نبود، خلاقیت و طوفان فکری به تبلیغات منجر نمی شد. داده ها لاک پشت بزرگی هستن که دنیای فعالیت های بازاریابی رو در پشت خودشون حمل می کنن. تبلیغات پیش بینی کننده مبتنی بر داده، داده های مربوط به مشتریان، مشتریان بالقوه، بازارها و رقبا رو جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنه تا درآمد بیشتری رو تولید کنه.

در ابتدا، داده های رفتاری، سفر خرید، تراکنش ها و سابقه در دسترس مدل قرار می گیره. تبلیغات پیش بینی کننده مبتنی بر داده از این داده ها برای پیش بینی واکنش مخاطبان به آگهی تبلیغاتی استفاده می کنه. سپس، تبلیغ کنندگان مخاطبان صحیح رو هدف قرار میدن و کپی های تبلیغاتی و نرخ هزینه ها رو بهینه می کنن.

نقشی که Deep Learning در کمپین های موفق برعهده داره از توان انسان خارج هستش. مدل یادگیری عمیق روی حجم عظیمی از تصاویر محصول، متون، سایت ها و صفحات فنی که هر کاربر مشاهده کرده کاوش می کنه تا کمپین رو به بهترین نحو هدایت کنه.

آشنایی با متدهای یادگیری عمیق

برای ساخت مدل های یادگیری عمیق قدرتمند، متد های مختلفی مورد استفاده قرار می گیره. این تکنیک ها شامل کاهش نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از ابتدا و Dropout میشه.

 

 

– کاهش نرخ یادگیری

نرخ یادگیری یک فراپارامتر (عاملی که پیش از فرآیند یادگیری، سیستم یا شرایطی رو برای عملکرد سیستم تعریف می کنه) هستش که کنترل می کنه هر بار که وزن مدل تغییر می کنه، برای پاسخ به خطای تخمین زده شده، مدل چقدر تغییر رو تجربه می کنه.

نرخ های یادگیری بسیار بالا ممکنه به فرآیندهای آموزشی ناپایدار یا یادگیری مجموعه ای غیر ایده آل از وزنه ها منتهی بشه. از سمت دیگه، نرخ های یادگیری خیلی کم ممکنه باعث ایجاد یک فرآیند آموزشی طولانی بشه که پتانسیل گیر کردن رو داره.

در متد کاهش نرخ یادگیری که به اون بازپخت نرخ یادگیری یا نرخ های یادگیری تطبیقی هم میگن، فرآیند تطبیق نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان آموزش هستش. ساده ترین و رایج ترین انطباق های نرخ یادگیری در طول آموزش شامل تکنیک هایی برای کاهش نرخ یادگیری در طول زمان هستش.

 

– انتقال یادگیری

این فرآیند شامل تکمیل یک مدل از قبل آموزش دیده هستش. در این متد به یک رابط برای اجزای داخلی یک شبکه از قبل طراحی شده نیاز داریم. ابتدا، کاربران داده های جدید حاوی طبقه بندی هایی که تا پیش از این ناشناخته بودن رو در اختیار شبکه موجود قرار میدن. وقتی که تنظیمات لازم برای شبکه انجام شد، وظایف جدید رو میشه با توانمندی های توسعه یافته شبکه برای دسته بندی جزئی تر انجام داد.

مزیت متد انتقال یادگیری اینه که نسبت به روش های دیگه به داده های خیلی کمتری نیاز داره و در نتیجه، زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش میده.

 

– آموزش از ابتدا

این روش به یک توسعه دهنده نیاز داره که مجموعه داده های نشانه گذاشته شده وسیعی رو جمع آوری و یک معماری شبکه رو پیکربندی کنه. این شبکه باید بتونه ویژگی ها و مدل ها رو از طریق مجموعه داده های آماده شده، یاد بگیره. این تکنیک برای کاربردهایی که نیازمند خروجی شامل تعداد بسیار زیادی دسته بندی هستن و به ویژه برای کاربردهای جدید خیلی مناسبه.

اما به طور کلی از این روش به صورت رایج استفاده نمیشه، چرا که به مقادیر داده زیادی نیاز داره و به همین دلیل آموزش شبکه ممکنه روزها یا حتی هفته ها طول بکشه.

 

– تکنیک Dropout

در این روش سعی بر این هستش تا در طول آموزش با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی، مشکل تناسب بیش از حد در شبکه هایی با مقادیر زیادی از پارامترها برطرف بشه. ثابت شده که متد Dropout میتونه با وظایف یادگیری نظارت شده در بخش هایی مثل تشخیص گفتار، دسته بندی سند و زیست شناسی محاسباتی، عملکرد شبکه های عصبی رو بهبود بده.

مزایای Deep Learning چیست؟

در این بخش به چند مورد از مزایای یادگیری عمیق اشاره می کنیم:

 

 

+ به برچسب گذاری داده ها نیازی نداره

یکی از نقاط قوت اصلی یادیگری عمیق، توانایی مدیریت داده ها و روابط پیچیده هستش. شما می تونین برای انجام عملیات با داده های برچسب دار و بدون برچسب از یادگیری عمیق استفاده کنین.

برچسب گذاری داده ها ممکنه فرآیندی زمان بر و پرهزینه باشه. مثلا، دسته بندی عکس ها یک عملیات ساده هستش، اما یک الگوریتم برای تمایز بین این دو به هزاران تصویر نیاز داره. گاهی اوقات، برچسب گذاری داده ها ممکنه به اعمال نظر متخصصان خبره در یک صنعت نیاز داشته باشه، به همین دلیل به دست آوردن داده های آموزشی با کیفیت بالا ممکنه در بعضی از کسب و کارها خیلی گرون باشه.

 

+ در تولید نتایج با کیفیت بالا موثره

وقتی که یک مدل یادگیری عمیق به درستی آموزش داده بشه، می تونه هزاران فعالیت تکراری و پیش پا افتاده رو در کسری از زمان اجرا کنه. کیفیت کار هیچ وقت بدتر نمی شه، مگه اینکه آموزش شامل داده های خامی باشه که مشکل رو منعکس نکنه.

 

+ به مهندسی ویژگی نیازی نداره

عمل استخراج ویژگی ها از داده های خام برای تعریف بهتر مشکل اساسی به عنوان مهندسی ویژگی شناخته می شه و نقش مهمی در یادگیری ماشین داره چون دقت مدل رو افزایش میده. این رویکرد ممکنه گاهی به تخصص در این حوزه نیاز داشته باشه.

توانایی یادگیری عمیق برای انجام مهندسی ویژگی به تنهایی یکی از مزایای اصلی اون نسبت به روش های معمول یادگیری ماشین هستش. یک سیستم یادگیری عمیق داده ها رو برای ویژگی هایی که مرتبط هستن تجزیه و تحلیل می کنه و اونها رو برای تسهیل یادگیری سریع تر، ترکیب می کنه.

 

+ مقرون به صرفه

توسعه مدل های یادگیری عمیق می تونه پرهزینه باشه، اما بعد از آموزش، در دسترس کسب و کار قرار می گیره. هزینه یک پیش بینی نادرست یا نقص محصول یک مساله عظیم و جدی در دنیای کسب و کار به حساب میاد و عواقب اون معمولا از هزینه های توسعه مدل های یادگیری عمیق که از این مشکلات جلوگیری می کنه، بیشتر هستش.

 

+ پشتیبانی از یادگیری عمیق در دو حالت موازی و توزیع شده

ممکنه چند روز طول بکشه تا یک مدل پارامترهای سازنده مدل رو یاد بگیره. الگوریتم های موازی و توزیع شده این مشکل رو با امکان آموزش سریع تر مدل های یادگیری عمیق کاهش میدن.

بسته به اندازه مجموعه داده های آموزشی و ظرفیت پردازش GPU، ممکنه بتونین با حداقل دو یا سه کامپیوتر یا حتی 20 کامپیوتر آموزش رو یک روزه به پایان برسونین.

 

+ مقیاس پذیری

یادگیری عمیق به دلیل ظرفیتی که برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها و انجام محاسبات بسیار مقرون به صرفه داره، یک گزینه بسیار مقیاس پذیر به حساب میاد.

یادگیری عمیق همچنین توانایی تشخیص تفاوت های جزئی در داده ها رو داره. این قابلیت تاثیر مستقیمی روی بهره وری، ماژولار بودن و قابلیت حمل یک مدل یادگیری عمیق داره.

معایب یادگیری عمیق چیست؟

حالا که با مزایای یادگیری عمیق آشنا شدین، توصیه می کنیم معایب مدل های یادگیری عمیق رو هم بررسی کنین:

 

 

– نیاز به داده های عظیم

از اونجایی که سیستم های یادگیری عمیق به تدریج یاد می گیرن، برای آموزش اونها به حجم عظیمی از داده ها هم نیاز داریم. مثلا، برای دستیابی به نتایج مطلوب از الگوریتم تشخیص صدا، داده هایی که زبان ها، جمعیت شناسی و بازه های زمانی متعددی رو پوشش میدن ضروری هستن.

با اینکه که شرکت های بزرگی مثل گوگل و مایکروسافت حجم زیادی از داده ها رو ذخیره می کنن، اما انجام این کار برای کسب و کارهای کوچک با ایده های قوی امکان پذیر نیست. علاوه بر این، در دسترس بودن داده ها برای صنایع خاص ممکنه محدود باشه و یادگیری عمیق رو در اون حوزه محدود کنه.

مثلا در صنعت مراقبت های بهداشتی، داده های کمتری در مورد بیماری های نادر در دسترس قرار داره و به دست آوردن مجموعه های داده مورد نیاز برای عملکرد بی نقص، چالش برانگیز هستش.

 

– نیاز به قدرت پردازشی بالا

مساله دیگه که یادگیری عمیق با اون مواجه هستش، نیاز به قدرت پردازشی بالاست. سخت افزارهایی با کارایی بالا از تراشه های گرافیکی چندهسته ای تشکیل شدن که به برق زیادی نیاز دارن و به طور کلی یک سرمایه گذاری پرهزینه محسوب می شن.

یادگیری عمیق هم فرآیندی هستش که به شدت به حافظه نیاز دارد، بنابراین باید ماژول های حافظه با ظرفیت کافی رو برای عملکرد خوب یک مدل یادگیری عمیق در نظر بگیریم.

 

– چالش در مواجهه با داده های واقعی

مدل های یادگیری عمیق که در مجموعه داده های ارزیابی شده عملکرد خوبی دارن، ممکنه موقع پیاده سازی با مجموعه داده های دنیای واقعی دچار مشکل بشن. یک الگوریتم یادگیری عمیق رو در نظر بگیرین که یاد می گیره اتوبوس های مدرسه معمولا زرد هستن. اگه اتوبوس ها با رنگ آبی رنگ شده باشن، تشخیص اینکه اتوبوس آبی رنگ یک اتوبوس مدرسه هست یا نه برای مدل دشوار می شه.

بنابراین، مدل های یادگیری عمیق هم مثل سایر الگوریتم ها در یک محیط ناآشنا عملکرد خوبی ندارن.

 

– مشکل جعبه سیاه

جعبه سیاه دستگاه یا سیستمیه که به شما اجازه میده ورودی/خروجی رو ببینید، اما عملیاتی که واقعا انجام می شه رو نمی تونین ببینین. الگوریتم های یادگیری عمیق هم با مشکلات جعبه سیاه مواجه می شن که این موضوع اشکال زدایی (دیباگ) و درک نحوه تصمیم گیری اونها رو دشوار می کنه.

همچنین وقتی که برنامه نویسان سعی می کنن بفهمن چرا بعضی جنبه ها شکست می خورن، هیچ سرنخی به دست نمیارن. به طور کلی، الگوریتم های یادگیری عمیق میلیون ها دیتا پوینت رو غربال می کنن تا الگوها و همبستگی هایی رو که معمولا توسط متخصصان انسانی مورد توجه قرار نمی گیرن رو شناسایی کنن.

رویکرد جعبه سیاه ممکنه در انجام کارهای بی اهمیت مشکلی ایجاد نکنه، اما در مواردی مثل تشخیص تومور، پزشک باید بدونه چرا مدل بعضی از مناطق رو علامت گذاری کرده و چرا برای بعضی مناطق دیگه در گزارش اسکن این کار رو انجام نداده.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

همونطوری که گفته شد، یادگیری عمیق در واقع بخشی از تکنولوژی یادگیری ماشینه که از نظر روش حل مساله متفاوت به حساب میاد. در یادگیری ماشین، یک فرد خبره باید در فرآیندی تحت عنوان استخراج ویژگی، اکثر ویژگی های مورد نظر رو شناسایی کنه. اما در سمت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به صورت فزاینده ویژگی‌های مورد نظر رو درک می کنن و به همین دلیل نیازی به وجود یک نیروی خبره انسانی نیست.

در واقع به همین دلیل آموزش الگوریتم های یادگیری عمیق به مراتب بیشتر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین طول میکشه. برای مثال، ممکنه با صرف چند ثانیه تا نهایتا چند ساعت بتونیم یک مدل یادگیری ماشین کارآمد رو برای پاسخگویی به مساله تعیین شده آماده کنیم. اما آماده سازی و آموزش مدل یادگیری عمیق گاهی تا چند هفته زمان می بره.

اما وقتی موقع تست مدل میرسه، اوضاع برعکس میشه. تست الگوریتم‌های یادگیری عمیق زمان به مراتب کمتری نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارن. علاوه بر این، هر چقدر مجموعه داده آموزشی مدل یادگیری ماشین حجیم تر بشه، زمان لازم برای تست به طور محسوسی بالاتر میره.

بر خلاف یادگیری عمیق، برای اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین نیازی به تجهیزات پرهزینه و پردازشگرهای گرافیکی بالارده نیست. بسیاری از دانشمندان داده، حداقل در حال حاضر یادگیری ماشین رو به یادگیری عمیق ترجیح میدن. دلیل این انتخاب قابلیت تفسیر بهتر یا توانایی درک راه حل ها هستش.

الگوریتم های یادگیری ماشینی همچنین مواقعی که داده ها کوچک هستن ترجیح داده میشن. اما در شرایطی مثل تشخیص گفتار و NLP (پردازش زبان طبیعی) که حجم داده ها وسیعه و هیچ نیروی انسانی برای درک یا شناسایی ویژگی ها وجود نداره، یادگیری عمیق به یادگیری ماشین ترجیح داده میشه.

 

الگوریتم های یادگیری عمیق

 

 

1. شبکه‌های عصبی پیچشی

شبکه‌های عصبی پیچشی، برای تحلیل تصاویر و تشخیص الگوها در تصاویر استفاده میشن. این شبکه‌ها مجهز به لایه‌های پیچشی هستن که به صورت خودکار ویژگی‌های مهم را از تصاویر استخراج میکنن و سپس با استفاده از لایه‌های تمام متصل، اطلاعات را ترکیب و تحلیل میکنن.

 

2. شبکه‌های عصبی بازگشتی

شبکه‌های عصبی بازگشتی، برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متون و گفتار استفاده میشن. این شبکه‌ها قادرند به خاطر سپردن اطلاعات در طول زمان و استفاده از آن‌ها برای تحلیل داده‌های بازگشتی مانند ترجمه ماشینی و تولید متن استفاده کنن.

 

3. شبکه‌های عصبی مولد

شبکه‌های عصبی مولد، برای تولید داده‌های جدید بر اساس الگوهای موجود در داده‌های آموزش استفاده میشن. این شبکه‌ها قادر به تولید تصاویر جدید، متن، صدا و سایر انواع داده‌ها هستن و میتونن در حوزه‌هایی مانند تولید تصاویر هنری و تولید متن خلاقانه استفاده بشن.

چالش ها و محدودیت های یادگیری عمیق

شاید بزرگترین محدودیت مدل های یادگیری عمیق ضرورت یادگیری از طریق مشاهده باشه. این یعنی مدل ها فقط به چیزی که از طریق داده‌های آموزشی یاد گرفتن اکتفا می‌کنن. اگر کاربری یک مجموعه کوچک از داده داشته باشه یا داده از منبع مشخصی باشه که لزوما در مفهوم کلی تر مناسب کاربرد مورد نظر نیست، مدل‌ها نمیتونن اون داده‌ها رو تعمیم بدن و در نتیجه عملکردشون پیرامون داده‌های آموزشی محدود میشه.

سوگیری های شناختی یکی دیگر از مشکلات اصلی و مهم مدل‌های Deep Learning هستش. اگر یک مدل با داده ای آموزش ببینه که حاوی سوگیری بوده، در نتیجه پیش بینی های خروجی هم با سوگیری همراه هستش. برای برنامه نویسان یادگیری عمیق، این یکی از مشکلات آزاردهندس، چرا که مدل ها یاد می‌گیرن به ازای هر تغییر کوچکی، اجزای اطلاعاتی رو از همدیگه جدا کنن.

اغلب اوقات، عواملی که مدل با استفاده از اون اطلاعات رو از هم جدا می‌کنه برای برنامه نویس کاملا شفاف نیست. مثلا، مدلی که صورت رو تشخیص میده ممکنه خصوصیات چهره افراد رو بر اساس نژاد و جنسیت بررسی کنه، اما برنامه نویس از این موضوع اطلاع نداره.

نرخ یادگیری یکی دیگر از چالش های اصلی در مدل های یادگیری عمیق هستش. اگر نرخ خیلی بالا باشه، مدل خیلی سریع همگرا میشه و در نتیجه خروجی ایده آلی رو ارائه نمیده. در سمت مقابل، اگر نرخ خیلی پایین باشه، فرآیند دسته بندی داده ها ممکنه دچار اختلال بشه و دستیابی به یک راهکار حتی سخت از حالت قبل باشه.

نیازمندی های سخت افزاری برای مدل های یادگیری عمیق می‌تونه محدودیت هایی رو ایجاد کنه. واحدهای پردازش گرافیک چند هسته ای و سایر واحدهای پردازشی قدرتمند برای بهبود کارایی و کاهش زمان لازم برای ارائه خروجی ضروری هستن. طبیعتا تهیه این تجهیزات به هزینه بالایی نیاز داره. از سایر قطعات سخت افزاری مورد نیاز برای بهره گیری مناسب از یادگیری عمیق میشه به حافظه رم سریع، هارد دیسک یا اس اس دی اشاره کرد.

از دیگر محدودیت‌ها و چالش‌های یادگیری عمیق میشه به موارد زیر اشاره کرد:

یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده نیاز داره. علاوه بر این، مدل های دقیق و قدرتمندتر به پارامترهای بیشتری نیاز دارن که طبیعتا اونها هم داده های مختص خودشون رو می‌خوان. پس از آموزش، مدل های یادگیری عمیق بی انعطاف میشن و نمیتونن وظایف رو به صورت مالتی تسکینگ انجام بدن. اونها میتونن راه حل های بهینه و دقیق رو فقط برای یک مشکل مشخص ارائه بدن. حتی حل یک مشکل مشابه نیازمند آموزش مجدد سیستم هستش.

هر کاربردی که به منطق نیاز داره (مثل برنامه نویسی یا استفاده از شیوه های علمی)، برنامه ریزی بلند مدت و دستکاری داده های الگوریتمی، کاملا فراتر از تکنیک های فعلی یادگیری عمیقه و حتی با استفاده از مجموعه های وسیع داده امکان پذیر نیستن.

مثال‌هایی از به کارگیری Deep Learning در حوزه‌های مختلف

از اونجایی که مدل‌های یادگیری عمیق اطلاعات رو به شیوه ای مشابه با مغز انسان پردازش می‌کنن، اونها میتونن بسیاری از وظایفی که نیروهای انسانی انجام میدن رو برعهده بگیرن. یادگیری عمیق در حال حاضر در رایج ترین ابزارهای تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و نرم افزار تشخیص گفتار مورد استفاده قرار می گیره.

میزان استفاده از این ابزارها روز به روز در حال گسترش هستش و میشه نمونه هایی از اونها رو در ماشین های خودران و سرویس های ترجمه زبان مشاهده کرد. مثال های استفاده از یادگیری عمیق تمام کاربردهایی که به تحلیل ابر داده ها نیازه رو شامل میشه.

از این بین، مواردی که روی پردازش زبان طبیعی، ترجمه زبان، تشخیص پزشکی، سیگنال های تریدینگ در بازار بورس، امنیت شبکه و تشخیص تصویر تمرکز دارن، امروزه بیشترین میزان استفاده از این تکنولوژی رو به خودشون اختصاص دادن.

 

+ یادگیری عمیق و تجربه مشتری:

مدل های یادگیری عمیق در حال حاضر برای چت بات ها یا نرم افزار های گفتگوی آنلاین در وب سایت ها مورد استفاده قرار می گیرن. از اونجایی که مدل های یادگیری عمیق در آینده ای نزدیک به کارآمدی بیشتری دست پیدا می کنن، انتظار میره بسیاری از کسب و کارها از صنایع مختلف از این تکنولوژی برای بهبود تجربه مشتری یا CX خودشون استفاده کنن و میزان رضایت مندی مشتری رو افزایش بدن.

 

+ تولید متن:

ماشین ها میتونن گرامر و استایل یک متن رو یاد بگیرن و بعدش با استفاده از این مدل به صورت خودکار یک متن جدید تولید کنن که کاملا از نظر املاء، گرامر و استایل با متن اصلی مطابقت داشته باشه.

 

+ یادگیری عمیق در هوافضا و نظامی:

یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء در تصاویر ماهواره ای مورد استفاده قرار می گیره و اتاق های عملیاتی اینطوری میتونن مناطق مهم، امن یا نا امن برای نیروها رو به راحتی مشخص کنن.

 

+ اتوماسیون صنعتی:

یادگیری عمیق از طریق ارائه سرویس هایی که به صورت خودکار نزدیک بودن بیش از حد کارگر یا اشیاء به یک دستگاه رو تشخیص میده، میزان ایمنی کارگران در محیط هایی مثل کارخانه یا انبارها رو افزایش میده.

 

+ اضافه کردن رنگ به عکس و ویدئو:

به لطف مدل های یادگیری عمیق، رنگی کردن تصاویر و ویدیوهای سیاه و سفید و قدیمی به راحتی امکان پذیر شده. در گذشته نه چندان دور، این کار به شدت زمان بر بود و افراد خبره باید از طریق فرآیندهای کاملا دستی، تصاویر رو رنگی می کردن.

 

+ تحقیقات پزشکی:

محققان سرطان برای تشخیص خودکار سلول های سرطانی، امروزه از مدل های یادگیری عمیق در روش های خود استفاده می کنن.

 

+ دید کامپیوتری:

یادگیری عمیق به طور چشمگیری دید کامپیوتری رو ارتقاء داده و حالا کامپیوترها این توانایی رو دارن تا با دقت فوق العاده زیادی، اشیاء رو تشخیص بدن و تصاویر رو طبقه بندی کنن. همچنین قابلیت هایی مثل ترمیم و تقسیم بندی تصاویر هم امروزه به راحتی در دسترس قرار داره.

 

+ یادگیری عمیق در صنعت نفت و گاز:

شرکت های بزرگ نفتی با استفاده از هوش مصنوعی تونستن هزینه های لازم برای فرآیند مکان یابی، استخراج، فرآوری و ارسال نفت و محصولات پتروشیمی رو به طور محسوسی کاهش بدن. شبکه های عصبی در مدل های یادگیری عمیق برای نمایان کردن اطلاعاتی استفاده شدن که تا قبل از این ناشناخته بودن.

این مدل ها برای اهداف مهمی مثل مدلسازی لرزه ای، خودکارسازی برنامه ریزی های اکتشافات یا فعالیت های مهندسی، پیش بینی خرابی ماشین آلات و بهینه سازی زنجیره های تامین مورد استفاده قرار گرفتن.

 

+ صنعت ساخت و ساز:

شرکت های فعال در حوزه ساخت و ساز با استفاده از مدل های یادگیری عمیق میتونن سریع ترین و بهینه ترین مسیرها برای ساخت یک ساختمان یا تکمیل یک پروژه عمرانی وسیع رو پیدا کنن. مدل شبیه سازی های پروژه رو به صورت گام به گام انجام میده و تمام مراحل مثل پی کنی، اجرای بتن آرمه و غیره رو آزمایش می کنه تا در نهایت به بهینه ترین ترکیب برسه.

نکته ای که در خصوص پروژه های عمرانی وجود داره اینه که خیلی از اونها منحصر به فرد هستن و همین موضوع باعث میشه تا عملا اطلاعات آموزشی از قبل وجود نداشته باشه. در واقع به همین دلیل چند سال پیش، ساخت و ساز یکی از حوزه هایی بود که به میزان خیلی کمی از تکنولوژی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می کرد.

اما حالا با به کارگیری روش یادگیری تقویتی، شبیه سازی ها اساسا به مجموعه داده مورد نیاز برای مدل یادگیری عمیق تبدیل شدن و این محدودیت تا حد زیادی کاهش پیدا کرده.

 

 

+ خدمات مالی:

در صنعت خدمات مالی فرصت های زیادی برای به کارگیری یادگیری عمیق وجود داره. برای مثال شرکت های فوق العاده بزرگی که خدمات سرمایه گذاری رو ارائه میدن با استفاده از قابلیت تحلیل متن مبتنی بر یادگیری عمیق، فرصت های تریدینگ و مطابقت با قوانین حکومتی رو ارزیابی کنن.

مدل های یادگیری عمیق به اونها کمک می کنه تا حجم وسیعی از داده متنی رو در زمان بسیار کوتاهی پردازش کنن و از نتایج اون برای تجزیه و تحلیل و جمع آوری فرصت های بکر سرمایه گذاری بهره ببرن.

 

+ امنیت سایبری:

موارد استفاده از Deep Learning در امنیت سایبری در حال افزایش هستش. یکی از مزایای یادگیری عمیق نسبت به سایر شیوه ها، دقت بالای اونه. در خیلی از موارد، بهبود حاصل از به کارگیری مدل های یادگیری عمیق باعث شده تا نرخ تشخیص به 99.9 درصد نزدیک بشه.

خطرات و هزینه های بسیار بالای ناشی از عدم تشخیص یک تهدید امنیتی باعث شده تا هزینه های به کارگیری یادگیری عمیق به چشم نیاد. یادگیری عمیق میتونه نقش های مختلف و مهمی رو در استراتژی امنیت سایبری ایفا کنه. موارد استفاده شامل تشخیص خودکار نفوذ با نرخ کشف استثنایی، تشخیص بدافزار و URL و کدهای مخرب، عملکرد خیلی خوبی داره.

 

+ شبکه اجتماعی:

قدرت یادگیری عمیق باعث شده تا در شبکه های اجتماعی هم از اون استفاده بشه. مثلا پینترست رو در نظر بگیرین. این شبکه اجتماعی یک ابزار جستجوی بصری رو در اختیار کاربر قرار میده تا با زوم کردن روی یک شئی خاص در یک تصویر پین شده، تصاویری حاوی اشیاء، رنگ ها، الگوها یا سایر مواردی که از نظر بصری مشابه هستن رو پیدا کنه.

سخن پایانی

یادگیری عمیق یک حوزه پیشرفته از هوش مصنوعیه که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، توانایی تحلیل و فهم داده‌های پیچیده را داره. این تکنولوژی در بسیاری از حوزه‌ها مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، خودران، پزشکی و بسیاری موارد دیگر کاربرد داره. با ادامه پیشرفت تکنولوژی و تحقیقات بیشتر، انتظار میره که یادگیری عمیق در آینده نقش مهمی در توسعه و پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی و ماشینی ایفا کنه.

سوالات متداول

• 
  

  یادگیری عمیق چیه؟

  یادگیری عمیق در واقع یکی از شاخه های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به حساب میاد. این تکنولوژی نحوه یادگیری دانش در انسان ها رو تقلید می کنه و با دیدن مثال های مختلف میتونه میلیون ها داده یا تصویر مختلف رو بر اساس پارامترهای مورد نظر دسته بندی کنه.

• 
  

  یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چه فرقی داره؟

  برای آموزش مدل های یادگیری ماشین یک انسان باید ویژگی های مورد نظر رو شناسایی کنه و به مدل آموزش بده. به همین دلیل فرآیند آموزش دادن مدل نسبتا آسون تره. اما از طرف دیگر، مدل های یادگیری عمیق میتونن خودشون رو توسعه بدن و فرآیند تست و تحلیل رو با سرعت به مراتب بالاتری انجام میدن. اما به کارگیری تکنولوژی یادگیری عمیق مستلزم هزینه های زیادی هستش.

• 
  

  یادگیری عمیق در چه مواردی به کار میره؟

  امروزه کسب و کارها و صنایع مختلفی از مدل های یادگیری عمیق استفاده می کنن. به طور کلی هر جایی که نیاز به تحلیل حجم وسیعی از داده مثل دسته بندی سریع تصاویر، تشخیص متن و گفتار وجود داشته باشه و تجهیزات سخت افزاری مناسبی هم موجود باشه، میشه از مدل های یادگیری عمیق استفاده کرد.