در دنیای هوش مصنوعی، از ربات هایی که با انسان صحبت میکنند تا ماشین های خودران که بدون نیاز به راننده حرکت می کنند ، با یادگیری ماشین آموزش داده شده اند.
- محصول شرکت امین پردازش در حوزه هوش مصنوعی >>>> سئو جی پی تی
یادگیری ماشین: (Machine Learning)
یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی (AI) است که برنامه نویس این سیستم ها به جای آن که تمام قوانین و شرایط را به صورت دقیق تعریف کند، از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای یادگیری خودکار نحوه انجام وظایف استفاده میکند.
سپس سیستم با تحلیل این داده ها الگوها را شناسایی کرده و سپس بر اساس دانشی که از داده ها کسب کرده است ، تصمیم گیری یا پیش بینی می کند.
برای مثال، اگر به یک الگوریتم یادگیری ماشین داده‌هایی شامل ویژگی‌های مختلف ماشین‌ها و قیمت‌های آنها بدهید، این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که چگونه قیمت یک ماشین جدید را پیش‌بینی کند.
یادگیری عمیق (Deep Learning) : یک فناوری محاسباتی و یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی با ساختارهای پیچیده و چندلایه بنا شده است.
ویژگی اصلی یادگیری عمیق و وجه تمایز آن با یادگیری ماشین آن است که با داشتن داده‌های بسیار زیاد، سیستم می‌تواند الگوهای پیچیده‌تری را یاد بگیرد و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد. در نتیجه نیاز کمتری به نظارت انسان دارد، زیرا خودش می‌تواند ویژگی‌های مهم داده‌ها را کشف کند. اما یادگیری ماشین برای مسائل ساده تر مناسب است و نیاز به دخالت انسانی بیشتری دارد . مانند انتخاب ویژگی های مهم داده ها.
همچنین سرعت یادگیری ماشین سریعتر از یادگیری عمیق است زیرا در یادگیری عمیق نیاز به تعداد زیادی نمونه داریم.
- پیشنهاد بررسی >>>> شروع کار رسمی موتور جستجوی ChatGPT
برای مثال، اگر به یک سیستم یادگیری عمیق هزاران عکس از گربه‌ها بدهید، این سیستم می‌تواند به طور خودکار یاد بگیرد که گربه چگونه است و آن را در عکس‌های جدید تشخیص دهد.
شبکه های عصبی مانند مغز کامپیوترها هستند. همان طور که مغز ما میلیاردها عصب (نورون) دارد، یک شبکه عصبی نیز از تعداد زیادی نورون تشکیل شده است . همه آنها می توانند با هم کار کنند تا به رایانه کمک کنند که چیزهایی مانند تصاویر بزرگ یا جملات طولانی را درک کند.
ما می توانیم به نورون ها آموزش دهیم. به این کار”training” می گویند. به این صورت که به آنها نمونه های زیادی می دهیم (مانند تصاویر سگ ها) و نورون ها یاد می گیرند که به دنبال چه چیزی بگردند. به طور کلی، شبکه های عصبی به رایانه کمک می کنند تا مسائل را مانند انسان ها با یادگیری درک کنند.
شبکه عصبی مصنوعی از سه بخش اصلی تشکیل شده است:
لایه ورودی : (Input Layer) داده‌های خام (مانند تصاویر یا متون) به این لایه وارد می‌شوند.
لایه‌های مخفی (Hidden Layers) : این لایه‌ها عملیات پردازش را انجام می‌دهند. تعداد لایه‌های مخفی و نوع عملیات انجام‌شده در این بخش باعث می‌شود که شبکه “عمیق” نامیده شود. زیرا از تعداد بسیاری لایه مخفی استفاده می شود.
لایه خروجی (Output Layer) : نتیجه نهایی (مانند پیش‌بینی یا دسته‌بندی) در این لایه تولید می‌شود.
همه نورون ها در هر لایه ای به لایه های دیگر دسترس دارند و هر اتصال بین نورون ها در شبکه دارای یک وزن است که اهمیت ارتباط بین دو نورون را نشان می دهد.
- پیشنهاد بررسی >>>> چرا طراحی وبسایت برای کسب و کارها ضروری است؟
مراحل یادگیری در شبکه های عصبی :
ابتدا لازم است داده های خام در شبکه وارد بشوند . این داده ها ممکن است متن ، صدا ، تصاویر و… باشند و باید به بردار عددی تبدیل شوند تا برای شبکه عصبی قابل درک باشند. به این فرآیند پیش پردازش داده ها گفته می شود.
سپس داده ها از لایه های مختلف شبکه عبور کرده و هر لایه یک مجموعه خاصی از ویژگی های داده ها را استخراج میکند و خروجی خود را به لایه بعد می دهد .
لایه های اولیه ویژگی های ساده و اولیه را استخراج می کنند . مثلا این ویژگی ها می تواند در تصاویر شامل لبه ها و در متن ها شامل توزیع کلمات باشد.
لایه های میانی مشخصات پیچیده تری را پیدا میکنند . مثلا در تصاویر الگوهای پیچیده ترمانند شکل اجزای تصویر و در متن ها مفاهیم معنایی را شناسایی می کنند.
- پیشنهاد بررسی >>>> آیا زبان برنامه نویسی PHPبهتر است یا ASP.NET
لایه های عمیق تر ترکیب نهایی ویژگی ها را ایجاد کرده تا برای تصمیم گیری یا پیش بینی از آنها استفاده کند. مثلا تشخسص میدهد که تصویر درباره چه چیزی است.
در مرحله بعد داده های ورودی در وزن ها ضرب شده و یک مقدار اضافی به نام بایاس (Bias) به آنها اضافه می شود تا نورون خروجی درست تری تولید کند. اگر خروجی خطا داشته باشد ، شبکه از این خطا برای تنظیم وزن ها استفاده میکند تا خروجی درست تری ارائه دهد. و این مراحل تا جایی تکرار می شوند که شبکه به دقت مطلوب برسد.
سپس مراحل پس انتشار خطا یا ( backpropagation ) انجام می شود که در آن شبکه پیش بینی خود را با مقدار واقعی مقابسه میکند و یک مقدار خطا تولید می کند. خطا از لایه خروجی به لایه های قبلی بازگشت داده می شود و مرحله به مرحله ادامه می یابد تا به لایه ورودی برسد. در این حین وزن هایی که باعث افزایش خطا شده اند تضعیف و وزن هایی که باعث کاهش خطا شده اند تقویت می شوند. این فرآیند را نیز چندین دورتکرارمیکنیم.
در نهایت شبکه به یک مدل آموزش دیده تبدیل می شود که می تواند داده های حدید را تحلیل ، پیش بینی و دسته بندی کند.
نقش Deep learning در هوش مصنوعی و زندگی روزمره ما:
1 – پردازش زبان طبیعی (: (NLP درک و تولید متن با گفتار توسط کامپیوتر مانند دستیارهای صوتی Siri , Amazon Alexa و …
2- چت بات ها
3 – بهداشت و درمان : تشخیص بیماری به کمک رایانه با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که به طور گسترده برای تحقیقات پزشکی، کشف دارو و تشخیص بیماری هایی مانند سرطان و … از طریق فرآیند تصویربرداری پزشکی استفاده می شود. در پروژه هزار دارو شرکت امین پردازش نیز از این کاربرد یادگیری عمیق استفاده شده است.
- پیشنهاد بررسی >>>>> نحوه ساخت ایمیل در cpanel و directadmin
4- سرگرمی : شرکت‌هایی مانند نتفلیکس، آمازون، یوتیوب و اسپاتیفای ، فیلم‌ها، آهنگ‌ها یا توصیه های مرتبط را برای تجربه بهتر مشتری خود ارائه می‌دهند. با استفاده از یادگیری عمیق این سیستم ها قادرهستند بر اساس سابقه مرور، علاقه و رفتار یک شخص، پیشنهاداتی برای کمک به انتخاب محصول و خدمات ارائه دهند. همچنین از تکنیک های یادگیری عمیق برای افزودن صدا به فیلم های صامت و تولید زیرنویس به صورت خودکار استفاده می شود.
5-. تجمع اخبار و تشخیص اخبار جعلی: با استفاده از یادگیری عمیق می توانید اطلاعات خبری را بر اساس پارامترهای اجتماعی، جغرافیایی، اقتصادی و ترجیحات فردی خواننده جمع آوری و فیلتر کنید. شبکه‌های عصبی میتوانند اخبار جعلی و مغرضانه را شناسایی کرده و آنها را از فید شما حذف کنند. آنها همچنین به شما در مورد نقض احتمالی حریم خصوصی هشدار می دهند.
6- رباتیک : از یادگیری عمیق برای ساخت ربات ها با انجام وظایف شبیه به انسان استفاده می شود. برای مثال نوعی از آنها از به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ برای تشخیص موانع در مسیر خود استفاده میکنند و مسیرشان را فوراً از قبل برنامه‌ریزی میکنند که می توان از آن برای حمل کالا در بیمارستان ها، کارخانه ها، انبارها، مدیریت موجودی، تولید محصولات و غیره استفاده کرد.
7- ساخت عنوان یا کپشن برای یک تصویر : در این فرایند از بینایی ماشین ( حوزه ای در Deep learning ) برای درک محتوای تصویر و از یک مدل زبانی برای تبدیل آن به کلمات استفاده می کند. برای مثال Caption AI از این تکنولوژی استفاده کرده است.
- پیشنهاد بررسی >>>> بهترین زبان های برنامه نويسى
علاوه بر موارد بالا امروزه به راحتی میتوان مشاهده کرد که در آهنگسازی ، تبدیل عکس سیاه و سفید به عکس رنگی ، تبدیل صدا به متن و بسیاری حوزه های دیگر از یادگیری عمیق استفاده می شود.
زبان برنامه نویسی مناسب یادگیری عمیق
برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق ما نیاز به دانش برنامه نویسی داریم. زبان پایتون به دلیل کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند ( مانند کتابخانه (TensorFlow ، استفاده بالا و سهولت در یادگیری یکی از زبان‌های بسیار محبوب در این حوزه است.
زبان‌های دیگری که میتوانند استفاده می‌شوند :
MATLAB
C++
Java
یادگیری عمیق دارای مزایای فراوان از جمله دقت بالا ، توانایی پردازش داده‌های بدون ساختار و توانایی کشف الگوهای پنهان است اما چالش‌هایی نیز دارد، مانند نیاز به منابع محاسباتی بالا، حجم بزرگ داده‌های آموزشی، و گاهی شفاف نبودن فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌ها را به همراه دارد.
با این حال آینده یادگیری عمیق به سمت بهبود الگوریتم‌ها، کاهش مصرف منابع، و توسعه مدل‌هایی با قابلیت تفسیرپذیری بیشتر پیش می‌رود. این پیشرفت‌ها میتوانند یادگیری عمیق را به ابزاری قابل اعتمادتر و فراگیرتر تبدیل کنند .
