لگو وب سایت هوشمندان
جستجو

چرا یادگیری عمیق

چرا یادگیری عمیق را به یادگیری ماشین ترجیح می دهیم؟

امروزه به طور ناخودآگاه هر کس،در مورد هوش مصنوعی و کاربرد آن صحبت می کند. دانسته یا ندانسته در صحبت های روزانه پیرامون تکنولوژی ها و فناوری های مختلف، غیر ممکن است که به واژه هوش مصنوعی اشاره نکنیم. هوش مصنوعی هر روز و یا در هر ثانیه در حال رشد است! به همین دلیل روزانه تعداد مجموعه های آموزشی هوش مصنوعی افزایش میابد، هوشمندان نیز مجموعه دوره های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را در اختیار کاربران خود قرارداده است. این دوره ها به زبانی ساده و گویا و همراه با مثال های کاربردی و کاملا پروژه محور هستند.

درک آخرین پیشرفت‌ ها در حوزه هوش مصنوعی ممکن است دشوار به نظر برسد به طور مثال تا چند سال پیش تغییر دنیای برنامه نویسی توسط هوش مصنوعی بیشتر به یک شوخی شباهت داشت تا واقعیت، اما امروزه همه چیز امکان پذیر است. شایان ذکر است که تعریف هوش مصنوعی به دو مفهوم بسیار محبوب یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق خلاصه می‌ شود. اما اخیراً یادگیری عمیق به دلیل برتری که از نظر دقت حجم عظیم داده ها دارد، محبوبیت زیادی به دست آورده است. اگر به نمودار مربوط به گوگل ترند کلمه "یادگیری عمیق" را جستجو و مشاهده کنیم، به وضوح رشد این کلمه کلیدی را می ببینیم. این واژه و کاربرد آن در دنیا، هر روز ما را شگفت زده می کند!           

اگر بخواهم تعریفی ساده از یادگیری ماشین را بیان کنم، می توانم بگویم یادگیری ماشینی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ هایی است که داده‌ ها را تجزیه می‌ کنند، از آن ها یاد می‌ گیرند و سپس آنچه را که یاد گرفته‌ اند برای تصمیم‌گیری هوشمندانه به کار می‌گیرند.

مثال های متنوعی از یادگیری ماشین در فضای اطراف ما وجود دارد به طور مثال،  این که نتفلیکس می‌ داند کدام برنامه را می‌ خواهید تماشا کنید و یا حتی تشخیص   چهره دوست شما را در یک عکس دیجیتال توسط فیس بوک، یا این که چگونه یک نماینده خدمات مشتری قبل از شرکت در نظرسنجی می داند که شما از پشتیبانی آن ها راضی هستید یا خیر .

نکته ای که در مورد الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی وجود دارد این است که هر چقدر هم که پیچیده به نظر برسند، باز هم شبیه ماشین هستند. یعنی  به تخصص زیادی در حوزه نیاز دارند، و فقط قادر به انجام کاری هستند که برای آن طراحی شده اند. نه کمتر نه بیشتر. بنابراین اینجاست که یادگیری عمیق برای طراحان هوش مصنوعی نویدبخش و امیدوار کننده است.

یادگیری عمیق چیست؟

در عمل،  Deep Learning زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین بر مبنای مجموعه‌ ای از الگوریتم‌ ها است که در تلاش است تا مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیرخطی هستند، مدل می‌ کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ ها در لایه‌ های مدل است.

به طور مفصل، یک تکنیک یادگیری عمیق، دسته‌ ها را به ‌صورت تدریجی از طریق معماری لایه‌ های مخفی یاد می‌ گیرد، که دسته‌ های سطح پایین را مانند حروف، سپس دسته‌ های سطح کمی بالاتر مانند کلمات و سپس دسته‌ های سطح بالاتر مانند جملات را تعریف می‌ کند. مثلا درتشخیص تصویر، ابتدا شناسایی نواحی روشن/تاریک سپس دسته بندی خطوط و سپس اشکال را تعریف می کند. هر نورون یا گره در شبکه یک قسمت از کل را نشان می دهد و مجموع تمام این قسمت ها با هم یک نمایش کامل از تصویر را ارائه می دهد.

معماری یادگیری عمیق

ویژگی های متمایز یادگیری عمیق

یکی از مزیت های بزرگ یادگیری عمیق، و علت اینکه چرا محبوب شده است، این است که با حجم بزرگ داده ها نیرومند تر می شود. اما این به چه معنی است؟  "عصر داده های بزرگ" فرصت های زیادی را برای نوآوری های جدید در یادگیری عمیق فراهم می کند. به گفته اندرو نگ، دانشمند ارشد موتور جستجوی بزرگ چینی بایدو و یکی از رهبران پروژه مغز گوگل، «می توان موشک را به مدل‌ های یادگیری عمیق و سوخت را به حجم عظیم داده‌ها تشبیه کرد. بنابراین ما می توانیم از این داده ها تغذیه کنیم."

یادگیری عمیق برخلاف الگوریتم‌ های یادگیری ماشین سنتی به ماشین‌ های پیشرفته نیاز دارد. GPU اکنون به بخشی جدایی ناپذیر برای اجرای هر الگوریتم یادگیری عمیق تبدیل شده است. در تکنیک‌های سنتی یادگیری ماشین، بیشتر ویژگی‌های کاربردی باید توسط متخصص حوزه شناسایی شوند تا از پیچیدگی داده‌ ها کاسته شود و الگوها برای کارکرد الگوریتم‌ های یادگیری بیشتر قابل مشاهده باشند. بزرگترین مزیت الگوریتم های یادگیری عمیق همان طور که قبلاً مورد بحث قرار گرفت این است که آن ها سعی می کنند ویژگی های سطح بالا را از داده هایی که حجم آن ها، روز به روز افزایش می یابد، یاد بگیرند.

یکی دیگر از تفاوت های عمده بین یادگیری عمیق و تکنیک یادگیری ماشین، رویکرد حل مسئله است. تکنیک‌ های یادگیری عمیق معمولاً مشکل را از اول به آخر حل می‌ کنند، در حالی که تکنیک‌ های یادگیری ماشینی نیازمند این است که  مسئله ابتدا به بخش‌ های مختلف تجزیه شوند تا اول حل شوند و سپس نتایج آن ها در مرحله نهایی ترکیب شوند. برای مثال برای تشخیص چند شی، تکنیک‌ های یادگیری عمیق مانند یولو نت تصویر را به عنوان ورودی می‌ گیرند و مکان و نام اشیاء را در خروجی ارائه می‌ کنند. اما در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی معمولی مانند SVM، ابتدا یک الگوریتم تشخیص شی برای شناسایی همه اشیاء ممکن برای داشتن HOG به عنوان ورودی به الگوریتم یادگیری به منظور شناسایی اشیاء مرتبط مورد نیاز است.

معمولاً یک الگوریتم یادگیری عمیق به دلیل تعداد زیاد پارامترها زمان زیادی برای آموزش نیاز دارد. الگوریتم محبوب ResNet حدود دو هفته طول می کشد تا کاملاً از ابتدا آموزش ببیند. در حالی که آموزش الگوریتم‌ های یادگیری ماشین سنتی چند ثانیه تا چند ساعت طول می‌ کشد. سناریو در مرحله آزمایش کاملاً معکوس است. در زمان آزمون، الگوریتم یادگیری عمیق زمان بسیار کمتری برای اجرا نیاز دارد. در حالی که، اگر آن را با الگوریتم k-means (نوعی الگوریتم یادگیری ماشین) مقایسه کنید، زمان تست با افزایش اندازه داده ها افزایش می یابد. اگرچه این در همه الگوریتم‌ های یادگیری ماشینی قابل اجرا نیست، زیرا برخی از آن ها زمان‌ های تست کمی نیز دارند.

موضوع اصلی این است که چرا بسیاری از بخش‌ ها از تکنیک‌ های یادگیری ماشینی نسبت به یادگیری عمیق استفاده می‌ کنند. بیایید یک مثال بزنیم. فرض کنید از یادگیری عمیق برای محاسبه امتیاز مرتبط بودن یک سند استفاده می کنیم. عملکردی که ارائه می دهد بسیار عالی است و نزدیک به عملکرد انسانی است. اما مسئله ای که وجود دارد این است که نشان نمی دهد که چرا این امتیاز را داده است. در واقع از نظر ریاضی می‌ توانید بفهمید که کدام گره‌ های یک شبکه عصبی عمیق فعال شده‌ اند، اما ما نمی‌ دانیم که نورون‌ ها قرار است چه چیزی را مدل‌ سازی کنند و این لایه‌ های نورون به طور جمعی چه کار می‌ کنند. بنابراین ما نمی توانیم نتایج را تفسیر کنیم.

چه زمانی از یادگیری عمیق استفاده کنیم؟

Deep Learning در صورت بزرگ بودن اندازه داده ها، نتایج بهتری نسبت به یادگیری ماشین دارد. اما با حجم داده‌ های کوچک، الگوریتم‌ های یادگیری ماشین سنتی ترجیح داده می‌ شوند.

تکنیک های یادگیری عمیق برای آموزش در زمان معقول نیاز به زیرساخت های پیشرفته دارند.

هنگامی که درک دامنه برای درون نگری ویژگی وجود ندارد، تکنیک‌های یادگیری عمیق از دیگران برتری می‌ یابد، زیرا باید کمتر نگران مهندسی ویژگی باشید.

هنگامی که صحبت از مشکلات پیچیده ای مانند طبقه بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار به میان می آید، یادگیری عمیق واقعا می درخشد.

سخن پایانی

با توجه به اهمیت هوش مصنوعی در حوزه های مختلفی مانند سلامت، اقتصاد و آموزش و همچنین نقش هوش مصنوعی در کسب و کار و از همه مهم تر کار با داده های ارزشمند و مهم در دنیای امروز و نیاز به یک مهارت و توانایی برای مدیریت آن ها و ارتباط داده کاوی با هوش مصنوعی کسب دانش و مهارت در حیطه هوش مصنوعی می تواند یک سرمایه گذاری ارزشمند در آینده برای علاقه مندان و فعالان در این حوزه باشد. داده کاوی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین سه مفهوم بهم پیوسته هستند بنابراین برای موفقیت در علم داده به شما آموزش طراحی شبکه های عصبی مصنوعی عمیق و پیاده سازی یادگیری عمیق که آموزشی پروژه محور به زبانی ساده، روان و با هزینه ای مناسب توسط وبسایت هوشمندان تهیه و ارائه شده است، پیشنهاد می شود.  

نظریه با ارزش وایکوف در بورسبهترین از نظر کاربران
نظریه با ارزش وایکوف در ب ...
چرا پایتون یک زبان محبوب استآخرین پست
چرا پایتون یک زبان محبوب ...