یادگیری عمیق چیست؟ همه چیز درباره دیپ لرنینگ

هوش مصنوعی (AI) چند وقتی است که در کانون توجه بسیاری از برندها و شرکت‌ها قرار گرفته است. بسیاری از افراد نگرانند که با پیشرفت هوش مصنوعی ممکن است کار خود را از دست بدهند. اما آیا واقعاً هوش مصنوعی مشاغل ما را تصاحب خواهد کرد؟ در واقعیت، هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی را از طریق فناوری یادگیری عمیق برای بسیاری از مشاغل آسان‌تر و کارآمدتر کند. اما یادگیری عمیق چیست؟ این تکنولوژی چگونه کار می‌کند؟ دیپ لرنینگ چه مزایایی دارد؟ در این مطلب می‌خواهیم به طور کامل به بررسی یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ (deep learning) می‌پردازیم و به سوالات شما پاسخ می‌دهیم.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق، دیپ لرنینگ (Deep Learning) یا به اختصار DL، یک موضوع داغ جدید در دنیای هوش مصنوعی است و می‌توان آن را زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین توصیف کرد. یادگیری عمیق از نوع خاصی از معماری‌های شبکه عصبی مصنوعی مانند FCN، CNNs RNN برای درک داده‌ها استفاده می‌کند. هدف نهایی این شبکه‌های عصبی، آموزش ماشین‌ها برای انجام کارهای پیچیده بدون نیاز به برنامه‌نویسی است. به عبارت ساده، یادگیری عمیق سطح بالاتری از اتوماسیون در مقایسه با مدل‌های یادگیری ماشینی سنتی است که سعی می‌کند به ماشین‌ها یاد دهد تا رفتارهای پیچیده انسانی مانند زبان و بینایی را درک کنند. برای مثال، خودروهای بدون راننده را در نظر بگیرید. این خودروها با تکنیک ماشین لرنینگ هدایت می‌شوند. با این حال، الگوریتم‌های دیپ لرنینگ مانند تشخیص اشیا و YOLO، خودرو را قادر می‌سازند که تیر چراغ را از فردی که روی پیاده‌رو ایستاده تشخیص دهد. بدون یادگیری عمیق، خودروهای خودران نمی‌توانند ایمن رانندگی کنند. بنابراین، می‌توانید ببینید که یادگیری عمیق چقدر برای ساخت فناوری‌های آینده‌، مهم و مرتبط است.

یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟ بیایید با تعریف هر کدام به تفاوت آن‌ها پی ببریم.

• هوش مصنوعی (AI): هوش مصنوعی را می توان به عنوان یک مفهوم گسترده توصیف کرد که سعی در تکرار و تقلید هوش انسانی دارد. هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از فناوری‌ها است، از هوش مصنوعی خوب قدیمی ( هوش مصنوعی نمادین) گرفته تا جدیدترین نوع آموزش عمیق.
• یادگیری ماشین (ML): همانطور که از نامش مشخص است، این فناوری به ماشین‌ها کمک می‌کند تا خودشان بیاموزند. در مدل‌های سنتی ماشین لرنینگ به جای ارائه قوانین دست‌نوشته، داده‌های زیادی را به عنوان ورودی ارسال می‌کنیم و مدل سعی می‌کند قوانین خود را برای کار خاص یاد بگیرد. یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است.
• یادگیری عمیق (DL): یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از تکنیک یادگیری ماشین است که در آن اتوماسیون را به سطح دیگری می‌بریم. در مدل‌های سنتی یادگیری ماشین، ما باید داده‌ها و مجموعه‌ای از ویژگی‌های دست‌چین‌شده را ارائه دهیم تا مدل به درستی یاد بگیرد، در حالی که دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق، مجموعه‌ای از ویژگی‌های خود را با کاهش دخالت انسان انتخاب می‌کند،. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) از لایه‌ها و فیلترهای کانولوشنال برای درک اشکال و لبه‌های داخل یک تصویر استفاده می‌کنند و به این ترتیب ما نیازی به ذکر مجموعه ساختارهای یک سیب برای تشخیص آن به عنوان یک سیب نداریم.

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

Deep Learning یا یادگیری عمیق بر اساس معماری شبکه عصبی کار می‌کند و دارای یک لایه ورودی، لایه‌های پنهان و یک لایه خروجی است. تعداد لایه‌های مخفی بیشتر است؛ لایه‌های مخفی اطلاعات پیچیده‌تری هستند که می‌توانیم برای داده‌ها بیاموزیم. شبکه عصبی می تواند تا 150 لایه پنهان داشته باشد و به همین دلیل شبکه‌های عصبی عمیق نامگذاری شده. نقاط اتصال بین لایه‌ها را گره می گویند. شبکه های عصبی مصنوعی دارای واقعیت‌های زیادی هستند، به عنوان مثال FCN (شبکه های کاملاً کانولوشنال)، CNN (شبکه عصبی کانولوشنال)، GAN (شبکه های مولد تخاصمی)، RNN (شبکه های عصبی بازکشتی)، LSTM (حافظه های کوتاه مدت طولانی) و غیره.

یادگیری عمیق بیشتر برای دو کار استفاده می‌شود، یعنی پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی. CNN ها و GAN ها بیشتر برای مدل‌سازی تصویر و RNN ها، LSTM ها و دیگر موارد برای پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شوند. اخیراً علم هوش مصنوعی به کمک مدل‌های جدیدی مانند ترانسفورماتور در پردازش زبان طبیعی پیشرفت کرده است.

روش‌های یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک کار پیچیده محسوب می‌شود و بهینه‌سازی مدل یادگیری عمیق هنوز برای محققان چالش‌برانگیز است. در اینجا، تعدادی از متداول‌ترین روش‌هایی را معرفی می‌کنیم که ممکن است در حین یادگیری با آن‌ها برخورد کنید.

1.      محو شدگی و انفجار گرادیان

برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق از بهینه‌سازهایی مانند SGD، ADAM، RMSProp و غیره استفاده می‌کنیم. در حین انجام آموزش گاهی مشاهده می‌کنیم که مدل با تعداد دوره‌ها به‌روزرسانی نمی‌شود و ضرر کاهش نمی‌یابد. این امر به دلیل محو شدگی گرادیان (Vanishing Gradient) اتفاق می‌افتد. وقتی لایه‌های پنهان زیادی در شبکه‌ها برای CNN داریم یا با یک RNN ساده مواجهیم، محو شدگی گرادیان موردی رایج است. برای مقابله با محو شدگی گرادیان  از اتصالات پرش یا LSTM استفاده می کنیم. اما در برخی موارد، مقدار ویژه ماتریس وزن بیش از 1 است، که منجر انفجار گرادیان می‌شود که می‌ تواند دوباره با برش گرادیان رفع شود.

2.      یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی (Transfer Learning) یکی از دلایل اصلی محبوبیت یادگیری عمیق است. یادگیری انتقالی به ما کمک می‌کند تا با محدودیتی مبارزه کنیم که برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق به داده‌های زیادی نیاز داریم. وظایف طبقه‌بندی تصویر می‌توانند مدل‌های یادگیری انتقال را با آموزش قبلی روی مجموعه داده ImageNet اعمال کنند و اخیراً در پردازش زبان طبیعی، الگوریتم برت BERT نیز می‌تواند از این روش برای آموزش مدل‌های فهم زبان های طبیعی یا NLU برای داده‌های متنی کوچک‌تر استفاده کند. یادگیری انتقالی فرآیندی است که در آن شما یک مدل از پیش آموزش دیده را انتخاب می‌کنید و لایه‌های خاص آن را به گونه‌ای تغییر می‌دهید که متناسب با کار در دست باشد، بنابراین نیازی به بهینه‌سازی تمام پارامترها ندارید.

3.      لایه‌های حذفی (Dropout Layers)

برازش بیش از حد یا اورفیتینگ (Overfitting)، یک چالش برای تمامی مدل‌های یادگیری عمیق است و مدل‌های یادگیری ماشینی سنتی برای مقابله با برازش بیش از حد، از منظم‌سازی استفاده می‌شود. اگرچه منظم‌سازی را می‌توان برای شبکه‌های عصبی عمیق مانند هنجارهای L1 و L2 نیز اعمال کرد، تکنیک رایجی که ما برای مقابله با بیش‌برازش در یادگیری عمیق استفاده می‌کنیم، حذف (dropout) نامیده می‌شود. در این روش، گره‌های خاصی از لایه‌های خاص را به‌طور تصادفی در طول آموزش با احتمال انحراف از شبکه حذف می‌کنیم. با انجام این کار، مدل قادر به یادآوری الگوهای داده نخواهد بود و بنابراین می تواند با مشکل حافظه مقابله کند. مراقب باشید در حین اعتبارسنجی از حذف لایه‌ها استفاده نکنید. کتابخانه های یادگیری عمیق مانند Keras و PyTorch می‌توانند به ما در پیاده‌سازی آسان این تکنیک‌ها کمک کنند.

چرا یادگیری عمیق مهم است؟

یادگیری عمیق جایگاه مهمی دارد و قدرتمند است. به عقیده بعضی، داده‌ها، نفت جدید قرن بیست و یکم هستند و ارزش بالایی دارند. با یادگیری عمیق می‌توانیم داده ها را سریع‌تر از همیشه تجزیه و تحلیل کنیم. با توجه به فرآیند استخراج خودکار ویژگی‌ها، یادگیری عمیق می‌تواند در زمان ما صرفه جویی کند و با پردازنده‌های گرافیکی (GPU) پیشرفته در دسترس، زمان آموزش به میزان قابل توجهی کاهش یافته است. کار روزانه ما در حال حاضر تحت تأثیر یادگیری عمیق قرار گرفته است و همه شرکت‌های بزرگ و تمامی صنایع شروع به استفاده و سرمایه‌گذاری روی هوش مصنوعی کرده‌اند. اتوماسیون، آینده بشریت است و این کار به کمک دیپ لرنینگ انجام می‌شود.

کاربردهای یادگیری عمیق

بعضی از مهم‌ترین کاربردهای دیپ لرنینگ عبارتند از:

1.      اجرای قانون و جلوگیری از جعل هویت

الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های تراکنش را تجزیه و تحلیل کنند و از آنها بیاموزند تا الگوهای خطرناکی را که نشان‌دهنده فعالیت‌های احتمالی کلاهبرداری یا اقدامات مجرمانه هستند، شناسایی کنند. تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر و سایر برنامه‌های یادگیری عمیق می‌توانند کارایی و اثربخشی تجزیه و تحلیل تحقیقاتی را با استخراج الگوها و شواهد از ضبط‌های صدا و ویدیو و همچنین تصاویر و اسناد بهبود بخشند، که به مجری قانون کمک می‌کند تا مقادیر زیادی از داده‌ها را با سرعت و دقت بیشتری تجزیه و تحلیل کند.

2.      خدمات مالی

موسسات مالی به طور منظم از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای هدایت معاملات الگوریتمی سهام، ارزیابی ریسک‌های تجاری برای تاییدیه‌های وام، کشف تقلب و جعل و کمک به مدیریت سبدهای اعتباری و سرمایه‌گذاری برای مشتریان استفاده می‌کنند.

3.      خدمات مشتری

بسیاری از سازمان‌ها فناوری یادگیری عمیق را در فرآیندهای خدمات مشتری خود گنجانده‌اند. ربات‌های چت (چت‌بات‌ها) – که در انواع برنامه‌ها، خدمات و پورتال‌های خدمات مشتری استفاده می‌شوند – شکل ساده‌ای از هوش مصنوعی هستند. چت‌بات‌های سنتی از زبان طبیعی و حتی تشخیص بصری استفاده می‌کنند که معمولاً در منوهای مرکز تماس یافت می‌شود. با این حال، راه‌حل‌های پیچیده‌تر چت‌بات تلاش می‌کنند تا از طریق یادگیری، تعیین کنند که آیا پاسخ‌های متعددی به سؤالات مبهم وجود دارد یا خیر. ربات چت بر اساس پاسخ‌هایی که دریافت می‌کند، سعی می‌کند مستقیماً به این سؤالات پاسخ دهد یا مکالمه را به یک کاربر انسانی (پشتیبان) هدایت کند.

دستیارهای مجازی مانند سیری اپل، الکسای آمازون یا دستیار گوگل، ایده چت بات را با فعال کردن قابلیت تشخیص گفتار گسترش می‌دهند.

4.      مراقبت‌های بهداشتی

 از زمان دیجیتالی شدن سوابق و پرونده‌های پزشکی و تصاویر بیمارستانی، صنعت پرشکی و مراقبت‌های بهداشتی از قابلیت‌های یادگیری عمیق بهره برده است. برنامه‌های تشخیص تصویر می‌توانند از متخصصان تصویربرداری پزشکی و رادیولوژیست‌ها پشتیبانی کنند و به آن‌ها در تجزیه و تحلیل و ارزیابی تصاویر بیشتر در زمان کمتر کمک کنند.

فرصت های شغلی در یادگیری عمیق چیست؟

فرصت‌های شغلی متعددی برای متخصصان ماهر و دارای مدرک در این حوزه وجود دارد. تعدادی از عناوین شغلی دیپ لرنینگ عبارتند از:

• مهندس دی ال (مهندس دیپ لرنینگ)
• مهندس ML (مهندس ماشین لرنینگ)
• دانشمند داده (دیتا ساینتیست)
• تحلیلگر داده (دیتا آنالیست)
• مهندس پردازش زبان طبیعی
• کارشناس بینایی کامپیوتر
• دانشمند پژوهش
• نوروفورماتیک
• بیوانفورماتیک
• توسعه دهنده نرم افزار
• دانشمند کاربردی
• مدرس/مربی یادگیری عمیق
• توسعه دهنده وب برای برنامه‌های یادگیری عمیق

سخت افزارهای مورد نیاز در یادگیری عمیق

یادگیری عمیق به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. واحدهای پردازش گرافیکی با کارایی بالا (GPU) برای دیپ لرنینگ ایده‌آل هستند زیرا می‌توانند حجم زیادی از محاسبات را در چندین هسته با حافظه فراوان در دسترس انجام دهند. با این حال، مدیریت چندین GPU در محل می‌تواند تقاضای زیادی برای منابع داخلی ایجاد کند و بسیار پرهزینه باشد.

جدیدترین ترندها در یادگیری عمیق چیست؟

چندین ترند در یادگیری عمیق وجود دارد که در حال حاضر تأثیر زیادی در این تکنولوژی دارند؛ این ترندها عبارتند از:

1. یادگیری خود نظارتی: نوعی یادگیری است که در آن مدل می تواند از مقادیر زیادی داده بدون برچسب یاد بگیرد و سپس از این دانش برای بهبود عملکرد در یک کار خاص با یادگیری از مقدار کمی از داده‌های برچسب‌دار استفاده کند.
2. مدل‌های مولد: مدل‌هایی هستند که قادر به تولید داده‌های جدید مشابه داده‌های آموزش داده شده هستند. این مدل در زمینه‌های مختلفی مانند تولید تصاویر، متن و حتی موسیقی کاربرد دارد.
3. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) : نیاز روزافزونی برای سیستم‌های هوش مصنوعی وجود دارد که بتوانند فرآیند تصمیم‌گیری خود را توضیح دهند. این امر به ویژه در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی اهمیت پیدا می‌کند، یعنی حوزهر‌هایی که عواقب تصمیمات نادرست می‌تواند جبران‌ناپذیر باشد.
4. محاسبات لبه‌ای: روند رو به رشدی به سمت استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در دستگاه‌های لبه شبکه، مانند گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های IoT وجود دارد. این محاسبات امکان تصمیم‌گیری در زمان واقعی را فراهم می‌کند و نیاز به انتقال مقادیر زیادی داده به ابر برای پردازش را کاهش می‌دهد.

چگونه می توان یادگیری عمیق را بهبود بخشید؟

چندین روش وجود دارد که می توان به کمک آن‌ها دیپ لرنینگ را بهبود بخشید:

1. افزایش میزان و کیفیت داده‌های آموزشی: الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای یادگیری موثر بر مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی با کیفیت بالا متکی هستند. افزایش میزان و کیفیت داده‌های آموزشی می‌تواند منجر به بهبود عملکرد شود.
2. توسعه الگوریتم‌های بهتر بهینه‌سازی: فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق از نظر محاسباتی فشرده است و می‌تواند زمان‌بر باشد. توسعه ‌ بهتر الگوریتم‌های بهینه‌سازی – که می‌توانند مدل‌های یادگیری عمیق را به طور کارآمدتر آموزش دهند – می‌تواند سرعت و اثربخشی این مدل‌ها را تا حد زیادی بهبود ببخشد.
3. بهبود تعمیم: مدل های یادگیری عمیق گاهی اوقات می‌توانند بیش از حد بر داده‌های آموزشی منطبق شوند که این امر منجر به عملکرد ضعیف در داده‌های دیده نشده می‌شود. بهبود توانایی این مدل‌ها برای تعمیم به داده‌های جدید می‌تواند عملکرد آن‌ها را تا حد زیادی بهبود بخشد.
4. افزایش قابلیت تفسیر: گاهی اوقات تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق ممکن است دشوار باشد و می‌تواند در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی، که عواقب تصمیمات نادرست گاهی جبران‌ناپذیر است، مشکل ساز باشد. توسعه تکنیک‌هایی برای بهبود تفسیرپذیری این مدل‌ها می‌تواند آنها را به طور گسترده‌تری در این زمینه‌ها مورد استفاده قرار دهد.
5. استفاده از رویکردهای ترکیبی: ترکیب یادگیری عمیق با سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین، مانند درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان، می‌تواند منجر به بهبود عملکرد و افزایش قابلیت تفسیر شود.

محدودیت‌های یادگیری عمیق

چند محدودیت برای یادگیری عمیق وجود دارد که عبارتند از:

1. الزامات داده: الگوریتم‌های یادگیری عمیق به مقدار زیادی داده برچسب‌گذاری شده برای آموزش نیاز دارند، که می‌تواند پرهزینه و زمان‌بر باشد.
2. عدم تفسیرپذیری: تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق ممکن است دشوار باشد، زیرا اغلب از لایه‌های بسیاری از تبدیل‌های غیر خطی تشکیل شده‌اند. این عدم تفسیرپذیری می‌تواند درک اینکه چرا یک مدل پیش‌بینی‌های خاصی انجام می‌دهد را سخت کند.
3. تطبیق بیش از حد: مدل‌های یادگیری عمیق تمایل به برازش بیش از حد با داده‌های آموزشی دارند، به این معنی که ممکن است در داده‌های دیده نشده عملکرد ضعیفی داشته باشند.
4. منابع محاسباتی: آموزش مدل‌های یادگیری عمیق م‌ تواند محاسباتی فشرده باشد و ممکن است به سخت افزار تخصصی و قدرتمند مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) نیاز داشته باشد.

و در پایان این که…

با وجود این محدودیت‌ها، یادگیری عمیق در بسیاری از کاربردها به موفقیت چشمگیری دست یافته است و یک حوزه فعال تحقیق و توسعه است. شرکت هوش مصنوعی آویر یکی از شرکت‌های پیشرو در این حوزه است که محصولات خود را بر پایه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی کرده است. این شرکت در تولید و استفاده از تکنولوژی روز پیشرو است و محصولاتی دقیق و کاربردی ارائه می‌دهد.