یادگیری عمیق در آکادمی هوش مصنوعی مهسا

با توجه به پیشرفت‌های خیره‌کننده هوش مصنوعی در چندین سال گذشته، بسیاری از افراد این سؤال را مطرح می‌کنند که «یادگیری عمیق چیست؟». در پاسخ به این سؤال، بایستی بدانید که یادگیری عمیق (deep learning) یکی از شیوه‌های انجام فعالیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است و به بیان دقیق‌تر، یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین به شمار می‌آید. با استفاده از این مدل داده محور، داده‌ها با سرعت زیادی گردآوری و سپس تحلیل می‌شوند؛ تا خروجی به شکل یک پیش‌بینی نسبتاً دقیق (مطابق با کارکرد مغز انسان) باشد. البته این پیش‌بینی هوشمند، صرفاً یک مسئله عام نیست؛ به‌طوری‌که شیوه یادگیری‌های عمیق، در پی آن است که روش‌های یادگیری انسان را تقلید کند و خروجی پیش‌بینی‌ها را روی همین عامل متمرکز کند. در این مقاله، قصد داریم اهمیت، کاربردها و انواع شیوه‌های یادگیری این روش را بررسی نماییم.

ایده ایجاد روش یادگیری عمیق (deep learning)

بسیاری از افراد پس از دریافت پاسخ مناسب برای این سؤال که «deep learning چیست»، می‌خواهند بدانند که ایده ایجاد روش یادگیری از نوع عمیق، چگونه شکل گرفته است. توجه داشته باشید که یادگیری ماشین، دارای الگوریتم‌های خطی بوده و غالباً خروجی آن، ساده‌تر خواهد بود. اما در شیوه دیپ لرنینگ، الگوریتم‌های چیده شده به‌صورت سلسله مراتبی خواهند بود. شیوه یادگیری سلسله مراتبی عمیق، همانند ذهن کنشگر یک کودک عمل می‌کند و در هر گام نسبت به گام قبلی، درصد پیچیدگی و گستردگی اطلاعات افزایش می‌یابد؛ بنابراین می‌توان گفت که ایده شکل‌گیری این روش، مبتنی بر نحوه یادگیری انسان و به‌خصوص ذهنیت کودکان نسبت به موضوعات مختلف است.

جهت روشن‌تر ساختن این مسئله، سراغ یک مثال ویژه خواهیم رفت. کافی است کودکی را تصور کنید که برای اولین بار با یک «درخت» روبه‌رو شده و در ابتدا (به کمک والدین) می‌فهمد که نام این حجم، «درخت» است. سپس در یادگیری سلسله مراتبی عمیق، در مراحل بعدی متوجه می‌شود که رنگ برگ این درختان عمدتاً سبز و تنه آن‌ها قهوه‌ای خواهد بود، بدنه چوبی دارد، می‌تواند مدل‌ها و شکل‌های مختلفی داشته باشد، فرم برگ‌ها یکسان نیست، سن درختان متفاوت است، سن آن‌ها را می‌توان بر اساس خطوط حلقوی کنده‌ها تخمین زد و هزاران اطلاعات دیگر. کاملاً واضح است که در هر مرحله، حجم اطلاعات و میزان سختی یادگیری، شکل پیچیده‌تری به خود می‌گیرد؛ و نهایتاً بسته به میزان اطلاعاتی که فرد کسب می‌کند، تحلیل عمیق‌تری نسبت به درخت در ذهن وی ایجاد خواهد شد.

اهمیت استفاده از شیوه یادگیری عمیق

برای دیتا پذیری بهتر و بارورتر ساختن مدل‌های پیش‌بینی کننده در هوش مصنوعی، امروزه استفاده از شیوه دیپ لرنینگ دارای اهمیت‌های ویژه‌ای خواهد بود. در زمان حال، شرکت‌های معتبری در سراسر جهان اعم از: Google، مایکروسافت، شرکت‌های بزرگ انیمیشن‌سازی، مجموعه‌های حرفه‌ای خلق جلوه‌های ویژه سینمایی، سازندگان معتبر لپ‌تاپ و کالاهای الکترونیک، ibm، Facebook و...، همگی به دنبال آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند؛ تا از یک‌سو با داده دهی مناسب، فرآیندها و صحنه‌های موردنظر، خود را از طریق هوش مصنوعی بازسازی کنند و از سوی دیگر، به تقلید تفکر انسانی برای سوژه‌های مختلف دست یابند.

نقش داده‌های مناسب روی نتایج دیپ لرنینگ

به یاد داشته باشید که میزان اعطای داده و اطلاعات به الگوریتم‌های یادگیری سلسله مراتبی عمیق، بسیار مهم است. بدین منظور 3 حالت مختلف را موردبررسی قرار خواهیم داد:

• یادگیری عمیق با اعطای داده‌های غیرساختارمند: سازمان‌هایی که اطلاعات مهم خود را پالایش نمی‌کنند و یا مجبور به دپوی اطلاعات گسترده‌ای هستند، همواره ممکن است دیتاهای کم‌اهمیت و غیرساختارمند زیادی را به لرنینگ دیپ وارد نمایند؛ بنابراین نمی‌توان به نتایج پیش‌بینی امیدوار بود. یکی از راه‌حل‌ها در این زمینه، این است که اطلاعات پرحجم و غیرساختارمند، یک‌بار به‌دقت پالایش شوند و داده‌های مهم و تفکیک‌شده از آن، وارد الگوریتم‌های هوش مصنوعی گردند.
• نرخ یادگیری بسیار کم: در چنین حالتی، پروسه تحلیل متوقف می‌شود و راهکار و راه‌حلی ارائه نخواهد شد.
• نرخ یادگیری بسیار زیاد: مدل موردنظر سریعاً همگرا خواهد شد و به جواب نهایی مناسب، دست پیدا نمی‌کنیم.

اطلاعات فوق نشان می‌دهد که داده‌های ارائه‌شده به شیوه یادگیری عمیق، بایستی کاملاً مناسب و کاربردی باشند.

مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق چیست؟

کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف، بسیار گسترده است؛ در حقیقت با توجه به شباهت‌های روش دیپ لرنینگ با کارکرد مغز انسان‌ها در تجزیه و پردازش داده‌ها، این فرصت به وجود آمده تا از این نوع الگوریتم‌های هوش مصنوعی در اموری که توسط انسان‌ها انجام می‌شود، استفاده گردد. حتی انجام برخی از امور توسط انسان‌ها به بن‌بست خورده است؛ که سعی می‌شود با استفاده از این شیوه، راهکارهای مناسبی برای حل مسائل به‌دست آید. برخی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق عبارت‌اند از:

• حوزه‌های اقتصادی: تحلیل داده‌های کلان برای تشخیص مناسب‌ترین سیگنال‌های ترید در بازارهای مالی.
• پزشکی-درمانی: تشخیص سلول‌های سرطانی و ریزتومورها در جای‌جای بدن بیماران.
• ایجاد متون و محتواهای جدید: با استفاده از لرنینگ دیپ‌ها، یک مقاله از پیش آماده‌شده در اختیار ماشین قرار داده می‌شود. علاوه بر قدرت هوش مصنوعی در تولید متنی با مفهوم جدید، الگوریتم‌های یادگیری‌های عمیق به تحلیل ساختار متن می‌پردازند و متن جدید را مطابق با ساختار، سبک نوشتار و قواعد متن قبلی، تولید می‌کنند.
• ارزیابی تجربه‌های مشتریان و ایجاد چت‌بات‌ها: یادگیری سلسله مراتبی عمیق، می‌تواند تشخیص مناسبی برای تجربیات مخاطبان داشته باشد و به شرکت‌ها برای کسب رضایت حداکثری مراجعین، کمک کند؛ ضمن اینکه این روش، در حال حاضر روی چت‌بات نیز به‌کاررفته است.
• صنعت هوافضا: ماهواره‌ها با داده پذیری قبلی، امکان تشخیص اشیا و اجرامی که به آن‌ها نزدیک می‌شوند را خواهند داشت.
• ادیت فیلم: یکی از کاربردهای جذاب deep learning، رنگ بخشیدن به تصاویر و فیلم‌های قدیمی و سیاه‌وسفید است.
• قدرت تشخیص کامپیوتری: مسلماً دیپ لرنینگ، نقش گسترده‌ای را در کامپیوترها برای تشخیص و تفکیک تمامی جزئیات، اشکال و تصاویر از هم، ایفا خواهد کرد.

جهت تضمین ایمنی افراد در کارخانه‌ها و تشخیص فواصل اشیا و وسایل از ماشین‌آلات تولیدی نیز، استفاده از یادگیری سلسله مراتبی عمیق، کاربردهای مخصوص به خود را دارد.

انواع روش‌های یادگیری عمیق

روش‌های یادگیری عمیق می‌توانند شامل موارد متعددی باشند. اما غالباً کارشناسان، سه روش یادگیری زیر را به‌عنوان کارآمدترین و اصلی‌ترین مدل‌ها در نظر می‌گیرند:

• آموزش از ابتدا: واقعیت این است که به دلیل دردسرهای بسیار زیاد و زمان‌بر بودن، شیوه «آموزش از ابتدا» کمتر مورداستفاده قرار می‌گیرد. در این شیوه، برنامه‌نویسان باید در شروع کار، طیف عظیمی از داده‌های لیبل‌دار را جمع‌آوری کنند و یک پیکره و قالب اصلی برای شبکه تعیین کنند؛ تا با استفاده از این داده‌ها، نوعی یادگیری هوش مصنوعی به وجود بیاید. علاوه بر دردسرهای زیاد جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌ها، ممکن است پروسه تحلیل اطلاعات و یادگیری سیستم نیز بسیار طولانی شود
• حذف تصادفی: دیگر مدل ساختاری یادگیری‌های عمیق به شمار می‌رود که در شبکه‌های با فاکتورهای طبقه‌بندی گسترده، به‌کار می‌رود. طی حذف تصادفی داده‌ها و قطع اتصالات آن با دیگر اطلاعات (البته به‌صورت ساختارمند)، عملکرد شبکه عصبی برای یادگیری بهبود می‌یابد.
• یادگیری انتقالی (Transfer Learning): یکی دیگر از شیوه‌های یادگیری عمیق است که البته غالباً به‌عنوان یک ساختار مجزا به‌کار نمی‌رود؛ بلکه با فعالیت جانبی خود با دیگر مدل‌ها، زمینه افزایش تدریجی حجم اطلاعات و کامل‌تر شدن روند یادگیری سلسله مراتبی عمیق را فراهم می‌کند. با یادگیری انتقالی، رفته‌رفته داده‌های جدیدی از طبقه‌های اطلاعاتی که قبلاً مورداستفاده قرار نگرفته‌اند، به سیستم یادگیری افزوده می‌شود؛ بنابراین با ایجاد همگونی‌های جدید در شبکه، برنامه‌نویسان قادر به انجام امور جدید و کارآمدتری خواهند بود.

اگر یادگیری انتقالی به‌عنوان یک مدل ساختاری مجزا مورداستفاده قرار گیرد، با توجه به حجم اطلاعات کمتر در آن، فرآیند یادگیری را تسریع می‌بخشد.

خدمات آموزشی ویژه آکادمی هوش مصنوعی مهسا

به لطف خدمات آموزشی گسترده آکادمی هوش مصنوعی مهسا (aiwithmahsa.com)، کاربران گرامی می‌توانند آشنایی مناسبی با دنیای عجیب و جذاب هوش مصنوعی داشته باشند. چنانچه می‌خواهید بدانید deep learning چیست، و یادگیری سلسله مراتبی عمیق چه تفاوت‌هایی با سایر الگوریتم‌ها دارد، می‌توانید به مقالات آموزشی رایگان این آکادمی مراجعه نمایید. همچنین طیف زیادی از نکات مربوط به دنیای هوش مصنوعی نیز، در مقالات این وب‌سایت قابل‌مشاهده است. در آینده‌ای نزدیک، دوره‌های آموزشی و کامل آکادمی هوش مصنوعی مهسا نیز در دسترس کاربران گرامی قرار خواهند گرفت.