آموزش رایگان یادگیری عمیق با پایتون

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید که با مقادیر زیادی داده با الگوریتم‌های سروکار دارد که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است، به همین دلیل مدل‌های یادگیری عمیق اغلب به عنوان شبکه‌های عصبی عمیق شناخته می‌شوند. دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون با هدف آموزش این ترند در یادگیری ماشین تهیه و تدوین شده است.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری یاد می‌گیرد که وظایف طبقه‌بندی را مستقیماً از روی تصاویر، متن یا صدا انجام دهد. یادگیری عمیق یک کار را به طور مکرر انجام می‌دهد و برای بهبود نتیجه، کمی تغییر ایجاد می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند از عملکرد سطح انسانی فراتر بروند. مدل‌ها با استفاده از مجموعه بزرگی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های شبکه عصبی که حاوی لایه‌های زیادی هستند، آموزش داده می‌شوند.

مهم‌ترین بخش یک شبکه عصبی یادگیری عمیق لایه‌ای از گره‌های محاسباتی به نام «نورون‌ها» است. هر نورون به تمام نورون‌های لایه زیرین متصل می‌شود. در یادگیری عمیق، شبکه عصبی حداقل از دو لایه پنهان استفاده می‌کند. افزودن لایه‌های پنهان محققان را قادر می‌سازد تا محاسبات عمیق‌تری را انجام دهند. همچنین توابع فعال‌ساز در این شبکه‌ها نقش غیرقابل‌انکاری را به عهده دارند.

انواع لایه‌های یادگیری عمیق:

هر شبکه عصبی در یادگیری عمیق از چندلایه تشکیل شده است که این لایه‌ها عبارت‌اند از:

1. لایه ورودی (input layer) گره‌ها اطلاعات را دریافت می‌کند و آن را به گره‌های زیرین منتقل می‌کند؛

2. لایه‌های گره پنهان (Hidden node layers) همان‌هایی هستند که محاسبات در آن ظاهر می‌شوند.

3. در لایه گره خروجی (output node layer)، نتایج محاسبات نشان داده می‌شود. در این لایه، ویژگی‌ها بر روی قالب‌ها اعمال خواهند شد.

یک شبکه عصبی عمیق می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تری را در هر یک از لایه‌های متوالی ایجاد کند. در دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون به‌صورت عملی با نحوه کار این لایه‌ها آشنا خواهیم شد.

انواع روش‌های یادگیری عمیق

همان‌طور که ذکر شد، یادگیری عمیق (DL) که همچنین به عنوان یادگیری ساختار یافته عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته می‌شود، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بر اساس تقلید از اتصال نورون‌ها به یکدیگر برای پردازش اطلاعات در مغز انسان کار خواهد کرد. برای تقلید از این ارتباطات، DL از معماری الگوریتمی لایه‌ای معروف به شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. با تجزیه‌وتحلیل اینکه چگونه داده‌ها از طریق لایه‌های ANN فیلتر می‌شوند و چگونه لایه‌ها با یکدیگر تعامل دارند، یک الگوریتم DL می‌تواند همبستگی و ارتباط در داده‌ها را یاد بگیرد. رایج‌ترین شیوه‌های یادگیری عمیق که در دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون نیز ذکر خواهند شد، موارد زیر هستند.

شبکه‌های عصبی عمیق

شبکه عصبی عمیق (DNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است، اما به دلیل اینکه عمق لایه‌های بیشتری نسبت به سایر شبکه‌های عصبی دارد، به عنوان «عمیق» طبقه‌بندی می‌شود. این لایه‌ها وظایف ترجمه ریاضی را انجام می‌دهند که به داده‌های خام اجازه می‌دهد تا به خروجی معنی‌دار ترجمه شوند.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) نوعی از DNN هستند که برای درک داده‌های بصری استفاده می‌شوند. CNN ها تصاویر را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و ویژگی‌هایی را استخراج می‌کنند که می‌توانند از آن‌ها برای طبقه‌بندی تصاویر به دسته‌ها استفاده کنند. طبقه‌بندی در عرصه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی کاربردی کلیدی دارد، جایی که پزشک به تصویری مانند سی‌تی‌اسکن یا اشعه ایکس برای تشخیص انواع شرایط نگاه می‌کند. پیاده‌سازی یک الگوریتم CNN برای کمک به وظایف تصویربرداری پزشکی پتانسیل بهبود پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی و رسیدگی به مسائل مربوط به‌سلامت جمعیت را دارد.

شبکه‌های عصبی بازگشتی

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) نوع دیگری از ANN هستند که از داده‌های متوالی یا زمانی استفاده می‌کنند. آن‌ها اغلب برای مشکلات مربوط به ترجمه زبان، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و شرح تصویر استفاده می‌شوند. برخلاف سایر شبکه‌های عصبی که ورودی‌ها و خروجی‌ها مستقل از یکدیگر هستند، RNN‌ها اطلاعات را از ورودی‌های لایه‌های قبلی می‌گیرند تا بر ورودی‌ها و خروجی‌های فعلی تأثیر بگذارند. RNN ها برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی مفید هستند تا به وظایفی مانند انتخاب گروه کارآزمایی بالینی کمک کنند. همچنین این شبکه‌ها در اینترنت اشیاء سیستم نیز بسیار کاربردی به‌حساب می‌آیند.

شبکه‌های متخاصم مولد

شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) از دو شبکه عصبی برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده می‌کنند که می‌توانند در جای داده‌های واقعی استفاده شوند. GAN ها معمولاً در تولید تصویر، ویدئو و صدا استفاده می‌شوند.

GAN ها به دلیل توانایی آن‌ها در تولید تصاویر MRI مصنوعی، پتانسیل زیادی برای استفاده در مراقبت‌های بهداشتی دارند. استفاده از تصاویر پزشکی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده، چالش‌های متعددی را برای محققان ایجاد می‌کند، زیرا کیفیت آن‌ها ممکن است متفاوت باشد، احتمال دارد مشمول مقررات حفظ حریم خصوصی بیمار باشند و مجموعه داده‌های تصویر اغلب نامتعادل هستند.

چرا پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مناسب است؟

ممکن است که کاربران از خود بپرسند با وجود زبان‌هایی مانند جاوا اسکریپت، سی شارپ، جاوا و غیره چرا پایتون در این ترند باید استفاده می‌شود. مهم‌ترین دلیلی که پایتون را به عنوان زبانی سطح بالا برای این هدف به بهترین انتخاب تبدیل کرده است وجود کتاب‌خانه‌های بسیار مفیدی مانند کتابخانه Tensorflow و کتاب‌خانه Pandas است. این دو کتابخانه بسیار مهم هستند ولی با این حال کتابخانه‌های بسیار زیاد دیگری نیز برای این هدف وجود دارند. همچنین سازگاری با پلتفرم‌ها و سیستم‌عامل‌های مختلف دیگر بیش‌ازپیش به محبوبیت پایتون برای برنامه نویسان در این زمینه افزوده است.

سخن پایانی

بدون شک یادگیری عمیق و کاربردهای گسترده آن یکی از ترندهای جذاب روز دنیا است که یادگیری آن به افراد کمک می‌کند با این تخصص وارد بازار کار شوند. اگر به فکر یادگیری اصولی تخصص یادگیری عمیق با پایتون هستید، هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون اولین و مهم‌ترین قدم را در این مسیر بردارید. برای آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تنها پیش‌نیازی که خواهید داشت تسلط نسبی به پایتون است که می‌توانید از دوره‌های مرتبط آموزش پایتون مکتب خونه برای این هدف استفاده کنید.