یادگیری عمیق Deep learning

 10 

نتیجه برای "یادگیری عمیق Deep learning --- هوش مصنوعی --- برنامه نویسی و IT" با فیلترهای مشخص شده در مکتب‌خونه موجود است.
مرتب‌سازی نتایج بر اساس:

آموزش یادگیری عمیق


آموزش یادگیری عمیق امروزه به یکی از جذاب‌ترین دوره‌های آموزشی در دنیا تبدیل شده است. در چند سال اخیر هوش مصنوعی در صدر تکنولوژی‌های نوظهور قرار دارد و شاخه‌های آن مانند دیپ‌لرنینگ و یادگیری ماشین محبوبیت زیادی پیدا کرده‌اند. اگر به آموزش این علم جدید علاقه دارید، خوب است بدانید که مکتب‌خونه طی دوره‌هایی به آموزش یادگیری عمیق به زبان ساده پرداخته است.

یادگیری عمیق چیست؟


یادگیری عمیق (deep learning) یکی از کاربردهای هوش مصنوعی (AI) است که از عملکرد مغز انسان در پردازش داده‌ها و ایجاد الگوهایی برای استفاده در تصمیم‌گیری تقلید می‌کند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین در هوش مصنوعی است. این تکنولوژی شبکه‌هایی دارد که می‌توانند از داده‌های بدون ساختار و بدون برچسب یاد بگیرند. به این نوع از یادگیری عمیق اصطلاحاً یادگیری عمیق بدون نظارت می‌گویند. یادگیری عصبی عمیق یا شبکه عصبی عمیق نام دیگری است که روی این تکنولوژی گذاشته شده است.

برای درک بهتر این سؤال که دیپ‌لرنینگ چیست بهتر است کمی با کاربردهای آن آشنا شوید. از این تکنولوژی برای تشخیص اشیا، تشخیص گفتار، ترجمه زبان‌ها، تصمیم‌گیری، کشف تقلب و پول‌شویی استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟


روی کار آمدن تکنولوژی‌های دیجیتال باعث انفجار داده‌ها در همه شکل‌ها و در تمام نقاط جهان شده است. این داده‌ها با عنوان کلان‌داده (big data) شناخته می‌شوند که از منابعی مانند رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جستجوگر اینترنت، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، سینماهای آنلاین و غیره به دست می‌آید. یادگیری عمیق هم دقیقاً در همین زمان به وجود آمد.

امروزه این مقدار عظیم داده به‌راحتی در دسترس است و می‌تواند از طریق برنامه‌های فین‌تک (fintech) مانند رایانش ابری به اشتراک گذاشته شود.

داده‌ها معمولاً از ساختار خاصی پیروی نمی‌کنند و به‌قدری گسترده هستند که درک آن‌ها و استخراج اطلاعات لازم ممکن است سال‌ها طول بکشد. آموزش یادگیری عمیق و استفاده از آن این کار را برای انسان راحت می‌کند.

یادگیری عمیق به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین از شبکه‌های عصبی سلسله‌مراتبی برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کند. کدهای نورون داخل شبکه‌های عصبی سلسله‌مراتبی، مانند مغز انسان به هم پیوند خورده‌اند. این ساختار دقیقاً برخلاف سایر برنامه‌های سنتی خطی در ماشین‌هاست. ساختار سنتی یادگیری عمیق به آن اجازه می‌دهد تا یک رویکرد غیرخطی را به کار ببرد و بعد از پردازش داده‌ها در یک‌لایه، آن‌ها را با ردیف‌های بعدی اطلاعات ادغام کند.

کاربردهای دیپ‌لرنینگ چیست؟


یادگیری عمیق در انواع صنایع از ساخت ماشین گرفته تا دستگاه‌های پزشکی کاربرد دارد. با آموزش یادگیری عمیق و متخصص شدن در آن می‌توانید در زمینه‌های زیر فعالیت داشته باشید:

  • رانندگی خودکار

محققان خودرو از یادگیری عمیق برای شناسایی خودکار اشیایی مانند علائم توقف و چراغ راهنمایی استفاده می‌کنند. علاوه بر این، یادگیری عمیق برای تشخیص عابران پیاده هم بسیار مفید است که این کار به کاهش تصادفات کمک می‌کند.

  • دفاع و هوافضا

دوره یادگیری عمیق برای افراد فعال در هوافضا و دفاع هم کاربرد دارد. یادگیری عمیق برای شناسایی اشیایی از ماهواره‌ها که مکان‌های خاصی را تعیین می‌کنند و همچنین شناسایی مناطق امن یا ناامن برای نیروهای نظامی هم استفاده می‌شود.

  • تحقیقات پزشکی

محققان سرطان از دیپ‌لرنینگ برای شناسایی خودکار سلول‌های سرطانی استفاده می‌کنند. تیم‌ها در UCLA یک میکروسکوپ پیشرفته ساختند که مجموعه‌ای از داده‌ها با ابعاد بالا را برای آموزش یک اپلیکیشن یادگیری عمیق به‌منظور شناسایی دقیق سلول‌های سرطانی تولید می‌کند.

  • اتوماسیون صنعتی

یادگیری عمیق زمانی که افراد یا اشیا در یک فاصله ناامن از ماشین‌آلات قرار دارند، با تشخیص خودکار به ایمنی کارگران کمک می‌کند.

  • الکترونیک

یادگیری عمیق در ترجمه خودکار شنوایی و گفتاری استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال، دستگاه‌های کمکی (assistance) که به صدای شما پاسخ می‌دهند و اولویت‌ها و ترجیحات شما را می‌دانند با استفاده از برنامه‌های یادگیری عمیق ساخته شده‌اند.

یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟


یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های هوش مصنوعی که برای پردازش کلان داده‌ها استفاده می‌شود، یادگیری ماشین است. این تکنیک یک الگوریتم خودسازگار است که با تجربه و داده‌‌های بیشتر تحلیل‌ها و الگوهای بیشتری ارائه می‌دهد.

اگر یک شرکت پرداخت دیجیتال بخواهد وقوع یا احتمال کلاهبرداری را در سیستم خود تشخیص دهد، می‌تواند از ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کند. الگوریتم‌های محاسباتی در یک مدل کامپیوتری تمام تعاملات را پردازش کرده و الگوهایی را در مجموعه داده می‌یابند. سپس تمام ناهنجاری‌هایی که توسط الگو شناسایی می‌شود را نشان می‌دهند.

دیپ‌لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از یک سطح سلسله‌مراتبی از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای انجام فرایند یادگیری ماشین بهره می‌برد. شبکه‌های عصبی مصنوعی مانند مغز انسان ساخته شده و گره‌های عصبی مانند یک وب به هم متصل شده‌اند.

در حالی که برنامه‌های سنتی داده‌ها را به روش خطی تحلیل می‌کنند، عملکرد سلسله‌مراتبی سیستم‌های یادگیری عمیق ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را با رویکرد غیرخطی پردازش کند.

چرا فراگیری آموزش یادگیری عمیق اهمیت دارد؟


امروزه یادگیری عمیق توجه زیادی را به خود جلب کرده و به همین دلیل دوره یادگیری عمیق محبوبیت زیادی پیدا کرده است. کاربردهای این علم نوظهور در مسائل واقعی و حساس جهان امروز بسیار زیاد است.

اگر کمی تحقیق کنید، متوجه می‌شوید که تعدادی از غول‌های تکنولوژی به طور مداوم از یادگیری عمیق بهره می‌برند. آموزش یادگیری عمیق امروزه به یکی از الزامات موفقیت در دنیای تکنولوژی تبدیل شده است. برای درک دلیل آن بیایید از مزایای یادگیری عمیق به زبان ساده صحبت کنیم.

·        حداکثر استفاده از داده‌های بدون ساختار

تحقیقات نشان می‌دهد که درصد عظیمی از داده‌های یک سازمان بدون ساختار هستند؛ چراکه بیشتر داده‌ها در قالب‌های مختلفی مانند تصاویر، متن‌ها، ویدئوها و غیره وجود دارند. تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار برای اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، دشوار است. این بدان معناست که این داده‌ها بدون استفاده می‌مانند. اینجاست که نتیجه آموزش یادگیری عمیق خود را نشان می‌دهد.

شما می‌توانید از قالب‌های مختلف داده برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده کنید و همچنان بینش‌هایی را که با هدف آموزش مرتبط است، به دست آورید. به‌عنوان‌مثال می‌توانید با استفاده از آموزش یادگیری عمیق، روابط بین تجزیه و تحلیل صنعت، گفتگوی رسانه‌های اجتماعی و سایر موارد را برای پیش‌بینی قیمت سهام آینده در یک سازمان کشف کنید.

·        رفع نیاز برای مهندسی ویژگی

در یادگیری ماشین، مهندسی ویژگی یک کار اساسی است؛ زیرا دقت را بهبود می‌بخشد و گاهی اوقات فرایند ممکن است به دانش دامنه درمورد یک مشکل خاص نیاز داشته باشد. یکی از بزرگ‌ترین مزایای استفاده از روش یادگیری عمیق توانایی آن در اجرای مهندسی ویژگی توسط خود آن است.

در این رویکرد یک الگوریتم داده‌ها را اسکن می‌کند تا ویژگی‌هایی را که به هم مرتبط‌اند، شناسایی کرده، سپس آن‌ها را برای ارتقای سریع‌تر یادگیری بدون ذکر صریح آن، ترکیب می‌کند.

·        امکان ارائه نتایج با کیفیت بالا

شبکه‌های عصبی عملکردی مانند مغز انسان دارند، اما مانند آن‌ها خسته یا گرسنه نمی‌شوند و اشتباهات سهل‌انگارانه نمی‌کنند. پس از آموزش صحیح، یک مدل یادگیری عمیق قادر به انجام هزاران کار تکراری و معمولی در مدت‌زمان نسبتاً کوتاهی می‌شود. علاوه بر این، کیفیت کار یادگیری عمیق هرگز افت نمی‌کند.

·        حذف هزینه‌های غیرضروری

فراخوان‌ها بسیار گران هستند و برای بعضی از صنایع، فراخوان می‌تواند میلیون‌ها دلار برای سازمان هزینه داشته باشد. با آموزش یادگیری عمیق می‌توان نقص‌های ذهنی را مانند خطاهای جزئی در برچسب زدن محصول، تشخیص داد. همچنین مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند نقایصی را شناسایی کنند که تشخیص آن‌ها برای ذهن انسان بسیار دشوار است.

·        حذف نیاز به برچسب‌گذاری داده‌ها

برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند کاری گران و وقت‌گیر باشد. با رویکرد یادگیری عمیق داده‌ها نیازی به برچسب‌گذاری ندارند. انواع دیگر رویکردهای یادگیری ماشین معمولاً به‌اندازه این رویکرد موفق نیستند.

آموزش یادگیری عمیق را چگونه آغاز کنیم؟


شروع آموزش یادگیری عمیق می‌تواند دلهره‌آور و پیچیده باشد؛ به‌خصوص اگر در مسیر یادگیری بدون ساختار گام بردارید، به نتیجه موردنظرتان نخواهید رسید. خبر خوب این است که برای فراگیری آموزش یادگیری عمیق نیازی به هیچ مدرک پیشرفته یا دکترایی ندارید. بدین منظور می‌توانید در یک دوره یادگیری عمیق شرکت کنید.

اما قبل از این که وارد دنیای بی‌انتهای دیپ‌لرنینگ شوید، بهتر است الزامات آن را فراهم کنید. از جمله پیش‌نیازهای لازم برای آموزش دیپ‌لرنینگ یا شرکت در دوره یادگیری عمیق عبارت‌اند از:

برنامه‌نویسی پایتون برای آموزش یادگیری ماشین مانند کار با چاقو و گاز برای آشپزی است. در واقع پایتون نرم‌افزار لازم برای یادگیری عمیق محسوب می‌شود و این زبان یکی از کاربردی‌ترین زبان‌ها در صنایع مختلف است.

کتابخانه‌ها و صدها ابزاری که پایتون دارد، برای انجام محاسبات و عملیات‌های لازم برای دیپ‌لرنینگ مهم است. زبان برنامه‌نویسی پایتون دنیای وسیعی دارد. شما برای آموزش یادگیری عمیق لازم نیست به طور کامل به این زبان مسلط باشید. تنها کافی است کتابخانه‌های خاصی را که منحصراً برای یادگیری ماشین و کار با داده ایجاد شده‌اند، یاد بگیرید.

Anaconda و pandas از جمله فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های مهم در آموزش یادگیری عمیق هستند.

  • جبر خطی و محاسبات

برای شرکت در دوره یادگیری عمیق نیازی نیست یک ریاضی‌دان باشید. آشنایی ابتدایی با مفاهیم جبر خطی مانند مقیاس‌ها و بردارها، محصول نقطه‌ای، محصول متقاطع، ماتریس‌ها، انجام انواع عملیات روی ماتریس‌ها و غیره کافی است.

یادگیری عمیق با حجم زیادی از داده و مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین همراه است؛ بنابراین باید مدل یادگیری عمیق به‌گونه‌ای بهینه شود که پیش‌بینی با مصرف حداقل منابع و زمان انجام شود. بدین منظور باید از توابع ریاضی استفاده شود. مشتقات، قوانین زنجیره‌ای، حساب دیفرانسیل و غیره از جمله مواردی است که باید از پیش آموخته باشید. 

  • احتمال و آمار

آشنایی با احتمال و آمار از دیگر پیش‌نیازهای لازم برای شرکت در دوره یادگیری عمیق است. آمار هسته مرکزی یا به‌اصطلاح ستون اصلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهد. مفاهیم احتمال و آمار مانند آمار توصیفی، آزمون فرضیه، واریانس، انحراف معیار و غیره از جمله موضوعاتی است که در این زمینه بیشتر استفاده می‌شود.

  • مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین

برای آموزش دیپ‌لرنینگ نیازی نیست به طور کامل به یادگیری ماشین مسلط باشید. مفاهیم کلیدی و مهمی که باید در این زمینه یاد داشته باشید، عبارت‌اند از: الگوریتم‌های نظارت شده و نظارت نشده، معیارهای ارزیابی برای دسته‌بندی و رگرسیون، تکنیک‌های اعتبارسنجی، شیب نزولی، مدل‌های خطی، بیش برازش و کم برازش، بایاس - واریانس و غیره.

مسیر شغلی یادگیری عمیق چگونه است؟


قطعاً یکی از دلایلی که ممکن است شما به آموزش یادگیری عمیق روی بیاورید، آینده شغلی آن است. این مهارت و تخصص طیف گسترده‌ای از مشاغل را در برمی‌گیرد. مهندس نرم‌افزار، تحلیلگر تحقیق، مهندس داده، توسعه‌دهنده نرم‌افزار و غیره از جمله این مشاغل است.

  • مهندس داده

محققان همان دانشمندانی هستند که ضمن درنظرداشتن هدف نهایی، از تکنیک‌های محاسباتی و مصنوعی برای پیشبرد درک منطقی چارچوب‌های زندگی استفاده می‌کنند. مهندس داده استراتژی‌های محاسباتی جدیدی را که موردنیاز مشتریان و محققان مهندس داده است، ایجاد می‌کند.

بدین ترتیب، یک طراحی مهندس داده باید شایستگی لازم را در علوم محاسباتی و طبیعی و صلاحیت عمومی در علوم زیستی داشته باشد.

  • مدرسان

بعضی از مهندسان داده حرفه خاصی را در مقطع دکترا دنبال می‌کنند، برنامه تحقیقاتی خاص خود را می‌سازند و در سطوح دانشگاهی تدریس می‌کنند. همچنین مؤسسات مختلفی وجود دارد که به علاقه‌مندان آموزش یادگیری عمیق درس می‌دهد.

شما بعد از فراگیری آموزش یادگیری عمیق و متخصص شدن در آن در موقعیت‌های شغلی زیادی می‌توانید فعالیت داشته باشید که عبارت‌اند از: مهندس نرم‌افزار، تحلیلگر تحقیق، تحلیلگر داده، دانشمند داده، مهندس داده، تشخیص تصویر، بیوانفورماتیک، توسعه‌دهنده نرم‌افزار، دانشمند تحقیق، محقق، مربی یادگیری عمیق، دانشمند کاربردی، توسعه‌دهنده فول‌استک برای یادگیری عمیق، مدیر ارشد یادگیری عمیق، مهندس فرایند زبان طبیعی.

6 تا از مشاغل تجزیه و تحلیل و علوم داده در ردیف 50 شغل برتر Glassdoor در آمریکا برای سال 2018 قرار دارد. این مشاغل عبارت‌اند از: دانشمند داده، مدیر تحلیل، مدیر پایگاه داده، مهندس داده، تحلیلگر داده و توسعه‌دهنده هوش تجاری.