یادگیری عمیق (Deep learniing) شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که کاملاً مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی به‌حساب می‌آید. همان‌طور که شبکه عصبی و شبکه عصبی بازگشتی قرار است از مغز انسان تقلید کند بنابراین یادگیری عمیق نیز نوعی تقلید از مغز انسان خواهد بود. در یادگیری عمیق، نیازی نیست که همه‌چیز را به‌صراحت برنامه‌ریزی کنیم. مفهوم یادگیری عمیق جدید نیست. یادگیری مفاهیم این ترند جذاب با استفاده از دوره‌های آموزش یادگیری عمیق مکتب خونه از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در پلتفرم آموزشی مکتب خونه انواع دوره‌های آموزش deep learningبه‌صورت پروژه محور و حرفه‌ای قرار دارند.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق نوع خاصی از یادگیری ماشینی است که با یادگیری نمایش جهان به‌عنوان یک سلسله‌مراتب تودرتو از مفاهیم، با هر مفهومی که در رابطه با مفاهیم ساده‌تر تعریف می‌شود و بازنمایی‌های انتزاعی‌تر برحسب مفاهیم کمتر انتزاعی محاسبه می‌شوند، به قدرت و انعطاف‌پذیری زیادی دست می‌یابد.
می‌توان گفت که 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. همان‌طور که همه شما می‌دانید، هدف از پیشرفت تکنولوژی، ساخت آینده‌ای هر چه‌بهتر برای موجودات زنده، به‌خصوص بشر است. یادگیری عمیق نیز دقیقاً باهمین هدف معرفی و عرضه شد که امروز کمک بسیار زیادی به افراد کم‌توان یا ناتوان 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 گذاشته‌شده 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؛ اما اگر بخواهیم این حوزه را در یک جمله خلاصه کنیم می‌توان گفت: یادگیری عمیق، تعلیم یک ماشین به کمک هوش انسانی است؛ یعنی انسانی که چیزی مشابه خودش را بسازد.
معماری یادگیری عمیق
معماری یادگیری عمیق را با دو رویکرد زیر می‌توان مورد بررسی قرار داد:
- شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network)، یک شبکه عصبی با سطح پیچیدگی مشخص (دارای چندین لایه پنهان در بین لایه ورودی و لایه خروجی) است. آن‌ها قادر به مدل‌سازی و پردازش روابط غیرخطی هستند.
- شبکه باور عمیق (DBN) - این‌یک کلاس از شبکه‌های عصبی عمیق است. این‌ها شبکه‌های اعتقادی چندلایه هستند.
تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های هوش مصنوعی که برای پردازش کلان داده‌ها استفاده می‌شود، یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید. 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 ساخته‌شده و گره‌های عصبی مانند یک شبکه به هم متصل شده‌اند.
همچنین درحالی‌که 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. به‌صورت کلی این تفاوت‌ها را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:
- یادگیری ماشین برای دقت روی مقدار کمی از مجموعه داده کار می‌کند. یادگیری عمیق روی مقدار زیادی از مجموعه داده کار می‌کند.
- یادگیری ماشین وابسته به ماشین معمولی بوده ولی یادگیری عمیق به‌شدت به ماشین پیشرفته وابسته است.
- یادگیری ماشین وظایف را به وظایف فرعی تقسیم می‌کند، آن‌ها را به‌صورت جداگانه حل می‌کند و درنهایت نتایج را باهم ترکیب می‌کند. یادگیری عمیق مشکل را سرتاسر حل می‌کند.
- یادگیری ماشین زمان کمتری برای تمرین می‌گیرد. در یادگیری عمیق مدت‌زمان بیشتری برای تمرین نیاز است.
- در یادگیری ماشین زمان آزمایش ممکن است افزایش یابد. در یادگیری عمیق زمان کمتری برای آزمایش داده‌ها موردنیاز است.
آموزش یادگیری عمیق
از مهم‌ترین دغدغه‌های بشر پس از پیشرفت نسبی تکنولوژی، آموزش رفتارهای انسان‌گونه به ماشین بود. همین امر سبب شد تا شاهد تولید روزافزون رباط‌های مختلف و محبوبیت بیش‌ازپیش هوش مصنوعی باشیم؛ ربات‌هایی که امروز دست‌کمی از انسان ندارند. آموزش یادگیری عمیق امروزه به یکی از جذاب‌ترین ترندهای آموزشی در دنیا تبدیل شده است.
در چند سال اخیر هوش مصنوعی در صدر تکنولوژی‌های نوظهور قرار داشته و دارد، همچنین 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.
صنعت خودروسازی کنونی در جهان نیز به سمت جای‌دادن این تکنولوژی در تولیدات خود پیش می‌رود که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به محصولات تسلا و پروژه‌های جدیدی که در برنامه کاری خود دارد اشاره کرد. البته که یادگیری عمیق ماشین کاربردهای فراوان دیگری هم دارد که در ادامه علاوه بر بررسی این کاربردها، به ذکر نکات مرتبط با این رشته جذاب خواهیم پرداخت. ازاین‌رو در ابتدای امر باید بدانید یادگیری عمیق دقیقاً به چه معنا است.
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 تجزیه‌وتحلیل استفاده خواهد کرد. کدهای نورون داخل شبکه‌های عصبی سلسله‌مراتبی، مانند مغز انسان به هم‌پیوند خورده‌اند. این ساختار دقیقاً برخلاف سایر برنامه‌های سنتی خطی در ماشین‌ها است. 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
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. به‌عنوان‌مثال، دستگاه‌های کمکی (assistance) که به صدای شما پاسخ می‌دهند و اولویت‌ها و ترجیحات شما را می‌دانند با استفاده از برنامه‌های یادگیری عمیق ساخته‌شده‌اند.
چرا یادگیری آموزش یادگیری عمیق اهمیت دارد؟
امروزه یادگیری عمیق توجه زیادی را به خود جلب کرده و به همین دلیل دوره یادگیری عمیق محبوبیت زیادی پیداکرده است. کاربردهای این علم نوظهور در مسائل واقعی و حساس جهان امروز بسیار زیاد هستند.
اگر کمی تحقیق کنید، متوجه می‌شوید که تعدادی از غول‌های تکنولوژی به‌طور 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. تجزیه‌وتحلیل دادههای بدون ساختار برای اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، دشوار است. این یعنی 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 باهدف آموزش مرتبط است، به دست آورید. به‌عنوان‌مثال می‌توانید با استفاده از آموزش یادگیری عمیق، روابط بین تجزیه‌وتحلیل 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 در مورد 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 باکیفیت 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. درواقع می‌توان گفت یک هوش انسانی بدون نقص و ساخته دست انسان می‌توان عملکردی چندین بار بهتر از یک انسان داشته باشد.
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 اینکه وارد دنیای بی‌انتهای دیپ‌لرنینگ شوید، بهتر است الزامات آن را فراهم کنید. ازجمله پیش‌نیازهای لازم برای آموزش دیپ‌لرنینگ یا شرکت در دوره یادگیری عمیق در ادامه خواهند آمد.
برنامه‌نویسی پایتون
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. برای این هدف می‌توانید از دوره‌های آموزش پایتون مکتب خونه استفاده کنید.
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 و مبانی یادگیری عمیق 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.
مدل‌های یادگیری عمیق
به‌طورکلی یادگیری عمیق به سه مدل عمومی دسته‌بندی می‌شود:
- با نظارت کامل Supervised
- نظارت تقریبی Semi-Supervised
- بدون نظارت Unsupervised
یادگیری عمیق با نظارت کامل supervised
این مدل یادگیری عمیق الهام گرفته از رفتار انسان در دسته‌بندی اجزای پیرامون اوست. برای مثال، برای درک بهتر انواع خودرو ما به آن‌ها برچسب‌های مختلفی از جمله کروک، آفرود، کابین‌دار، سدان و غیره می‌زنیم. یادگیری عمیق با نظارت کامل نیز به همین منوال اما با ابعاد بزرگ‌تر است. به بیان دیگر ماشین تمام اجسامی که شما تعیین می‌کنید را یاد گرفته و در آینده برای برچسب زدن اجسام جدید، به انتخاب یک دسته‌بندی جدید یا برچسب زدن جسم با اجسام مشابه قبلی می‌پردازد. کاربردهای این نوع یادگیری عمیق عبارت‌اند از:
- تشخیص چهره، هویت و حالت صورت در تصاویر
- شناسایی علائم موجود در تصویر مانند، تابلوی ایست، عابران پیاده و خط‌کشی‌های خیابان
- شناسایی متن‌های جعلی
- تشخیص حرکات بدن در تصاویر ویدئویی
- تشخیص صدا و شناسایی احساس از فایل‌های صوتی
- شناسایی سخنگو
- پیاده‌سازی متن از روی فایل صوتی یا تصویری
یادگیری عمیق با نظارت تقریبی- semi-supervised
همه ما از کودکی برای یادگیری دنیای اطراف خود، پیرامون خود را با دانش قبلی مقایسه کرده و روی آن برچسب می‌زدیم. برای مثال برای اینکه به یک کودک میوه‌های مختلف را آموزش دهید، کافی است با دو میوه مختلف، مثلاً سیب و پرتقال شروع کنید. نشان‌دادن چندین نوع سیب و پرتقال باعث می‌شود کودک با دانش پیشین بهتری نسبت به تشخیص میوه‌های جدید قدم بردارد.
اگر پس از پایان آموزش کودک با یک گلابی مواجه شود و تصمیم بگیرد آن را بین دودسته پرتقال و سیب تقسیم کند، انتخاب او بدون شک دسته سیب خواهد بود. این یعنی کودک کاملاً تفاوت ظاهری سیب و پرتقال را درک کرده و قادر است اجسام جدید را شناسایی و دسته‌بندی کند.
یادگیری عمیق با نظارت تقریبی به همین روال نیز است. شما به‌عنوان نیروی انسانی به ماشین دانش‌پایه را القا کرده و منتظر تصمیم‌گیری‌های او بدون نظارت خواهید شد.
یادگیری عمیق بدون نظارت - unsupervised
این مدل یادگیری که بدون شک پیچیده‌ترین آن‌هاست، هیچ برچسب و دانش قبلی ماشین را در تصمیم‌گیری‌ها یاری نمی‌کند. ازاین‌رو تعداد و پیچیدگی این الگوریتم‌های استفاده شده تا حد زیادی افزایش می‌یابد تا منطق انسان کاملاً به ماشین منتقل شود.
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. خالی‌ازلطف نیست که به این نکته نیز اشاره کنیم که در حال حاضر، تعداد موقعیت‌های شغلی مرتبط با یادگیری عمیق چه در ایران و چه در جهان به‌قدری است که شما را از آینده شغلی مطمئن سازد.
- 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
- و غیره
6 تا از مشاغل تجزیه‌وتحلیل و علوم داده در ردیف 50 شغل برتر Glassdoor در آمریکا برای سال 2018 قرار دارد. این مشاغل عبارت‌اند از:
1. دانشمند داده
2. مدیر تحلیل
3. مدیر پایگاه‌داده
4. مهندس داده
5. تحلیلگر داده
6. توسعه‌دهنده هوش تجاری
متوسط حقوق برای مشاغل مرتبط با یادگیری عمیق چقدر است؟
متوسط حقوق برای دیپ‌لرنینگ تقریباً از 77 هزار دلار در سال برای دانشمند تحقیق تا 135 هزار دلار در سال برای مهندس یادگیری ماشین متفاوت است.
اپلای و دریافت پذیرش تحصیلی و شغلی با دانش یادگیری عمیق
بسیاری از ما همواره به دنبال راهی برای پیشرفت بوده و هستیم. این نکته را به یاد داشته باشید تا زمانی که علم و دانش شخصی شما در سطح جهانی و از مسائل روز دنیا باشد، همه‌جا جایگاه ویژه‌ای خواهید داشت.
با یک جستجوی ساده می‌توانید موقعیت‌های تحصیلی و شغلی فوق‌العاده‌ای را در بهترین کشورها از جمله کانادا پیدا کنید. پس اگر هدف شما از یادگیری مبحث ماشین لرنینگ و دیپ‌لرنینگ، مهاجرت تحصیلی یا شغلی است باید بگوییم راه درستی را پیش گرفته‌اید. با استفاده از آموزش یادگیری عمیق می‌توانید به این اهداف دست‌یابید.
سخن پایانی
انفجار حجم عظیمی از داده‌ها در دنیای امروز تمام صنایع را دگرگون کرده است. مدیریت و استفاده از این داده‌ها در جهت پیشبرد اهداف مهم کار بسیار دشواری به‌حساب می‌آید که از عهده انسان برنمی‌آید. از همین رو علمی به وجود آمد که به آن یادگیری عمیق می‌گویند. البته که این دانش تاکنون توانسته کمک‌های به سزایی به بشر از تشخیص دقیق سلول‌های سرطانی گرفته تا کمک به معلولین جسمی و ذهنی برای داشتن زندگی عادی داشته است.
آموزش یادگیری عمیق را می‌توانید از منابع معتبر در اینترنت، کتاب‌ها، مقالات و غیره فرا بگیرید. دوره یادگیری عمیق مکتب‌خونه این مهارت را به شما آموزش می‌دهد. در مکتب خونه دوره‌های مختلفی برای آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری ماشین، آموزش شبکه‌های Gan، آموزش مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی و غیره وجود دارد و تمام نیاز کاربران را پوشش می‌دهد.