code

قطعاً شما هم با ديدن عنوان اين مقاله تعجب كرديد كه سلبريتي چه ارتباطي به ماركتينگ و بازاريابي دارد و كنجكاو شديد كه بدانيد اصلاً سلبريتي ماركتينگ يعني چه؟

اين روزها ماركتينگ و بازاريابي از هر كانالي وارد زندگي ما انسان‌ها شده است البته ماركتينگ خيلي سال است كه در زندگي ما وجود داشته اما به لطف شبكه‌هاي اجتماعي امروز يك ظاهر جذاب و فريبنده از آن را مي‌بينيم.

سلبريتي ماركتينگ چيست؟

سلبريتي ماركتينگ يا به‌نوعي بازاريابي با استفاده از افراد مشهور، برندسازي و تبليغات با استفاده از افراد مشهور شناخته مي‌شود. اما برندها به دلايل مختلفي از تأييد افراد مشهور استفاده مي‌كنند. اين نوع از بازاريابي مي‌تواند به افزايش فروش در كوتاه‌مدت و آگاهي از برند در بلندمدت كمك كند.

مزاياي استفاده از سلبريتي‌ها براي تبليغات

كمك‌گرفتن از سلبريتي‌ها براي نشان‌دادن ايده طراحي سايت پولساز  يك تغيير عمده براي برندها (مانند ري برندينگ)، معرفي يك محصول جديد، و يا گسترش بازار تأثير بسيار زيادي بر روي ذهن مخاطبان دارد. يك مثال معروف در اين مورد برند نايك است، زماني كه تصميم گرفت بازار خود را گسترش دهد، با مايكل جردن، ستاره NBA براي ايجاد خط توليد و انتشار يكسري تبليغات شريك شدند.

و يا مثلاً پوشيدن كفش نايك توسط شخصيت مشهوري مانند كريستيانو رونالدو مي‌تواند يك استراتژي قدرتمند براي متمايز شدن از رقبا باشد. كريستيانو رونالدو يك اينفلوئنسر مشهور با ۴۶۹ ميليون فالوور است كه تنها با پوشيدن يك كفش از برند نايك به‌نوعي سبك زندگي خود را به نمايش مي‌گذارد كه همين موضوع تأثير خود را بر روي ذهن مخاطبان خواهد گذاشت.

اما تبليغات با افراد مشهور خطراتي را هم به دنبال دارد: براي مثال برخي از سلبريتي‌ها به‌صورت هم‌زمان چندين برند را تبليغ مي‌كنند كه اين موضوع مي‌تواند به اعتبار برند و شهرت شما در چشم مصرف‌كننده لطمه بزند. علاوه بر اين بايد به محبوبيت سلبريتي كه انتخاب مي‌كنيد هم توجه داشته باشيد اينكه آيا از اين فرد به نيكي ياد مي‌كنند يا نه.

شخصيتي كه شما انتخاب مي‌كنيد ممكن است يك بازيگر، نوازنده، ورزشكار، سياستمدار، يا حتي يك شخصيت كارتوني باشد. اين شخصيت بايد براي مخاطب هدف شما آشنا باشد. زماني كه يك سلبريتي، يك محصول را تأييد مي‌كند مردم هم به اعتبار آن سلبريتي، به كيفيت محصول اعتماد مي‌كنند.
نتخاب سلبريتي براي كمپين بازاريابي سلبريتي
براي انتخاب يك سلبريتي براي كمپين شما بايد چندين فاكتور را در نظر داشته باشيد:

اعتبار و محبوبيت سلبريتي در بين مخاطبان
ميزان تأثيرگذاري سلبريتي
ارتباط سلبريتي با محصول (آيا تبليغ محصول توسط اين سلبريتي براي مخاطب جذاب است؟) طراحي سايت در تبريز  اگر برند و محصول شما با فعاليت سلبريتي همسو نباشد قطعاً تأثير كمتري بر روي ذهن مخاطبان خواهد گذاشت
سلبريتي مورد نظر هر محصول يا خدماتي را معرفي نكرده باشد

همچنين در برخي اوقات از آن جايي كه فرد سلبريتي به كيفيت كالا و خدمات اعتماد دارد و خود شخصاً از آن استفاده مي‌كند به‌تدريج در ذهن مخاطبان ماندگار مي‌شود و به‌مرور، مردم برند موردنظر را با اين شخص به ياد مي‌آورند.

كلام آخر

در اين مقاله به تأثير افراد مشهور و سلبريتي در دنياي تبليغات و ماركتينگ پرداختيم. اميدوارم نكاتي كه در اين مقاله به آن پرداختم براي شما مفيد بوده باشد.

شما يك دانشجو هستيد، فارغ از تمام تعاريف، شما حال يك فرد مستقل هستيد كه كسي به شما در مديريت زمان‌تان كمك نمي‌كند. همه چيز را بايد خودتان مديريت كنيد، براي امتحانات خودتان بايد برنامه‌ريزي داشته باشيد، بايد به ياد بسپاريد كه به اندازه كافي بخوابيد و در كنار تمام اين موارد به زندگي اجتماعي‌تان نيز بپردازيد.

زماني كه من وارد دانشگاه شدم همه اطراف‌م پر بود از وسوسه. دوستان مي خواستند بيرون رفته و يك پيتزايي بخورند و چرخي بزنند، شب‌ها خوابگاه پر بود از فيلم و سريال‌ها، دوست جديدمان مي‌خواست بازي ويديويي بكند و… . تمام اين موارد من را نيز وسوسه مي‌كرد كه با آن‌ها همراه شوم.

در نهايت چنين وضعيتي، شما شب‌هاي امتحان با مشكلات بسيار زيادي مواجه مي‌شديد. استرس پر بود، تعداد صفحات كتاب زياد و وقت نيز كم. شب را تا صبح مشغول درس خواندن بوديد و صبح زماني كه بايد مي‌رفتيد امتحان مي‌داديد خوابتان مي‌برد و كلاس را فراموش مي‌كرديد.

بايد بگويم كه اين مسير درستي براي موفقيت و كسب نمره قبولي نيست!

زماني كه با چنين خروجي مواجه شديد بلافاصله بايد دست به كار شده و شروع به ساخت يكسري عادت درست براي مديريت زمان بكنيد. در اين مطلب ما قصد داريم به شما با گفتن ۵ اصل اساسي براي مديريت زمان كمك كنيم.

اصل يك: يك ليست درست كنيد
شايد قبلا هيچوقت به فكر ساختن يك ليست كاري نيافتاده باشيد، خب حال زمان آن است كه خودتان را مجبور به انجام چنين كاري بكنيد. براي شروع، ليست بلند بالايي از اهداف بلند مدت را فراموش كنيد، شما نياز داريد كه يك ليست از كارهاي امروزتان را ايجاد كنيد. صبح زود بيدار شده و ۱۰ دقيقه وقت براي كارهايي كه تا آخر شب بايد انجام دهيد را بنويسيد. كلاس‌ها، تمارين، مطالعه، باشگاه، قرار با دوستان و استاتيد و… . سعي كنيد اين روال را هر روز انجام دهيد.

براي وظايفي كه در يك روز انجام نمي‌شوند و نيازمند زمان‌بندي بيشتري نيز هستند سعي كنيد كه هر روز مقدار زماني را به آن‌ها اختصاص دهيد.

پيشنهاد مي‌كنم كه بجاي استفاده از موبايل براي ساخت ليست، از يك قلم و كاغذ استفاده كنيد. بعد از انجام هر كار با قلم روي آن خط بكشيد، به شما قول مي‌دهم كه حس خوبي خواهد داشت.

بعد از آنكه به زمان‌بندي روزانه عادت كرديد، سراغ ليست‌هاي هفته‌اي برويد. يك راهكار براي ساخت چنين ليستي، استفاده از يك تقويم بزرگ است، بعد از نصب آن روي ديوار، حال كارهايي كه مي‌خواهيد در هفته اول اين ماه انجام دهيد را روي تقويم بنويسيد.

اصل دوم: عادت به نه گفتن
همانطور كه گفت شد، وسوسه‌هاي بسيار زيادي وجود دارند كه شما را از انجام كار درست متوقف مي‌كنند. معمولا نه گفتن به يك دوست بسيار سخت است، سايت هاي پولساز  چرا كه فارغ از لذتي كه در يك مهماني خواهيد داشت، نمي‌خواهيد فردي ضد اجتماع و بدردنخور به چشم بخوريد.

شما بايد ياد بگيريد كه محترمانه و به صورتي منطقي به دوستان‌تان بگوييد نه! لازم نيست كه خشن باشيد و يا آنكه طوري بيان كنيد كه انگار آن‌ها واقعا مزاحم هستند، به صورتي بگوييد كه مطمئن شوند شما واقعا وقت‌ش را نداريد و بايد مشغول كارهاي ديگري باشيد. البته مطمئنا در هفته زمان‌هاي خالي زيادي خواهيد داشت، مي‌توانيد در آن زمان‌ها دوستان‌تان را به بيرون رفتن دعوت كنيد. اگر چنين عادتي را شكل دهيد، آن‌ها نيز بتدريج به شما احترام گذاشته و تنها با يك بار نه گفتن شما وضعيت را درك مي‌كنند.

اصل سوم: حواس‌پرتي‌ها را حذف كنيد
مواردي وجود دارند كه واقعا مديريت زمان شما را مي‌كُشند. براي مثال زماني كه مشغول كار كردن هستيد و تلويزيون از يك طرف ديگر روشن است، به سادگي ممكن است حواس‌تان پرت شود. اگر موبايل‌تان كنارتان باشد پرت شدن حواس‌تان به سمت شبكه‌هاي اجتماعي و جواب دادن به پيام‌ها به سادگي اتفاق مي‌افتد. بگذاريد واقعيت را نيز به شما بگويم، هر چقدر زمان بيشتري را به اين حواس‌پرتي‌ها مشغول شويد، برگشتن سر كار اصلي و دوباره تمركز كردن براي‌تان سخت‌تر مي‌شود.

شما خودتان را خوب مي‌شناسيد، بنابراين مي‌دانيد كه چه چيزهايي ممكن است حواس شما را پرت بكند. برخي از افراد دوست دارند كه وقت درس خواندن طراحي سايت هاي وردپرسي در تبريز  و يا كار كردن به يك موسيقي نيز گوش دهند، برخي دوست دارند همراه با آن كارها چيزي بخورند، برخي دوست دارند در محيط كتابخانه درس بخوانند و… . عادت خود را بشناسيد و در محيط درست براي درس خواندن و كار كردن قرار بگيريد.

اصل چهارم: محدوديت‌هاي زماني ايجاد كنيد
زماني كه براي انجام هر كار يكسري محدوديت زماني تعيين مي‌كنيد، به نظر انجام دادن آن محتمل تر مي‌شود. از نظر روانشناسي نيز قرار دادن يكسري Deadline مي‌تواند انگيزه‌دهنده عالي باشد. يك راهكار ساده براي انجام چنين كاري قرار دادن بازه‌هاي زماني يك – دو ساعته براي انجام يك كار است. بعد از آن يك استراحت و كار بعدي.

اصل پنجم: استراحت كنيد
زماني كه به شما گفته شده كه بايد يك مقاله را به دانشگاه ارائه دهيد يك بازه زماني دو الي سه ساعت را براي آن در نظر بگيريد، حال كه مشغول نوشتن آن هستيد اگر بعد از بازه زماني هنوز كارتان تمام نشده است، توقف كرده و يك استراحتي بكنيد. مي‌توانيد چيزي براي خوردن درست كنيد، به يك دوست زنگ بزنيد، پيام‌هاي شبكه اجتماعي‌تان را مشاهده كنيد و… . تمام اين كارها به نوعي براي مغز شما آرامش بخش و به نوعي استراحت خواهد بود. استفاده كردن از چنين استراحت‌هايي براي زمانيكه قصد برگشت به كار را داريد، مغزي تازه‌تر و انرژي بيشتري به شما مي‌دهد.

در پايان
اين اصول به صورت كامل تغييرپذير نيستند اما شما مي‌توانيد براساس شناختي كه از خودتان داريد، خود را با آن تطبيق دهيد. به يك نتيجه گيري برسيد و ببينيد كه كدام شكل از اصول مي‌تواند بهترين خروجي را براي شما داشته باشد. هدف در نهايت آن است كه يكسري عادت مثبت و درست را شكل دهيد. در كنار تمام اين موارد زمان‌هايي را براي تفريح، باشگاه، مهماني و… نيز در نظر بگيريد.
منبع: راكت 

اگر كلمه clean code را ترجمه كنيم، به عبارت كد تميز مي‌رسيم كه متضاد با كد كثيف يا Dirty Code است. در واقع كلين كد به كدي گفته مي‌شود كه به صورت منظم، گويا و شفاف نوشته شده باشد و هر برنامه‌نويسي ديگري نيز بتواند متوجه آن شود. در يك كد تميز، تمام توابع و دستورات به صورت شفاف مشخص شده و تمام علائم دستوري به صورت منظم كنار هم قرار گرفته‌اند. در نتيجه هر فرد آشنايي با فرايند برنامه‌نويسي و زبان مربوطه، به راحتي مي‌تواند مفهوم و دليل استفاده هر يك از كد‌ها را درك كند. همچنين گاهي اوقات در كد تميز، دستورات و بخش‌هاي پيچيده با استفاده از كامنت توضيح داده مي‌شوند.

در نقطه مقابل كلينك كد، dirty code يا كد كثيف قرار دارد كه خروجي بسيار نامناسبي داشته و يك برنامه‌نويس ديگر نمي‌تواند درك درستي از بخش‌هاي مختلف آن داشته باشد. در نتيجه تحليل و بررسي اين نوع كد براي ديگر برنامه نويسان سخت خواهد بود و مشكلات زيادي را به وجود مي‌آورد.
مزاياي كلين كد چيست؟
تا اينجاي مطلب به طور خلاصه به سوال كلين كد چيست پاسخ داديم و به شما گفتيم كه كد نويسي تميز يعني چه؟ حالا در ادامه مطلب قصد داريم مزاياي كد‌نويسي تميز را ذكر كنيم و دلايل اهميت زياد آن را به شما بگويم.
افزايش قابليت تست و تحليل كد:
همانطور كه در بخش قبل نيز به آن اشاره كرديم، يكي از مهم‌ترين مزاياي كد‌نويسي تميز اين است كه برنامه نويسان ديگر نيز مي‌توانند كد شما را مورد بررسي قرار دهند. در واقع زماني كد به صورت شفاف و روان همراه كامنت‌هاي شفاف‌سازي نوشته شده باشد، بيشتر قابل درك خواهد بود. فرض كنيد كه به عنوان برنامه‌نويس در يك تيم حضور داريد و بايد با ديگر برنامه نويسان حاضر در گروه مشاركت و تعامل داشته باشيد. در چنين شرايطي اگر كد‌هاي شما به صورت تميز و شفاف نوشته نشده باشد، در برقراري تعامل و مشاركت با ديگر هم تيم‌هاي خود با چالش‌هاي زيادي روبرو خواهيد بود.
تسهيل فرايند بازبيني و اصلاح كدها:
همچنين زماني كه كد به صورت تميز نوشته شود، زماني كه نياز باشد تا دوباره به بخش‌هاي مختلف پروژه خود رجوع كنيد، با مشكل مواجه نخواهيد بود. طراحي صفحه اول وب سايت  احتمالا براي شما هم پيش آمده كه نياز باشد تا بخشي از كد‌هاي پروژه خود را تغيير دهيد يا آن‌ها را حذف كنيد؛ در اين شرايط اگر كد شما تميز نباشد، احتمالا نمي‌توانيد بخش‌هاي مختلف كد با يكديگر تفكيك كرده و تغييرات مورد نظر خود را اعمال كنيد. پس كلين كد بر روي خروجي و سطح كيفي كار خودتان نيز تاثير بسزايي دارد.
صرفه جويي در زمان:
مزيت مهم ديگر كد نويسيتميز، صرفه‌جويي در زمان است. به طور كلي هر چقدر كه كد تميزتر و شفاف‌تر نوشته شده باشد، به همان نسبت زمان انجام پروژه نيز كاهش پيدا مي‌كند. هر برنامه‌نويس بار‌ها بخش‌هاي مختلف كد‌هاي خود را چك مي‌كند و در صورتي كه هر كد به اندازه كافي روان و تميز نباشد، بايد وقت زيادي را براي تغيير آن اختصاص دهيد. همچنين در اين شرايط اگر پروژه باگ داشته باشد و به درستي كار نكند، راحت‌تر مي‌توانيد آن را اصلاح كنيد. پس به واسطه كلين كد مي‌توانيد تا حد زيادي در وقت خود صرفه‌جويي كنيد و در مدت زمان كمتري پروژه را به كارفرما تحويل دهيد.
اصول كد ‌نويسي تميز چيست؟
بعد از مبحث كلين كد چيست و چه مزايايي دارد، در ادامه به صورت كلي اصولي كد ‌نويسي تميز را به شما آموزش مي‌دهيم.
خوانايي:
يكي از اصول كد نويسيتميز، خوانايي است. همانطور كه گفتيم بنا به دلايل متعدد كد‌ها بايد خوانا و شفاف نوشته شوند. در نتيجه سعي كنيد تا به صورت منظم و تفكيك شده فرايند كد‌نويسي را انجام دهيد.
سادگي:
سادگي نقش مهمي در كد‌نويسي تميز دارد. در واقع شما بايد تلاش كنيد تا با استفاده از توابع مختلف، كد‌هاي خود را تا سر حد امكان ساده بنويسيد و از هرگونه پيچيدگي دوري كنيد. ساده‌نويسي كد‌ها هم باعث مي‌شود تا هم در صورت وجود باگ، راحت‌تر بتوانيد كد‌هاي خود را اصلاح كنيد و هم باعث مي‌شود تا بتوانيد پروژه خود را در بازه زماني كوتاه‌تري به اتمام برسانيد. پس سعي كنيد ساده كد‌نويسي كنيد و از روش‌ها و دستورات پيچيده، كمتر استفاده كنيد.
مديريت آرگومان‌ ها:
به طور كلي به منظور كد‌نويسي تميز، بهتر است تا تعداد زياد تابع آرگوماني در كد‌هاي شما وجود نداشته باشد. همچنين براي خوانايي بيشتر كد‌ها، بهتر است بدنه توابع بلند را شكسته و بخش‌هاي مختلف آن را در تابع ديگري قرار دهيد. به اين صورت مي‌توانيد از طولاني و پيچيده شدن توابع جلوگيري كنيد.
در مورد توابع اين نكته مهم را در نظر داشته باشيد كه هر تابع فقط و فقط وظيفه انجام يك عملكرد را دارد و به هيچ عنوان سعي نكنين دو كار جداگانه را در يك تابع انجام بدين (حتي اگر عملكرد مورد نظرتون فقط يك خط كد باشد)
نامگذاري مناسب:
در فرايند كد‌نويسي بايد اسم مناسبي را براي هر كلاس تابع انتخاب كنيد. با انتخاب اسم مناسب براي هر كلاس، راحت‌تر متوجه عملكرد تابع‌هاي موجود خواهيد شد. همچنين وجود كلاس‌هاي مناسب سبب مي‌شود تا هنگام بازبيني كد‌ها، با چالش‌هاي تشخيص تابع مواجه نشويد.
انتخاب زبان مناسب:
بهتر است قبل از شروع كد‌نويسي، زبان مناسبي را براي انجام پروژه مورد نظر خود انتخاب كنيد. به عنوان مثال اگر به هر دو زبان پايتون و php مسلط هستيد، بهتر است براي برنامه‌نويسي بك‌اند يك وبسايت بنا به نياز پروژه عمل كنين و هر زبان كه با هزينه كمتر و كيفيت بهتر پروژه شما را پياده سازي مي‌كنند، از آن زبان و تكنولوژي استفاده كنيد.
تست ‌پذيري:
يكي از مواردي كه بايد در پاسخ به سوال اصول كد ‌نويسي تميز چيست ؟ به آن اشاره كنيم، تست‌پذيري است. به طور كلي هر كدي كه از جوانب مختلف قابل تست نباشد، يك كد تميز نيست. پس بهتر است كد‌هاي خود را از ابعاد مختلف مورد بررسي قرار داده و آن‌ها را تست كنيد تا مطمئن شويد كه به اندازه كافي تست‌پذير هستند.
كاهش وابستگي:
براي داشتن كلين كد، بايد Dependencies يا وابستگي در كد‌ها كم باشد. وجود وابستگي كمتر باعث مي‌شود تا در آينده، راحت‌تر بتوانيد بخش‌هاي مختلف پروژه را تغيير دهيد.
كامنت ‌گذاري كم:
اگر چه در بخش كلين كد چيست به اهميت كامنت در كد‌ها اشاره كرديم؛ ولي بايد در نظر داشته باشيد كه نبايد تعداد زيادي كامنت در هر پروژه وجود داشته باشد. وجود كامنت‌هاي زياد در هر كد، بيانگر عدم شفافيت و خوانايي كافي هر كد است. در نتيجه سعي كنيد كد‌هاي خود را به حدي خوانا بنويسيد تا نيازي به تعداد زيادي كامنت براي توضيح بخش‌هاي مختلف نباشد.
بازبيني كد‌ها:
در راستاي موضوع “اصول كد‌نويسي تميز چيست؟” بايد به بازبيني كد‌ها اشاره كنيم. بازبيني كد‌هاي يك پروژه اهميت بسيار زيادي دارد. در واقع زماني كه شما چند بار كد‌هاي خود را بازبيني كنيد، متوجه خواهيد شد كه كدام بخش‌ها ناخوانا و غير شفاف هستند. طراحي سايت وردپرسي در تبريز  همچنين بازبيني كد‌ها سبب مي‌شود تا شما خودتان را جاي برنامه‌نويس ديگري نيز بگذاريد و از نگاه او كد‌ها را مورد بررسي قرار دهيد تا در صورت عدم شفافيت كافي، اصلاحات و تغييرات مورد نياز را اعمال كنيد.
دلايل كد نويسي كثيف توسط برنامه‌ نويس:
كد نويسي كثيف دلايل متفاوتي دارد كه در ادامه به برخي از آن‌ها اشاره مي‌كنيم.
مبتدي بودن برنامه ‌نويس:
يكي از مهمترين دلايل كد نويسيكثيف، تازه كار بودن يك برنامه‌نويس است. به طور كلي زماني كه يك فرد تازه فرآيند آموزش خود را به اتمام رسانده باشد و بخواهد كد‌نويسي را شروع كند، آشنايي كافي به اصول كد نويسيندارد. به همين واسطه نمي‌تواند تميز كد بنويسد و گا‌ها براي اجرايي شدن پروژه خود، از توابع غير اصولي و پيچيده استفاده مي‌كند. همچنين فرد ممكن است كلاس‌ها را به درستي نام‌گذاري نكند و در فرايند بازبيني و اصلاح توابع، مجبور شود تا به صورت پيچيده تغييرات را اعمال كند. علاوه بر اين موارد، يك برنامه‌نويس تازه كار معمولا تمايل دارد تا هر روش و تكنيكي كه فرا گرفته را در پروژه خود اجرايي كند و به همين واسطه ممكن است براي اجراي موارد مختلف پروژه خود، كد‌هاي غير ضروري و طولاني را بنويسد.

اگر شما هم يك برنامه‌نويس مبتدي هستيد، بايد تلاش كنيد تا با توجه به مواردي كه در بخش اصول كد‌نويسي تميز چيست؟ به آن‌ها اشاره كرديم، كد‌ها را به صورت خوانا، شفاف و كوتاه بنويسيد. همچنين در هنگام بازبيني كد‌ها دقت زيادي به خرج دهيد.
عجله در برنامه نويسي:
يكي ديگر از مهمترين عواملي كه سبب كد‌نويسي كثيف مي‌شود، عجله در برنامه‌نويسي است. در شرايطي كه برنامه‌نويس قصد داشته باشد تا در مدت زمان كمتري پروژه‌اي را تحويل دهد و يا سريع‌تر به مقصد مورد نظر خود برسد، با عجله كد‌نويسي مي‌كند. اين موضوع سبب مي‌شود تا كد‌ها اغلب غير قابل تست و درهم نوشته شوند و حتي اگر برنامه هم به درستي كار كند، به سختي مي‌توان در آينده بخش‌هايي از آن را تغيير داده يا كد‌هاي موجود را مورد تحليل و بررسي قرار داد.
پس بهتر است در فرايند كد‌نويسي عجله نكنيد و دقت و زمان كافي را به انجام اين فرايند اختصاص دهيد تا هم خروجي كار مطلوب باشد و هم كد‌ها به صورت تميز نوشته شوند.
به كلين كد توجه ويژه ‌اي داشته باشيد!
در اين مطلب به بررسي سوالاتي از قبيل كلين كد چيست، كد‌نويسي تميز يعني چه؟ مزاياي كلين كد چيست؟ و اصول كد‌نويسي تميز چيست؟ پاسخ مناسب و كامل داديم. با توجه به توضيحات ذكر شده، قطعا به اهميت زياد كد‌نويسي تميز پي برده‌ايد. در نتيجه تلاش كنيد تا براي صرفه‌جويي در زمان و حفظ سطح كيفي كار خودتان، كد‌ها را به صورت تميز و شفاف بنويسيد و تا سر حد امكان از نوشتن كد‌هاي طولاني، پيچيده و درهم پرهيز كنيد.
منبع: سبزلرن 

درك عملكرد هوش مصنوعي، تا همين چند سال پيش براي ما تداعي ماجراي علمي-تخيلي را به همراه داشت؛ با اين حال، گذشت زمان به ما ثابت كرد كه ماشين‌ها مي‌توانند ياد بگيرند. ربات‌هايي اختراع شد كه موفق شدند با ما صحبت كنند و ماشين‌هايي كه بدون نياز به كنترل راننده، حركت مي‌كردند.
در واقع يادگيري عميق (deep learning) زيرمجموعه‌اي از يادگيري ماشيني و شاخه‌اي از هوش مصنوعي بوده كه هدف آن آموزش دادن ماشين‌ها به وسيله داده‌ها،  طراحي سايت در تبريز بدون برنامه‌ريزي مستقيم است. ديپ لرنينگ نوعي شبكه عصبي از چندين لايه نورون مصنوعي است كه با استفاده از مجموعه داده‌هاي بزرگ آموزش داده مي‌شود. اين لايه‌ها به مدل‌هاي يادگيري عميق اجازه مي‌دهند تا داده‌هاي پيچيده را بياموزند و پيش‌بيني‌هاي دقيق انجام دهند. در اين مقاله، تاريخچه و اصول يادگيري عميق، تفاوت آن با يادگيري ماشيني، كاربردها، محدوديت‌ها و چشم‌اندازهاي آينده آن را بررسي خواهيم كرد.

يادگيري عميق چيست و چگونه كار مي‌كند؟
ديبپ لرنينگ يك شاخه مهم از فناوري اطلاعات بوده كه روي ساخت سيستم‌هاي هوشمند تمركز دارد. ارتباط تنگاتنگي با ماشين لرنينگ و هوش مصنوعي دارد تا در نهايت مبتني بر شبكه‌هاي عصبي مصنوعي (Artificial neural network)، يادگيري ماشين يا ماشين لرنينگ را جلو ببرد.
مدل‌هاي يادگيري عميق از نورون‌هاي مصنوعي تشكيل شده‌ و در لايه‌هايي مرتب شده‌اند. اين نورون‌ها از لايه‌هاي قبلي ورودي‌ دريافت مي‌كنند و خروجي‌هايي توليد كرده و به لايه بعدي منتقل خواهند كرد. اولين لايه، لايه ورودي است كه داده‌ها را دريافت مي‌كند و آخرين لايه، لايه خروجي است كه پيش بيني‌ها را توليد مي‌كند. لايه‌هاي بين، لايه‌هاي پنهان ناميده مي‌شوند و به مدل اجازه مي‌دهند تا نمايش‌هاي پيچيده داده‌ها را ياد بگيرد.

توابع فعال‌سازي در ديپ لرنينگ براي معرفي غيرخطي به مدل استفاده مي‌شود. آنها به نورون‌ها اجازه مي‌دهند بر اساس ورودي‌هايي كه دريافت مي‌كنند، كار كنند. توابع فعال سازي رايج عبارتند از sigmoid ReLU و tanh. (نحوه انتخاب تابع فعال سازي به ماهيت پروژه بستگي دارد)

پس‌انتشار يا انتشار معكوس (Backpropagation)، يك الگوريتم كليدي در يادگيري عميق است كه به مدل اجازه مي‌دهد تا وزن‌ها و جهت‌گيري‌هاي خود را در طول تمرين تنظيم كند. اين كار با انتشار خطا از لايه خروجي به داخل شبكه، تنظيم وزن و باياس (bias) در هر لايه، براي به حداقل رساندن خطا انجام مي‌شود. اين فرآيند بارها تكرار مي‌شود تا زماني كه مدل روي وزن‌ها و باياس‌هاي بهينه همگرا شود و بقولي، نتيجه به سمت درست‌تر شدن پيش برود.

الگوريتم‌هاي بهينه سازي نيز براي سرعت بخشيدن به فرآيند آموزش و بهبود دقت مدل وارد عمل مي‌شوند. اين الگوريتم‌ها، مانند نزول گراديان تصادفي (stochastic gradient descent)، به مدل اجازه مي‌دهد تا وزن‌ها و سوگيري‌ها را در مراحل كوچك‌تر تنظيم و فرآيند آموزش را كارآمدتر كند.
تفاوت بين يادگيري ماشيني و يادگيري عميق
يادگيري ماشيني (machine learning) مقوله وسيع‌تري است كه شامل يادگيري عميق نيز مي‌شود. يادگيري ماشيني يا ماشين لرنينگ تمرين استفاده از الگوريتم‌ها براي يادگيري از داده‌ها و پيش‌بيني است. سه دسته اصلي يادگيري ماشين به شرح زير وجود دارد:

• تحت نظارت (supervised)
• بدون نظارت (unsupervised)
• تقويتي (reinforcement)

يادگيري نظارت شده براي زماني كه خروجي صحيح مشخص شده و مدل با داده‌هاي برچسب‌دار، آموزش داده مي‌شود. در اين دسته، مدل ياد مي‌گيرد تا ورودي‌ها را بر اساس داده‌هاي برچسب‌گذاري شده نگاشت (map) و به خروجي‌ها تبديل كند.
يادگيري بدون نظارت براي زماني است كه مدل با داده‌هاي بدون برچسب آموزش داده مي‌شود تا خودش الگوها و ساختارها را در داده‌ها پيدا كند.
يادگيري تقويتي نيز براي شرايطي است كه مدل ياد مي‌گيرد بر اساس بازخورد از محيط، تصميم بگيرد.

در نهايت، بايد بگوييم كه ديپ لرنينگ با يادگيري ماشيني تفاوت دارد، زيرا از شبكه‌هاي عصبي با لايه‌هاي متعدد براي يادگيري داده‌هاي پيچيده استفاده مي‌كند. مدل‌هاي يادگيري عميق مي‌توانند به‌طور خودكار ويژگي‌ها را از داده‌ها استخراج و آن‌ها را قوي‌تر از مدل‌هاي يادگيري ماشين سنتي كنند. مدل‌هاي يادگيري عميق به ويژه براي كارهايي مانند تشخيص تصوير و گفتار كارآمد و موثر خواهند بود.

داده كاوي در يادگيري عميق
داده كاوي (data mining) فرآيند استخراج اطلاعات مفيد از مجموعه داده‌هاي بزرگ است. در يادگيري عميق، داده كاوي براي اطمينان از اينكه مدل، اطلاعات كافي براي يادگيري دارد، طراحي سايت وردپرسي در تبريز  ضروري است. پروسه زير، در داده كاوي انجام مي‌گيرد:

• پيش پردازش داده‌ها (data pre-processing)، شامل تميز كردن، تبديل و عادي سازي داده‌ها براي سازگار سازي آن‌ها براي مدل است.
• مهندسي ويژگي (feature engineering)، فرآيند انتخاب و تبديل ويژگي‌هاي مربوطه در داده‌ها براي بهبود عملكرد مدل است.
• تشديد داده‌ها (data augmentation)، شامل ايجاد داده‌هاي اضافه از داده‌هاي موجود، با اعمال تبديل‌هايي مانند دوران (rotation)، مقياس‌بندي (scaling) و چرخاندن (flipping) است.

مجموعه داده‌هاي بزرگ براي ديپ لرنينگ يك اصل مهم و ضروري است، زيرا به مدل اجازه مي‌دهد تا دقت داده‌ها را بالا ببرد.

زبان‌هاي برنامه نويسي براي ديپ لرنينگ يا يادگيري عميق
پايتون (python) به دليل سهولت استفاده، كاميونيتي بزرگ و در دسترس بودن كتابخانه‌ها، محبوب‌ترين زبان برنامه نويسي براي يادگيري عميق است. TensorFlow، Keras و PyTorch كتابخانه‌هاي محبوب ديپ لرنينگ در پايتون هستند. TensorFlow كه توسط گوگل توسعه يافته ، يك پلتفرم منبع باز محبوب براي ساخت و استقرار مدل‌هاي يادگيري ماشين است. Keras را يك API شبكه‌هاي عصبي سطح بالا معرفي مي‌كنيم كه در بالاي TensorFlow اجرا مي‌شود و براي نمونه‌سازي و آزمايش سريع كارايي دارد. در آخر، PyTorch كه توسط فيس بوك توسعه يافته ، يكي ديگر از كتابخانه‌هاي يادگيري عميق محبوب است كه با نمودار محاسباتي پويا (dynamic computation graph) و سهولت استفاده، خود را محبوب و مشهور كرده است. منابع آموزش برنامه نويسي پايتون براي علاقمندان، در دسترس و جامع بوده تا به محبوبيت اين زبان دامن بزند. براي بررسي دقيق‌تر مزاياي زبان پايتون، مقاله مزاياي برنامه نويسي وب با پايتون + ( نقشه راه يادگيري ) را نگاهي بيندازيد.

R زبان برنامه نويسي ديگري است كه براي ديپ لرنينگ با كتابخانه‌هايي مانند MXNet، TensorFlow و Keras در اختيار شما قرار دارد. MXNet كه توسط آمازون توسعه يافته، يك چارچوب يادگيري عميق محبوب بوده كه در راستاي مقياس‌پذيري و سرعت، طراحي شده است. TensorFlow و Keras نيز در R موجود هستند.
كاربردهاي يادگيري عميق
يادگيري عميق در زمينه‌هاي مختلف كاربردهاي متنوعي دارد. در اينجا به چند نمونه اشاره مي‌كنيم:

كاربرد يادگيري عميق در هوش مصنوعي

• پردازش زبان طبيعي (natural language processing): يادگيري عميق يا ديپ لرنينگ براي توسعه الگوريتم‌هايي استفاده مي‌شود كه مي‌تواند زبان انسان را درك و توليد كند. اين الگوريتم‌ها در برنامه‌هاي كاربردي مانند چت بات‌ها، ترجمه زبان و تجزيه و تحليل احساسات، مورد استفاده قرار مي‌گيرند. ChatGPT يك فناوري انقلابي و يك هوش مصنوعي پاسخگوي سوالات طولاني است كه اين روزها، حسابي سر و صدا كرده است. براي مطالعه جامع‌ترين مقاله در مورد اين هوش مصنوعي، به مقاله ChatGPT چيست مراجعه كنيد.
• تشخيص گفتار: ديپ لرنينگ براي توسعه سيستم‌هاي تشخيص گفتار كارايي دارد و مي‌تواند گفتار را به متن تبديل كند. برنامه‌هاي كاربردي اين زمينه شامل دستيار صوتي، نرم افزار رونويسي و نرم افزار ديكته است.
• وسايل نقليه خودمختار: يادگيري عميق براي توسعه الگوريتم‌هايي نقش دارد كه مي‌تواند وسايل نقليه خودران را بر اساس محيط، قادر به حركت و تصميم گيري كند. كاربردهاي اين زمينه شامل خودروهاي خودران و هواپيماهاي بدون سرنشين است.

كاربرد يادگيري عميق در پزشكي

• تشخيص بيماري و پيش‌بيني درمان: يادگيري عميق در پرشكي، براي توسعه الگوريتم‌هايي ايفاي نقش مي‌كند كه مي‌توانند بيماري‌ها را تشخيص داده و اثربخشي درمان‌ها را پيش‌بيني كنند. كاربردهاي اين زمينه شامل تشخيص سرطان و پزشكي شخصي است.
• كشف دارو: ديپ لرنينگ در كشف دارو نيز موثر ظاهر شده و مي‌تواند خواص داروها را پيش‌بيني و كانديدهاي دارويي بالقوه را شناسايي كند. كاربردهاي اين زمينه شامل كشف دارو و تغيير كاربري دارو است.
• تجزيه و تحليل تصويربرداري پزشكي: يادگيري عميق براي با توسعه برخي الگوريتم‌‌ها مي‌تواند تصاوير پزشكي مانند سي تي اسكن و MRI را تجزيه و تحليل كند. كاربردهاي اين زمينه شامل تشخيص و تقسيم تومور است.

كاربرد يادگيري عميق در پردازش تصوير

• تشخيص و رديابي اشيا: ديپ لرنينگ با كمك برخي الكوريتم‌ها، مي‌تواند اشيا را در تصاوير و فيلم‌ها شناسايي و تشخيص دهد. برنامه‌هاي كاربردي اين حوزه شامل دوربين‌هاي امنيتي، ماشين‌هاي خودران و سيستم‌هاي تشخيص چهره است.
• تقسيم بندي تصوير: براي تقسيم‌بندي تصوير نيز مي‌توان روي يادگيري عميق حساب كرد. يادگيري هميق مي‌تواند تصاوير را به مناطق مختلف تقسيم بندي كند تا در تصويربرداري پزشكي و بينايي كامپيوتري، نقش داشته باشد.
• انتقال سبك (style): ديپ لرنينگ با توسعه الگوريتم‌ها مي‌تواند سبك و استايل يك تصوير را به تصوير ديگر منتقل كند. كاربردهاي آن را در هنر و طراحي مشاهده خواهيد كرد.

كاربرد يادگيري عميق در صنايع نظامي

• تشخيص و رديابي اشيا: يادگيري عميق براي توسعه الگوريتم‌هايي استفاده مي‌شود كه مي‌تواند اشياء را در بلا درنگ (real-time) شناسايي و رديابي كند. برنامه‌هاي كاربردي اين زمينه شامل نظارت و امنيت است.
• وسايل نقليه هوايي بدون سرنشين: ديپ لرنينگ براي توسعه الگوريتم‌هايي استفاده مي‌شود كه مي‌تواند هواپيماهاي بدون سرنشين را بر اساس محيط قادر به حركت و تصميم گيري كند. كاربردهاي اين زمينه شامل پهپادهاي نظامي و غيرنظامي است.
• نظارت و امنيت: يادگيري عميق مي‌تواند فيلم‌هاي نظارتي را تجزيه و تحليل كند و ناهنجاري‌ها را تشخيص دهد. برنامه‌هاي كاربردي اين زمينه شامل دوربين‌هاي امنيتي و كنترل مرز است.

چالش‌ها و محدوديت‌‌هاي يادگيري عميق
با وجود كاربردها و مزاياي فراوان، يادگيري عميق با چالش‌ها و محدوديت‌هاي متعددي مواجه است. برخي از اين چالش‌ها و محدوديت‌ها عبارتند از:

1. برازش بيش از حد (Overfitting): مدل‌هاي يادگيري عميق گاهي اوقات مي‌توانند داده‌ها را بيش از حد برازش دهند، به اين معني كه مدل يادگيري ماشيني بيش از حد به داده‌هاي آموزشي خود عادت كرده و به اندازه كافي انعطاف‌پذير نيست. در نتيجه، عملكرد و بازده مدل در برابر داده‌هاي جديد كاهش مي‌يابد و نمي‌تواند الگوهاي كلي ديده شده در داده‌هاي آموزشي را براي پيش‌بيني داده‌هاي جديد به كار بگيرد.
2. تفسيرپذيري: تفسير مدل‌هاي يادگيري عميق ممكن است دشوار باشد، به اين معني كه درك اينكه چگونه مدل به پيش‌بيني‌هاي خود مي‌رسد، چالش برانگيز است.
3. تعصب و انصاف: گاهي مدل‌هاي يادگيري عميق مي‌توانند مغرضانه عمل كنند، يعني ممكن است به طور ناعادلانه‌اي عليه گروه‌هاي خاصي از مردم تبعيض قائل شوند.

دورنما و آينده يادگيري عميق چيست؟
حالا كه بررسي كرديم يادگيري عميق چيست، مي‌توانيم اميدوار باشم آينده يادگيري عميق با پيشرفت‌ها و كاربردهاي جديد، هيجان‌انگيزي است. برخي از پيشرفت‌هاي بالقوه Deep Learning در آينده عبارتند از:

1. پيشرفت‌هاي سخت‌افزاري: با قدرتمندتر شدن سخت‌افزار، مدل‌هاي يادگيري عميق قادر خواهند بود مجموعه داده‌هاي بزرگ‌تري را پردازش كنند و وظايف پيچيده‌تري را انجام دهند.
2. ادغام با ساير فناوري‌ها: يادگيري عميق با ساير فناوري‌ها مانند بلاك چين و اينترنت اشيا (IoT) براي ايجاد برنامه‌هاي كاربردي جديد ادغام خواهد شد و انقلابي تازه به راه بيندازد.
3. برنامه‌هاي كاربردي جديد: ديپ لرنينگ براي يافتن برنامه‌هاي كاربردي جديد و استفاده از آن‌ها در زمينه‌هاي مختلف مانند مالي، آموزشي و سرگرمي ادامه خواهد يافت.

ملاحظات اخلاقي و تأثير اجتماعي يادگيري عميق
پس از درك اين كه Deep Learning چيست، بد نيست از زاويه اجتماعي به آن نگاهيم. پيشرفت Deep Learning چه تاثير اجتماعي دارد؟
يادگيري عميق اين پتانسيل را دارد كه تعصبات موجود در جامعه را تداوم ببخشد و تقويت كند، نگراني‌هاي مربوط به حريم خصوصي را افزايش دهد و در نهايت پيامدهاي ناخواسته ايجاد كند. اين ملاحظات اخلاقي و تأثيرات اجتماعي بايد مورد توجه قرار گيرند تا اطمينان حاصل شود كه يادگيري عميق به نفع جامعه تمام شود. براي كنترل و مديريت آن، گفتگو و همكاري مداوم بين محققان، سياستگذاران و سهامداران ضروري بوده تا اين خطرات كاهش يابند. دستورالعمل‌ها و استانداردهاي اخلاقي براي ديپ لرنينگ و همچنين مكانيسم‌هايي براي پاسخگويي و نظارت، مي‌تواند به تضمين شفافيت، انصاف و حريم خصوصي در استفاده از يادگيري عميق كمك كند. با همكاري متقابل، مي‌توانيم مطمئن باشيم كه يادگيري عميق به گونه‌اي توسعه يافته و به كار گرفته مي‌شود كه به نفع همه اعضاي جامعه باشد.

جمع بندي
براي بررسي اين كه يادگيري عميق چيست، بايد آن را در زواياي مختلف در نظر بگيريم. در مجموع، يادگيري عميق زيرمجموعه اي از يادگيري ماشيني بوده كه از شبكه‌هاي عصبي مصنوعي براي يادگيري از داده‌ها استفاده مي‌كند. يادگيري عميق به دليل توانايي در يادگيري از مجموعه داده‌هاي بزرگ و كاربردهاي فراوان آن در زمينه‌هاي مختلف، به طور چشمگيري محبوب شده و در مسير پيشرفت قرار دارد. اين حركت رو به جلو در ديپ لرنينگ به شبكه‌هاي عصبي كه داده‌ها را با لايه‌هايي از نورون‌هاي مصنوعي پردازش و پيش‌بيني مي‌كنند، وابسته است.
يادگيري عميق با چالش‌ها و محدوديت‌هاي متعددي مانند بيش برازش و تفسيرپذيري مواجه است، اما آينده آن به مدد پيشرفت‌ها و كاربردهاي جديد در افق هيجان‌انگيزي قرار دارد و ما را اميدوار مي‌كند.
منبع: سون لرن