code

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