ییادگیری عمیق از ساختارهای چندلایه الگوریتمهایی به نام شبکههای عصبی برای نتیجهگیری مشابه انسانها استفاده میکند. در ادامه نحوه عملکرد آن را برای شما عزیزان آوردیم.
آیا تا به حال فکر کردهاید که چگونه گوگل میتواند کل پاراگرافها را از یک زبان به زبان دیگر در چند میلی ثانیه ترجمه کند؟! چگونه نتفلیکس ومیتواند توصیههای خوبی که مدنظر شماست ارائه دهد؟! حتی ماشینهای خودران چگونه کار میکنند؟!
همه این نوآوریها محصول یادگیری عمیق و شبکههای عصبی مصنوعی هستند.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق فقط نوعی یادگیری ماشینی است که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده است.
الگوریتمهای یادگیری عمیق تلاش میکنند تا با تجزیه و تحلیل مداوم دادهها با ساختار منطقی معین، نتایج مشابهی مانند انسانها به دست آورند. برای رسیدن به این هدف، یادگیری عمیق از ساختارهای چند لایه الگوریتمهایی به نام شبکههای عصبی استفاده میکند.
“هوش مصنوعی چه مزایا و چه معایبی دارد؟”
تعریف یادگیری عمیق
یادگیری عمیق زیرمجموعهای از یادگیری ماشینی است که خود یادگیری ماشینی هم زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است.
- هوش مصنوعی یک اصطلاح کلی است که به تکنیکهایی اطلاق میشود که رایانهها را قادر میسازد رفتار انسان را تقلید کنند.
- یادگیری ماشینی علمی است که باعث میشود رایانهها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند. به عنوان زیر مجموعهای از هوش مصنوعی، الگوریتمهای یادگیری ماشینی یک مدل ریاضی بر اساس دادههای نمونه یا دادههای آموزش به منظور پیشبینی یا تصمیمگیری بدون برنامهریزی آشکار، ایجاد میکنند.
- یادگیری عمیق فقط نوعی یادگیری ماشینی است که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده است.
یادگیری عمیق چگونه کار میکند؟
الگوریتمهای یادگیری عمیق تلاش میکنند تا با تجزیه و تحلیل مداوم دادهها با ساختار منطقی معین، نتایج مشابهی مانند انسانها به دست آورند. برای دستیابی به این هدف، یادگیری عمیق از ساختار چند لایهای از الگوریتمها به نام شبکههای عصبی استفاده میکند.
طراحی شبکه عصبی بر اساس ساختار مغز انسان است.
همانطور که از مغز خود برای شناسایی الگوها و طبقهبندی انواع مختلف اطلاعات استفاده میکنیم، میتوانیم به شبکههای عصبی آموزش دهیم که وظایف مشابهی را روی دادهها انجام دهند.
لایههای مجزای شبکههای عصبی را میتوان بهعنوان نوعی فیلتر نیز در نظر گرفت که از ناخالص تا ظریف کار میکند، که احتمال تشخیص و خروجی یک نتیجه صحیح را افزایش میدهد. مغز انسان نیز به همین صورت عمل میکند:
هر زمان که اطلاعات جدیدی دریافت میکنیم، مغز سعی میکند آن را با اشیاء شناخته شده مقایسه کند. همین مفهوم توسط شبکههای عصبی عمیق نیز استفاده میشود.
کاربرد شبکه عصبی
شبکههای عصبی ما را قادر میسازند تا بسیاری از وظایف مانند خوشه بندی، طبقه بندی یا رگرسیون را انجام دهیم.
با استفاده از شبکههای عصبی، میتوانیم دادههای بدون برچسب را بر اساس شباهت بین نمونههای موجود در دادهها گروهبندی یا مرتب کنیم. یا در مورد طبقهبندی، میتوانیم شبکه را روی یک مجموعه داده برچسبگذاری شده آموزش دهیم تا نمونههای موجود در مجموعه داده را در دستههای مختلف طبقهبندی کنیم.
به طور کلی، شبکههای عصبی میتوانند همان وظایف الگوریتمهای یادگیری ماشین کلاسیک را انجام دهند (اما الگوریتمهای کلاسیک نمیتوانند همان وظایف شبکههای عصبی را انجام دهند). به عبارت دیگر، شبکههای عصبی مصنوعی دارای قابلیتهای منحصر به فردی هستند که مدلهای یادگیری عمیق را قادر میسازد تا وظایفی را که مدلهای یادگیری ماشین هرگز نمیتوانند حل کنند، حل کنند.
تمام پیشرفتهای اخیر در هوش مصنوعی که در سالهای گذشته ایجاد شده، به دلیل یادگیری عمیق است. بدون یادگیری عمیق، ما ماشینهای خودران، رباتهای چت یا دستیاران شخصی مانند الکسا و سیری نخواهیم داشت. شبکههای عصبی پشت همه این برنامهها و فناوریهای یادگیری عمیق هستند.
یک انقلاب صنعتی جدید در حال وقوع است که توسط شبکههای عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق هدایت میشود. یادگیری عمیق بهترین و واضح ترین رویکردی است که تا به حال برای هوش ماشینی واقعی داشتهایم.
منبع: https://builtin.com/machine-learning/deep-learning