یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک روش هوش مصنوعی (AI) است که به رایانه‌ها می‌آموزد داده‌ها را به شیوه‌ای الهام گرفته از مغز انسان پردازش کنند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر، متن، صداها و سایر الگوهای پیچیده داده را تشخیص دهند تا بینش‌ها و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند. می‌توانید از روش‌های یادگیری عمیق برای خودکارسازی وظایفی استفاده کنید که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند توصیف تصاویر یا تبدیل یک فایل صوتی به متن.

یادگیری عمیق مولد (Deep Generative Learning) چیست؟

یادگیری عمیق مولد، شاخه‌ای از یادگیری عمیق است که بر ایجاد خروجی جدید از ورودی‌های آموخته شده تمرکز دارد. به طور سنتی، یادگیری عمیق بر شناسایی روابط بین داده‌ها متمرکز بود. مدل‌های یادگیری عمیق با مقادیر زیادی داده آموزش داده می‌شدند تا الگوها را در مجموعه داده تشخیص دهند.یادگیری عمیق مولد، تولید را به تشخیص الگو اضافه می‌کند. چنین مدل‌هایی به دنبال الگوهای داده می‌گردند و سپس الگوهای منحصر به فرد خود را ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، آن‌ها می‌توانند متن چندین کتاب را تجزیه و تحلیل کنند و سپس از این اطلاعات برای تولید جملات و پاراگراف‌های جدیدی استفاده کنند که در کتاب‌های اصلی یافت نمی‌شوند.یادگیری عمیق مولد اساس هوش مصنوعی مولد مدرن و مدل‌های بنیادین است. این مدل‌ها از فناوری‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ استفاده می‌کنند و بر روی داده‌های وسیع آموزش داده می‌شوند تا وظایف پیچیده‌ای مانند پاسخ دادن به سؤالات، ایجاد تصاویر از متن و نوشتن محتوا را انجام دهند.

چرا یادگیری عمیق مهم است؟

فناوری یادگیری عمیق بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مورد استفاده در محصولات روزمره را هدایت می‌کند، مانند موارد زیر:

• چت‌بات‌ها و تولیدکنندگان کد
• دستیارهای دیجیتال
• کنترل از راه دور تلویزیون با فعال‌سازی صوتی
• تشخیص تقلب
• تشخیص چهره خودکار

همچنین یک جزء حیاتی در فناوری‌هایی مانند خودروهای خودران، واقعیت مجازی و موارد دیگر است. کسب‌وکارها از مدل‌های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی در کاربردهای مختلف استفاده می‌کنند.

موارد استفاده از یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق موارد استفاده متعددی در صنایع خودروسازی، هوافضا، تولید، الکترونیک، تحقیقات پزشکی و سایر زمینه‌ها دارد.

• خودروهای خودران از مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء استفاده می‌کنند.
• سیستم‌های دفاعی از یادگیری عمیق برای علامت‌گذاری مناطق مورد نظر در تصاویر ماهواره‌ای استفاده می‌کنند.
• تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی از یادگیری عمیق برای تشخیص سلول‌های سرطانی برای تشخیص پزشکی استفاده می‌کند.
• کارخانه‌ها از برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق برای تشخیص زمانی که افراد یا اشیاء در فاصله ناایمن از ماشین‌آلات قرار دارند، استفاده می‌کنند.

این موارد استفاده متنوع از یادگیری عمیق را می‌توان در پنج دسته کلی گروه‌بندی کرد: بینایی رایانه، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP)، موتورهای توصیه و هوش مصنوعی مولد.

بینایی رایانه

بینایی رایانه به طور خودکار اطلاعات و بینش‌ها را از تصاویر و فیلم‌ها استخراج می‌کند. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای درک تصاویر به همان شیوه‌ای که انسان‌ها انجام می‌دهند، به کار می‌روند. بینایی رایانه کاربردهای متعددی دارد، از جمله موارد زیر:

• اعتدال محتوا برای حذف خودکار محتوای ناامن یا نامناسب از آرشیو تصاویر و فیلم‌ها
• تشخیص چهره برای شناسایی چهره‌ها و تشخیص ویژگی‌هایی مانند باز بودن چشم‌ها، عینک و موی صورت
• طبقه‌بندی تصویر برای شناسایی لوگوهای تجاری، لباس، تجهیزات ایمنی و سایر جزئیات تصویر

تشخیص گفتار

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند گفتار انسان را با وجود الگوهای گفتاری، زیر و بمی صدا، لحن، زبان و لهجه‌های مختلف تجزیه و تحلیل کنند. دستیارهای مجازی مانند آمازون الکسا، نرم‌افزارهای تبدیل متن به گفتار و گفتار به متن از تشخیص گفتار برای انجام وظایف زیر استفاده می‌کنند:

• کمک به اپراتورهای مراکز تماس و طبقه‌بندی خودکار تماس‌ها.
• تبدیل مکالمات بالینی به مستندات در زمان واقعی.
• زیرنویس دقیق فیلم‌ها و ضبط‌های جلسات برای دسترسی گسترده‌تر به محتوا.
• تبدیل اسکریپت‌ها به دستورات برای دستیارهای صوتی هوشمند.

پردازش زبان طبیعی

رایانه‌ها از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای جمع‌آوری بینش و معنا از داده‌های متنی و اسناد استفاده می‌کنند. این توانایی پردازش متن طبیعی و ایجاد شده توسط انسان کاربردهای متعددی دارد، از جمله:

• نمایندگان مجازی خودکار و چت‌بات‌ها
• خلاصه‌سازی خودکار اسناد یا مقالات خبری
• تجزیه و تحلیل هوش تجاری اسناد طولانی، مانند ایمیل‌ها و فرم‌ها
• نمایه‌سازی عبارات کلیدی که نشان‌دهنده احساسات هستند، مانند نظرات مثبت و منفی در رسانه‌های اجتماعی

موتورهای توصیه

برنامه‌های کاربردی می‌توانند از روش‌های یادگیری عمیق برای ردیابی فعالیت کاربر و توسعه توصیه‌های شخصی‌سازی شده استفاده کنند. آن‌ها می‌توانند رفتار کاربران را تجزیه و تحلیل کرده و به آن‌ها در کشف محصولات یا خدمات جدید کمک کنند. به عنوان مثال:

• توصیه ویدیوها و محتوای شخصی‌سازی شده.
• توصیه محصولات و خدمات سفارشی.
• فیلتر کردن نتایج جستجو برای برجسته کردن محتوای مرتبط بر اساس موقعیت مکانی و رفتار کاربر

هوش مصنوعی مولد

برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد می‌توانند محتوای جدید ایجاد کرده و به طور پیچیده‌تری با کاربران نهایی ارتباط برقرار کنند. آن‌ها می‌توانند در خودکارسازی گردش‌های کاری پیچیده، ایده‌پردازی و جستجوهای دانش هوشمند کمک کنند. به عنوان مثال، با ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند Amazon Q Business و Amazon Q Developer، کاربران می‌توانند:

• سوالات به زبان طبیعی بپرسند و پاسخ‌های خلاصه شده از منابع دانش داخلی متعدد دریافت کنند.
• پیشنهادات کد و اسکن و ارتقاء خودکار کد دریافت کنند.
• اسناد، ایمیل‌ها و سایر محتوای بازاریابی جدید را سریع‌تر ایجاد کنند.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی هستند که بر اساس مغز انسان طراحی شده‌اند. مغز انسان حاوی میلیون‌ها نورون بیولوژیکی به هم پیوسته است که برای یادگیری و پردازش اطلاعات با یکدیگر کار می‌کنند. به طور مشابه، نورون‌های مصنوعی ماژول‌های نرم‌افزاری به نام گره هستند که از محاسبات ریاضی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق، یا شبکه‌های عصبی مصنوعی، از لایه‌های زیادی از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که برای حل مسائل پیچیده با یکدیگر کار می‌کنند.

اجزای یک شبکه عصبی عمیق به شرح زیر است:

لایه ورودی

یک شبکه عصبی مصنوعی دارای چندین گره است که داده‌ها را به آن وارد می‌کنند. این گره‌ها لایه ورودی سیستم را تشکیل می‌دهند.

لایه پنهان

لایه ورودی داده‌ها را پردازش کرده و به لایه‌های بعدی در شبکه عصبی منتقل می‌کند. این لایه‌های پنهان اطلاعات را در سطوح مختلف پردازش می‌کنند و رفتار خود را با دریافت اطلاعات جدید تطبیق می‌دهند. شبکه‌های یادگیری عمیق صدها لایه پنهان دارند که می‌توانند از آن‌ها برای تجزیه و تحلیل یک مسئله از زوایای مختلف استفاده کنند.

به عنوان مثال، اگر تصویری از یک حیوان ناشناخته به شما داده شود که باید آن را طبقه‌بندی کنید، آن را با حیواناتی که قبلاً می‌شناسید مقایسه می‌کنید. به عنوان مثال، به شکل چشم‌ها و گوش‌ها، اندازه، تعداد پاها و الگوی خز آن نگاه می‌کنید. سعی می‌کنید الگوهایی را شناسایی کنید، مانند موارد زیر:

• این حیوان سم دارد، بنابراین می‌تواند گاو یا گوزن باشد.
• این حیوان چشم‌های گربه‌ای دارد، بنابراین می‌تواند یک گربه وحشی باشد.

لایه‌های پنهان در شبکه‌های عصبی عمیق به همین روش کار می‌کنند. اگر یک الگوریتم یادگیری عمیق سعی در طبقه‌بندی تصویر یک حیوان داشته باشد، هر یک از لایه‌های پنهان آن ویژگی متفاوتی از حیوان را پردازش می‌کند و سعی می‌کند آن را به طور دقیق طبقه‌بندی کند.

لایه خروجی

لایه خروجی از گره‌هایی تشکیل شده است که داده‌ها را خروجی می‌دهند. مدل‌های یادگیری عمیق که پاسخ‌های “بله” یا “خیر” را خروجی می‌دهند، فقط دو گره در لایه خروجی دارند. از طرف دیگر، آن‌هایی که طیف وسیع‌تری از پاسخ‌ها را خروجی می‌دهند، گره‌های بیشتری دارند. هوش مصنوعی مولد دارای یک لایه خروجی پیچیده برای تولید داده‌های جدید است که با الگوهای موجود در مجموعه داده آموزشی آن مطابقت دارد.

تفاوت بین یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد چیست؟

اصطلاحات یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد نشان‌دهنده پیشرفت در فناوری شبکه عصبی هستند.

یادگیری ماشین

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای کارآمدتر کردن تکنیک‌های یادگیری ماشین سنتی ظهور کردند. روش‌های یادگیری ماشین سنتی برای آموزش نرم‌افزار به تلاش انسانی قابل توجهی نیاز دارند. به عنوان مثال، در تشخیص تصویر حیوانات، باید موارد زیر را انجام دهید:

• صدها هزار تصویر از حیوانات را به صورت دستی برچسب‌گذاری کنید.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین را وادار کنید تا آن تصاویر را پردازش کنند.
• آن الگوریتم‌ها را بر روی مجموعه‌ای از تصاویر ناشناخته آزمایش کنید.
• علت نادرست بودن برخی نتایج را شناسایی کنید.
• مجموعه داده را با برچسب‌گذاری تصاویر جدید برای بهبود دقت نتایج بهبود بخشید.

این فرآیند یادگیری نظارت شده نامیده می‌شود. در یادگیری نظارت شده، دقت نتایج فقط با یک مجموعه داده گسترده و به اندازه کافی متنوع بهبود می‌یابد. به عنوان مثال، الگوریتم ممکن است گربه‌های سیاه را به طور دقیق شناسایی کند اما گربه‌های سفید را نه، زیرا مجموعه داده آموزشی تصاویر بیشتری از گربه‌های سیاه داشته است. در این صورت، برای آموزش مجدد مدل‌های یادگیری ماشین، به داده‌های برچسب‌گذاری شده بیشتری از تصاویر گربه‌های سفید نیاز دارید.

مزایای یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین

یک شبکه یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین سنتی مزایای زیر را دارد:

پردازش کارآمد داده‌های بدون ساختار

روش‌های یادگیری ماشین پردازش داده‌های بدون ساختار، مانند اسناد متنی، را چالش‌برانگیز می‌دانند زیرا مجموعه داده آموزشی می‌تواند تغییرات بی‌نهایتی داشته باشد. از طرف دیگر، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های بدون ساختار را درک کرده و بدون استخراج دستی ویژگی‌ها، مشاهدات کلی انجام دهند. به عنوان مثال، یک شبکه عصبی می‌تواند تشخیص دهد که این دو جمله ورودی متفاوت معنای یکسانی دارند:

• می‌توانید به من بگویید چگونه پرداخت کنم؟
• چگونه پول انتقال دهم؟

کشف روابط پنهان و الگوها

یک برنامه کاربردی یادگیری عمیق می‌تواند مقادیر زیادی داده را عمیق‌تر تجزیه و تحلیل کرده و بینش‌های جدیدی را آشکار کند که ممکن است برای آن آموزش ندیده باشد. به عنوان مثال، یک مدل یادگیری عمیق را در نظر بگیرید که برای تجزیه و تحلیل خریدهای مصرف‌کننده آموزش داده شده است. این مدل فقط داده‌های مربوط به اقلامی را دارد که قبلاً خریداری کرده‌اید. با این حال، شبکه عصبی مصنوعی می‌تواند با مقایسه الگوهای خرید شما با الگوهای مشتریان مشابه، اقلام جدیدی را که خریداری نکرده‌اید پیشنهاد دهد.

یادگیری بدون نظارت

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند با گذشت زمان بر اساس رفتار کاربر یاد بگیرند و بهبود یابند. آن‌ها به تغییرات زیادی در مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده نیاز ندارند. به عنوان مثال، یک شبکه عصبی را در نظر بگیرید که با تجزیه و تحلیل رفتار تایپ شما، کلمات را به طور خودکار تصحیح یا پیشنهاد می‌دهد. فرض کنید این شبکه به زبان انگلیسی آموزش داده شده است و می‌تواند کلمات انگلیسی را بررسی املایی کند. با این حال، اگر شما اغلب کلمات غیر انگلیسی مانند “danke” را تایپ کنید، شبکه عصبی به طور خودکار این کلمات را نیز یاد می‌گیرد و تصحیح می‌کند.

پردازش داده‌های فرار

مجموعه‌های داده فرار تغییرات زیادی دارند. یک مثال، مبالغ بازپرداخت وام در یک بانک است. یک شبکه عصبی یادگیری عمیق می‌تواند با تجزیه و تحلیل تراکنش‌های مالی و علامت‌گذاری برخی از آن‌ها برای تشخیص تقلب، آن داده‌ها را دسته‌بندی و مرتب کند.

هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد شبکه‌های عصبی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به سطح بالاتری رسانده است. در حالی که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بر پیش‌بینی و تشخیص الگو تمرکز دارند، هوش مصنوعی مولد خروجی‌های منحصربه‌فردی را بر اساس الگوهایی که تشخیص می‌دهد تولید می‌کند. فناوری هوش مصنوعی مولد بر اساس معماری ترانسفورمر ساخته شده است که چندین شبکه عصبی مختلف را برای ترکیب الگوهای داده به روش‌های منحصربه‌فرد ترکیب می‌کند. شبکه‌های یادگیری عمیق ابتدا متن، تصاویر و سایر داده‌ها را به انتزاع‌های ریاضی تبدیل کرده و سپس آن‌ها را به الگوهای جدید معنادار تبدیل می‌کنند.

چالش‌های یادگیری عمیق چیست؟

چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد در زیر آورده شده است:

مقادیر زیاد داده با کیفیت بالا

هنگامی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق بر روی مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا آموزش داده می‌شوند، نتایج بهتری ارائه می‌دهند. داده‌های پرت یا اشتباهات در مجموعه داده ورودی شما می‌تواند به طور قابل توجهی بر فرآیند یادگیری عمیق تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، در مثال تصویر حیوانات ما، اگر به طور تصادفی تصاویر غیر حیوانی وارد مجموعه داده شود، مدل یادگیری عمیق ممکن است یک هواپیما را به عنوان لاک‌پشت طبقه‌بندی کند. برای جلوگیری از چنین اشتباهاتی، قبل از آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، باید مقادیر زیادی داده را تمیز و پردازش کنید. پیش‌پردازش داده‌های ورودی به ظرفیت ذخیره‌سازی داده‌های زیادی نیاز دارد.

قدرت پردازش زیاد

الگوریتم‌های یادگیری عمیق از نظر محاسباتی فشرده هستند و برای عملکرد صحیح به زیرساختی با ظرفیت محاسباتی کافی نیاز دارند. در غیر این صورت، پردازش نتایج زمان زیادی طول می‌کشد.

مزایای هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق در فضای ابری چیست؟

اجرای هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق بر روی زیرساخت ابری به شما کمک می‌کند تا برنامه‌های کاربردی را سریع‌تر طراحی، توسعه و آموزش دهید.

سرعت

می‌توانید با استفاده از خوشه‌های GPU و CPU برای انجام عملیات ریاضی پیچیده‌ای که شبکه‌های عصبی شما به آن نیاز دارند، مدل‌های هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق را سریع‌تر آموزش دهید. سپس می‌توانید این مدل‌ها را برای پردازش مقادیر زیادی داده و تولید نتایج مرتبط‌تر به کار گیرید.

مقیاس‌پذیری

با طیف گسترده‌ای از منابع درخواستی که از طریق فضای ابری در دسترس هستند، می‌توانید به منابع سخت‌افزاری تقریباً نامحدود برای مقابله با مدل‌های یادگیری عمیق هوش مصنوعی در هر اندازه دسترسی داشته باشید. شبکه‌های عصبی شما می‌توانند از چندین پردازنده برای توزیع یکپارچه و کارآمد حجم کاری در بین انواع و مقادیر مختلف پردازنده بهره ببرند.

ابزارها

می‌توانید به ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق مانند نوت‌بوک‌ها، دیباگرها، پروفایلرها، پایپ‌لاین‌ها، AIOps و موارد دیگر دسترسی داشته باشید. می‌توانید با مدل‌های هوش مصنوعی مولد موجود از داخل فضای ابری به عنوان یک سرویس کار کنید بدون اینکه به زیرساختی برای میزبانی مدل نیاز داشته باشید. تیم‌ها می‌توانند حتی با دانش و آموزش محدود، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد و یادگیری عمیق را شروع کنند.