هوش مصنوعیشبکه عصبی و یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق به زبان ساده | دیپ لرنینگ چیست؟

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های با اهمیت هوش مصنوعی است که اخیراً در محیط کارخانجات، انبارها، ادارات و منازل استفاده می‌شود و کاربرد زیادی دارد. هوش مصنوعی در واقع به این معنی است که ماشین‌ها بتوانند وظایف انسانی را با توانایی‌های خود حل کرده و انجام دهند. یادگیری ماشین بدین معنی است که دستگاه‌ها و ماشین‌ها بتوانند با استفاده از تجربیات و تخصص‌هایی که به دست آورده‌اند و بدون دخالت انسان مسائل را حل کنند.
یادگیری عمیق هم زیرمجموعه یادگیری ماشین است که فعالیت خود را با شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌هایی که عملکرد مغز انسان را شبیه سازی می‌کنند، انجام می دهد.

یادگیری عمیق چیست؟

انسان‌ها با استفاده از دانش و تجربیات خود سعی در آموختن فرآیند یادگیری دارند. الگوریتم یادگیری عمیق هم دقیقاً به همین حالت است که بارهای بار یک وظیفه را انجام داده و و هر بار سعی دارد سرعت خود را در نتیجه عملکرد افزایش دهد. در یک تعریف کلی یادگیری عمیق یا همان دیپ لرنینگ در واقع یادگیری ماشین است که در سطوح مختلف نمایش یا انتزاع را برای یادگیری ماشین انجام می‌دهد.

در واقع با این کار ماشین درک بهتری از واقعیت داده‌ها خواهد داشت و توانایی شناسایی الگوهای مختلف را دارد. یادگیری عمیق یک نوع یادگیری ساختارمند و سلسله وار است. جهت یادگیری آن اول از هر چیزی باید شبکه عصبی را بشناسید.

انواع دیپ لرنینگ

یادگیری ممکن است به صورت نظارت شده، نیمه نظارت شده و یا بدون نظارت باشد. در یک تعریف واحد می‌توان گفت: یادگیری عمیق آبشاری از لایه‌های چندگانه واحدهای پردازش غیرخطی برای استخراج و تبدیل ویژگی‌هاست. هر لایه از خروجی لایه قبل بعنوان ورودی استفاده خواهد کرد. لایه‌های چندگانه از نمایش را یادگیری می‌کنند که متناظر با سطوح مختلفی از انتزاعات هستند و این سطوح سلسله‌ای از مفاهیم را تشکیل می‌دهند.

بیشتر بخوانید: تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد عملکرد و واکنش انسانی | ترندهای برتر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰

سامانه روابط عمومی دیتاک

 

کاربردهای یادگیری عمیق

  • شناسایی خودکار گفتار
  • شناسایی تصاویر
  • پردازش هنر بصری
  • پردازش زبان طبیعی
  • کشف دارو و سم شناسی
  • مدیریت رابطه مشتری
  • سیستم‌های توصیه‌گر
  • بیو انفورماتیک
  • تبلیغات در تلفن همراه
  • بازیابی تصاویر
  • شناسایی کلاهبرداری مالی
  • امور نظامی
کاربردهای یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ چیست؟
کاربردهای یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ

در ادامه برای درک بهتر مطلب، مثال‌هایی از یادگیری عمیق را با هم بررسی خواهیم کرد که به تفهیم موضوع کمک می‌کنند:

  • دستیار مجازی

الکسا، سیری یا کورتانا همگی دستیارهای مجازی هوشمندی هستند که از یادگیری عمیق برای فهمیدن صحبت و زبان انسان‌ها در زمان تعامل با آن‌ها استفاده می‌کنند.

  • ترجمه

الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند به صورت خودکار بین زبان‌های مختلف کار ترجمه را انجام دهد. این توانایی و ویژگی برای مسافران، تاجران و افرادی که در دولت فعالیت می‌کنند بسیار مفید است.

  • خودروهای بدون راننده و هواپیمای بدون سرنشین

خودروها با استفاده از یادگیری عمیق توانایی تشخیص مسیر جاده و نشانه‌های توقف را دارند. با استفاده از یادگیری ماشین خودرو می‌تواند حضور سایر اشیاء مانند خودروی دیگر یا حتی توپ بازی را در مسیر متوجه شود. هنگامی که ماشین‌ها از این روش داده‌های بیشتری دریافت کنند قادر خواهند بود مانند انسان‌ها رفتار کرده و راحت رانندگی کنند. حتی می‌توان با پردازش اطلاعات علائم توقفی که با برق پوشیده شده باشند را تشخیص دهند.


پلتفرم دیتاک به طور مداوم به رصد، جمع‌آوری و ذخیره سازی دیتای شبکه‌های اجتماعی فارسی و وبسایت‌های خبری مشغول است. برای استفاده از این دیتا و گزارش‌های تحلیلی جهت بهبود کسب و کار خود با دیتاک در ارتباط باشید.

ارتباط با کارشناسان دیتاک


  • چت بات‌ها

در بسیاری از کارخانه‌ها بات یا ربات‌هایی جهت چت، پشتیبانی، ارتباط و رسیدگی به درخواست‌های مشتریان در نظر گرفته می‌شود. این بات‌ها می‌توانند با استفاده از یادگیری عمیق سؤالات متنی و شنیداری مشتریان را پاسخگو باشند.

  • رنگ آمیزی کردن تصاویر

در گذشته تبدیل رنگ‌های سیاه و سفید به رنگی جزء وظایفی بود که می‌بایست توسط انسان انجام شود. اما امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، متون و اشیاء داخل عکس به تشخیص رنگ احتمالی آن‌ها کمک کرده و ماشین می‌تواند رنگ آن‌ها را از سیاه و سفید و به رنگی تبدیل نماید.

  • تشخیص چهره

تشخیص چهره یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق است. البته نه فقط برای مسائل امنیتی. به عنوان مثال زمانی که شما در فیسبوک فردی را روی پست خود تگ می‌کنید در واقع از الگوریتم یادگیری عمیق استفاده کرده اید. پرداخت مبلغ خرید هر شخص با استفاده از شناسایی چهره در آینده‌ای نزدیک یکی از مهم‌ترین دستاوردهای یادگیری عمیق خواهد بود.

البته چالش مهم در این زمینه این است که اگر فرد مدل مو و یا ریش خود را تغییر دهد و یا تصویری که گرفته می‌شود به دلیل نور نامناسب محیط از کیفیت خوبی برخوردار نباشد، چه باید کرد. که جای بحث دارد.

ابزار سکوی پردازش داده دیتاک مبتنی بر هوش مصنوعی است. این ابزار کاربردهای زیادی از جمله پردازش تصویر، تشخیص شباهت، تشخیص کپی بودن متن، پردازش اجزای جمله و … دارد.

تست رایگان ابزار سکو
  • پزشکی و داروسازی

تشخیص بیماری و تومور فرد و داروهای مخصوص هر شخص، یکی از کاربردهای بسیار مهم دیپ لرنینگ است که در بسیاری از کارخانجات و شرکت‌های تولید دارو و پزشکی استفاده می‌شود.

  • شخصی‌سازی خرید و تفریحات

شاید با این موضوع برخورد کرده باشید که مثلاٌ در نتفلیکس طبق چه دیتایی ویدیو بعدی طبق سلیقه شما به شما نشان داده می‌شود. یا در سایت‌های فروشگاه اینترنتی چگونه محصول موردعلاقه شما برای صفحه شما نمایش داده می‌شود. تمامی این موارد از الگوریتم یادگیری عمیق پیروی می‌کنند.

طبق تجربه الگوریتم یادگیری عمیق موجب حصول نتیجه بهتر می‌شود که این موضوع در سال‌های آینده با توجه به بلوغ تکنولوژی، بسیار قوی‌تر خواهد شد. با توجه به مثال‌های فوق، شما چه کاربرد و مثال دیگری از یادگیری عمیق مشاهده کرده‌اید؟ در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.

همچنین اگر سوالی مرتبط با موضوعات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بیگ دیتا و داده کاوی دارید متخصصان ما در دیتاک آماده پاسخ‌گویی به سوالات شما هستند.

 

برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.
برچسب ها
برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.

    پانته‌آ پایدار

    من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.

    نوشته های مشابه

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

    دکمه بازگشت به بالا
    بستن