مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق به زبان ساده

اگر کمی از تکنسین های خواندن عمیق هستید ، احتمالاً عباراتی مانند یادگیری عمیق را شنیده اید. این روزها تقریباً در همه زمینه های فناوری ، می توانیم شاهد حضور گسترده هوش مصنوعی ، یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق باشیم. حضور این فناوری ها روز به روز افزایش می یابد و تأثیر آنها تنها به دنیای فناوری محدود نمی شود ، بلکه این فناوری ها بر موضوعاتی مانند اقتصاد جهانی و حتی جوامع به طور کلی تأثیر می گذارد. بنابراین سوالی که در اینجا مطرح می شود این است که ماهیت این فناوری ها دقیقاً چیست و چگونه کار می کنند؟

در ادامه ، مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق را به صورت مختصر و مفید و به زبان ساده مورد بحث قرار می دهیم. با ما بمان.

چرا حالا؟

هوش مصنوعی یک فناوری جدید نیست و تاریخچه آن به دهه 1950 برمی گردد.اما اکنون قدرت پردازشی بیشتری در اختیار مردم است و این قدرت رو به رشد قابلیت های هوش مصنوعی را پیاده سازی کرده است که تا چند سال پیش امکان پذیر نبود. بیشتر اینها مربوط به بهبود قدرت پردازش سرویس های ابری است و بخشی از آن مربوط به پیشرفت تراشه ها است. در نتیجه ، بیشتر و بیشتر شرکت ها به ساخت و استفاده از اجزای اختصاصی هوش مصنوعی روی آورده اند.

هوش مصنوعی به قدرت پردازشی زیادی نیاز دارد تا بتواند به شکلی معنی دار عمل کند ، که در حال حاضر امکان پذیر است. به طور عمده ، هوش مصنوعی به معنای داده است و در دو سال گذشته این فناوری داده های جدید زیادی تولید کرده است. در دنیای هوش مصنوعی ، داده ها طلا هستند ، نفت هستند ، کالایی ارزشمند هستند که جایگزینی ندارند.

در همین حال ، چیزی که هوش مصنوعی را به یک پدیده گسترده تبدیل کرده است ، معرفی الگوریتم های هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس است. بسیاری از غول های فناوری الگوریتم های هوش مصنوعی را از طریق API ها ارائه می دهند که واسط بین کاربر و سیستم عامل های ابری است. با وجود این پیشرفت ها ، بسیاری از کارهای فناوری هنوز توسط انسان انجام نشده است.

دلیل این امر را می توان در عملکرد کلی یادگیری ماشین جستجو کرد. برای اینکه هوش مصنوعی وظیفه خود را به درستی انجام دهد ، باید داده های دقیق و مشخصی دریافت کند که بیشتر آنها نیاز به حضور متخصصان دارد. این فرایند هنوز زمان بر و گران است و این یکی از دلایل ارزشمندی داده ها است.

این مهمترین بخش یادگیری عمیق است. این روزها دیگر دسترسی به خدمات هوش مصنوعی کار دشواری نیست ، همه می توانند از قدرت پردازش بسیار بالایی با هزینه بهره مند شوند ، اما این داده هایی است که عمدتا از سیستم عامل های مختلف به دست آمده و بسیار با ارزش است.

مانند کشورهایی که از منابع طبیعی زیادی استفاده می کنند ، برخی از سیستم عامل ها پر از داده های ارزشمند هستند. با این داده ها ، این شرکت ها می توانند بیشترین سود را در انقلاب هوش مصنوعی به دست آورند.

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

با وجود این توضیحات ، ما هنوز تعریف روشنی از این موضوع ارائه نکرده ایم.یادگیری ماشین ، که یادگیری عمیق زیرمجموعه آن است ، فرایندی است که ماشین ها را به ابزارهای هوشمندتری تبدیل می کند. واضح است که اینگونه است که ماشین ها می توانند کارهای مختلف را بدون دخالت یا راهنمایی انسان “یاد بگیرند”. با استفاده از این فناوری ، ماشین ها می توانند چیزهای مختلف را تشخیص دهند ، کارهای مختلف را انجام دهند ، کارهای دیگری مانند آن را پیش بینی کرده و انجام دهند.

یادگیری عمیق مهمترین شاخه یادگیری ماشینی است که مانند مغز انسان بر اساس شبکه های عصبی است. شبکه های عصبی را به عنوان لایه های نرم افزاری که روی هم قرار گرفته اند در نظر بگیرید. به عنوان مثال ، فرض کنید یک شیء در مقابل شما قرار دارد ، گرد است ، نارنجی است و متوجه می شوید که نوعی میوه است. بنابراین ، با توجه به این موارد ، نتیجه می گیرد که مورد مورد بحث یک پرتغالی است. برای رسیدن به هر یک از این نتیجه گیری ها ، باید از توابع نرم افزاری خاصی استفاده کرد که با یکدیگر کار می کنند تا به نتیجه نهایی برسند.

چرا اهمیت یادگیری عمیق رو به افزایش است؟

یادگیری عمیق بهترین روش برای پردازش حجم زیادی از داده ها است. این فناوری اشکال مختلف یادگیری ماشین را امکان پذیر می کند ، به همین دلیل این فناوری بسیار مهم است.

بیشتر اوقات ، این فرایند از طریق “یادگیری تحت نظارت” انجام می شود که در آن فقط داده های از پیش تعیین شده پردازش می شوند. با این حال ، روش های دیگری نیز وجود دارد که قابلیت های زیادی را ارائه می دهد.

یادگیری بدون نظارت: به این ترتیب ، افراد داده ها را دسته بندی نمی کنند. در عوض ، متخصصان حجم زیادی از داده ها را به سیستم ها ارسال می کنند و این سیستم ها می توانند با جستجوی الگوها آن را طبقه بندی کنند.

یادگیری تقویت شده: در این روش ، سیستم اگر بتواند به هدف مورد نظر برسد پاداش می گیرد و در غیر این صورت مجازات می شود. در این روش ، برای مثال ، هنگامی که سیستمی موقعیت مقاله را در صفحه اصلی سایت تعیین می کند ، اگر کاربر روی مقاله کلیک کند ، پاداشی دریافت می کند و عدم کلیک برابر با مجازات سیستم است. بنابراین ، سیستم یاد می گیرد که کدام نوع مقاله را در کدام بخش از سایت قرار دهد.

شبکه های رقابتی: در این نوع سیستم ، دو نوع مختلف از هوش مصنوعی با یکدیگر رقابت می کنند که یکی از آنها دائماً داده های کاذب تولید می کند و سیستم دیگر باید این داده های کاذب را تشخیص دهد. به عنوان مثال ، فرض کنید یک الگوریتم ویدئوهای جعلی از افراد مشهور ایجاد می کند و الگوریتم دیگری وظیفه تشخیص فیلم های جعلی را بر عهده دارد. اگرچه چنین فرآیندی می تواند به هوش مصنوعی هوشمند و خلاق منجر شود ، اما از پتانسیل سوء استفاده بالایی نیز برخوردار است و نباید خطرات آن را نادیده گرفت.

سخن آخر

این روزها از قابلیت های هوش مصنوعی در همه زمینه های فناوری صحبت می شود و این سر و صدا نیز منجر به ترس می شود. ترس از اینکه هوش مصنوعی مشاغل بشر را در اختیار بگیرد یا به ما آسیب برساند. این ترس ها ، به ویژه در زمینه اشتغال ، بی اساس نیستند و تا حدی درست هستند.

اما هوش مصنوعی همچنین مشاغل جدیدی را ایجاد می کند که ما هنوز نمی توانیم تصور کنیم. علاوه بر این ، هوش مصنوعی به ما کمک می کند تا به انسانیت خود نزدیک شویم و به جای انجام کارهای تکراری و سازگار با ماشین ، کارهای خلاقانه انجام دهیم.

البته هنوز موانع زیادی بر سر راه این فناوری ها وجود دارد. داده های امروز هنوز تمیز و منظم نیستند ، الگوریتم ها هنوز در مراحل ابتدایی خود هستند و ما برای استفاده از یادگیری عمیق به قدرت پردازشی زیادی نیاز داریم. با این حال ، ما نباید پتانسیل هیجان انگیز یادگیری عمیق را فراموش کنیم و باید بگوییم که این فناوری می تواند جهان اطراف ما را تا حد زیادی تغییر دهد.