آنچه یادگیری عمیق است و چگونه کار می کند [توضیح داده شده]

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سنگ بنای انقلاب بعدی در محاسبات است. این فناوری ها به توانایی تشخیص الگوهای مربوط می شوند ، بر اساس داده های مشاهده شده در گذشته ، نتایج آینده را پیش بینی می کنند. این پیشنهادات را توضیح می دهد ، آمازون هنگام خرید آنلاین یا اینکه چگونه Netflix از فیلم های بد دهه 80 می شناسد ، ارائه می دهد. اگرچه ماشینهایی که از اصول هوش مصنوعی استفاده می کنند ، اغلب به عنوان "هوشمند" گفته می شوند ، اما بیشتر این سیستم ها به تنهایی یاد نمی گیرند. مداخله برنامه نویسی انسانی ضروری است. دانشمندان داده ورودی ها را آماده می کنند و متغیرهایی را برای استفاده برای تجزیه و تحلیل پیش بینی انتخاب می کنند. از طرف دیگر ، یادگیری عمیق می تواند این کار را به صورت خودکار انجام دهد.

حرفه AI/ML شما تقریباً در گوشه و کنار است!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق می تواند به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین در نظر گرفته شود. این زمینه ای است که با بررسی الگوریتم های رایانه به تنهایی مبتنی بر یادگیری و بهبود است. در حالی که یادگیری ماشین از مفاهیم ساده تر استفاده می کند ، یادگیری عمیق با شبکه های عصبی مصنوعی ، که برای تقلید از نحوه فکر و یادگیری انسان طراحی شده اند. تا همین اواخر ، شبکه های عصبی با قدرت محاسبات محدود بودند و از این رو از نظر پیچیدگی محدود بودند. با این حال ، پیشرفت در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، شبکه های عصبی بزرگتر و پیشرفته را مجاز کرده است ، و به رایانه ها اجازه می دهد تا سریعتر از انسان ها به موقعیت های پیچیده رعایت ، یادگیری و واکنش نشان دهند. یادگیری عمیق به طبقه بندی تصویر ، ترجمه زبان ، تشخیص گفتار کمک کرده است. می توان از آن برای حل هرگونه مشکل تشخیص الگوی و بدون مداخله انسانی استفاده کرد.

شبکه های عصبی مصنوعی ، شامل بسیاری از لایه ها ، یادگیری عمیق را هدایت می کنند. شبکه های عصبی عمیق (DNN) چنین شبکه هایی هستند که هر لایه می تواند عملیات پیچیده ای مانند بازنمایی و انتزاع را انجام دهد که باعث ایجاد تصاویر ، صدا و متن می شود. در نظر گرفته شده سریعترین زمینه در یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق یک فناوری دیجیتالی واقعاً مختل کننده را نشان می دهد و توسط شرکت های به طور فزاینده ای برای ایجاد مدلهای تجاری جدید مورد استفاده قرار می گیرد.

حال ، همانطور که شما درک کرده اید که یادگیری عمیق چیست ، بیایید درک کنیم که یادگیری عمیق چگونه کار می کند.

برای کار مناسب ، به ابزارهای مناسب AI تسلط دهید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

شبکه های عصبی لایه هایی از گره ها هستند ، دقیقاً مانند مغز انسان از نورون ها تشکیل شده است. گره های درون لایه های جداگانه به لایه های مجاور متصل می شوند. گفته می شود این شبکه بر اساس تعداد لایه های موجود در آن عمیق تر است. یک نورون واحد در مغز انسان هزاران سیگنال را از سلولهای عصبی دیگر دریافت می کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی ، سیگنال ها بین گره ها حرکت می کنند و وزنهای مربوطه را اختصاص می دهند. یک گره وزنی سنگین تر تأثیر بیشتری بر روی لایه بعدی گره ها خواهد داشت. لایه نهایی ورودی های وزنی را برای تولید یک خروجی گردآوری می کند. سیستم های یادگیری عمیق به سخت افزار قدرتمندی احتیاج دارند زیرا تعداد زیادی از داده ها پردازش می شوند و شامل چندین محاسبات پیچیده ریاضی هستند. با این حال ، حتی با وجود چنین سخت افزار پیشرفته ، آموزش یک شبکه عصبی می تواند هفته ها طول بکشد.

سیستم های یادگیری عمیق برای بازگشت نتایج دقیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. بر این اساس ، اطلاعات به عنوان مجموعه داده های عظیم تغذیه می شوند. هنگام پردازش داده ها ، شبکه های عصبی مصنوعی قادر به طبقه بندی داده ها با پاسخ های دریافت شده از یک سری سؤالات باینری درست یا کاذب هستند که شامل محاسبات ریاضی بسیار پیچیده است. به عنوان مثال ، یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری برای تشخیص و تشخیص لبه ها و خطوط چهره ، سپس بخش های مهم تر چهره ها و در آخر ، نمایش های کلی چهره ها کار می کند. با گذشت زمان ، برنامه خود را آموزش می دهد و احتمال پاسخ های صحیح افزایش می یابد. در این حالت ، برنامه تشخیص چهره به طور دقیق چهره ها را با زمان مشخص می کند.

در همه چیز AI و ML متخصص شوید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

نمونه ای از یادگیری عمیق در محل کار

بیایید بگوییم هدف این است که یک شبکه عصبی عکس هایی را که شامل یک سگ است ، بشناسد. همه سگها دقیقاً به نظر نمی رسند - به عنوان مثال یک Rottweiler و یک پودل را در نظر بگیرید. علاوه بر این ، عکس ها سگ ها را در زوایای مختلف و با مقادیر مختلفی از نور و سایه نشان می دهد. بنابراین ، یک مجموعه آموزشی از تصاویر باید گردآوری شود ، از جمله نمونه های بسیاری از چهره های سگ که هر شخص به عنوان "سگ" برچسب می زند ، و تصاویر اشیاء که سگ نیستند ، برچسب خورده اند (همانطور که ممکن است انتظار داشته باشد) ، "سگ نیست". این تصاویر که به شبکه عصبی تغذیه می شوند ، به داده ها تبدیل می شوند. این داده ها از طریق شبکه حرکت می کنند و گره های مختلف وزن را به عناصر مختلف اختصاص می دهند. لایه خروجی نهایی اطلاعات به ظاهر قطع شده را گردآوری می کند - خزدار ، دارای یک پوزه ، دارای چهار پا و غیره است - و خروجی را ارائه می دهد: سگ.

اکنون ، این پاسخ دریافت شده از شبکه عصبی با برچسب تولید شده توسط انسان مقایسه می شود. اگر یک مسابقه وجود داشته باشد ، خروجی تأیید می شود. اگر اینگونه نباشد ، شبکه عصبی خطا را یادداشت می کند و وزن را تنظیم می کند. شبکه عصبی سعی می کند با تنظیم مکرر وزنهای خود بارها و بارها مهارت های تشخیص سگ خود را بهبود بخشد. این تکنیک آموزشی را به عنوان یادگیری تحت نظارت نامیده می شود ، که حتی وقتی شبکه های عصبی صریحاً به آنها گفته نمی شود که یک سگ را "ایجاد می کند" رخ نمی دهد. آنها باید الگوهای موجود در داده ها را به مرور زمان تشخیص دهند و به تنهایی یاد بگیرند.

پس از یادگیری آنچه که یادگیری عمیق است ، و درک اصول کار آن ، کمی برگردیم و شاهد افزایش یادگیری عمیق باشیم.

آیا می خواهید یک مهندس هوش مصنوعی شوید؟جلوترش رو نگاه نکن!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

افزایش یادگیری عمیق

گفته می شود که یادگیری ماشین در دهه 1950 رخ داده است که آلن تورینگ ، ریاضیدان انگلیسی ، "دستگاه یادگیری هوشمند" خود را پیشنهاد کرد. آرتور ساموئل اولین برنامه یادگیری رایانه را نوشت. برنامه او باعث شد تا در بازی Checkers هر چه بیشتر بازی کند ، کامپیوتر IBM بهبود یابد. در دهه های بعد ، تکنیک های مختلف یادگیری ماشین از مد و خارج شد.

شبکه های عصبی بیشتر توسط محققان یادگیری ماشین نادیده گرفته می شدند ، زیرا آنها به دلیل مشکل "حداقل محلی" که در آن به طور نادرست به نظر می رسد کمترین خطاها را به خود جلب می کنند ، گرفتار شدند. با این حال ، برخی از تکنیک های یادگیری ماشین مانند بینایی رایانه و تشخیص چهره به جلو حرکت می کنند. در سال 2001 ، یک الگوریتم یادگیری ماشین به نام Adaboost برای تشخیص چهره در یک تصویر در زمان واقعی تهیه شد. این تصاویر را از طریق مجموعه های تصمیم گیری مانند "آیا تصویر دارای نقطه ای روشن بین تکه های تیره است ، احتمالاً نشان دهنده پل یک بینی است؟"هنگامی که داده ها بیشتر به سمت درخت تصمیم گیری حرکت کردند ، احتمال انتخاب چهره راست از یک تصویر افزایش یافت.

شبکه های عصبی تا چند سال دیگر که واحدهای پردازش گرافیکی قدرتمند در نهایت وارد بازار شدند، دیگر مورد پسند قرار نگرفتند. محققان جدید سخت افزاری را قادر ساختند که از رایانه های رومیزی به جای ابر رایانه ها برای اجرا، دستکاری و پردازش تصاویر استفاده کنند. مهم ترین جهش رو به جلو برای شبکه های عصبی به دلیل معرفی مقادیر قابل توجهی از داده های برچسب گذاری شده با ImageNet، پایگاه داده ای از میلیون ها تصویر برچسب گذاری شده از اینترنت اتفاق افتاد. کار دست و پا گیر برچسب زدن دستی تصاویر با جمع سپاری جایگزین شد و به شبکه ها منبع تقریبا نامحدودی از مواد آموزشی داد. در سال هایی که شرکت های فناوری، کتابخانه های یادگیری عمیق خود را منبع باز کرده اند. به عنوان مثال می توان به Google Tensorflow، ماژول های منبع باز فیس بوک برای Torch، Amazon DSSTNE در GitHub و Microsoft CNTK اشاره کرد.

در همه چیز AI و ML متخصص شوید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

یادگیری عمیق در عمل

جدا از سرویس پخش موسیقی مورد علاقه شما که آهنگ هایی را پیشنهاد می کند که ممکن است از آنها لذت ببرید، یادگیری عمیق چگونه بر زندگی افراد تأثیر می گذارد؟همانطور که مشخص است، یادگیری عمیق در حال یافتن راه خود به برنامه های کاربردی در هر اندازه است. هر کسی که از فیس بوک استفاده می کند نمی تواند متوجه شود که این پلتفرم اجتماعی معمولاً هنگام آپلود عکس های جدید دوستان شما را شناسایی و برچسب گذاری می کند. دستیارهای دیجیتالی مانند سیری، کورتانا، الکسا و Google Now از یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده می کنند. اسکایپ مکالمات گفتاری را در زمان واقعی ترجمه می کند. بسیاری از پلتفرم های ایمیل در شناسایی پیام های هرزنامه حتی قبل از رسیدن به صندوق ورودی ماهر شده اند. پی پال برای جلوگیری از پرداخت های جعلی، یادگیری عمیق را پیاده سازی کرده است. اپلیکیشن هایی مانند CamFind به کاربران اجازه می دهند از هر شی عکس بگیرند و با استفاده از فناوری جستجوی بصری موبایل، کشف کنند که شی چیست.

گوگل، به ویژه، از یادگیری عمیق برای ارائه راه حل ها استفاده می کند. برنامه کامپیوتری AlphaGo شرکت Google Deepmind اخیراً قهرمانان ایستاده را در بازی Go شکست داده است. WaveNet شرکت DeepMind می تواند گفتاری شبیه صدای انسان تولید کند که طبیعی تر از سیستم های گفتاری موجود در بازار است. Google Translate از یادگیری عمیق و تشخیص تصویر برای ترجمه زبان های صوتی و نوشتاری استفاده می کند. Google Planet می تواند تشخیص دهد که هر عکس از کجا گرفته شده است. گوگل پایگاه داده نرم افزار یادگیری عمیق را با نام Tensorflow توسعه داد تا به تولید برنامه های کاربردی هوش مصنوعی کمک کند.

یادگیری عمیق فقط در مراحل ابتدایی خود است و در دهه های آینده ، جامعه را دگرگون می کند. اتومبیل های خودران در سراسر جهان مورد آزمایش قرار می گیرند. لایه پیچیده شبکه های عصبی برای تعیین اشیاء برای جلوگیری از ، تشخیص چراغ راهنمایی و دانستن زمان تنظیم سرعت آموزش داده می شود. شبکه های عصبی در پیش بینی همه چیز از قیمت سهام تا آب و هوا در حال پیشرفت هستند. ارزش دستیاران دیجیتالی را که می توانند توصیه کنند چه زمانی سهام را بفروشند یا چه موقع تخلیه از طوفان را در نظر بگیرید ، در نظر بگیرید. برنامه های یادگیری عمیق حتی باعث می شود که زندگی را نجات دهند ، زیرا آنها توانایی طراحی برنامه های درمانی مبتنی بر شواهد را برای بیماران پزشکی و کمک به تشخیص زودرس سرطانها دارند.

اکنون ، همانطور که شما به وضوح درک کرده اید که چه چیزی یادگیری عمیق است و می خواهید در این فناوری پیشرفته قدم بگذارید ، باید چشم انداز شغلی را بدانید.

حرفه AI/ML شما تقریباً در گوشه و کنار است!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

چشم انداز شغلی عمیق یادگیری

حوزه هوش مصنوعی به طور جدی از بین می رود. در حالی که همه شرکت ها در حال حاضر هنوز متخصصانی را با مهارت های یادگیری عمیق استخدام نمی کنند ، اما انتظار می رود چنین کارشناسان آموزش دیده به تدریج به یک الزام اساسی برای سازمان هایی که به دنبال رقابت و نوآوری هستند ، تبدیل شوند. مهندسان یادگیری ماشین تقاضای زیادی دارند زیرا نه دانشمندان داده و نه مهندسین نرم افزار دقیقاً مهارت های مورد نیاز برای زمینه یادگیری ماشین را ندارند. نقش مهندس یادگیری ماشین برای پر کردن شکاف تکامل یافته است. یادگیری عمیق از نظر فرصت های شغلی و پرداخت هزینه چیست؟کمی زیاد. Glassdoor میانگین حقوق یک مهندس یادگیری ماشین را نزدیک به 115،000 دلار سالانه لیست می کند. براساس Payscale ، محدوده حقوق و دستمزد 100000 دلار تا 166،000 دلار است. با پیشرفت سیستم ها و ابزارهای عمیق در همه صنایع ، رشد در سالهای آینده تسریع می شود.

درباره یادگیری عمیق بیشتر بدانید

هرگز زمان بهتری برای بخشی از این فناوری جدید وجود نداشته است. اگر علاقه مند به ورود به زمینه های AI و Deep Leaing هستید ، باید آموزش ها و فرصت های آموزشی SimpleLea را در نظر بگیرید. TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است و یادگیری عناصر برنامه آن گامی منطقی برای کسانی است که در یک مسیر شغلی عمیق یادگیری قرار دارند. آموزش و کسب اعتبار مناسب برای توسعه نیروی کار آموزش دیده و کمک به سوق دادن انقلاب بعدی در محاسبات بسیار مهم است. برای کسب اطلاعات بیشتر در دوره آموزش یادگیری عمیق ما ثبت نام کنید.

برای کار مناسب ، به ابزارهای مناسب AI تسلط دهید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف AI & ML

متداول

1. یادگیری عمیق چیست؟

Deep Leaing زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که می تواند با بررسی الگوریتم ها به طور خودکار عملکردها را بیاموزد و بهبود بخشد. این الگوریتم ها از شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری و بهبود عملکرد خود با تقلید از نحوه فکر و یادگیری انسان استفاده می کنند.

2. منظور از یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق در چندین شبکه عصبی از سه یا چند لایه کار می کند و تلاش برای شبیه سازی رفتار مغز انسان است. این اجازه می دهد تا آمارشناسان از مقادیر زیادی از داده ها بیاموزند و روند را تفسیر کنند.

3. یادگیری عمیق برای چه چیزی خوب است؟

یادگیری عمیق نقش مهمی در آمار و مدل سازی پیش بینی کننده ایفا می کند. با جمع آوری مقادیر گسترده داده ها و تجزیه و تحلیل آن ، یادگیری عمیق مدل های پیش بینی کننده های مختلفی را برای درک الگوهای و روندهای موجود در داده ها ایجاد می کند.

4- چرا از یادگیری عمیق استفاده می شود؟

یادگیری عمیق تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را سریعتر و آسان تر می کند و آنها را به اطلاعات معنی دار تبدیل می کند. از آن در صنایع متعدد ، از جمله رانندگی اتوماتیک و وسایل پزشکی استفاده می شود.

5- آیا CNN یادگیری عمیق است؟

شبکه عصبی Convolutional (CNN) یک روش یادگیری عمیق است که برای تجزیه و تحلیل و نقشه برداری از تصاویر بصری استفاده می شود.

6. شبکه های عصبی عمیق چگونه کار می کنند؟

شبکه های عصبی لایه هایی از گره ها هستند ، دقیقاً مانند مغز انسان از نورون ها تشکیل شده است. همچنین به طور مشابه با مغز انسان کار می کند ، جایی که سیگنال دقیقاً مانند نورون ها بین گره ها حرکت می کند. گفته می شود این شبکه بر اساس تعداد لایه های آن عمیق تر است. در یک شبکه عصبی مصنوعی ، سیگنال ها بین گره ها حرکت می کنند و وزنهای مربوطه را اختصاص می دهند. یک گره وزنی سنگین تر تأثیر بیشتری بر روی لایه بعدی گره ها خواهد داشت. لایه نهایی ورودی های وزنی را برای تولید یک خروجی گردآوری می کند.

7. یادگیری عمیق در زمینه شبکه های عصبی چیست؟

شبکه های عصبی چگونه یادگیری عمیق کار و کار می کنند. شبکه های عصبی از این روند پشتیبانی می کنند تا اطمینان حاصل شود که یادگیری اتفاق می افتد.

8- یادگیری عمیق در مقابل AI چیست؟

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو نوع هوش مصنوعی هستند. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است. یادگیری عمیق از شبکه های عصبی مصنوعی برای تقلید از فرایند یادگیری مغز انسان استفاده می کند ، که به یادگیری ماشین در سازگاری خودکار با حداقل تداخل انسان کمک می کند.