یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق یا Deep Learning

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) است که از نحوه کسب دانش انسان در برخی زمینه‌ها تقلید می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای انجام وظایف طبقه‌بندی و تشخیص الگو در عکس‌ها، متن، صدا و سایر داده‌های مختلف آموزش داد. همچنین از آن برای خودکار کردن کارهایی که به طور معمول به هوش انسانی نیاز دارند، مانند توصیف تصاویر یا رونویسی فایل‌های صوتی استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق عنصر مهمی از علم داده است، از جمله آمار و مدل‌سازی پیش‌بینی. این برای دانشمندان علوم داده که وظیفه جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم زیادی از داده‌ها را بر عهده دارند بسیار مفید است. یادگیری عمیق این فرآیند را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.

در جایی که مغز انسان دارای میلیون‌ها نورون به هم پیوسته است که برای یادگیری اطلاعات با هم کار می‌کنند، یادگیری عمیق دارای شبکه‌های عصبی است که از لایه‌های متعدد گره‌های نرم‌افزاری ساخته شده‌است که با هم کار می‌کنند. مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه‌ای بزرگ از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های شبکه عصبی آموزش داده می‌شوند.

یادگیری عمیق یک کامپیوتر را قادر می‌سازد تا از طریق مثال یاد بگیرد. برای درک یادگیری عمیق، تصور کنید کودکی که اولین کلمه‌اش «سگ» است. کودک با اشاره به اشیاء و گفتن کلمه «سگ» یاد می‌گیرد که سگ چیست – و چه نیست. والدین می‌گویند: «بله، آن یک سگ است»، یا «نه، آن یک سگ نیست». همانطور که کودک به اشیاء اشاره می‌کند، بیشتر از ویژگی‌های مشترک همه سگ‌ها آگاه می‌شود. کاری که کودک بدون اینکه بداند انجام می‌دهد، ایجاد کردن یک تجرید پیچیده است: مفهوم سگ. آنها این کار را با ساختن سلسله مراتبی انجام می‌دهند که در آن هر سطح از تجرید با دانش به دست آمده از لایه قبلی سلسله مراتب ایجاد می‌شود.

اهمیت یادگیری عمیق

دقت بالا

یادگیری عمیق به دلیل توانایی استخراج خودکار ویژگی‌ها از داده‌ها، می‌تواند به دقت بالایی در تشخیص الگوها و طبقه‌بندی اطلاعات برسد. این دقت بالا در بسیاری از حوزه‌ها مانند تشخیص چهره در سیستم‌های امنیتی، تشخیص بیماری در تصاویر پزشکی و یا شناسایی اشیا در خودروهای خودران حیاتی است.

خودکارسازی استخراج ویژگی

برخلاف روش‌های سنتی یادگیری ماشین که نیازمند تعریف و مهندسی دقیق ویژگی‌ها توسط متخصصان است، یادگیری عمیق می‌تواند به طور خودکار ویژگی‌های مهم را از داده‌ها استخراج کند. این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع و همچنین کاهش خطای انسانی در تعریف ویژگی‌ها می‌شود.

قابلیت یادگیری از داده‌های حجیم

یادگیری عمیق با داشتن توانایی یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها، برای حل مسائل پیچیده که نیازمند تحلیل داده‌های گسترده هستند، بسیار مناسب است. برای مثال، در تحلیل رفتار مشتریان، پیش‌بینی تقاضا و یا توسعه دستیارهای دیجیتال، حجم بالای داده‌ها وجود دارد که یادگیری عمیق می‌تواند از آن‌ها برای بهبود عملکرد و ارائه نتایج دقیق‌تر استفاده کند.

به طور کلی، یادگیری عمیق با ترکیب دقت بالا، خودکارسازی استخراج ویژگی و قابلیت یادگیری از داده‌های حجیم، به عنوان ابزاری قدرتمند در بسیاری از حوزه‌ها مانند:

دستیارهای دیجیتال

تشخیص تقلب

تشخیص چهره

خودروهای خودران

تجهیزات پزشکی

تحلیل داده‌های مالی و تجاری

و بسیاری از حوزه‌های دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بر خلاف کودک نوپایی که هفته ها یا حتی ماه ها طول می کشد تا مفهوم سگ را درک کند، برنامه کامپیوتری که از الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می کند، می تواند مجموعه ای از آموزش را ببیند و طی چند دقیقه میلیون ها تصویر را مرتب کند و به طور دقیق تصاویر حاوی سگ را شناسایی کند.

برای دستیابی به سطح قابل قبولی از دقت، برنامه های یادگیری عمیق نیاز به دسترسی به مقادیر هنگفتی از داده های آموزشی و قدرت پردازش دارند که هیچ یک از آنها تا عصر کلان داده ها و رایانش ابری به راحتی در دست برنامه نویسان نبود. از آنجایی که برنامه نویسی یادگیری عمیق می تواند مدل های آماری پیچیده را مستقیماً از خروجی تکرار خود ایجاد کند، قادر است مدل های پیش بینی دقیق را از مقادیر زیادی از داده های برچسب گذاری نشده و بدون ساختار ایجاد کند.

روش های دیپ لرنینگ

روش های یادگیری عمیق

برای ایجاد مدل های قدرتمند یادگیری عمیق از روش های مختلفی استفاده می شود. این تکنیک ها شامل کاهش نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از ابتدا و ترک تحصیل (دراپ‌اوت) می شود.

کاهش نرخ یادگیری

نرخ یادگیری یک ابرپارامتر است – عاملی که سیستم را تعریف می کند یا شرایط عملکرد آن را قبل از فرآیند یادگیری تعیین می کند – که میزان تغییر مدل را در پاسخ به خطای برآورد شده هر بار که وزن های مدل تغییر می کند، کنترل می کند. نرخ های یادگیری که خیلی بالا هستند ممکن است منجر به فرآیندهای آموزشی ناپایدار یا یادگیری مجموعه ای از وزن های بهینه نشده شوند. نرخ های یادگیری که خیلی کوچک هستند ممکن است منجر به یک فرآیند آموزشی طولانی شوند که پتانسیل گیر کردن را دارد.

همچنین به نام بازپخت نرخ یادگیری یا نرخ یادگیری تطبیقی – فرآیند تطبیق نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان آموزش است. آسان‌ترین و رایج‌ترین تطبیق‌های نرخ یادگیری در طول آموزش، شامل تکنیک‌هایی برای کاهش نرخ یادگیری در طول زمان می‌شود.

انتقال یادگیری

این فرآیند شامل بهبود بخشیدن به یک مدل از پیش آموزش دیده است. این فرآیند نیاز به رابط کاربری با بخش های داخلی شبکه از پیش موجود دارد. ابتدا، کاربران داده های جدیدی را که حاوی طبقه بندی های ناشناخته قبلی هستند به شبکه موجود تغذیه می کنند. پس از انجام تنظیمات روی شبکه، وظایف جدیدی را می توان با توانایی طبقه بندی خاص تر انجام داد. این روش این مزیت را دارد که به داده بسیار کمتری نسبت به سایر روش ها نیاز دارد، بنابراین زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش می دهد.

آموزش از ابتدا

این روش نیازمند توسعه دهنده برای جمع آوری مجموعه داده برچسب گذاری شده بزرگ و پیکربندی معماری شبکه ای است که می تواند ویژگی ها و مدل را یاد بگیرد. این تکنیک به ویژه برای برنامه های کاربردی جدید و همچنین برنامه هایی با دسته های خروجی زیاد مفید است. با این حال، به طور کلی، این یک رویکرد کمتر رایج است، زیرا به مقدار نامناسبی داده نیاز دارد که باعث می شود آموزش روزها یا هفته ها طول بکشد.

ترک تحصیل (دراپ‌اوت)

این روش تلاش می کند تا مشکل بیش برازش (overfitting) را در شبکه های با مقادیر زیادی از پارامترها با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی در طول آموزش حل کند. ثابت شده است که روش ترک تحصیل می تواند عملکرد شبکه های عصبی را در وظایف یادگیری تحت نظارت در حوزه هایی مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی اسناد و زیست شناسی محاسباتی بهبود بخشد.

شبکه های عصبی یادگیری عمیق

نوعی الگوریتم پیشرفته یادگیری ماشین که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی (ANN) شناخته می شود، زیربنای اکثر مدل های یادگیری عمیق است. در نتیجه، یادگیری عمیق ممکن است گاهی اوقات به عنوان یادگیری عمیق عصبی یا شبکه عصبی عمیق (DNN) شناخته شود.

شبکه های عصبی عمیق (DNN) از لایه های ورودی، مخفی و خروجی تشکیل شده اند. گره های ورودی به عنوان لایه ای برای قرار دادن داده های ورودی عمل می کنند. تعداد لایه های خروجی و گره های مورد نیاز به ازای هر خروجی تغییر می کند. به عنوان مثال، خروجی های بله یا خیر فقط به دو گره نیاز دارند، در حالی که خروجی هایی با داده های بیشتر به گره های بیشتری نیاز دارند. لایه های مخفی لایه های متعددی هستند که داده ها را پردازش کرده و به لایه های دیگر در شبکه عصبی منتقل می کنند.

شبکه های عصبی در چندین شکل مختلف وجود دارند

1-شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)

2-شبکه های عصبی کانवولوشنی (CNN)

3-شبکه های عصبی مصنوعی و تغذیه رو به جلو (ANNs و feed forward)

هر نوع شبکه عصبی برای موارد استفاده خاصی مزایایی دارد. با این حال، همه آنها به روش های مشابهی عمل می کنند – با تغذیه داده ها و اجازه دادن به مدل برای اینکه خود به خود بفهمد که آیا تفسیر یا تصمیم درستی در مورد یک عنصر داده خاص گرفته است یا خیر.

شبکه های عصبی شامل فرآیند آزمون و خطا هستند، بنابراین به مقادیر زیادی داده برای آموزش نیاز دارند. تصادفی نیست که شبکه های عصبی تنها پس از اینکه اکثر شرکت ها تجزیه و تحلیل کلان داده را پذیرفتند و انبوهی از داده ها را جمع آوری کردند، محبوب شدند. از آنجایی که اولین تکرارهای مدل شامل حدس‌های تا حدودی آموزش‌دیده در مورد محتوای یک تصویر یا بخش‌هایی از گفتار است، داده‌های مورد استفاده در مرحله آموزش باید برچسب‌گذاری شوند تا مدل بتواند ببیند که آیا حدس آن دقیق بوده است یا خیر. این به این معنی است که داده های بدون ساختار کمتر مفید هستند. داده های بدون ساختار را فقط پس از آموزش و رسیدن به سطح قابل قبول دقت توسط یک مدل یادگیری عمیق می توان تجزیه و تحلیل کرد، اما مدل های یادگیری عمیق نمی توانند روی داده های بدون ساختار آموزش ببینند.