یادگیری عمیق چیست؟

در عصر هوش مصنوعی که به سرعت در حال تکامل و پیشرفت است، یادگیری عمیق (Deep Learning) به عنوان یک سنگ بنا است که نحوه درک، یادگیری و تعامل ماشین ها با داده های پیچیده را متحول می سازد. یادگیری عمیق در اصل از شبکه های عصبی پیچیده مغز انسان تقلید می‌کند و رایانه ها را قادر می سازد تا به طور مستقل، الگوها را کشف کرده و بر مبنای مقادیر زیادی داده بدون ساختار، تصمیم بگیرند. یادگیری عمیق، پیشرفت های زیادی را در حوزه های مختلف، از بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا تشخیص بیماری ها و رانندگی بدون سرنشین، ممکن کرده است.

یادگیری عمیق شاخه ای از یادگیری ماشین است که بر اساس معماری شبکه عصبی مصنوعی بنا شده است. یک شبکه عصبی مصنوعی یا ANN از لایه های مختلف و گره های به هم پیوسته به نام نورون‌ها استفاده می‌کند که با هم کار می‌کنند تا داده‌های ورودی را پردازش کرده و از آنها یاد بگیرند. در یک شبکه عصبی عمیق کاملا متصل، یک لایه ورودی وجود دارد و یک یا چند لایه پنهان، که یکی پس از دیگری به هم متصل می شوند. هر نورون، ورودی را از نورون های لایه قبلی یا لایه ورودی دریافت می کند. خروجی یک نورون، به ورودی به نورون‌های دیگر در لایه بعدی شبکه تبدیل می شود و این روند تا زمانی ادامه می یابد که لایه نهایی خروجی شبکه را تولید کند. لایه های شبکه عصبی، داده های ورودی را از طریق یک سری تبدیل های غیرخطی تبدیل می کنند و به شبکه اجازه می دهند تا نمایش های پیچیده ای از داده های ورودی را بیاموزد.

یادگیری عمیق به دلیل موفقیت در کاربردهای مختلفی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی به یکی از محبوب‌ترین و مورد توجه‌ترین حوزه‌های یادگیری ماشین تبدیل شده است.

یادگیری عمیق می‌تواند برای یادگیری ماشین نظارت‌شده، بدون نظارت و همچنین یادگیری تقویتی استفاده شود. این روش‌ها از تکنیک‌های مختلفی برای پردازش داده‌ها بهره می‌برند که در ادامه به توضیح آن ها می‌پردازیم.

یادگیری ماشین نظارت‌شده تکنیکی است که در آن شبکه عصبی یاد می‌گیرد چگونه بر اساس مجموعه داده‌های برچسب‌دار پیش‌بینی کند یا داده‌ها را دسته‌بندی نماید. در این روش، ما ویژگی‌های ورودی و همچنین متغیرهای هدف را وارد می‌کنیم. شبکه عصبی یاد می‌گیرد چگونه بر اساس هزینه یا خطایی که از تفاوت بین پیش‌بینی و هدف واقعی به دست می‌آید، پیش‌بینی کند. این فرآیند به نام “پس‌انتشار” شناخته می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی بازگشتی برای بسیاری از وظایف نظارت‌شده مانند دسته‌بندی و تشخیص تصاویر، تحلیل احساسات، ترجمه زبان و غیره استفاده می‌شوند.

یادگیری ماشین بدون نظارت تکنیکی است که در آن شبکه عصبی یاد می‌گیرد الگوها را کشف کند یا مجموعه داده‌ها را بر اساس داده‌های بدون برچسب خوشه‌بندی نماید. در این روش، هیچ متغیر هدفی وجود ندارد و ماشین باید به‌طور خودکار الگوهای پنهان یا روابط درون مجموعه داده‌ها را شناسایی کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند خودرمزگذارها و مدل‌های مولد برای وظایف بدون نظارت مانند خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شوند.

یادگیری ماشین تقویتی تکنیکی است که در آن یک عامل یاد می‌گیرد چگونه در یک محیط تصمیم بگیرد تا پاداشی را به حداکثر برساند. عامل از طریق انجام اقداماتی در محیط و مشاهده پاداش‌های نتیجه‌گیرنده تعامل می‌کند. یادگیری عمیق می‌تواند برای یادگیری سیاست‌ها یا مجموعه‌ای از اقدامات که پاداش تجمعی را در طول زمان به حداکثر می‌رساند، استفاده شود. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق مانند شبکه‌های Q عمیق و گرادیان سیاست قطعی عمیق (DDPG) برای وظایف تقویتی مانند رباتیک و بازی‌ها استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی بر اساس اصول ساختار و عملکرد نورون‌های انسانی ساخته شده‌اند. این شبکه‌ها با نام‌ شبکه‌های عصبی نیز شناخته می‌شوند. لایه ورودی یک شبکه عصبی مصنوعی که اولین لایه است، ورودی را از منابع خارجی دریافت کرده و آن را به لایه مخفی که دومین لایه است منتقل می‌کند. هر نورون در لایه مخفی اطلاعات را از نورون‌های لایه قبلی دریافت ، مجموع وزنی را محاسبه کرده و سپس آن را به نورون‌های لایه بعدی منتقل می‌کند. این اتصالات وزنی هستند، به این معنا که اثر ورودی‌ها از لایه قبلی با اختصاص وزن‌های مختلف به هر ورودی بهینه‌سازی می‌شوند. این وزن‌ ها در طول فرآیند آموزش برای بهبود عملکرد مدل تنظیم می‌شوند.

نورون‌های مصنوعی که به عنوان واحدها نیز شناخته می‌شوند، در شبکه‌های عصبی مصنوعی یافت می‌شوند. کل شبکه عصبی از این نورون‌های مصنوعی تشکیل شده است که در لایه‌های مختلف قرار دارند. پیچیدگی‌ شبکه‌های عصبی بستگی به پیچیدگی الگوهای موجود در مجموعه داده‌ها دارد، چه یک لایه شامل ده‌ها واحد باشد یا میلیون‌ها واحد. به طور معمول، یک شبکه عصبی دارای یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و لایه‌های پنهان است. لایه ورودی داده‌ها را از دنیای خارجی دریافت می‌کند که شبکه عصبی نیاز به تجزیه و تحلیل یا یادگیری آن‌ها دارد.

در یک شبکه عصبی مصنوعی کاملاً متصل، یک لایه ورودی و یک یا چند لایه پنهان وجود دارد که به ترتیب به یکدیگر متصل هستند. هر نورون ورودی را از نورون‌های لایه قبلی یا لایه ورودی دریافت می‌کند. خروجی یک نورون به ورودی نورون‌های دیگر در لایه بعدی شبکه تبدیل می‌شود و این فرآیند ادامه می‌یابد تا لایه نهایی خروجی شبکه را تولید کند. سپس، پس از عبور از یک یا چند لایه پنهان، این داده‌ها به داده‌های ارزشمند برای لایه خروجی تبدیل می‌شوند. در نهایت، لایه خروجی پاسخی را به شکل خروجی شبکه عصبی مصنوعی به داده‌های ورودی ارائه می‌دهد.

واحدها در اکثر شبکه‌های عصبی از یک لایه به لایه دیگر، به هم متصل هستند. هر یک از این اتصالات دارای وزنی است که کنترل می‌کند چقدر یک واحد بر واحد دیگر تأثیر می‌گذارد. هرچه داده‌ها بیشتر از یک واحد به واحد دیگر حرکت کنند، شبکه‌ عصبی بیشتر یاد می‌گیرد و در نهایت، اطلاعات خروجی از لایه خروجی تولید می‌شود.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه هوش مصنوعی هستند اما شباهت‌ها و تفاوت‌های بسیاری بین آن‌ها وجود دارد.

یادگیری ماشینی	یادگیری عمیق
از الگوریتم های آماری برای یادگیری الگوها و روابط پنهان در مجموعه داده استفاده کنید.	از معماری شبکه عصبی مصنوعی برای یادگیری الگوها و روابط پنهان در مجموعه داده استفاده می کند.
می تواند روی مقدار کمتری از مجموعه داده کار کند	به حجم بیشتری از مجموعه داده در مقایسه با یادگیری ماشینی نیاز دارد
برای کار با برچسب پایین بهتر است.	برای کارهای پیچیده مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و … بهتر است.
آموزش مدل زمان کمتری می برد.	آموزش مدل به زمان بیشتری نیاز دارد.
یک مدل توسط ویژگی های مربوطه ایجاد می شود که به صورت دستی از تصاویر استخراج می شوند تا یک شی در تصویر را شناسایی کنند.	ویژگی های مربوطه به طور خودکار از تصاویر استخراج می شوند. این یک فرآیند یادگیری پایان به پایان است.
پیچیدگی کمتر و آسان تر برای تفسیر نتیجه.	پیچیده تر کار می کند و مانند جعبه سیاه تفسیر از نتیجه آسان نیست.
می تواند روی CPU کار کند و در مقایسه با یادگیری عمیق به قدرت محاسباتی کمتری نیاز دارد.	برای کار به یک کامپیوتر با کارایی بالا با GPU نیاز دارد.

مدل های یادگیری عمیق قادر به یادگیری خودکار ویژگی ها از داده ها هستند که آنها را برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی مناسب می سازد. پرکاربردترین معماری ها در یادگیری عمیق، شبکه های عصبی پیشخور، شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) هستند.
شبکه های عصبی پیشخور (FNNs) ساده ترین نوع ANN هستند که جریان خطی اطلاعات از طریق شبکه دارند. FNN ها به طور گسترده ای برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی استفاده شده اند.

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) به طور خاص برای وظایف تشخیص تصویر و ویدئو هستند. CNN ها قادر به یادگیری خودکار ویژگی ها از تصاویر هستند، که آنها را برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی تصویر مناسب می کند.

شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) نوعی شبکه عصبی هستند که قادر به پردازش داده های متوالی، مانند سری های زمانی و زبان طبیعی هستند. RNN ها قادر به حفظ یک حالت داخلی هستند که اطلاعات مربوط به ورودی های قبلی را ضبط می کند، که آنها را برای کارهایی مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و ترجمه زبان مناسب می کند.

کاربردهای اصلی هوش مصنوعی یادگیری عمیق را می توان به بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری تقویتی تقسیم کرد.

اولین برنامه یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر است. در بینایی کامپیوتر، مدل‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق می‌توانند ماشین‌ها را قادر به شناسایی و درک داده‌های بصری کنند.

تشخیص و شناسایی اشیاء: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای شناسایی و مکان‌یابی اشیاء در تصاویر و ویدیوها استفاده شوند، که این امکان را فراهم می‌کند تا ماشین‌ها وظایفی مانند رانندگی خودروهای بدون راننده، نظارت و رباتیک را انجام دهند.
طبقه‌بندی تصاویر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر را به دسته‌هایی مانند حیوانات، گیاهان و ساختمان‌ها طبقه‌بندی کنند. این کاربرد در زمینه‌هایی مانند تصویربرداری پزشکی، کنترل کیفیت و بازیابی تصاویر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
تقسیم‌بندی تصاویر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر را به مناطق مختلف تقسیم کنند و این امکان را فراهم می‌کنند که ویژگی‌های خاصی در تصاویر شناسایی شوند.

دومین کاربرد برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی است. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند ماشین‌ها را قادر سازند تا زبان انسانی را درک و تولید کنند. برخی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در NLP شامل موارد زیر هستند:

تولید خودکار متن: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند بدنه‌ای از متن را یاد بگیرند و متن جدیدی مانند خلاصه‌ها و مقاله‌ها را به‌طور خودکار تولید کنند.
ترجمه زبان: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و این امکان را فراهم می‌کنند تا با افراد با زبان های مادری مختلف، به راحتی ارتباط برقرار کنند.
تحلیل احساسات: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند احساسات یک قطعه متن را تحلیل کرده و مشخص کنند که آیا متن مثبت، منفی یا خنثی است. این کاربرد در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتری، نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و تحلیل‌های سیاسی استفاده می‌شود.
تشخیص گفتار: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند کلمات گفتاری را شناسایی و به متن تبدیل کنند، که این امکان را فراهم می‌کند وظایفی مانند تبدیل گفتار به متن، جستجوی صوتی و دستگاه‌های کنترل شده با صدا را انجام دهند.

در یادگیری تقویتی، یادگیری عمیق به عنوان آموزش عوامل برای انجام اقدامات در یک محیط، به منظور به حداکثر رساندن پاداش عمل می‌کند. برخی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی شامل موارد زیر هستند:

بازی کردن: مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق توانسته‌اند در بازی‌هایی مانند Go، شطرنج و Atari از انسان پیشی بگیرند.
رباتیک: مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق می‌توانند برای آموزش ربات‌ها به انجام وظایف پیچیده مانند گرفتن اشیاء، ناوبری و دستکاری استفاده شوند.
سیستم‌های کنترلی: مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق می‌توانند برای کنترل سیستم‌های پیچیده‌ای مانند شبکه‌های قدرت، مدیریت ترافیک و بهینه‌سازی زنجیره تأمین استفاده شوند.

یادگیری عمیق در زمینه‌های مختلف پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است، اما هنوز چالش‌هایی وجود دارند که باید به آن‌ها پرداخته شود. در اینجا برخی از چالش‌های اصلی در یادگیری عمیق آورده شده است:

دسترسی به داده‌ها: یادگیری عمیق نیاز به مقادیر زیادی داده برای آموزش دارد. جمع‌آوری داده‌های کافی برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق یک دغدغه بزرگ است.

منابع محاسباتی: آموزش مدل یادگیری عمیق از نظر محاسباتی بسیار گران است زیرا نیاز به سخت‌افزارهای ویژه‌ای مانند GPU و TPU دارد.

زمان‌بر بودن: کار کردن با داده‌های ترتیبی بسته به منابع محاسباتی مورد نیاز می‌تواند زمان زیادی ببرد، حتی ممکن است به روزها یا ماه‌ها برسد.

قابلیت تفسیر: مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده هستند و مانند یک جعبه سیاه عمل می‌کنند. تفسیر نتایج آن‌ها بسیار دشوار است.

بیش‌آموزی: هنگامی که مدل به طور مکرر آموزش داده می‌شود، بیش از حد تخصصی برای داده‌های آموزشی می‌شود و منجر به بیش‌آموزی و عملکرد ضعیف روی داده‌های جدید می‌شود.

دقت بالا: الگوریتم‌های یادگیری عمیق در وظایف مختلف مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی، عملکرد بالایی دارند.
مهندسی ویژگی‌های خودکار: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند ویژگی‌های مرتبط را به طور خودکار از داده‌ها کشف کرده و یاد بگیرند، بدون نیاز به مهندسی دستی ویژگی‌ها.
قابلیت گسترش: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده مقیاس‌پذیر باشند و از مقادیر عظیم داده‌ها یاد بگیرند.
انعطاف‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند در دامنه وسیعی از وظایف اعمال شوند و انواع مختلفی از داده‌ها، مانند تصاویر، متن و گفتار را مدیریت کنند.
بهبود مستمر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند با در اختیار داشتن داده‌های بیشتر، عملکرد خود را به طور مستمر بهبود بخشند.

نیازهای محاسباتی بالا: مدل‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق، برای آموزش و بهینه‌سازی به مقادیر زیادی داده و منابع محاسباتی نیاز دارند.

نیاز به مقادیر زیادی داده‌های برچسب‌دار: مدل‌های یادگیری عمیق اغلب برای آموزش به مقادیر زیادی داده‌های برچسب‌دار نیاز دارند که می‌تواند گران و زمان‌بر باشد.

قابلیت تفسیر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند چالش‌ برانگیز باشند و فهمیدن چگونگی تصمیم‌گیری آن‌ها دشوار است.

تطبیق بیش از حد: مدل‌های یادگیری عمیق گاهی اوقات ممکن است بیش از حد داده‌های آموزشی را پردازش کنند و در نتیجه عملکرد ضعیفی روی داده‌های جدید و نادیده داشته باشند.

ماهیت جعبه سیاه: مدل‌های یادگیری عمیق اغلب به عنوان جعبه سیاه تلقی می‌شوند و فهمیدن نحوه کارکرد آن‌ها و چگونگی رسیدن به پیش‌بینی‌ها دشوار است.