یادگیری عمیق از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شمار می‌رود که از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوعات خاص به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع یادگیری از عناصر مهم علم داده (Data science) و شامل آمار، مدل‌سازی و پیش‌بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها و اطلاعات را بر عهده دارند، بسیار کارآمد و مفید است و این روندسریع‌تر و آسان‌تر می‌کند

یادگیری عمیق چیست ؟

یادگیری عمیق به عنوان یکی از زیرشاخه‌های حوزه یادگیری ماشین تلقی می‌شود. هدف یادگیری عمیق طراحی سیستم‌های کامپیوتری هوشمندی است که بتوانند مشابه انسان درباره موضوعی خاص، راه‌حل ارائه کنند و مفاهیم جدیدی را یاد بگیرند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) یک شاخه از هوش مصنوعی است که بر اساس مدل‌های محوری از عصب ‌شبکه‌ها ساخته شده است.

عصب ‌شبکه‌ها در یادگیری عمیق از تعداد زیادی لایه استفاده می‌کنند، که هر لایه اطلاعات مفیدی را از ورودی دریافت کرده و به لایه‌های بعدی منتقل می‌کند، تا در نهایت اطلاعات از پیچیدگی متوسط تا پیچیده به دست آید.

یادگیری عمیق برای حل مسائلی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و تشخیص الگوها استفاده می‌شود. با توجه به توانایی یادگیری عمیق در استخراج ویژگی‌های خودکار و سریع از داده‌ها، آن را می‌توان به عنوان یک ابزار قدرتمند واقعیت مجازی، خودروهای هوشمند، پردازش زبان طبیعی و بیشتر استفاده کرد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق با در اختیار داشتن ورودی‌های مختلفی از دنیای بیرون مانند تصاویر، صوت و متن، به دنبال پیدا کردن الگوهایی هستند که با استفاده از آن‌ها بتوانند پیش‌بینی خاصی را پیرامون موضوع مطرح شده انجام دهند.

مزایا و معایب یادگیری عمیق چیست ؟

مزایای (Deep Learning) :

تشخیص الگو ها : یادگیری عمیق قادر است الگو های پیچیده و عمیق را در داده ها شناسایی کند.این قابلیت عملکرد بهتر در زمینه هایی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی و پردازش زبان طبیعی را به ارمغان می اورد.

عمیق ترین درک : این روش ، به مدل ها امکان می دهد مفاهیم پیچیده را درک کنند و ویژگی های جدید را برای داده ها استخراج کنند. این به بهبود قابلیت پیش بینی و دقت مدل ها در وظایف پیچیده کمک میکند.

انعطاف پذیری : مدل های یادگیری عمیق معمولا انعطاف پذیری بالایی دارند و قادرند با حجم زیادی از داده ها کار کنند. این به معنای قابلیت تعمیم داده ها و عملکرد مدل ها در شرایط مختلف است.

معایب (Deep Learning) :

نیاز به داده های بزرگ : یکی از معایب یادگیری عمیق نیاز به داده های بزرگ و مناسب است . برای آموزش مدل هایی با دقت قابل قبول ، تعداد زیادی داده ضروری است که ممکن است در برخی موارد دسترسی به آن ها دشوار باشد.

پیچیدگی آموزش : آموزش مدل های یادگیری عمیق ممکن است پیچیده و زمان بر باشد. پیدا کردن ساختار مناسب مدل و تنظیم پارامتر ها نیازمند مهارت و تجربه است.

نیازمند قدرت پردازشی بالا : آموزش و استفاده از مدل های یادگیری عمیق معمولا نیازمند قدرت پردازشی بالا و منابع سخت افزاری قوی است. این ممکن است محدودیت ها و هزینه هایی را به همراه داشته باشد.

از دست رفت فرصت شغلی برای انسان : با هوشمندسازی سیستم ها و جایگزان کردن آن ها به جای نیروهای انسانی، بسیاری از افراد شغل خود را از دست می دهند. همین امر باعث می شود درصد بی کاری و به تبعیت از آن ، میزان فقر در جامعه بیشتر شود.

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست ؟

یادگیری عمیق به عنوان زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود. به عبارتی، مدل‌های این دو حوزه، با استفاده از اطلاعات آماری داده‌های ورودی خود به پیش‌بینی مقداری در خروجی می‌پردازند. با این حال، این دو حوزه از علوم کامپیوتر در روال یادگیری مسائل تفاوت مهمی دارند و برای درک عمیق‌تر آن‌ها و رسیدن به پاسخ پرسش یادگیری عمیق چیست ، باید تفاوت روش‌های یادگیری مدل‌های آن‌ها مورد بررسی قرار گیرد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به منظور یادگیری داده‌ها و پیش‌بینی مقداری در خروجی، به مفهومی با عنوان مهندسی ویژگی یا استخراج ویژگی و متکی بوده، درحالی که مدل‌های یادگیری عمیق به منظور یادگیری الگوهای داده‌ها، مبتنی‌ بر مفاهیمی با نام‌های لایه و عمیق هستند.

رایج ترین زبان های برنامه نویسی یادگیری عمیق چیست ؟

برنامه نویسانی که در حوزه یادگیری عمیق فعالیت می‌کنند، بر اساس پژوهش‌های مختلف، از زبان‌های برنامه نویسی متفاوتی استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، بسیاری از متخصصان هوش مصنوعی برای انجام پژوهش‌های پیرامون پردازش زبان طبیعی، زبان برنامه نویسی پایتون را انتخاب می‌کنند. همچنین، افرادی که در حوزه امنیت و تشخیص حملات شبکه فعالیت دارند، زبان برنامه نویسی جاوا را به سایر زبان‌های برنامه نویسی ترجیح می‌دهند.

در پایان

یادگیری عمیق به عنوان یکی از مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که بسیاری از فعالیت‌های سازمان‌ها و زندگی بشر را دستخوش تغییراتی کرده است.