فروشگاه کتاب زبان انتشارات دهکده زبان

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق

در این مقاله به ماهیت نحوه عملکرد یادگیری عمیق اتصالات عصبی در مقایسه با یادگیری ماشینی خواهیم پرداخت و در مورد نحوه به کارگیری یادگیری عمیق در عمل صحبت خواهیم کرد.

مفاهیم “یادگیری ماشینی” و “یادگیری عمیق” اغلب مترادف در نظر گرفته می‌شوند، که قضاوتی اشتباه است. هر دو اصطلاح را می‌توان در رسانه‌ها یا مقالات فنی یافت، اما درک این نکته مهم است که آنها دو حوزه مجزا از هوش مصنوعی هستند که هر کدام معنا و اهمیت خاص خود را دارند. قبل از اینکه به مطالعه دقیق آنها بپردازیم، بیایید معنای مفهوم “هوش مصنوعی” را در نظر بگیریم.

 

مختصری در مورد هوش مصنوعی

در اواسط قرن بیستم، متخصصان شروع به توسعه سیستم‌های کامپیوتری کردند که می‌توانست مشکلات و مسائل مختلف را حل کند. قبلاً اعتقاد بر این بود که فقط انسانها قادر به این کار هستند، یعنی، انجام چنین عملیات ذهنی نیاز به هوش دارد. در یک کلام، هوش مصنوعی یک سیستم هوشمند است که قادر به حل مشکلات خلاقانه است که طبق سنت، در انحصار انسان‌ها به حساب می‌آمد.

یک مثال شناخته شده برای بهبود هوش مصنوعی بازی‌های رایانه ای است. نسخه‌های اولیه آنها در عملکرد خود ساده شده بودند، به عنوان مثال، بازی‌های شطرنج یا چکرز، که در آن اقدامات اصلی حرکت دادن مهره بازیکن و خواندن ترکیب‌های حریف است. با توسعه فن‌آوری های جدید، ماشین‌ها شروع به کسب معنی و محتوای کاملا متفاوت کردند. اکنون هوش مصنوعی قادر است وضعیت را تجزیه و تحلیل کند، مراحل پیش رو را محاسبه کند و حتی در بازی‌های رایانه‌ای که قبلا غیرقابل دسترسی بود، افراد را شکست دهد.

عملا هیچ حوزه‌ای باقی نمانده است که هوش مصنوعی هنوز کاربرد خود را پیدا نکرده باشد که به لطف آن پزشکی، علم، آموزش و غیره به سرعت در حال توسعه هستند. حتی حوزه تولید کتاب‌های کاغذی هم در حال حاظر از هوش مصنوعی بی بهره نمانده. اگر در حال یادگیری زبان هستید برای خرید محصولات مورد نظر خود از خرید عمده کتاب زبان استفاده کنید.

مقاله پیشنهادی به شما  انگیزه درونی و بیرونی برای یادگیری زبان انگلیسی (بخش اول)

بیایید نگاهی دقیق‌تر به اهمیت یادگیری ماشینی برای هوش مصنوعی بیندازیم.

 

فراگیری ماشینی

در ابتدا روش‌هایی که برای کار با هوش مصنوعی ایجاد شد برای حل مسائل پیچیده مناسب نبود. به عنوان مثال، الگوریتم‌های سفت و سخت برای تشخیص تصاویر یا فیلم‌ها، متن یا احساسات مناسب نیستند. برای انجام این کار، یادگیری ماشینی به کمک آمده است. حوزه‌ای از هوش مصنوعی که مسئول توسعه الگوریتم هایی است که قادر به تغییر خود بدون کمک انسان هستند.

به بیان ساده، اینها روش‌هایی هستند که سیستم یادگیری انسان را بر اساس اصل “از ساده به پیچیده” تکرار می‌کنند. به عنوان مثال، مانند یک دانش آموز که خواندن را یاد می‌گیرد: ابتدا الفبا را مطالعه می‌کند، سپس تلفظ، کلمات، عبارات و در نهایت متون.

با استفاده از تقریباً همان اصل، متخصصان الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را توسعه می‌دهند و حجم عظیمی از داده را در اختیار آنها قرار می‌دهند. الگوریتم‌ها اطلاعات را بررسی می‌کنند و به نتایجی می‌رسند که بر اساس آن هوش مصنوعی ارتقا می‌یابد. اگر الگوریتم با علائم حمله توسط کلاهبرداران سایبری به یک پلت فرم بانکی ارائه شود، سیستم با آموختن از این مثال، قادر خواهد بود در آینده اقدامات مشابه را به طور مستقل محاسبه کند.

درک این نکته مهم است که الگوریتم‌ها به تنهایی نمی‌توانند اطلاعات دقیق‌تری را تجزیه و تحلیل کنند. برای این، شبکه‌های عصبی وجود دارد که بعداً در مورد آنها صحبت خواهیم کرد.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌های ریاضی هستند که ساختار مغز انسان را تکرار می‌کنند. آنها به گونه‌ای ساخته شده‌اند که هوش مصنوعی بتواند تصاویر، متن، گفتار انسان و غیره را تجزیه و تحلیل کند.

شبکه‌های عصبی ساده می‌توانند اشیاء ساده را تشخیص دهند، یکی از دیگری را متمایز کنند، یا تعداد اشیاء را که در یک تصویر به تصویر کشیده شده‌اند بشمارند. شبکه‌های پیچیده‌تر مشکلاتی را که رایانه‌ها قبلاً نمی‌توانستند حل کنند، حل می‌کنند.

مقاله پیشنهادی به شما  4 نکته برای یادگیری سریعتر یک زبان جدید

برای اینکه هوش مصنوعی یاد بگیرد که بین حیوانات تمایز قائل شود، باید تصاویری با برچسب از آنها ارائه شود. اگر تا حد امکان تصاویر برچسب‌دار ارائه کنید، احتمال شناسایی بدون خطا بیشتر می‌شود.

اما، همانطور که معلوم شد، این برای سیستم برای تجزیه و تحلیل مواد ویدیویی و تشخیص صداها کافی نبود. برای دستیابی به این هدف، کارشناسان شروع به کار بر روی آموزش عمیق تر شبکه‌های عصبی کردند.

 

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق ارتباطات عصبی یکی از انواع یادگیری ماشینی است، مرحله جدیدی در توسعه علم، که در آن شبکه‌های عصبی شامل عناصر سازنده مختلفی هستند که در محدوده‌های گسترده با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. در این صورت هوش مصنوعی می‌تواند غیر استانداردترین مشکلات را حل کند.

عملکرد بازی‌های رایانه ای که قبلاً به آنها نگاه کردیم، به لطف یادگیری عمیق واقعی شده است. چنین شبکه‌های عصبی عمیقی می‌توانند تصاویر پیچیده را در زمان واقعی تشخیص دهند، به عنوان مثال، یک هواپیما از زاویه غیر استاندارد، در هر پس‌زمینه، و حتی در صورت استتار.

داده‌های دریافت شده توسط سیستم توسط لایه‌های مختلف شبکه عصبی به طور همزمان تجزیه و تحلیل می‌شود. هر لایه تصویر را از موقعیت خود شناسایی می‌کند.

سه نوع لایه شبکه عصبی وجود دارد:

  1. لایه ورودی
  2. لایه پنهان
  3. لایه خروجی

تشخیص تصویر در لایه پنهان رخ می‌دهد.

یادگیری عمیق نقش ویژه‌ای در تحلیل گفتار دارد. یک شبکه عصبی چندلایه می‌تواند با کار مشابهی کنار بیاید: «ایران وطن من است، من در تهران و رشت زندگی می‌کردم. به چه زبانی مسلط هستم؟ شبکه عصبی عبارت داده شده را تجزیه و تحلیل می‌کند، فهرستی از زبان‌هایی را ایجاد می‌کند که احتمالاً نویسنده می‌داند، و در نهایت تشخیص می‌دهد که پاسخ صحیح فارسی است.

یادگیری عمیق پس از توسعه سیستم‌های کامپیوتری با کارایی بالا به واقعیت تبدیل شده است که بدون آن تشخیص و تجزیه و تحلیل ویدئو غیرممکن است.

مقاله پیشنهادی به شما  بهترین راه برای یادگیری زبان در خانه از ابتدا

 

یادگیری ماشینی و عمیق چه مشکلاتی را می‌تواند حل کند؟

هر دو رشته برای حل انواع مختلف مشکلات طراحی شده‌اند. از نقطه نظر فرآیند کسب و کار، یادگیری ماشین برای موارد زیر در نظر گرفته شده است.

  • اتوماسیون کسب و کار. یادگیری ماشینی قادر به شناسایی کاربران، تجزیه و تحلیل و سازماندهی داده‌های مشتری و ارائه یک رویکرد شخصی خواهد بود.
  • تجزیه و تحلیل داده‌هایی که باید ساختار یافته و برای آموزش الگوریتم‌ها اعمال شوند.

برای استفاده از یادگیری عمیق، شرایط زیر مورد نیاز است:

  • حجم زیادی از اطلاعات که هنوز تجزیه و تحلیل نشده‌اند و الگوریتم‌ها را نمی‌توان بر اساس آن آموزش داد.
  • نیاز به حل مشکلاتی که یادگیری ماشینی قادر به حل آن نیست.

با توجه به موارد فوق، می‌توان نتیجه گرفت که بدون هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، بسیاری از عملکردهای رایانه در دسترس نخواهند بود. به عنوان مثال، مانند تشخیص گفتار و تصویر و حتی بازی های چکرز. با پردازش حجم زیادی از اطلاعات و شناسایی اتصالات و الگوهای موجود در آن، ماشین‌ها قادر به انجام وظایفی با پیچیدگی های متفاوت هستند.

اطلاعات اولیه همیشه حاوی پاسخ‌های مورد نیاز متخصصان در زمینه های مختلف فعالیت است. وظیفه اصلی یادگیری یافتن راه حل با استفاده از آخرین فناوری ها است. امروزه دنیا توسط فناوری اطلاعات و کامپیوتر اداره می‌شود. و برنده کسی است که پیشرفته‌ترین هوش مصنوعی را داشته باشد.

ما برای شما آرزوی موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی در زندگی روزمره داریم و توسعه خود را فراموش نکنید، زیرا هر ماشینی، اول از همه، توسط ما مردم ایجاد می‌شود!

به هر حال، در ادامه مبحث رشد فکری، توصیه می‌کنیم مقاله رابطه بین هوش فرهنگی و مهارت زبان انگلیسی را مطالعه کنید.

موفق باشید!

5/5 - (5 امتیاز)