روش‌های متداول آموزش یادگیری عمیق (بخش دوم)
برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق (Deep learning)، معمولاً روش‌های مختلفی وجود داشته که مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از: ۱- روش‌های زوال و فروپاشی نرخ یادگیری ۲- انتقال یادگیری ۳- آموزش از طریق داده‌های از قلم افتاده و چرک نویس ها.
در ادامه هر کدام از این روش‌ها به طور جداگانه بیان می‌شوند.
مطلب پیشنهادی: مبانی یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
روش زوال نرخ یادگیری
نرخ یادگیری نوعی فرا پارامتر محسوب شده که وظیفه کنترل تغییرات مدل را به عهده داشته و هر چقدر میزان آن بیشتر باشد، فرایند یادگیری ناپایدارتر انجام می‌شود.
نرخ یادگیری‌های اندک ممکن است در فرایندهای طولانی باعث گیر افتادن یا پدیده Loop شوند اما روش زوال نرخ یادگیری مانع از این کار شده و کارایی سیستم را به طور قابل توجهی بالا می‌برد.
یادگیری جایگزین چیست؟
فرآیندی شامل بهسازی مدل بوده و برای استفاده به یک رابط کاربری داخلی نیاز دارد. طریقه استفاده از این روش به شکل زیر است:
ابتدا کاربران، داده‌های جدید شبکه را تغذیه کرده، سپس با ایجاد تنظیمات شبکه، کارهای جدیدتری انجام می‌دهند.
روش یادگیری جایگزین به داده‌های بسیار کمتری نیاز داشته و زمان محاسبه داده را به مدت یک دقیقه یا یک ساعت کاهش می‌دهد.
یادگیری ماشین از طریق چرک نویس ها
روش فوق به یک توسعه دهنده نیاز داشته تا یک مجموعه بزرگ از داده‌های برچسب دار جمع آوری کرده و یک معماری جدیدی از شبکه تنظیم می‌کند.
یادگیری ماشین از طریق داده‌های حذفی
روش فوق عملکرد شبکه‌های عصبی را در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی اسناد و… بهبود داده و از این طریق بسیاری از مشکلات شبکه‌های عصبی را برطرف خواهد کرد.
آشنایی با کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت
امروزه استفاده‌های فراوانی از علم Deep learning صورت گرفته که مهم‌ترین آن‌ها شامل انواع برنامه‌های کاربردی تحلیل داده‌های بزرگ (big data)، پردازش زبان‌های طبیعی، تشخیص پزشکی، سیگنال‌های مهم بازار معاملات بورس و امنیت شبکه است که در ادامه بخشی از آن‌ها به طور جداگانه بررسی خواهند شد.
تجربه مشتری
قبلاً مدل‌های Deep learning برای چت روم‌ها استفاده می‌شد اما در حال حاضر از این روش برای بهبود رضایتمندی مشتریان و افزایش تجربیات آن‌ها استفاده می‌شود.
تولید محتوای متنی
ماشین‌ها با استفاده از یادگیری عمیق دستور زبان و سبک یک متن مشخص را انتخاب کرده و از این طریق به طور خودکار متنی متناسب با جدیدترین متد املا و دستور زبان ایجاد می‌کنند.
کاربرد Deep learning در هوافضا
یادگیری عمیق برای شناسایی اشیاء مختلف از ماهواره‌هایی استفاده کرده که مناطق امن را شناسایی و به سربازان اطلاع می‌دهد.
اتوماسیون صنعتی
یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در صنعت، اتوماسیون صنعتی است که با ارائه خدماتی به صورت خودکار به کارگر، شی یا ماشین نزدیک شده و ایمنی کارگران در محیط‌هایی مانند کارخانه یا انبار بهبود می‌بخشد.
ویرایش تصاویر
اضافه کردن رنگ و تغییر عکس‌های سیاه و سفید به رنگی یکی دیگر از قابلیت‌های Deep learning است که این روزها بسیار مورد توجه عکاسان حرفه‌ای و طراحان گرافیکی قرار گرفته است. در گذشته این فرایند به صورت دستی انجام می‌شد که زمان زیادی از کاربران می‌گرفت.
استفاده از یادگیری عمیق در علم پزشکی
محققان علم پزشکی معمولاً برای تشخیص خودکار سلول‌های سرطانی از روش Deep learning استفاده می‌کنند که مزیت‌های زیادی نسبت به روش‌های قبلی دارد.
افزایش چشم انداز رایانه‌ای
یادگیری عمیق باعث گستردگی چشم انداز رایانه‌ای شده، همچنین دقت بالای این روش در تشخیص و طبقه بندی اشیا و تصاویر کاربرد فراوانی دارد.
تفاوت Deep learning و یادگیری ماشین
یادگیری عمیق را می‌توان زیر مجموعه‌ای یادگیری ماشین (machine learning) در نظر گرفت که اغلب تفاوت‌های زیادی در زمینه حل مسئله دارند.
برای استفاده از روش یادگیری ماشین یا machine learning اغلب به یک متخصص دامنه نیاز دارید در صورتی که استفاده از یادگیری عمیق این مشکل را برطرف می‌کند.
یادگیری عمیق ویژگی‌ها را به صورت تدریجی فراگرفته و کلیه الگوریتم‌های آن نسبت به یادگیری ماشین برای آموزش به زمان بیشتری نیاز دارند اما برای اجرای آزمون‌های مختلف معمولاً الگوریتم‌های یادگیری عمیق سریعتر عمل می‌کنند.
برای استفاده از یادگیری عمیق به تجهیزاتی از قبیل ماشین‌های پر هزینه و کارت گرافیک‌های بالا نیاز دارید در حالی که یادگیری ماشین هیچ یک از این تجهیزات را نیاز ندارد.
توصیه می‌کنیم هنگامی که داده‌ها کوچک هستند از روش استفاده کرده و تکنیک یادگیری عمیق را برای داده‌های بزرگ در نظر بگیرید.
