آموزش اولیه یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

مبانی یادگیری عمیق در هوش مصنوعی (بخش اول)

یادگیری عمیق یکی شاخه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است و روشی است که طی آن افراد موضوعات مختلف را آموزش می‌بینند. یادگیری عمیق یکی از مهم‌ترین عناصر در علم داده بوده و از بخش‌های مختلفی نظیر آمار و مدلسازی تشکیل شده است.

یادگیری عمیق برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده بسیار مفید بوده و سبب افزایش این روند خواهد شد.

یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین (machine learning) در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع است که کلیه یادگیری‌ها را برای ماشین انجام داده، به این ترتیب ماشین درک بهتری از واقعیت‌های موجود پیدا کرده و الگوهای مختلف را شناسایی می‌کند.

یادگیری عمیق راهی برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل پیش بینی‌ها ارائه داده و در سلسله مراتب افزایش پیچیدگی قرار دارد در حالی که یادگیری سنتی ماشین به صورت خطی انجام می‌شود.

مثالی برای درک بهتر مفهوم یادگیری عمیق

برای درک بهتر و عمیق‌تر مفهوم یادگیری عمیق در هوش مصنوعی کودک نوپایی را در نظر بگیرید که به تازگی کلمه “سگ” را یاد گرفته. روش یادگیری او اینگونه است به یک موجود اشاره کرده و کلمه سگ را می‌گوید. در این زمان جواب بله یا نه از والدین خود دریافت می‌کند.

برای درک عمیق‌تر، کودک به موجودات بیشتری اشاره کرده تا کاملاً موجودی به نام سگ را در ذهن خود شبیه سازی کند. به این فرایند یادگیری عمیق گفته می‌شود.

کاربرد یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

برای آشنایی با مفهوم یادگیری عمیق ابتدا باید با شبکه‌های مصنوعی آشنا شوید. در واقع یادگیری عمیق از طریق شبکه‌های عصبی صورت گرفته و دارای چندین لایه پنهانی است که هر چقدر در این لایه‌ها جلوتر بروید، مدل‌های پیچیده‌تری به دست خواهید آورد.

امروزه مفهوم یادگیری عمیق در عصر دیجیتال کاملاً تکامل یافته و به انفجاری از داده‌ها تبدیل شده است و برای دسترسی به آن‌ها باید از منابع مختلفی مانند شبکه‌های اجتماعی، موتورهای جستجو، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک و… استفاده کرد.

نوع داده‌ای که در این روش استفاده می‌شود معمولاً بدون ساختار و بسیار وسیع است. به همین دلیل ممکن است برای درک زمان زیادی نیاز باشد.

یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین (machine learning) است که معمولاً الگوهای مختلف را شناسایی کرده و یکی از عناصر مهم در علم داده محسوب می‌شود.

نکات مهم در یادگیری عمیق هوش مصنوعی

روش یادگیری عمیق، آموزش طبیعی انسان‌ها برای سیستم‌های کامپیوتری را تقلید کرده و مثال بارز آن یادگیری از طریق مثال و آزمون است. به عبارت ساده‌تر تکنولوژی پشت صحنه اتومبیل‌ها، کلیدهای کنترل صدا در دستگاه‌های هوشمند است.

یادگیری عمیق تکنولوژی اخیراً مورد توجه بسیاری قرار گرفته و راه حل‌های زیادی برای مسائل ایجاد شده که قبلاً امکان پذیر نخواهد بود.

آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

متداول‌ترین روش‌هایی که برای یادگیری عمیق استفاده می‌شود عبارتند از:

روش انتقال یادگیری

اغلب برنامه‌های یادگیری عمیق از تکنیک انتقال یادگیری در برقراری ارتباط استفاده می‌کنند که عبارت است از: تنظیم دقیق مدل از پیش تعیین شده که برای شروع می‌توان از شبکه‌هایی مانند AlexNet یا GoogLeNet استفاده کرد.

فرایند یادگیری عمیق برای ایجاد برخی ترفندها در شبکه مانند دسته بندی سگ‌ها و گربه‌ها به جای ۱۰۰۰ شی مختلف استفاده کرده و به داده‌های بسیار کمی احتیاج دارد.

روش انتقال یادگیری نیاز به رابط کاربری داخلی داشته، بنابراین از آن می‌توان برای عمل جدید استفاده کرد. اغلب تحلیلگران برای استفاده از تمام قابلیت‌های یادگیری عمیق از نرم افزار متلب استفاده می‌کنند.

 

استخراج کننده ویژگی چیست؟

یکی از رویکردهای یادگیری عمیق، استخراج ویژگی است که امروزه به نسبت روش‌های دیگر کمتر رواج دارد. ویژگی‌های استخراج ویژگی در هر زمان و طی فرایندهای مختلف می‌توانند به عنوان ورودی به یک مدل یادگیری ماشین مانند ماشین‌های بردار پشتیبان وارد شوند.

 استفاده از GPU در هوش مصنوعی

استفاده از شتاب GPU روند کار را به میزان قابل توجهی بالا برده همچنین استفاده از نرم افزار MATLAB از طریق GPU، زمان لازم برای آموزش شبکه را تا حد زیادی کاهش داده و رفع مشکلات تصاویر را از روزها به ساعت‌ها کاهش می‌دهد.

برای آشنایی با روش‌های متداول یادگیری عمیق به بخش دوم این مقاله مراجعه کنید.