دیپ لرنینگ: نکات مهم درباره یادگیری عمیق که باید بدانید

مقدمه:
این روزها بحث های گوناگونی درباره وظایف انسان که می تواند توسط ماشین ها جایگزین شود وجود دارد. در حالی که فناوری به سرعت و همراه با ترس و هیجان در حال پیشرفت است؛ عباراتی مانند هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ ممکن است شما را دچار اضطراب کنند.
هوش مصنوعی به طور ساده به معنی انجام وظایف انسانی توسط ماشین های هوشمند می باشد. دیپ لرنینگ ( یادگیری عمیق ) زیر مجموعه ماشین لرنینگ است؛ که توسط هوش مصنوعی و با تقلید از عملکرد مغز انسان، قادر به پیش بینی خروجی ها و ایجاد الگوهای تصمیم گیری است. دیپ لرنینگ به شبکه های عصبی مصنوعی اشاره دارد که از چندین لایه یادگیری تشکیل شده اند. همچنین از بسیاری از DNN ها به منظور یادگیری سطح انتزاع استفاده می کند.

فهرست:

١. یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟
٢. دیپ لرنینگ یک “یادگیری ویژگی” دارای سلسله مراتب است
٣. انواع الگوریتم ماشین لرنینگ
۴. یادگیری عمیق در ماشین لرنینگ
۵. جمع بندی

١. یادگیری عمیق و شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟

دیپ لرنینگ در دوره دیجیتال تکامل یافته است. که باعث پدید آمدن داده هایی به نام داده های بزرگ ( Big Data ) شده است. این داده ها از وب سایت های رسانه های اجتماعی، موتورهای جستجو و سیستم عامل های تجارت الکترونیکی گردآوری جمع آوری شده اند. این داده های بزرگ قابل دسترس بوده و از طریق ابر رایانه ها به اشتراگ گذاشته می شوند.
ایده دیپ لرنینگ را می توان به این شکل توصیف کرد:

با این حال، این داده های بزرگ معمولا به شکلی بدون ساختار هستند. ممکن است سال ها طول بکشد تا انسان بتواند اطلاعات مربوط را از آن کشف و استخراج کند. شرکت ها با اتکا به برخی از سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی ، پتانسیل مورد نیاز برای آن را درک کرده و از به هدر رفتن سرمایه جلوگیری می کنند. در حال حاضر رایانه هایی با ظرفیت های کافی برای مدل های دیپ لرنینگ و همچنینن داده های بزرگ به منظور آموزش شبکه های عصبی دیپ لرنینگ فراهم است. . از آن جهت به آن یادگیری عمیق می گویند که شبکه های عصبی دارای لایه های مختلف و عمیقی هستند که یادگیری را امکان پذیر می سازند. تقریبا در مورد هر مشکلی که نیاز به فکر کردن باشد؛ دیپ لرنینگ می تواند آموزش ببیند.
عملکرد شبکه های عصبی روز به روز بهتر می شود؛ چرا که به طور مستمر اطلاعات بیشتری به آن ها تغذیه شده و آموزش می بینند. همین امر، یادگیری عمیق را از سایر تکنیک های ماشین لرنینگ متمایز کرده است. علاوه بر افزایش اطلاعات، الگوریتم های یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی قوی تری که امروزه در دسترس است بهره می برند. گسترش هوش مصنوعی نیز تاثیر بسزایی در این روند داشته است. هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس به سازمان های کوچکتر امکان دسترسی به فناوری هوش مصنوعی، و به طور خاص الگوریتم های هوش مصنوعی مورد نیاز برای یادگیری عمیق را داده است.

٢. دیپ لرنینگ یک “یادگیری ویژگی” دارای سلسله مراتب است

یادگیری ویژگی چیست؟
یادگیری ویژگی به مجموعه ای از تکنینک ها اطلاق می شود که امکان یادگیری یک ویژگی را داراست. برای مثال طبقه بندی داده های خام. یادگیری ویژگی در قالب سلسله مراتب هوش مصنوعی کار می کند.
علاوه بر مقیاس پذیری، دیپ لرنینگ به ما امکان یادگیری ویژگی را نیز می دهد. به طور کلی، یادگیری مراحل پیچیده را برای ماشین ها آسان می کند. یادگیری عمیق به استفاده از ساختارهای ناشناخته در داده های ورودی کمک می کند. در لایه های بالاتر، ویژگی های دیپ لرنینگ به چند لایه تقسیم می شوند. ویژگی های یادگیری در چندین سطح به ماشین ها برای درک سیستم های پیچیده یادگیری عمیق کمک می کنند.

٣. انواع الگوریتم ماشین لرنینگ

الگوریتم های شبکه عصبی در ماشین لرنینگ به طور گسترده به چهار بخش تقسیم می شوند:
الف: الگوریتم یادگیری نظارت شده
الگوریتم های یادگیری نظارت شده سعی می کنند تا روابط و وابستگی های بین خروجی پیش بینی شده مورد نظر و ویژگی های ورودی را الگوبرداری کنند؛ تا بتوانیم برای داده های جدید، مقادیر خروجی را بر اساس روابطی که از مجموعه داده های قبلی آموخته است، پیش بینی کنیم. در نتیجه در الگوریتم یادگیری نظارت شده به منظور آموزش مدل دیپ لرنینگ، نیازمند داده های دارای برچسب هستیم. داده های دارای برچسب، حاوی ورودی و خروجی هدف هستند.

ب: الگوریتم یادگیری بدون نظارت
در این الگوریتم، کامپیوترها با داده های بدون برچسب آموزش داده می شوند. الگوریتم های یادگیری بدون نظارت تلاش می کنند تا با استفاده از تکنینک هایی بر روی داده های ورودی، الگوها را تشخیص دهند، داده ها را خلاصه و گروه بندی کنند و به ارائه پیشنهادی معنا دار کمک کنند. در این الگوریتم هم نیازمند داده های دارای برچسب هستیم؛ اما خروجی هدف وجود ندارد.

ج: الگوریتم یادگیری نیمه نظارتی
این الگوریتم بین دو حالت قبلی قرا می گیرد. در بسیاری از شرایط، هزینه برچسب دار کردن داده ها زیاد است. زیرا نیازمند متخصصان ماهر است. بنابراین، در مواجهه با این موارد، الگوریتم های یادگیری نیمه نظارتی بهترین انتخاب برای ساخت مدل هستند. این الگوریتم بر این ایده است که اگرچه گروه داده های بدون برچسب نامشخص است؛ اما این داده ها اطلاعات ارزشمندی درباره پارامترهای گروه را دارا هستند.

د: الگوریتم یادگیری تقویتی
این الگوریتم مربوط به چگونگی انجام اقدامات نرم افزاری در یک محیط است. الگوریتم یادگیری تقویتی یرای تصمیم گیری آموزش می بیند. این الگوریتم خود را بر اساس سعی و خطا در تصمیم گیری، آموزش می دهد.

۴. یادگیری عمیق در ماشین لرنینگ

یکی از رایج ترین تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پردازش داده های بزرگ، ماشین لرنینگ است. الگوریتم خود-سازگار به طور مداوم بر اساس الگوها، بهتر شده و خود را آموزش می دهد. یادگیری عمیق به ماشین ها اجازه می دهد حتی در هنگام استفاده از مجموعه داده ای که بسیار متنوع ، بدون ساختار و به هم پیوسته است ، مشکلات پیچیده را حل کنند. هرچه الگوریتم های یادگیری، عمیق تر یاد بگیرند ، عملکرد بهتری خواهند داشت.
بیایید با یک مثال جلو برویم:
اگر یک شرکت پرداخت دیجیتال در صدد تشخیص وقوع ی در سیستم پرداخت خود باشد، می تواند از ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کند. الگوریتم محاسباتی که در درون سیستم ساخته شده است، قادر به بررسی تمام معاملات انجام شده است. بنابراین، طبق مجموعه داده های مختلف می توان الگوی ناهنجاری های رخ داده در سیستم را مشاهده کرد. این ابزارها، کار را به صورت خودکار انجام داده و از دسترسی غیر مجاز سیستم ها جلوگیری می کنند. دیپ لرنینگ، زیر مجموعه شبکه ماشین لرنینگ است که از شبکه عصبی مصنوعی (ANN ) در جهت انجام فرایندها استفاده می کند.

عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی مانند مغزهای کوچک انسانی است که با گره های عصبی متصل به یک شبکه ساخته شده اند. تجزیه و تحلیل در برنامه های سنتی به صورت خطی است؛ حال آن که ویژگی سلسله مراتبی یادگیری عمیق، داده ها را با استفاده از تکنیک های غیر خطی تحلیل می کند.
یک رویکرد سنتی برای تشخیص دسترسی به در سیستم دیجیتال، بر مبنای معاملات است. اولین لایه شبکه عصبی عمیق داده هایی مانند میزان معامله انجام شده را پردازش کرده و آن را به لایه بعدی منتقل می کند. در لایه دوم، IP های اختصاص داده شده به کاربران بررسی می شود و سپس به لایه بعدی ارسال می شود. سطح بعدی، اطلاعاتی که در لایه قبلی به دست آمده دریافت و پردازش می کند. در این لایه موقعیت جغرافیایی آنان بررسی شده و سپس به لایه بعدی منتقل می شود. در این روش، دیپ لرنینگ الگوها را بررسی کرده و ناهنجاری ها را شناسایی می کند. هنگامی که داده ها به این سلسله مراتب می رسند بهتر پردازش می شوند. معمولا مجموعه داده های بیشتری را به دست می آورند تا بازده بهتری حاصل شود.

۵.جمع بندی:
یادگیری عمیق از انسان تقلید کرده و از طریق الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی تصمیم گیری می کند. داده های بدون ساختار و بدون برچسب را می توان با دیپ لرنینگ پردازش کرد. همچنین از یادگیری عمیق می توان برای شناسایی پولشویی در سیستم ها استفاده کرد.
الگوهای دیپ لرنینگ فقط برای تنها برای ثبت الگوهای معاملاتی ایجاد نمی شوند؛ بلکه به منظور هشدار در صورت بروز فعالیت های انه نیز کاربرد دارند. لایه های آخر، به یک تحلیل گر هشدار می دهد؛ تحلیل گر، حساب کاربر را مسدود کرده و تمام معاملات آن را متوقف می سازد.
یادگیری عمیق در تمام صنایع مورد استفاده قرار می گیرد. مثلا می توان از دیپ لرنینگ در تحقیق پزشکی به عنوان یک ابزار برای تشخیص امکان استفاده مجدد از داروها بهره برد. یا گوگل در نتایج تحقیقات خود یک واقعیت افزوده را منتشر کرده که مبتنی بر ماشین لرنینگ است. همچینین از یادگیری عمیق در اپلیکیشن های مصرف کنندگان و برنامه های تجاری که از تشخیص تصویر استفاده می کنند، کمک گرفته می شود. نکته اصلی این است که لایه های شبکه عصبی یادگیری عمیق توسط مهندسین انسانی طراحی و سخته نمی شوند؛ بلکه توسط مجموعه داده ها و با استفاده از فرایند یادگیری چند منظوره ایجاد می شوند.

منبع:

https://amanjacademy.com/important-tips-about-deep-learning/