آموزش یادگیری عمیق – اصول و مبانی Deep Learning در هوش مصنوعی

این متد بر اساس تمام اطلاعاتی که برایش تعریف شده عملیات تجزیه و تحلیل را انجام می دهد و هدف اصلی به دست آوردن الگویی است که خروجی مورد نظر را به سایت vector-robot ما بدهد. در این روش تجزیه و تحلیل هایی که بر روی دیتا انجام می شود ما را به سمت یک نتیجه و خروجی مشخص و یکتا هدایت نمی کند. بنابراین نمی شود یک تعریف دقیق از هوش مصنوعی داشت. همچنین روش های مختلف کاربرد فناوری های مرتبط با کامیپوتر از جمله کد نویسی، برنامه نویسی، شبکه، طراحی وب، امنیت شبکه و مسائلی از این دست به شدت رو به گسترش و محبوبیت گذاشته است. این الگوریتم را می توان با پرسش و پاسخ های کلاسی تشبیه کرد. همانطور که دیدید برای شروع یادگیری ماشین، شما حتماً به دانستن یک زبان برنامه نویسی، خواه پایتون و یا سایر زبان های برنامه نویسی نیاز پیدا خواهید کرد. اگر از طرفداران فیلم های فانتزی و علمی تخیلی باشید حتماً در آن ها با ربات هایی مواجه شده اید که همانند یک انسان تفکر کرده و حتی تصمیمات منطقی میگیرد.

از این طرح می توان در طرح های گرافیکی مرتبط ربات بهره برد. مثال های دیگری نیز یادگیری عمیق یا دیگری می توان زد، از جمله دستیارهای صوتی که اخیرا در سیستم های هوشمند مثل تلفن های همراه، تلویزیون ها، تبلت ها و لوازمی از این دست اشاره کرد. اگر علاقه مند هستید در حوزه ماشین لرنینگ فعالیت کنید باید به سراغ زبان هایی برنامه نویسی بروید که می توان با استفاده از آنها نرم افزارهایی که قابلیت ماشین لرنینگ دارند را طراحی کرد. بطور مثال امروزه در سیستم دستگاه های خودپرداز بانک ها، شبکه های پرداخت آنلاین بانک ها، درگاه های پرداخت فروشگاه های آنلاین، ارزهای دیجیتال و حتی پلتفرم های آموزش آنلاین حوزه هایی هستند که با کمک ماشین، برنامه نویسان توانستهاند امنیت بسیار بالایی برای آنها فراهم کنند تا به این ترتیب اطلاعات کاربران ایمن مونده و سارقان به راحتی به آن ها دست پیدا نکنند. یعنی وقتی می خواهیم اطلاعات جدید را به دستگاه یا ماشین وارد کنیم، از لایه ورودی شبکه عصبی بهره می بریم. در روش های یادگیری تحت نظارت معمولا دیتاهایی که به عنوان ورودی و خروجی به دستگاه داده می شود مشخص هستند.

بنابراین یادگیری عمیق به محبثی جذاب در فناوری تبدیل شده چرا که باعث می شود تا جنبه های متفاوتی از کابرد تکنولوژی در زندگی های روزمره شکل بگیرند. یادگیری عمیق امروزه در تمام ارکان زندگی ما کاربرد دارد. شبکه عصبی (Neural Networks) یکی از مهمترین ارکان آموزش یادگیری عمیق است. یکی از آشناترین جاهایی که می تواند ماشین لرنینگ را مشاهده کنید شبکه های اجتماعی و خصوصا اینستاگرام است. برای ماشین لرنینگ روش های متفاوتی مثل، یادگیری نظارت شده، یادگیری نظارت نشده و یادگیری تقویتی وجود دارد. به همین دلیل زبان برنامه نویسی پایتون برای طیف وسیعی از مهندسان قابل استفاده است. از جمله این زبان های برنامه نویسی می توان به زبان برنامه نویسی پایتون اشاره کرد. از مثال هایی که در خصوص یادگیری ماشین می توان زد به تشخیص چهره در دوربین های مداربسته، دسته بندی کردن ایمیل ها، پیش بینی آب و هوا و مواردی از این دست اشاره کرد. در ابتدا باید تعریفی از دو عنوان مهم یعنی، شبکه های عصبی و هوش مصنوعی داشته باشیم. حتما با سرچ در اینستاگرام متوجه شده اید که این شبکه اجتماعی پیشنهاد فالو کردن برخی افراد را به شما می دهد که بیشترین میزان تمایل را به محتواهای انتشار داده شده توسط آنها در مدت زمان طولانی نشان داده اید.

در واقع روش کار بدین شکل است که گوگل عبارتی که شما جستجو کرده اید را درک می کند و سپس صفحاتی که تطابق بیشتری با عبارت سرچ شده دارند را در اختیار مخاطب قرار می دهد. همچنین اگر به دنبال منابع فارسی درباره یادگیری ماشین هستید، می توانیم به شما دوره آموزش دیپ لرنینگ دکتر امیر حسین کیهانی پور را معرفی کنیم. همچنین معادلات دیفرانسیل و مباحث دیگری از این نوع هم برای ورود به دنیای برنامه نویسی و هوش مصنوعی ضرورت دارد. زبان برنامه نویسی پایتون یکی از مهم ترین زبان های برنامه نویسی در دنیای فناوری محسوب می شود که به عنوان زبان برنامه نویسی دیپ لرنینگ، هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مورد استفاده قرار می گیرد. از آنجایی که آموزش یادگیری عمیق ارتباط مستقیمی با محاسبات ریاضی و کد نویسی دارد بنابراین شما برای یاد گرفتن دیپ لرنینگ، حتما نیاز دارید تا پیش زمینه کافی از ریاضیات به ویژه مباحثی مثل جبر و احتمالات داشته باشید. پس اگر از پایه ریاضی چندان قوی برخوردار نیستید اما همچنان علاقه دارید که به حوزه برنامه نویسی و هوش مصنوعی وارد شوید، باید به طور ویژه بر روی تقویت پایه ریاضی خود فکر کنید. این زبان به شما امکان می دهد تا نرم افزارهایی را طراحی کنید که قابلیت یادگیری ماشین دارند و قادرند از دیتاها و اطلاعاتی که به آنها داده می شود مسائلی را آموزش ببیند.

یکی از کاربردهای یادگیری عمیق در طراحی خودروهای خودران می باشد. بنابراین رسیدن به فناوری خودروهای خودران یا اتو پایلوت کمی دور از ذهن و رویایی به نظر می رسید. یکی از جذابترین مباحثی که در آموزش یادگیری عمیق یا ماشین لرنینگ وجود دارد خودروهای خودران می باشند. اما امروزه با توسعه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق از طریق شبکه های مصنوعی، شرکت های بزرگ توانسته اند خودروهای خودران تولید کنند. برای دانستن پاسخ سوال یادگیری عمیقچیست، ابتدا باید با لایه های مختلف شبکه عصبی را در دیپ لرنینگ آشنا بشوید. به همین علت امنیت شبکه و فضای دیجیتال نیز هر روز بیش از قبل توسعه می یابد تا خیالمان کاملا راحت شود. اصولاً تمام فعالیت هایی که در فضای اینترنت انجام می دهیم، مثل جستجوهای اینترنتی، کار با شبکه های اجتماعی، خرید از طریق فروشگاه های اینترنتی، پرداخت اینترنتی و سایر فعالیت های از این دست همه با کمک هوش مصنوعی انجام می شوند. یکی از بحث برانگیزترین حوزه هایی که امروزه تمام ما انسان ها با آن سر و کار داریم فضای دیجیتال است.

حوزه سلامت نیز یکی از مهمترین بخش هایی است که امروزه از آموزش یادگیری عمیق بسیار بهره می برد. یکی از کاربردهای دیپ لرنینگ در مدیریت اطلاعات ورودی به شبکه های اجتماعی است. الگوریتم های ماشین لرنینگ معمولا بر اساس اینکه تحت نظارت باشند و یا نباشند دسته بندی می شوند. در ادامه این مقاله از سری مقالات آموزشی آکادمی دیجیتال مارکتینگ محمد زیار قصد داریم تا در خصوص ماشین لرنینگ که بیشترین کمک را طی چند سال گذشته به گوگل کرده است و در ادامه راه نیز بسیاری از مسائل و مباحث مسیر رتبه بندی سایت ها در نتایج مختلف را بر دوش خواهد کشید، اطلاعات بیشتری در اختیار شما عزیزان قرار دهیم، از این رو پیشنهاد می کنیم که تا انتها با ما همراه باشید. یکی از این منابع آموزشی بسیار مفید، دوره آموزش یادگیری عمیق از جفری هینتون است. همان طوری که در این متن نیز به آن اشاره کردیم، یکی از اهدافی که ماشین لرنینگ در پی جستجوی آن است بالا بردن درک معنایی است؛ یعنی دقیقا همان کاری که انسان به سرعت آن را انجام می دهد، اما این مزیت چه کاربردی دارد؟ حتی در برخی از شبکه های اجتماعی مانند فیسبوک و یا توییتر نیز محتواهایی که جعلی، دروغین و یا نقض کننده قوانین هستند شناسایی و حذف می شود؛ این مزیت را نیز مدیون یادگیری ماشین هستیم.

یادگیری ماشینی بر پایه و اساس برنامه های رایانه ای متمرکز شده و این قابلیت را دارد تا به داده ها دسترسی پیدا کند و از آنها برای یادگیری استفاده نماید. قرار است با کمک این فناوری، رایانه ها توانایی و تجزیه و تحلیل معنایی پیدا کرده و بتوانند هر چه بیشتر و بهتر خود را به انسان که در حوزه درک معنای متن دومی ندارد، نزدیک کنند. در واقع هدف از ماشین لرنینگ این است که رایانه ها بدون آنکه نیاز باشد انسان به صورت مستقیم دخالت کند، شروع به یادگیری کرده و بر اساس آموزش هایی که دیده اقدامات مورد نیاز را انجام دهد. به بیان دیگر در این روش هم اطلاعات و دیتا در اختیار ماشین قرار داده می شود و خروجی مشخصی نیز از آن انتظار می رود و هم داده هایی در اختیار آن قرار داده می شود که هیچ خروجی و نتیجه مشخصی برای آن تعریف نشده است. بنابراین پزشکان، در کنار مهندسان پزشکی و متخصصان علوم روباتیک امروزه دست به دست هم داده اند تا به بیماران کمک کرده و اختراع راه ها و درمان های جدید علم پزشکی را متحول کنند. بنابراین شرکت هایی مثل آمازون، نتفلیکس یا شبکه های ورزشی مشهور مثل بین اسپورت برای پوشش زنده مسابقات یا پخش فیلم ها بصورت استریم، از الگوریتم های مخصوص خود بهره می برند.

این پیشنهاد یکی از اثرات مستقیم استفاده از ماشین لرنینگ در شبکه های اجتماعی است. برای مطالعه مبحث یادگیری عمیق، منابع فارسی و انگلیسی بسیار زیادی وجود دارد که به راحتی میتوانید از اینترنت یا از کتابفروشی های تخصصی فراهم کنید. به این ترتیب که مدیران شبکه های اجتماعی با به کار گیری ماشین توانسته اند به راحتی اطلاعات و اخباری که هر روز توسط میلیون ها کاربر از سراسر جهان و با زبان های مختلف به سرور های این شبکه ها ورود پیدا می کنند بررسی و در صورت لزوم فیلتر کنند. در پرسش های کلاسی اطلاعات ورودی به فرد داده می شود و معمولا انتظار می رود که با استفاده از دیتای ارائه شده، پاسخ مورد نظر یا خروجی مورد نظر تحویل داده شود. در این سیستم ها معمولا کارت ها و اطلاعات مالی دارندگان کارت با دقت و حساسیت بالا رصد می شود و احتمال زمینه سازی برای کلاهبرداری کاهش پیدا می کند. در سیستم های بانکی که از عملیات Machine learning استفاده می کنند میزان تقلب و کلاهبرداری به میزان زیادی کاهش پیدا می کند.

در این کتاب که مانند یک دوره درسی ارائه شده، مولف به شما تئوری های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را آموخته و همچنین پیش نیازهای ضروری ریاضیاتی و محاسباتی آن را نیز بیان کرده است. بر این اساس هوش مصنوعی یک ماشین است که قادر است همانند انسان فکر کرده و کارها و وظایفی که برای آن تعریف می شود را بصورت منطقی و کامل انجام دهد. این آموزش که توسط اساتید فرادرس تهیه شده، بسیار مفید و کاربردی است. با این حال برای آموزش Deep Learning حتماً باید دید وسیعی به مبحث هوش مصنوعی داشته باشیم. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ (Deep Learning) در حقیقت از زیر مجموعه های یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) بوده که جزئی از مجموعه های هوش مصنوعی محسوب می شود. به طور مثال خط تولید یک کارخانه که مجهز به ربات های کارگر است تماما توسط این ربات ها و با کمک هوش مصنوعی کنترل می شود. تفاوت ماشین لرنینگ با برنامه نویسی هم در این است که داده ها را توسط یک الگوریتم به ماشین منتقل می کنیم. و هر موقع که ار او بخواهید از شما عکس برداری هم میکند.

پس هر چه سریعتر اقدام به شروع یادگیری برنامه نویسی کرده و سپس به آموزش یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بپردازید. بنابراین آموزش یادگیری ماشین جهت طراحی ماشین هایی استفاده می شود که با کمک الگوریتم های کد نویسی شده، به ماشین فرمان می دهیم که یک وظیفه به خصوص را بدون نیاز به کنترل از نزدیک توسط انسان انجام دهد. همچنین لایه مخفی که نام دیگر آن لایه پنهانی است و می تواند متشکل از یک یا بیش از چند لایه باشد. در این دوره شما همچنین می توانید پایه ریاضیاتی و اطلاعاتی خود را در زمینه ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی تقویت کنید. موقعی که شما قصد دارید شرایطی را تجزیه و تحلیل کرده و آن را ارزیابی کنید این روش می تواند بسیار کارآمد ظاهر شود. این درک و تجزیه و تحلیل تنها با استفاده از ماشین لرنینگ محقق می شود. بطور مثال فعالیتهایی مانند تصویربرداری پزشکی، تجزیه و تحلیل آزمایش های پزشکی، کشف و ساخت داروهای جدید و حتی عملهای جراحی همه و همه فعالیت هایی هستند که امروزه هوش مصنوعی در آن ها کاربرد فراوانی دارد.