آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی

یادگیری عمیق زیر شاخه ای از هوش مصنوعی بوده که در راستای هوشمند سازی شبکه ها فعالیت کرده و با توجه به پروژه، مورد استفاده قرار می گیرد. برخی از افراد با این مجموعه از هوش مصنوعی آشنا نبوده که بایستی به راهنمای قدم به قدم آموزش deep learning توجه نمایند. هوش مصنوعی و زیر شاخه های آن در راستای القای تفکر انسانی به ماشین فعالیت کرده و به ارائه خدمات می پردازند.

دیپ لرنینگ به دور از برنامه ریزی و تنها با دریافت داده ها به هوشمند سازی شبکه کمک نموده و یک شبکه عصبی متشکل از چندین لایه نورون می باشد. در مقاله حال حاضر به تعریف یادگیری عمیق و انواع آن پرداخته خواهد شد. در ادامه مطلب نیز در ارتباط با آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی و تفاوت آن با یادگیری ماشینی توضیحاتی ارائه شده است.

مفهوم یادگیری عمیق

هوش مصنوعی شاخه ای از علم کامپیوتر بوده که در راستای هوشمند سازی ماشین و القای تفکر انسانی به آن گام بر می دارد. این فناوری از زیر شاخه های متعددی تشکیل شده که از انواع آن می توان به یادگیری ماشین اشاره نمود که یادگیری عمیق زیر مجموعه یادگیری ماشین می باشد. برخی افراد با deep learning آشنایی نداشته که بر همین اساس در بخش زیر به این مبحث پرداخته شده است.

با توجه به مفهوم یادگیری عمیق می توان گفت که یادگیری عمیق یا deep learning یک شاخه از هوش مصنوعی و مجموعه ای از یادگیری ماشین می باشد، این شاخه از هوش مصنوعی بدون برنامه ریزی مستقیم در راستای آموزش دادن به ماشین ها و تنها با استفاده از داده ها گام بر می دارد. در واقع deep learning یک نمونه شبکه عصبی متشکل از چندین لایه نورون می باشد که قابلیت آموزش با استفاده از داده ها را دارد.

یادگیری عمیق یک رابطه نزدیک با هوش مصنوعی و ماشین یادگیری داشته که متمرکز بر روی ایجاد سیستم های هوشمند می باشد. در راستای اطمینان از اینکه مدل اطلاعات کافی برای یادگیری را داشته باشد از داده کاوی یا فرآیند استخراج دیتای مثمر ثمر از میان تمامی داده ها استفاده می شود.

یادگیری نمایش های پیچیده داده ها در لایه های میانی که با عنوان لایه های پنهان شناخته می شوند، انجام می شود. به طور کلی یادگیری عمیق کاربردهای مختلفی داشته که از انواع آن بایستی به خدمات آن در پزشکی، قابلیت های این شاخه از هوش مصنوعی در پردازش تصویر و موارد دیگر نام برد.

بیشتر بخوانید: آموزش برنامه نویسی با هوش مصنوعی

 انواع مدل های یادگیری عمیق

آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی فرآیند انتقال داده در راستای یادگیری ماشین بدون برنامه ریزی مستقیم می باشد. با توجه به راهنمای قدم به قدم به تعریف مفهوم deep learning و کاربردهای آن پرداخته شد، در ادامه مطلب نیز انواع مدل های دیپ لرنینگ شرح داده می شود.

انواع مدل های یادگیری عمیق همگی در راستای انجام محاسبات پیچیده در حجم زیادی از داده ها مورد استفاده قرار می گیرند. مدل های یادگیری عمیق بر اساس مغز انسان عمل کرده و به ارائه خدمات می پردازند. مدل های یادگیری عمیق از چندین الگوریتم استفاده می کند که در قسمت زیر هر یک مشاهده می باشد.

• کانولوشنی

کانولوشونی مجموعه ای از شبکه های عصبی بوده که از چندین لایه تشکیل شده اند. شبکه عصبی کانولوشنی یا Convolutional Neural Networks به انحصار CNN نیز شناخته می شود. از جمله کاربردهای شبکه عصبی کانولوشنی می توان از پردازش تصاویر پزشکی، شناسایی تصویر ماهواره ای، تشخیص اشیا، پیش بینی سری های زمانی، تشخیص ناهنجاری ها و موارد دیگر اشاره کرد. نحوه عملکرد CNN ها بدین صورت بوده که ویژگی ها را پردازش نموده و به استخراج داده ها می پردازد.

• خودرمزگذارها

نمونه خاصی از شبکه عصبی پیش خور با عنوان خودرمزگذارها Autoencoders شناخته شده که در این شبکه های عصبی ورودی و خروجی یکسان می باشد. هدف از طراحی خودرمزگذارها، حل مسائل بدون نظارت بوده و از کاربردهای آن می توان به پیش بینی، اکتشافات دارویی و موارد دیگر اشاره کرد.

• حافظه طولانی کوتاه مدت

از دیگر انواع مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی با توجه به راهنمای قدم به قدم می توان به شبکه های عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت Long Short Term Memory اشاره کرد. از فواید این شبکه می توان به حفظ اطلاعات در طول زمان و در راستیا پیش بینی سری های زمانی اشاره کرد.

شبکه حافظه طولانی کوتاه مدت یا LSTM متشکل از 4 لایه در تعامل با هم به صورت زنجیری ای می باشد. نحوه کارکرد LSTM بدین صورت بوده که در آغاز بخش های نامرتبط قسمت مراحل قبلی را فراموش کرده، به صورت انتخابی حالت سلول را بروزرسانی نموده و قسمت های مشخص از سلول را به عنوان خروجی صادر می کند.

• بازگشتی

شبکه عصبی بازگشتی یا Recurrent Neural Networks نوع دیگری از مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی بوده که به اختصار با RNN شناخته می شود. نحوه عملکرد آن بدین صورت بوده که داده خروجی یک ثانیه قبل از داده ورودی تغذیه شده و داده ورودی نیز یک ثانیه پس از داده خروجی تغذیه خواهد شد. از کاربردهای آن بایستی از بهبود زیر نویس تصاویر و تجزیه و تحلیل سری های زمانی و موارد دیگر اشاره کرد.

• ماشین های بولتزمن محدود شده

با توجه به راهنمای قدم به قدم مدل های یادگیری عمیق بایستی از ماشین های بولتزمن محدود شده Restricted Boltzmann Machines نام برد. ماشین های بولتزمن محدود شده یا RBM از 2 لایه واحدهای قابل مشاهده و واحدهای مخفی تشکیل شده اند. RBM ها شبکه های عصبی بوده که قابلیت یادگیری از یک توزیع احتمال بر روی مجموعه ها را دارند.

• شبکه های پرسپترون های چندلایه

شبکه های پرسپترون های چندلایه یا MLP زیر مجموعه شبکه عصبی پیشخور یا چندلایه قرار گرفته که تنها داریا لایه ورودی و خروجی می باشند. از کاربردهای این نمونه شبکه یادگیری عمیق می توان از ایجاد سرویس های تشخیص گفتار، شناخت تصاویر، ترجمه ماشین و موارد دیگر نام برد.

• مصور سازی داده ها

مصورسازی داده ها یا نگاشت های خود سازمان دهنده در کاهش ابعاد داده ها به صورت خود سازماندهی شده نقش داشته و فعالیت می کند. این شبکه عصبی در راستای حل مسائل داری ابعاد بالا نقش ایفا کرده و به کاربر کمک می کند. در واقع SOM‌ در جهت حل مسائل غیر قابل درک برای انسان طراحی شده و گام بر می دارد.

• شبکه های مولد تخاصمی

شبکه های مولد تخاصمی یا Generative Adversarial Networks به توجه به راهنمای قدم به قدم از دیگر انواع یادگیری عمیق بوده که به اختصار GAN شناخته می شود. مولد تخاصمی از 2 مولد اصلی تشکیل شده که مولد اول در جعل داده ها به کارگرفته شده و مولد دوم در کسب تجربیات از اطلاعات نادرست نقش دارد. افزایش کیفیت تصاویر اخترشناسی و شبیه سازی عدسی گرانشی در راستای تحقیقات از جمله کاربردهای شبکه های مولد تخاصمی می باشد.

• تابع پایه شعاعی

شبکه های تابع پایع شعاعی Radial Basis Function Networks از انواع شبکه های پیش خور می باشند که در جهت استفاده از توابع فعال سازی از توابع پایع شعاعی استفاده خواهند کرد. با توجه به آموزش مدل ‌های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی می توان گفت که شبکه های تابع پایه شعاعی دارای یک لایه ورودی، یک لایه میانی و یک لایه خروجی می باشند.

• شبکه های باور عمیق

مدل های مولد متشکل از متغیرهای تصادفی و نهفته را شبکه های باور عمیق می گویند که در آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی قابل شناخت می باشند. شبکه های باور عمیق دارای متغیرهای دوتایی بوده که با عنوان واحدهای مخفی نام برده می شوند.

هر یک از موارد نام برده شده در بالا از انواع مدل های یادگیری عمیق بوده که عملکرد هر یک متفاوت می باشد. کاربردهای مدل های یادگیری عمیق با یکدیگر یکسان نبوده که بایستی این نکته مورد توجه قرار گیرد. با توجه به راهنمای قدم به قدم شناخت مدل های یادگیری عمیق بایستی به نحوه کارکرد این مدل ها نیز اشاره کرد که در ادامه مطلب در ارتباط با این موضوع توضیح داده می شود.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی چیست

آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی

با توجه به آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی به تعریف مفهوم یادگیری عمیق و انواع مدل های یادگیری عمیق پرداخته شد. مدل های یادگیری عمیق در جهت یادگیری ماشین گام برداشته و شاخه ای از هوش مصنوعی شناخته می شوند. یکی از ابهامات افراد عدم آشنایی با مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی بوده که می بایست در این باره به مطالعه بپردازند.

آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی فرآیند شناخت این مدل ها و همچنین کارکرد هر یک از آن ها می باشد. مدل های یادگیری عمیق از لایه های مختلف تشکیل شده و هدف آن ها هوشمند سازی شبکه بدون استفاده از برنامه ریزی قبلی می باشد. این مدل ها در جهت القای تفکر انسانی به ماشین گام برداشته و به حل مسائل پیچیده کمک می کنند.

با توجه به راهنمای قدم به قدم یادگیری عمیق می توان اشاره کرد که لایه های نورون اجازه فهم مسائل پیچیده و پیش بینی عمیق را به مدل های یادگیری عمیق خواهند داد، این لایه ها مصنوعی و مرتب می باشند. وظیفه نورون ها دریافت داده از لایه قبل و ساخت داده جدید و انتقال آن به لایه بعد خواهد بود که بایستی این نکته مورد توجه قرار گیرد. اولین لایه نورون در deep learning لایه ورودی بوده و آخرین لایه با عنوان لایه خروجی وظیفه پیش بینی را بر عهده دارد.

بیشتر بخوانید: رود مپ آموزشی هوش مصنوعی

آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با پایتون

مدل های یادگیری عمیق انواع مختلف داشته که هر یک در راستای هوشمندسازی ماشین ها و کمک به یادگیری ماشین گام برمی دارند. نحوه عملکرد مدل های یادگیری ماشین بدین صورت بوده که به تحلیل داده های عظیم پرداخته و خروجی متناسب با نیاز کاربر را ارائه خواهند داد. آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی به واسطه زبان های برنامه نویسی امکان پذیر بوده که یکی از این موارد زبان برنامه نویسی پایتون می باشد.

با توجه به آموزش مدل های یادگیری عمیق با پایتون می توان گفت که کاربران در راستای درک عمیق مدل های یادگیری عمیق و کسب این علم قابلیت این را داشته تا به فراگیری زبان پایتون بپردازند. پایتون کتابخانه های در دسترس بسیاری داشته که استفاده از آن بسیار آسان می باشد. کتابخانه های TensorFlow، Keras و PyTorch در راستای ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گرفته که بایستی مورد توجه قرار گیرد.

علاوه بر پایتون زبان های برنامه نویسی دیگری نظیر R نیز در جهت آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی در اختیار کاربران قرار داشته، اما پایتون در این زمینه پیشتاز می باشد. آموزش مدل های یادگیری عمیق با بهره گیری از پایتون مزایای بیشتری داشته که از جمله آن می توان به منبع باز بودن کتباخانه های پایتون اشاره نمود.

بیشتر بخوانید: اصول و مبانی هوش مصنوعی

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشینی

مدل های یادگیری عمیق در سطوح مختلف قابلیت پردازش داده ها را داشته و در برخی موارد نیز به دلیل پردازش بیش از حد غیر قابل انعطاف می باشند. در بخش های قبلی به آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی و زبان پایتون جهت یادگیری این شاخه از هوش مصنوعی پرداخته شد. در بخش زیر نیز در ارتباط با تفاوت آن با یادگیری ماشین توضیح داده می شود که بایستی مورد توجه قرار گیرد.

در معرفی تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین بایستی در وهله اول به این نکته اشاره نمود که یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می باشد. با توجه به این تفاوت می توان گفت که دیپ لرنینگ از لایه های مختلف تشکیل شده و بخشی از یادگیری ماشین می باشد.

یادگیری ماشین در سه سطح تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی نزد کاربران شناخته شده و مطالعه می گردد. یادگیری عمیق در جهت واکاوی داده ها بدون برنامه ریزی قبلی فعالیت کرده و دارای مدل های مختلفی می باشد. یادگیری عمیق در جداسازی ویژگی ها از داده ها موثر عمل کرده و در تشخیص تصویر و گفتار فعالیت ویژه ای دارد.

در ادامه بخوانید: الگوریتم های یادگیری ماشین با هوش مصنوعی

آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی چیست؟

آموزش مدل های یادگیری عمیق با هوش مصنوعی آموزش یک شاخه از هوش مصنوعی بوده که مجموعه ای از یادگیری ماشین می باشد. جزئیات بیشتر در متن مقاله ارائه شده است.

انواع مدل های یادگیری عمیق چه مواردی است؟

از انواع مدل های یادگیری عمیق می توان به کانولوشنی، خودرمزگذار، بازگشتی ها، مصورسازی داده ها و موارد دیگر مطابق مطالب گفته شده در متن مقاله اشاره کرد.

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟

از تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین می توان گفت که یادگیری عمیق زیر مجموعه یادگیری ماشین می باشد. توضیحات بیشتر رد متن مقاله ذکر شده است.