یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق یا Deep Learning

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) است که از نحوه کسب دانش انسان در برخی زمینه‌ها تقلید می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای انجام وظایف طبقه‌بندی و تشخیص الگو در عکس‌ها، متن، صدا و سایر داده‌های مختلف آموزش داد. همچنین از آن برای خودکار کردن کارهایی که به طور معمول به هوش انسانی نیاز دارند، مانند توصیف تصاویر یا رونویسی فایل‌های صوتی استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق عنصر مهمی از علم داده است، از جمله آمار و مدل‌سازی پیش‌بینی. این برای دانشمندان علوم داده که وظیفه جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم زیادی از داده‌ها را بر عهده دارند بسیار مفید است. یادگیری عمیق این فرآیند را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.

در جایی که مغز انسان دارای میلیون‌ها نورون به هم پیوسته است که برای یادگیری اطلاعات با هم کار می‌کنند، یادگیری عمیق دارای شبکه‌های عصبی است که از لایه‌های متعدد گره‌های نرم‌افزاری ساخته شده‌است که با هم کار می‌کنند. مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه‌ای بزرگ از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های شبکه عصبی آموزش داده می‌شوند.

یادگیری عمیق یک کامپیوتر را قادر می‌سازد تا از طریق مثال یاد بگیرد. برای درک یادگیری عمیق، تصور کنید کودکی که اولین کلمه‌اش «سگ» است. کودک با اشاره به اشیاء و گفتن کلمه «سگ» یاد می‌گیرد که سگ چیست – و چه نیست. والدین می‌گویند: «بله، آن یک سگ است»، یا «نه، آن یک سگ نیست». همانطور که کودک به اشیاء اشاره می‌کند، بیشتر از ویژگی‌های مشترک همه سگ‌ها آگاه می‌شود. کاری که کودک بدون اینکه بداند انجام می‌دهد، ایجاد کردن یک تجرید پیچیده است: مفهوم سگ. آنها این کار را با ساختن سلسله مراتبی انجام می‌دهند که در آن هر سطح از تجرید با دانش به دست آمده از لایه قبلی سلسله مراتب ایجاد می‌شود.

اهمیت یادگیری عمیق

دقت بالا

یادگیری عمیق به دلیل توانایی استخراج خودکار ویژگی‌ها از داده‌ها، می‌تواند به دقت بالایی در تشخیص الگوها و طبقه‌بندی اطلاعات برسد. این دقت بالا در بسیاری از حوزه‌ها مانند تشخیص چهره در سیستم‌های امنیتی، تشخیص بیماری در تصاویر پزشکی و یا شناسایی اشیا در خودروهای خودران حیاتی است.

خودکارسازی استخراج ویژگی

برخلاف روش‌های سنتی یادگیری ماشین که نیازمند تعریف و مهندسی دقیق ویژگی‌ها توسط متخصصان است، یادگیری عمیق می‌تواند به طور خودکار ویژگی‌های مهم را از داده‌ها استخراج کند. این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع و همچنین کاهش خطای انسانی در تعریف ویژگی‌ها می‌شود.

قابلیت یادگیری از داده‌های حجیم

یادگیری عمیق با داشتن توانایی یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها، برای حل مسائل پیچیده که نیازمند تحلیل داده‌های گسترده هستند، بسیار مناسب است. برای مثال، در تحلیل رفتار مشتریان، پیش‌بینی تقاضا و یا توسعه دستیارهای دیجیتال، حجم بالای داده‌ها وجود دارد که یادگیری عمیق می‌تواند از آن‌ها برای بهبود عملکرد و ارائه نتایج دقیق‌تر استفاده کند.

به طور کلی، یادگیری عمیق با ترکیب دقت بالا، خودکارسازی استخراج ویژگی و قابلیت یادگیری از داده‌های حجیم، به عنوان ابزاری قدرتمند در بسیاری از حوزه‌ها مانند:

دستیارهای دیجیتال

تشخیص تقلب

تشخیص چهره

خودروهای خودران

تجهیزات پزشکی

تحلیل داده‌های مالی و تجاری

و بسیاری از حوزه‌های دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بر خلاف کودک نوپایی که هفته ها یا حتی ماه ها طول می کشد تا مفهوم سگ را درک کند، برنامه کامپیوتری که از الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می کند، می تواند مجموعه ای از آموزش را ببیند و طی چند دقیقه میلیون ها تصویر را مرتب کند و به طور دقیق تصاویر حاوی سگ را شناسایی کند.

برای دستیابی به سطح قابل قبولی از دقت، برنامه های یادگیری عمیق نیاز به دسترسی به مقادیر هنگفتی از داده های آموزشی و قدرت پردازش دارند که هیچ یک از آنها تا عصر کلان داده ها و رایانش ابری به راحتی در دست برنامه نویسان نبود. از آنجایی که برنامه نویسی یادگیری عمیق می تواند مدل های آماری پیچیده را مستقیماً از خروجی تکرار خود ایجاد کند، قادر است مدل های پیش بینی دقیق را از مقادیر زیادی از داده های برچسب گذاری نشده و بدون ساختار ایجاد کند.

روش های دیپ لرنینگ

روش های یادگیری عمیق

برای ایجاد مدل های قدرتمند یادگیری عمیق از روش های مختلفی استفاده می شود. این تکنیک ها شامل کاهش نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از ابتدا و ترک تحصیل (دراپ‌اوت) می شود.

کاهش نرخ یادگیری

نرخ یادگیری یک ابرپارامتر است – عاملی که سیستم را تعریف می کند یا شرایط عملکرد آن را قبل از فرآیند یادگیری تعیین می کند – که میزان تغییر مدل را در پاسخ به خطای برآورد شده هر بار که وزن های مدل تغییر می کند، کنترل می کند. نرخ های یادگیری که خیلی بالا هستند ممکن است منجر به فرآیندهای آموزشی ناپایدار یا یادگیری مجموعه ای از وزن های بهینه نشده شوند. نرخ های یادگیری که خیلی کوچک هستند ممکن است منجر به یک فرآیند آموزشی طولانی شوند که پتانسیل گیر کردن را دارد.

همچنین به نام بازپخت نرخ یادگیری یا نرخ یادگیری تطبیقی – فرآیند تطبیق نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان آموزش است. آسان‌ترین و رایج‌ترین تطبیق‌های نرخ یادگیری در طول آموزش، شامل تکنیک‌هایی برای کاهش نرخ یادگیری در طول زمان می‌شود.

انتقال یادگیری

این فرآیند شامل بهبود بخشیدن به یک مدل از پیش آموزش دیده است. این فرآیند نیاز به رابط کاربری با بخش های داخلی شبکه از پیش موجود دارد. ابتدا، کاربران داده های جدیدی را که حاوی طبقه بندی های ناشناخته قبلی هستند به شبکه موجود تغذیه می کنند. پس از انجام تنظیمات روی شبکه، وظایف جدیدی را می توان با توانایی طبقه بندی خاص تر انجام داد. این روش این مزیت را دارد که به داده بسیار کمتری نسبت به سایر روش ها نیاز دارد، بنابراین زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش می دهد.

آموزش از ابتدا

این روش نیازمند توسعه دهنده برای جمع آوری مجموعه داده برچسب گذاری شده بزرگ و پیکربندی معماری شبکه ای است که می تواند ویژگی ها و مدل را یاد بگیرد. این تکنیک به ویژه برای برنامه های کاربردی جدید و همچنین برنامه هایی با دسته های خروجی زیاد مفید است. با این حال، به طور کلی، این یک رویکرد کمتر رایج است، زیرا به مقدار نامناسبی داده نیاز دارد که باعث می شود آموزش روزها یا هفته ها طول بکشد.

ترک تحصیل (دراپ‌اوت)

این روش تلاش می کند تا مشکل بیش برازش (overfitting) را در شبکه های با مقادیر زیادی از پارامترها با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی در طول آموزش حل کند. ثابت شده است که روش ترک تحصیل می تواند عملکرد شبکه های عصبی را در وظایف یادگیری تحت نظارت در حوزه هایی مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی اسناد و زیست شناسی محاسباتی بهبود بخشد.

شبکه های عصبی یادگیری عمیق

نوعی الگوریتم پیشرفته یادگیری ماشین که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی (ANN) شناخته می شود، زیربنای اکثر مدل های یادگیری عمیق است. در نتیجه، یادگیری عمیق ممکن است گاهی اوقات به عنوان یادگیری عمیق عصبی یا شبکه عصبی عمیق (DNN) شناخته شود.

شبکه های عصبی عمیق (DNN) از لایه های ورودی، مخفی و خروجی تشکیل شده اند. گره های ورودی به عنوان لایه ای برای قرار دادن داده های ورودی عمل می کنند. تعداد لایه های خروجی و گره های مورد نیاز به ازای هر خروجی تغییر می کند. به عنوان مثال، خروجی های بله یا خیر فقط به دو گره نیاز دارند، در حالی که خروجی هایی با داده های بیشتر به گره های بیشتری نیاز دارند. لایه های مخفی لایه های متعددی هستند که داده ها را پردازش کرده و به لایه های دیگر در شبکه عصبی منتقل می کنند.

شبکه های عصبی در چندین شکل مختلف وجود دارند

1-شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)

2-شبکه های عصبی کانवولوشنی (CNN)

3-شبکه های عصبی مصنوعی و تغذیه رو به جلو (ANNs و feed forward)

هر نوع شبکه عصبی برای موارد استفاده خاصی مزایایی دارد. با این حال، همه آنها به روش های مشابهی عمل می کنند – با تغذیه داده ها و اجازه دادن به مدل برای اینکه خود به خود بفهمد که آیا تفسیر یا تصمیم درستی در مورد یک عنصر داده خاص گرفته است یا خیر.

شبکه های عصبی شامل فرآیند آزمون و خطا هستند، بنابراین به مقادیر زیادی داده برای آموزش نیاز دارند. تصادفی نیست که شبکه های عصبی تنها پس از اینکه اکثر شرکت ها تجزیه و تحلیل کلان داده را پذیرفتند و انبوهی از داده ها را جمع آوری کردند، محبوب شدند. از آنجایی که اولین تکرارهای مدل شامل حدس‌های تا حدودی آموزش‌دیده در مورد محتوای یک تصویر یا بخش‌هایی از گفتار است، داده‌های مورد استفاده در مرحله آموزش باید برچسب‌گذاری شوند تا مدل بتواند ببیند که آیا حدس آن دقیق بوده است یا خیر. این به این معنی است که داده های بدون ساختار کمتر مفید هستند. داده های بدون ساختار را فقط پس از آموزش و رسیدن به سطح قابل قبول دقت توسط یک مدل یادگیری عمیق می توان تجزیه و تحلیل کرد، اما مدل های یادگیری عمیق نمی توانند روی داده های بدون ساختار آموزش ببینند.

مزایای دیپ لرنینگ

استخراج خودکار ویژگی

سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند استخراج ویژگی را به طور خودکار انجام دهند، به این معنی که برای افزودن ویژگی‌های جدید نیازی به نظارت ندارند. این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع و همچنین کاهش خطای انسانی در تعریف ویژگی‌ها می‌شود.

کشف الگو

سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای پیچیده‌ای را در تصاویر، متن و صدا کشف کنند و به بینش‌هایی دست یابند که شاید برای آن‌ها آموزش ندیده باشند.

پردازش مجموعه داده‌های ناپایدار

سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند مجموعه داده‌هایی را که دارای تغییرات زیادی در آن‌ها وجود دارد، مانند سیستم‌های تراکنش و تقلب، دسته‌بندی و مرتب‌سازی کنند.

انواع داده‌ها

سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند هر دو نوع داده‌ی ساختارمند و بدون ساختار را پردازش کنند.

دقت

هر لایه گره اضافی که استفاده می‌شود به بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای دقت کمک می‌کند.

قابلیت انجام کارهای بیشتر نسبت به سایر روش‌های یادگیری ماشین

در مقایسه با فرآیندهای معمولی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق به دخالت کمتر انسان نیاز دارد و می‌تواند داده‌هایی را تجزیه و تحلیل کند که سایر فرآیندهای یادگیری ماشین به خوبی از عهده‌ی آن‌ها بر نمی‌آیند.

همانطور که مدل‌های یادگیری عمیق اطلاعات را به روشی مشابه مغز انسان پردازش می‌کنند، می‌توان آن‌ها را در بسیاری از کارهایی که انسان‌ها انجام می‌دهند، به کار برد. یادگیری عمیق در حال حاضر در رایج‌ترین ابزارهای تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و نرم‌افزار تشخیص گفتار استفاده می‌شود. موارد استفاده امروزی برای یادگیری عمیق شامل تمام انواع برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، به ویژه مواردی است که بر روی NLP، ترجمه زبان، تشخیص پزشکی، سیگنال‌های معاملات بازار سهام، امنیت شبکه و تشخیص تصویر تمرکز دارند.

برخی از زمینه‌های خاص که در حال حاضر از یادگیری عمیق استفاده می‌شود

تجربه مشتری (CX)

مدل‌های یادگیری عمیق در حال حاضر برای چت‌بات‌ها استفاده می‌شوند. و انتظار می‌رود با پیشرفت‌های بیشتر، یادگیری عمیق در کسب‌وکارهای مختلف برای بهبود CX و افزایش رضایت مشتری پیاده‌سازی شود.

تولید متن

به ماشین‌ها گرامر، یک متن آموزش داده می‌شود و سپس از این مدل برای ایجاد خودکار یک متن کاملا جدید مطابق با املا، گرامر و سبک صحیح متن اصلی استفاده می‌شود.

هوافضا و نظامی

از یادگیری عمیق برای شناسایی اشیاء از ماهواره‌ها که مناطق موردنظر و همچنین مناطق امن یا ناامن برای نیروها را شناسایی می‌کنند، استفاده می‌شود.

اتوماسیون صنعتی

یادگیری عمیق با ارائه خدمات از طریق اتوماسیون صنعتی که به طور خودکار تشخیص می‌دهد که یک کارگر یا شیء بیش از حد به یک ماشین نزدیک می‌شود، ایمنی کارگران را در محیط‌هایی مانند کارخانه‌ها و انبارها بهبود می‌بخشد.

اضافه کردن رنگ

با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق می‌توان به عکس‌ها و ویدیوهای سیاه و سفید رنگ اضافه کرد. در گذشته، این فرآیندی بسیار زمان‌بر و دستی بود.

بینایی ماشین

یادگیری عمیق، بینایی ماشین را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است و به رایانه‌ها دقت بالایی در تشخیص اشیاء و طبقه‌بندی، بازیابی و بخش‌بندی تصویر ارائه می‌دهد.

چالش های یادگیری عمیق

وابستگی به داده‌ها

یادگیری عمیق از طریق مشاهدات یاد می‌گیرد، به این معنی که آن‌ها فقط چیزهایی را می‌دانند که در داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند وجود داشته است. اگر کاربر داده‌های کمی داشته باشد یا داده‌ها از یک منبع خاص باشد که لزوماً نماینده کل حوزه عملکردی نیست، مدل‌ها به روشی یاد نمی‌گیرند که قابل تعمیم به سایر موارد باشد.

سوگیری (bias)

مسئله سوگیری نیز یکی از مشکلات اصلی مدل‌های یادگیری عمیق است. اگر یک مدل روی داده‌هایی آموزش ببیند که حاوی سوگیری است، آن مدل آن سوگیری‌ها را در پیش‌بینی‌های خود بازتولید می‌کند. این موضوع برای برنامه‌نویسان یادگیری عمیق مشکل بزرگی بوده است، زیرا مدل‌ها یاد می‌گیرند بر اساس تغییرات ظریف در عناصر داده تمایز قائل شوند. غالبا، عواملی که مدل به عنوان عوامل مهم در نظر می‌گیرد، برای برنامه‌نویس به طور واضح مشخص نمی‌شوند. این به این معنی است که، برای مثال، یک مدل تشخیص چهره ممکن است بر اساس عواملی مانند نژاد یا جنسیت درباره ویژگی‌های افراد تصمیم‌گیری کند بدون اینکه برنامه‌نویس از آن آگاه باشد.

نرخ یادگیری

نرخ یادگیری نیز به چالش بزرگی برای مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل می‌شود. اگر نرخ خیلی بالا باشد، مدل خیلی سریع همگرا می‌شود و راه‌حلی کمتر از حد مطلوب ارائه می‌دهد. اگر نرخ خیلی پایین باشد، ممکن است فرآیند گیر کند و رسیدن به راه‌حل حتی دشوارتر شود.

نیازمندی‌های سخت‌افزاری

نیازمندی‌های سخت‌افزاری برای مدل‌های یادگیری عمیق نیز محدودیت‌هایی ایجاد می‌کند. برای اطمینان از بهبود کارایی و کاهش زمان مصرف، به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) پرقدرت چند هسته‌ای و سایر واحدهای پردازش مشابه نیاز است. با این حال، این واحدها گران هستند و انرژی زیادی مصرف می‌کنند. سایر نیازمندی‌های سخت‌افزاری شامل رم (RAM) و هارد دیسک (HDD) یا درایو حالت جامد مبتنی بر رم (SSD) می‌شود.

محدودیت‌ها و چالش‌های دیگر عبارتند از:

نیاز به مقادیر زیادی از داده

علاوه بر این، مدل‌های قدرتمندتر و دقیق‌تر به پارامترهای بیشتری نیاز دارند که به نوبه خود نیازمند داده بیشتری است.

عدم توانایی در چندوظیفگی

مدل‌های یادگیری عمیق پس از آموزش، غیرقابل انعطاف می‌شوند و نمی‌توانند چندوظیفگی را انجام دهند. آن‌ها می‌توانند راه‌حل‌های کارآمد و دقیقی ارائه دهند، اما تنها برای یک مشکل خاص. حتی حل یک مشکل مشابه نیازمند آموزش مجدد سیستم است.

عدم استدلال

هر برنامه‌ای که نیاز به استدلال داشته باشد – مانند برنامه‌نویسی یا استفاده از روش علمی – برنامه‌ریزی بلندمدت و دستکاری داده مانند الگوریتم، کاملاً فراتر از توانایی‌های تکنیک‌های فعلی یادگیری عمیق است، حتی با مقادیر زیادی از داده.

دیپ لرنینگ در مقابل یادگیری ماشین

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با نحوه حل مسائل خود را متمایز می‌کند. یادگیری ماشین نیاز به یک متخصص حوزه برای شناسایی اکثر ویژگی‌های کاربردی دارد. از طرف دیگر، یادگیری عمیق ویژگی‌ها را به صورت افزایشی درک می‌کند و در نتیجه نیاز به تخصص در حوزه را از بین می‌برد.

این امر باعث می‌شود الگوریتم‌های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین زمان بیشتری را برای آموزش نیاز داشته باشند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین تنها به چند ثانیه تا چند ساعت زمان نیاز دارند. با این حال، در تست برعکس است. اجرای تست توسط الگوریتم‌های یادگیری عمیق زمان بسیار کمتری نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌برد، که زمان تست آن‌ها همراه با حجم داده افزایش می‌یابد.

علاوه بر این، یادگیری ماشین به همان ماشین‌های گران‌قیمت و رده بالا و پردازنده‌های گرافیکی (GPU) پرقدرتی که یادگیری عمیق نیاز دارد، نیاز ندارد.

در نهایت، بسیاری از دانشمندان داده به دلیل قابلیت تفسیر بهتر (توانایی درک راه‌حل‌ها) یادگیری ماشین سنتی را به یادگیری عمیق ترجیح می‌دهند. همچنین، زمانی که داده‌ها کم است، الگوریتم‌های یادگیری ماشین ترجیح داده می‌شوند.

موارد زیر از جمله مواردی هستند که یادگیری عمیق در آن‌ها ترجیح داده می‌شود

وجود حجم زیادی از داده

زمانی که با حجم زیادی از داده سروکار دارید، یادگیری عمیق راه‌حل بهتری است.

عدم درک کافی از حوزه برای بررسی ویژگی‌ها

اگر درک کافی از حوزه‌ی خاصی ندارید و نمی‌توانید ویژگی‌های داده را به خوبی درک کنید، یادگیری عمیق می‌تواند راه‌حل مناسبی باشد.

مشکلات پیچیده

برای مسائل پیچیده مانند تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری عمیق اغلب عملکرد بهتری نسبت به یادگیری ماشین سنتی دارد.

دنیای فناوری عمیقا در حال حاضر در بسیاری از حوزه ها نفوذ کرده است و به طور فزاینده ای در حال پیشرفت و گسترش کاربردهایش است. در ادامه به برخی از کاربردهای بالقوه یادگیری عمیق در آینده اشاره می شود:

پزشکی

تشخیص دقیق تر بیماری ها، شخصی سازی درمان ها، توسعه داروهای جدید و پیش بینی شیوع بیماری ها.

شهرهای هوشمند

مدیریت ترافیک، بهینه سازی مصرف انرژی، نظارت بر زیرساخت ها و ارائه خدمات بهتر به شهروندان.

تولید و صنعت

بازرسی خودکار محصولات، پیش بینی خرابی ماشین آلات، بهینه سازی فرآیندهای تولید و مدیریت ریسک های ایمنی.

کشاورزی

افزایش عملکرد محصول، تشخیص زود هنگام آفات و بیماری ها، مدیریت بهینه منابع آبی و پیش بینی شرایط آب و هوایی.

خرده فروشی

شخصی سازی تجربه خرید، مدیریت موجودی بهینه، توصیه محصولات به مشتریان و پیش بینی تقاضا.

آموزش و پرورش

ایجاد سیستم های آموزشی تطبیقی، ارزیابی پیشرفت دانش آموزان، شخصی سازی برنامه های آموزشی و ارائه تجربیات یادگیری فراگیر.

مراقبت از محیط زیست

پایش تغییرات آب و هوایی، تشخیص آلودگی، حفاظت از گونه های در معرض خطر و مدیریت منابع طبیعی.

این موارد تنها بخش کوچکی از پتانسیل های بی شمار یادگیری عمیق برای بهبود زندگی بشر است. همانطور که تحقیقات و توسعه در این حوزه همچنان ادامه دارد، انتظار می رود که کاربردهای جدید و هیجان انگیزتری برای این فناوری در آینده ظهور پیدا کند.

منبع:

Deep Learning

کاربردهای یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر