یادگیری عمیق Deep Learning در هوش مصنوعی چیست؟ | دیجی طور
Ultimate magazine theme for WordPress.

یادگیری عمیق Deep Learning در هوش مصنوعی چیست؟

بادیگیری عمیق و کاربردهای آن با 8 مثال کاربردی

یادگیری عمیق Deep Learning

یادگیری عمیق Deep Learning : امروزه گفت و گوهای زیادی در رابطه با امکاناتی که ماشین های یادگیری در اختیارمان می گذارند، می شنویم که  می توانند بسیار بحث برانگیز باشند. برای مثال از قابلیت هایشان برای انجام کارهایی که تا به امروز به عهده بشر بود ، مانند کار کردن در  کارخانه ها، انبارها، دفاتر و خانه ها تا ربات هایی که احساس دارند و می توانند دوست های خوبی برای ما باشند! همانطور که فناوری به همراه ترس ها و هیجاناتش به  سرعت در حال تکامل است ، اصطلاحاتی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق Deep Learning نیز ممکن است شما را کمی سردرگم نماید. امید است که این راهنمای ساده کمک نماید تا مفهوم یادگیری عمیق کمی برای شما ملموس تر شود.

یادگیری عمیق Deep Learning چیست؟

هوش مصنوعی اساسا زمانی معنا پیدا کرد که ماشین ها توانستند وظایفی را با کمک هوش انسانی انجام دهند. به همین منظور، امروزه نیاز به  یادگیری ماشین ها بیش از قبل احساس می شود. به این صورت که آن ها با استفاده از کسب تجربه می توانند مهارت ها را بدون دخالت انسان یاد بگیرند. یادگیری عمیق Deep Learning  زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می باشد که در آن شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم های الهام گرفته از مغز انسان، با استفاده از مقادیر بسیار زیادی داده آموزش داده می شوند و می توانند  مسائل گسترده ای را یاد بگیرند. درست مثل ما انسان ها که با بدست آوردن تجربه می توانیم یاد بگیریم ، الگوریتم های یادگیری عمیق نیز یک برنامه را به طور مکرر اجرا می نمایند و در هر مرحله با تکرار الگوریتم ، مجموعه داده آموزشی را بهتر یاد می گیرند و آن قدر این روند  تکرار می شود تا نتیجه را بهبود ببخشند. به یادگیری عمیق اشاره شد، زیرا شبکه های عصبی دارای لایه های مختلفی (عمیق) هستند که باعث یادگیری می شوند.

دیپ فیک Deepfake چیست

کاربرد هوش مصنوعی در استفاده از داده های مالی

هر روز مقدار بسیار گسترده ای  داده تولید می شود و در واقع همین حجم بالای داده ها امکان استفاده از الگوریتم های  یادگیری عمیق Deep Learning را فراهم کرده است. از آنجا که الگوریتم های یادگیری عمیق نیاز به داده حجیمی  برای یادگیری دارند، افزایش و در دسترس بودن مقدار بسیار زیاد داده در سال های اخیر یکی از دلایل اصلی توجه  چشمگیر به این مبحث می باشد. علاوه بر ایجاد اطلاعات بیشتر، امروزه الگوریتم های یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی قوی تری برای آموزش داده ها بهره می برند.

یادگیری عمیق اجازه می دهد تا ماشین ها مسائل پیچیده را حتی زمانی که با مجموعه داده ی بسیار متنوع، بدون ساختار و ناهماهنگ مواجه  هستند را حل نمایند. الگوریتم های یادگیری عمیق با تعداد لایه بیشتر، بیشتر مجموعه آموزشی داده ها را یاد می گیرند و در نتیجه بهتر عمل می  نمایند.

8 نمونه عملی از یادگیری عمیق Deep Learning

حالا که در دنیایی زندگی می کنیم که  ماشین ها می توانند بدون مشارکت بشر به حل مسائل پیچیده بپردازند، مطمئنا سوالی ذهن شما را درگیر خواهد نمود که مسائلی که آن ها حل می کنند  دقیقا چه هستند؟ در اینجا فقط به تعداد کمی از کاربردهای یادگیری عمیق اشاره شده است و مطمئنا این فهرست به سرعت رشد خواهد کرد همانطور که الگوریتم ها ، یادگیری را با موج وسیعی از داده ها ادامه می دهند.

1.دستیار مجازی

یادگیری عمیق Deep Learning
یادگیری عمیق Deep Learning

 

چه از الکسا استفاده می کنید یا سیری و یا کورتانا، تفاوتی ندارد! تمام این دستیاران مجازی آنلاین از الگوریتم های یادگیری عمیق برای فهم گفتار و زبان شما استفاده می نمایند.

2. ترجمه

به طور مشابه، الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند به طور خودکار زبان های متفاوتی را ترجمه نمایند. که این ویژگی می تواند برای مسافران، افراد  دارای کسب و کار و حتی کسانی که در دولت هستند، کاربردی باشد.

3.چشم اندازی از تحویل بار کامیون های بدون راننده،  اتومبیل های بدون راننده و هواپیماهای بدون خلبان

یادگیری عمیق Deep Learning
یادگیری عمیق Deep Learning

روشی که با استفاده از آن،  خودروهای خودکار واقعیت جاده ها را درک  می نمایند و یا متوجه علامت ورود ممنوع و یا اشیا مختلفی مانند توپ وسط خیابان و یا حضور خودروی دیگر می شوند و آن ها را  می توانند درک کنند، از طریق الگوریتم های یادگیری عمیق به این توانایی رسیده اند. هر چقدر الگوریتم ها داده های بیشتری را دریافت نمایند،  مانند بشر در پردازش اطلاعات خود سریع تر و بهتر عمل خواهند کرد.

4.ربات های چت و خدمات ارائه دهنده توسط آن ها

ربات ها که امروزه خدمات مشتری را برای بسیاری از شرکت ها ارائه می دهند،  قادر به پاسخگویی به شیوه ای هوشمندانه هستند و در حقیقت راهی مفید برای افزایش تعداد سوالات شنیداری و متنی(محتوایی) با  کمک الگوریتم های یادگیری عمیق هستند.

5.رنگ آمیزی تصویر

یادگیری عمیق Deep Learning
یادگیری عمیق Deep Learning

تبدیل تصاویر سیاه و سفید به تصاویر رنگی، قبلا وظیفه ای بود که توسط بشر انجام می شد. امروزه الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند محتوا و اشیاء  موجود در تصاویر را یاد بگیرند و برای رنگ آمیزی تصاویر دیگر استفاده نمایند. حتی می توانند اساسا تصویر سیاه و سفید را به رنگی بازسازی نمایند و به طور شگفت انگیزی نتایج کار آن ها  چشمگیر و دقیق می باشد..

6.تشخیص چهره

یادگیری عمیق Deep Learning
یادگیری عمیق Deep Learning

یادگیری عمیق با  تشخیص چهره نه تنها برای اهداف امنیتی بلکه برای تگ کردن  افراد در پست های فیس بوک نیز کاربرد دارد و در آینده ای نزدیک ممکن است بتوانیم هنگام خرید آیتم های مورد نظرمان در یک فروشگاه فقط با استفاده از چهره هایمان پرداخت نماییم.

7.پزشکی و داروسازی

برای تشخیص بیماری و یا حتی تومورها از الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می شود.

8.شخصی سازی خرید و سرگرمی

یادگیری عمیق Deep Learning
یادگیری عمیق Deep Learning

 

اگرهمیشه تعجب می کنید که Netflix چگونه پیشنهاداتی را با عنوان آنچه که باید بعدا تماشا کنید به شما ارائه می دهد و یا اینکه آمازون ایده هایی را  با عنوان آنچه که بعدا باید خریداری کنید، ارائه می دهد و آن پیشنهادات دقیقا همان چیزی است که شما نیاز دارید اما قبلا آن را ندیده بودید؟ بله، در واقع این سیستم های توصیه دهنده با کمک الگوریتم های یادگیری عمیق  این پیشنهادات را به شما می دهند.

 

الگوریتم های یادگیری عمیق در حال کسب تجربه های بیشتری هستند، و پیشرفت روز افزون آن ها  موجب می شود همواره بهتر و دقیق تر شوند. پس باید کمی صبر کنیم تا ببینیم چطور دست آورد های یادگیری عمیق، مجددا هیجان زده مان می کند!

منبع forbes

ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.