یادگیری عمیق (Deep Learning) در طیف گسترده‌ای از صنایع شامل فناوری‌های پزشکی و محصولات مصرفی کاربرد دارد. اصطلاح‌های “هوش مصنوعی”، “یادگیری ماشین” و “یادگیری عمیق” به طور معمول به صورت مترادف به کار می‌روند. با این وجود فهم دقیق آن‌ها به ما کمک می‌کند تاثیر پیشرفته‌ترین فناوری‌ها در زندگی خود را بهتر درک کنیم. تاکنون در مقاله‌های متعددی به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و کاربردهای آن‌ها در صنایع و زندگی روزمره پرداختیم. در این مقاله درباره‌ی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در صنایع بحث می‌کنیم. با مجله‌ی فناوری‌های توان‌افزا و پوشیدنی همراه باشید.

مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق با کمک الگوریتم‌های شبکه‌ی عصبی مصنوعی که از مغز انسان الهام گرفته شده است از مجموعه‌ای بزرگ از داده‌ها یاد می‌گیرد. یادگیری عمیق و تمام جنبه‌های هوش مصنوعی مدرن از داده‌ها استفاده می‌کنند تا تصمیم‌های مشابه هوش انسانی بگیرند. همچنین به رایانه‌ها آموزش می‌دهد که از داده‌ها برای یادگیری ساده بهره ببرند. کاربرد یادگیری عمیق را می‌توان در خودروهای بدون‌راننده برای تشخیص خودروهای دیگر، چراغ راهنمایی و علائم راهنمایی و رانندگی و حتی عابران پیاده دید. از سوی دیگر مدل‌های یادگیری دیپ‌لرنینگ در محصولات مصرفی همچون دستیاران هوشمند صوتی، تشخیص چهره، گوینده‌های هوشمند کاربرد دارند.

دنیای یادگیری عمیق

قلب یادگیری عمیق را می‌توان “داده” دانست. شما با کمک تمرین و تجربه مهارت‌های جدید می‌آموزید. مدل‌های یادگیری عمیق نیز کاری مشابه شما برای یادگیری انجام می‌دهند. یک خودروی بدون راننده را در نظربگیرید. یک مدل رایانه‌ای برای‌ اینکه بتواند تابلوی ایست (STOP) را تشخیص بدهد باید با هزاران تابلوی ایست آموزش داده شود. مدل‌های رایانه‌ای یادگیری عمیق یاد می‌گیرند تا وظایف طبقه‌بندی تصاویر، متن‌ها و یا صداها را به طور دقیق انجام دهند. این مدل‌ها همانند شبکه‌های عصبی مصنوعی آموزش می‌بینند که از مجموعه‌ای بزرگ از داده‌ها استفاده کنند.

یادگیری عمیق در خط مقدم هوش مصنوعی قرار می‌گیرد. با مدل‌های یادگیری عمیق سطح دقت عملکرد الگوریتم‌ها بسیار زیاد خواهد شد به طوری‌که در وظایفی همچون طبقه‌بندی تصاویر، رایانه از انسان‌ پیشی می‌گیرد. روش‌های یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی مصنوعی به کار می‌روند. شبکه‌ی عصبی مصنوعی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که تلاش می‌کند رابطه‌ی میان داده‌های ورودی و یک فرآیند را شناسایی کند. این روند بسیار مشابه عملکرد مغز انسان در پیدا کردن ارتباط میان داده‌های دریافتی از محیط است. شبکه‌های عصبی مصنوعی الگوهای موجود در داده‌های ورودی را استخراج و بهترین نتیجه را مشخص می‌کند.

روش‌های یادگیری عمیق از لایه‌های پنهان شبکه‌های عصبی مصنوعی بهره می‌برند. پیش از این شبکه‌های عصبی مصنوعی تنها ۲ تا ۳ لایه‌ی پنهان داشتند. هم‌اکنون تعداد لایه‌های پنهان یادگیری عمیق به ۱۵۰ لایه می‌رسد. پس از مدل‌ کردن مسئله‌ی موردنظر، ابزار موردنیاز یادگیری عمیق است تا خروجی مدل همانند روند تصمیم‌گیری مغز انسان به‌دست آید. یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشین است به طوری‌که هرلایه، ویژگی خاص و اطلاعات مفیدی را از داده‌ها استخراج می‌کند.

مغز انسان را می‌توان همانند یک شبکه عصبی شامل میلیون‌ها گره‌ی پردازشی ساده مدل کرد به‌گونه‌ای که با چگالی بسیاری در کنار یکدیگر قرار گرفتند. هر گره به تعدادی گره در لایه‌ی پیشین متصل است و داده را از آن‌ها دریافت می‌کند و همچنین برای ارسال داده به تعدادی گره در لایه‌ی بعدی متصل است.

کاربرد روش‌های یادگیری عمیق در صنعت

مدل‌های یادگیری عمیق در دنیای امروز نفوذ کرده‌اند. از فناوری‌های الکترونیکی تا هوا و فضا و صنایع دفاعی کاربرد دارد. این مدل‌ها در برنامه‌های کاربردی ترجمه‌ی شنیداری و گفتاری استفاده می‌شوند. برنامه‌ها صدای شما را تشخیص می‌دهند و متناسب با صحبت شما پاسخ می‌دهند. در فناوری‌های پزشکی برای تشخیص سلول‌های سرطانی نیز کاربرد دارند. حتی برخی از صنایع با کمک پیشرفت یادگیری عمیق به بهبود کیفیت زندگی کارکنان خود می‌پردازند. آن‌ها مشخص می‌کنند کدام یک از کارکنان در هنگام استفاده از ماشین‌آلات سنگین در خطر آسیب هستند.

در همین زمینه بخوانیم:

>>آشنایی با هشت کاربرد الگوریتم‌ های یادگیری عمیق
>>چرا یادگیری عمیق با یادگیری ماشینی متفاوت است؟
>>کاربرد هوش مصنوعی در بهبود کیفیت زندگی افراد معلول و ناتوان حرکتی

منبع: interestingengineering

«استفاده و بازنشر مطالب تنها با ذکر لینک منبع و نام (مجله فناوری‌های توان‌افزا و پوشیدنی) مجاز است»