یادگیری عمیق (Deep Learning) به زبان ساده

یادگیری عمیق در حال دگرگون‌سازی روشی‌ست که ماشین‌ها داده‌های پیچیده را می‌فهمند، می‌آموزند و با آن‌ها تعامل می‌کنند. یادگیری عمیق از ساختار شبکه‌های عصبی مغز انسان تقلید می‌کند. این امر کامپیوترها را قادر می‌سازد تا به‌طور خودکار الگوها را در حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار کشف کرده و تصمیماتی آگاهانه اتخاذ کنند.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

هر شبکه عصبی از چندین و چند لایه از گره‌های به‌هم‌پیوسته یا نورون تشکیل شده است که با یکدیگر همکاری می‌کنند تا داده‌های ورودی را پردازش کنند. داده‌هایی که در شبکه عصبی عمیق و متصل قرار دارند از چندین لایه عبور می‌کنند. سپس هر نورون تبدیل‌های غیرخطی را اعمال می‌نماید و به‌این‌ترتیب مدل‌ها اجازه می‌یابند تا بازنمایی‌های پیچیده داده را بیاموزند.

لایه ورودی، داده‌ها را در شبکه عصبی عمیق دریافت می‌کند. سپس هر داده از لایه‌های پنهان عبور می‌کند و با استفاده از توابع غیرخطی دگرگون می‌شود. در نهایت، پیش‌بینی نهایی مدل از آخرین لایه خروجی ساخته می‌شود.

یادگیری ماشین چه تفاوتی با یادگیری عمیق دارد؟

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به حساب می‌آیند اما هر‌کدام شباهت‌ها و تفاوت‌های بسیاری با یکدیگر دارند:

مشخصه	یادگیری ماشین	یادگیری عمیق
ایده اصلی	الگوریتم‌های آماری را به منظور یادگیری الگو از داده به کار می‌گیرد	از شبکه‌های عصبی مصنوعی به منظور یادگیری الگو از داده استفاده می‌کند
نیاز به داده	با مجموعه‌داده‌های کوچک تا متوسط به خوبی کار می‌کند	به حجم بالایی از داده نیاز دارد
نوع کارکرد	مناسب وظایف ساده و سبک است	مناسب وظایف پیچیده همچون پردازش تصویر و متن است
دوره آموزش	مدت زمان کمتری می‌برد	مدت زمان بیشتری می‌برد
تنظیم ویژگی	ویژگی‌هایش به صورت دستی انتخاب و تنظیم می‌شوند	ویژگی‌هایش به صورت خودکار تنظیم می‌شوند
فرآیند یادگیری	سرتاسری نیست	سرتاسری است
پیچیدگی مدل	ساده‌تر است	بسیار پیچیده است
تفسیرپذیری	به راحتی درک و توضیح داده می‌شود	تفسیر آن (مانند جعبه سیاه) دشوار است
نیازهای سخت‌افزاری	می‌تواند روی پردازنده مرکزی اجرا شود و نیاز به قدرت رایانشی کمتری دارد	نیاز به واحد پردازش گرافیکی و سیستمی با کارایی بالا دارد
کاربرد	تشخیص هرزنامه، سامانه‌های توصیه‌گر	تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار

تکامل معماری‌های عصبی

پرسپترون (اولین نسخه در دهه ۱۹۵۰):

• اولین شبکه عصبی ساده با لایه واحد است.
• تنها مسائل خطی‌پذیر را حل می‌کند.
• قادر به حل مسائل پیچیده نیست.

پرسپترون چندلایه:

• لایه‌های پنهان و توابع فعال‌سازی غیرخطی را به جهان شناسانده.
• قادر به مدل‌سازی روابط غیرخطی است.
• با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار خطا (انتشار معکوس) مؤثر می‌آموزد.
• پیشرفتی چشمگیر در قابلیت‌های شبکه‌های عصبی به حساب می‌آید.

انواع شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق

۱. شبکه عصبی پیش‌خور: ساده‌ترین نوع از شبکه‌های عصبی مصنوعی محسوب می‌شود که داده‌ها را مستقیم از ورودی به خروجی منتقل می‌کند. چنین شبکه‌ای در راستای انجام وظایف پایه مانند طبقه‌بندی داده کاربرد دارد.

۲. شبکه عصبی پیچشی (شبکه عصبی کانولوشن): این شبکه مختص پردازش داده‌های شبکه‌مانند، نظیر تصاویر، طراحی شده است. این شبکه سلسله‌مراتب فضایی را با استفاده از لایه‌های پیچشی تشخیص می‌دهد که وظایف بینایی رایانه‌ای را انجام می‌دهد.

۳. شبکه عصبی بازگشتی: این شبکه قادر به پردازش داده‌های ترتیبی مانند توالی زمانی و زبان طبیعی است. این شبکه حلقه‌هایی دارد که اطلاعات را در طول زمان حفظ کرده و کاربردهایی همانند مدل‌سازی زبان و تشخیص گفتار را ممکن می‌سازد. چنین شبکه‌ای به کمک انواع مختلفی (همچون حافظه طولانی کوتاه مدت و واحد بازگشتی دروازه‌ای) که دارد مشکلات گرادیان محوشونده را بر‌طرف می‌کند.

۴. شبکه‌های مولد تخاصمی: این شبکه عصبی از دو شبکه مجزا تشکیل شده است که یکی‌شان شبکه تولیدکننده و دیگری شبکه متمایزکننده نام دارد. این دو شبکه با یکدیگر رقابت می‌کنند تا داده‌های واقع‌گرایانه تولید کنند. در کل این شبکه در مواردی همچون تولید تصویر، انتقال سبک و افزایش داده کاربرد دارد.

۵. خودرمزگذار: چنین شبکه عصبی همان شبکه بدون نظارت است که رمزگذاری داده را به شکل کارآمد آموخته. خودرمزنگارها ابتدا داده ورودی را به بازنمایی پنهان تبدیل کرده و سپس آن را بازسازی می‌کنند. این امر در کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری مفید واقع می‌شود.

۶. شبکه ترنسفورمر: این شبکه با مکانیزم توجه به خود در پردازش زبان طبیعی انقلابی به پا کرده است. ترنسفورمرها وظایفی همانند ترجمه، تولید متن و تحلیل احساسات را عالی انجام می‌دهند و همچنین مدل‌هایی نظیر مدل زبانی برت و ترنسفورمر تولیدگر از پیش آموزش‌دیده را تأمین می‌کنند.

کاربردهای یادگیری عمیق

۱. بینایی رایانه‌ای

ماشین‌ها با کمک مدل‌های یادگیری عمیق در حوزه بینایی رایانه‌ای می‌توانند داده‌های بصری را شناسایی و درک کنند. برخی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در این حوزه عبارتند از:

• تشخیص و شناسایی اشیا: مدل‌های یادگیری عمیق در راستای شناسایی و مکان‌یابی اشیا موجود در تصاویر و ویدیوها استفاده می‌شوند. بدین سبب ماشین‌ها می‌توانند وظایفی همچون هدایت خودروهای خودران، نظارت دقیق و تعلیم رباتیک را بر عهده بگیرند.
• طبقه‌بندی تصاویر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر را در دسته‌بندی‌هایی همچون دسته حیوانات، گیاهان و ساختمان‌ها قرار دهند. این روش در زمینه‌هایی همچون تصویربرداری پزشکی، کنترل کیفیت و بازیابی تصاویر به کار می‌آید.
• بخش‌بندی تصاویر: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر را به بخش‌های مختلف تقسیم کنند و امکان این را فراهم آورند که ویژگی‌های خاصی در تصاویر شناسایی شود.

۲. پردازش زبان طبیعی

ماشین‌ها به کمک مدل‌های یادگیری عمیق در حیطه پردازش زبان طبیعی می‌توانند زبان انسانی را درک و تولید کنند. برخی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در حیطه پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

• تولید خودکار متن: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند پیکره متنی را بیاموزند و با استفاده مدل‌های آموزش‌دیده متون جدیدی همانند خلاصه‌ها و مقالات را به‌طور خودکار تولید کنند.
• ترجمه زبان: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند متن را از زبانی به زبان دیگر ترجمه کنند تا بدین سبب نیز بتوان با افرادی که پیشینه‌های زبانی متفاوتی دارند ارتباط گرفت.
• تحلیل احساسات: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند احساسات پیرامون متنی را تحلیل کنند و لحن مثبت، منفی یا خنثی متن را تشخیص دهند.
• تشخیص گفتار: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند گفتار را تشخیص داده و مکتوب کنند و همچنین انجام وظایفی نظیر تبدیل گفتار به متن، جستجوی صوتی و دستگاه‌های فرمان صوتی را ممکن سازند.

۳. یادگیری تقویتی

یادگیری عمیق در این حوزه همواره می‌آموزد که در هر موقعیتی بیشترین میزان پاداش را دریافت کند. برخی از کاربردهای اصلی یادگیری عمیق در حوزه یادگیری تقویتی عبارتند از:

• رقابت در بازی: مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق تا‌کنون توانسته‌اند حریفانی حرفه‌ای را در بازی‌های قدیمی و امروزی همچون شطرنج و آتاری شکست دهند.
• تعلیم ربات: مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق می‌توانند ربات‌ها را جهت انجام وظایفی پیچیده همانند گرفتن اشیا، جهت‌یابی و نقل‌و‌انتقال آموزش دهند.
• کنترل سیستم: مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق می‌توانند سیستم‌های پیچیده همانند شبکه‌های برق، مدیریت ترافیک و بهینه‌سازی زنجیره تأمین را کنترل کنند.

مزایای یادگیری عمیق

• دقت بالا: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند وظایف گوناگونی نظیر تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی را با عملکردی در سطح پیشرفته انجام دهند.
• مهندسی خودکار ویژگی: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند بدون نیاز به تنظیم دستی ویژگی و به‌طور خودکار ویژگی‌های مرتبط را از داده کشف کرده و بیاموزند.
• مقیاس‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند مقیاس‌بندی شوند تا مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده را نیز پوشش دهند و از حجم عظیمی از داده بیاموزند.
• انعطاف‌پذیری: مدل‌های یادگیری عمیق را می‌توان در طیف گسترده‌ای از وظایف به کار گرفت. چنین مدل‌هایی می‌توانند انواع مختلف داده مانند تصویر، متن و گفتار را پوشش دهند.

معایب یادگیری عمیق

برخی از دشواری‌های اصلی که یادگیری عمیق به دنبال دارد شامل موارد زیر است:

• دسترسی به داده: یادگیری عمیق به حجم بالایی از داده نیاز دارد که بیاموزد. بدین سبب جمع‌آوری داده کافی به منظور آموزش‌دهی می‌تواند به دغدغه‌ای بزرگ مبدل شود.
• منابع رایانشی: آموزش‌دهی مدل‌های یادگیری عمیق از نظر محاسباتی پرهزینه است چرا که به سخت‌افزارهای تخصصی همچون واحد پردازش گرافیکی و واحد پردازشی تنسور نیاز دارد.
• تفسیرپذیری: مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده هستند و درست مانند جعبه سیاه عمل می‌کنند. بدین سبب بسیار دشوار است که نتایج به‌دست‌آمده را تفسیر کرد.
•  اورفیتینگ: هر بار که مدلی پشت‌سر‌هم آموزش می‌بیند، داده‌های آموزشی‌اش بیش از حد تخصصی می‌شوند. این امر منجر به بیش‌برازش و عملکردی ضعیف در مواجهه با داده‌های جدید می‌شود. منبع

هوش مصنوعی ابرآمد؛ انتخاب کسب‌وکارهای آینده‌نگر

• یادگیری ماشین چه تفاوتی با یادگیری عمیق دارد؟

  یادگیری ماشین از الگوریتم‌های آماری و مدل‌های نسبتاً ساده برای استخراج الگوها استفاده می‌کند و معمولاً با داده‌های محدود نیز عملکرد مناسبی دارد. در مقابل، یادگیری عمیق بر شبکه‌های عصبی چندلایه متکی است که به‌صورت خودکار ویژگی‌ها را از داده استخراج می‌کنند. به همین دلیل، یادگیری عمیق در پردازش حجم بالای داده و انجام وظایف پیچیده‌تری مانند تحلیل تصویر و متن کارآمدتر است.

• شبکه‌های عصبی عمیق چگونه قادر به یادگیری بازنمایی‌های پیچیده می‌شوند؟

  در شبکه‌های عصبی عمیق، داده ورودی از میان لایه‌های متعدد عبور می‌کند و هر لایه تبدیل‌های غیرخطی خاص خود را اعمال می‌نماید. این فرایند سلسله‌مراتبی موجب می‌شود ویژگی‌های ساده در لایه‌های اولیه و ویژگی‌های انتزاعی‌تر و پیچیده‌تر در لایه‌های عمیق‌تر آموخته شوند؛ بنابراین مدل قادر به درک ساختارهای پیچیده داده می‌شود.

• مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق چیست؟

  یادگیری عمیق برای عملکرد مطلوب به حجم قابل‌توجهی از داده و منابع محاسباتی قدرتمند، از جمله واحدهای پردازش گرافیکی، نیاز دارد. علاوه بر این، این مدل‌ها اغلب تفسیرپذیری محدودی دارند و به‌صورت «جعبه‌سیاه» عمل می‌کنند. در نتیجه توضیح تصمیم‌های آن‌ها دشوار است و این امر در کاربردهای حساس می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.