معرفی 10 الگوریتم یادگیری عمیق

الگوریتم یادگیری عمیق اخیرا محبوبیت زیادی به دست آورده است زیرا در صنایعی که به حل مسائل پیچیده و تحلیل داده‌های بزرگ نیاز دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم‌ها به دلیل قابلیت بالا در شناسایی الگوهای پیچیده و بهبود مداوم عملکردشان در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و حتی بازی‌های ویدیویی به کار می‌روند. همه‌ی الگوریتم‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای انجام وظایف خاص استفاده می‌کنند و این شبکه‌ها با الهام از ساختار مغز انسان طراحی شده‌اند. در این مطلب به معرفی الگوریتم‌های یادگیری عمیق که از عملکرد مغز انسان تقلید می‌کنند و توانایی‌های خارق‌العاده‌ای در دارند، می‌پردازیم.
‌

نگاهی به ماهیت الگوریتم یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، دیپ لرنینگ یا Deep Learning شاخه‌ای از هوش مصنوعی و زیر مجموعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. با شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توان محاسبات پیچیده را روی داده‌های کلان انجام داد. تشابه قابل توجهی میان عملکرد این الگوریتم‌ها با ساز و کار مغز ما وجود دارد. در صنایع مختلف همچون پزشکی، فناوری اطلاعات، سرگرمی و بازاریابی (راه اندازی مرکز تماس هوشمند، چت بات پشتیبان و غیره) از این الگوریتم‌ها بهره گیری می‌شود.

نگاهی به عملکرد شبکه‌های عصبی

شبکه عصبی مصنوعی (Neural Network) همانطور که در تصویر بالا ملاحظه می‌کنید چارچوبی مشابه مغز ما دارد. این شبکه از واحدهای کوچکی به نام نورون مصنوعی تشکیل می‌شود. این نورون‌ها در سه لایه مرتب می‌شوند:

• لایه ورودی (Input Layer): نورون‌های این لایه نخستین اطلاعات را از دنیای بیرون دریافت می‌کنند.
• لایه‌های پنهان (Hidden Layer s): در این لایه اطلاعات دریافت ‌شده در مرحله قبل پردازش می‌شوند. این لایه‌ها برای تحلیل و بررسی اطلاعات مشابه مغز عمل می‌کنند.
• لایه خروجی (Output Layer): بعد از پردازش اطلاعات در لایه‌های پنهان، نتیجه نهایی از این لایه بیرون می‌آید.

در شبکه عصبی مصنوعی، هر نورون اطلاعاتی به‌ عنوان ورودی دریافت می‌کند. این ورودی‌ها با یک وزن (عدد تصادفی) که از قبل مشخص شده است ضرب شده، سپس یک عدد به اسم بایاس به آنها اضافه می‌شود. در مرحله بعد با استفاده از یک تابع خاص به نام تابع فعال‌ سازی (Activation Function) در مورد فعال شدنِ نورون تصمیم گیری می‌شود؛ این تصمیم در مورد ارسال یا عدم ارسال سیگنال است؛ این فرآیند همچون مغز انسان عمل می‌کند، در واقع مغز انسان است که تصمیم می‌گیرد به کدامیک از اطلاعات دریافتی واکنش نشان دهد.

نگاهی به ساز و کار الگوریتم‌های یادگیری عمیق

مهم‌ترین ویژگی الگوریتم یادگیری عمیق «خودآموز» بودنِ آن است. این الگوریتم به صورت همزمان به شبکه‌های عصبی مصنوعی وابسته می‌باشد؛ این وابستگی پردازش اطلاعات را آسان‌تر می‌کند. در طول فرآیند «یادگیری» عناصر ناشناخته‌ای به الگوریتم داده می‌شوند تا بتواند با توجه به اطلاعاتِ موجود در آن، برای استخراج ویژگی‌ها، گروه بندی اشیاء و کشف الگوها تصمیم گیری کند.  مدل‌های یادگیری عمیق از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند، زیرا همه‌ی آنها کامل و بی‌نقص نیستند. فقط تعدادی از الگوریتم‌ها هستند که برای انجام برخی امور نسبت به سایرین مناسب‌ترند.

معرفی 10 الگوریتم یادگیری عمیق

1. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN): CNN‌ها داده‌های ساختار یافته را مانند تصاویر پردازش می‌کند. آنها در طبقه بندی تصاویر، تشخیص اشیا و کارهای تشخیص چهره کاربرد دارند.
2. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): RNN‌ها برای تشخیص الگوی موجود در یک مجموعه داده‌ی پشت سر هم مانند سری‌های زمانی یا جملات طراحی شده‌اند. آنها در حافظه پنهان خود اطلاعات ورودی‌های قبلی را نگهداری می‌کنند.
3. شبکه‌های بازگشتی (LSTM): LSTM‌ها نوع خاصی از RNN هستند و برای جلوگیری از مشکل نگهداری طولانی مدت اطلاعات طراحی شده‌اند. از آنها برای کارهایی مانند تشخیص گفتار و پیش بینی سری‌های زمانی استفاده می‌شود.
4. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN): GAN‌ها داده‌های واقعی را با آموزش دو شبکه عصبی در یک محیط رقابتی تولید می‌کنند. از آنها برای ساخت تصاویر، فیلم‌ها و صداهای واقعی استفاده می‌شود.
5. شبکه‌های ترانسفورماتور: ترانسفورماتورها ستون فقرات بسیاری از مدل‌های NLP مدرن هستند. آنها داده‌های ورودی را با استفاده از self-attention یا مکانیسم توجه پردازش می‌کنند و امکان موازی سازی و مدیریت بهتر اطلاعات دوربرد را فراهم می‌نمایند.
6. رمزگذار خودکار (اتوانکدر): رمزگذار خودکار مدل یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند فشرده سازی داده‌ها و حذف نویزها است.
7. شبکه‌های باور عمیق (DBN): DBNها مدل‌های مُولد هستند که از لایه‌های متعددی شامل متغیرهای پنهان و تصادفی تشکیل شده‌اند.
8. الگوریتم یادگیری تقویتی  (DQN): DQN‌ها یادگیری عمیق را با Q-learning که یک الگوریتم یادگیری تقویتی است، ترکیب می‌کنند. آنها در ساخت بازی‌های ویدیویی و کنترل ربات‌ها به کار گرفته می‌شوند.
9. الگوریتم‌های خود رمزگذار متغیر (VAE): از استنتاج متغیر برای تولید داده‌های جدید درست شبیه داده‌های آموزشی استفاده می‌کنند. از آنها برای کارهای تولیدی و تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شوند.
10. الگوریتم‌های شبکه‌ای عصبی گراف (GNN): GNNها برای کار با گراف‌ها طراحی و ساخته شده‌اند. آنها برای آنالیز شبکه‌های اجتماعی، تجزیه و تحلیل ساختار مولکولی و سیستم‌های ارائه پیشنهاد به صورت خودکار استفاده می‌شوند.

توانایی‌های الگوریتم یادگیری عمیق

• پردازش و تشخیص تصاویر: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای تشخیص الگوها و اشیا در تصاویر کاربرد دارند. این الگوریتم‌ها می‌توانند تصاویر را با دقت بالا طبقه ‌بندی کرده، اشیا را داخل عکس تشخیص داده و حتی تصاویر پیچیده را به‌ درستی تحلیل کنند.
• تشخیص گفتار: الگوریتم یادگیری عمیق در تشخیص و تبدیل صوت به متن کاربرد گسترده‌ای دارد. برخی از الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای صوتی پیچیده را تحلیل کرده و گفتار انسان را با دقت بالا به متن تبدیل کنند که این قابلیت در دستیارهای هوشمند رایج مانند Siri و Google Assistant مورد استفاده قرار گرفته است.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند زبان انسانی را تحلیل و درک کند. این توانایی‌ها شامل ترجمه ماشینی، تولید متن، پاسخ به سوالات، خلاصه‌ کردن متون و حتی تحلیل احساساتِ موجود در یک متن می‌شوند.
• بازی‌ها و شبیه ‌سازی‌ها: الگوریتم یادگیری عمیق در بازی‌ها و شبیه ‌سازی‌های پیچیده مانند شطرنج به موفقیت چشمگیری دست یافته است. این نوع الگوریتم‌ها با یادگیری تجربی و تحلیل میلیاردها حرکت می‌توانند بهتر از انسان‌ها عمل کنند.
• پیش ‌بینی‌ها و تحلیل داده‌های پیچیده: الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند داده‌های پیچیده و حجیم را تحلیل کرده و پیش ‌بینی‌های دقیقی ارائه دهد. این کاربرد در زمینه‌های مالی، پزشکی، بازاریابی و حتی پیش‌بینی آب و هوا اهمیت دارد.
• ساخت محتوای هنری و موسیقی: شبکه‌های عصبی مولد مثل GAN‌ها می‌توانند تصاویر، ویدئوها، موسیقی و سایر محتواهای خلاقانه را تولید کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند سبک‌های هنری مختلف را تقلید کرده یا آثار کاملا جدید خلق کنند.
• رباتیک و اتوماسیون: الگوریتم یادگیری عمیق در سیستم‌های رباتیک برای تشخیص محیط، تصمیم ‌گیری و انجام وظایف پیچیده با دقت و کارایی بالا استفاده می‌شود.

کلام آخر

الگوریتم یادگیری عمیق همچنان در حال رشد و تکامل است و می‌تواند مرزهای آنچه ماشین‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به آنها دست پیدا کنند را تغییر دهد. الگوریتم یادگیری عمیق دارای قدرت تشخیص تصویر، تغییر شبکه‌های ترانسفورماتور، تشخیص گفتار و تحلیل داده است.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دنیای هوش مصنوعی می‌توانید به  وبلاگ ما مراجعه کنید. ما که هستیم؟ ما در شرکت عامر اندیش هوشمند، با بهره‌گیری از پیشرفته‌ترین تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، به کسب و کارها کمک می‌کنیم تا از مزایای دنیای AI به نفع خود استفاده کنند. برای آشنایی بیشتر به صفحات چت بات باتاوا،  راهکارها و منوی محصولات مراجعه کنید.