یادگیری عمیق در احراز هویت | تعریف، مزایا و کاربرد

یادگیری عمیق چیست و Deep Learning چیست؟ ، دو نمونه از سوالاتی هستند که مفهوم یکسانی دارند. یادگیری عمیق با نام لاتین Deep Learning و یا دیپ لرنینگ هم شناخته می‌شود. دیپ لرنینگ با حوزه یادگیری ماشین ارتباط مستقیمی دارد. به همین خاطر است که این دو حوزه در کنار هم می‌توانند رویکرد فوق العاده‌ای باشند. برای دریافت مفهوم اصلی دیپ لرنینگ باید با موضوعی مثل feature engineering آشنا باشید. اگر رابطه‌ی بین این دو حوزه را نمی‌دانید، در ادامه همراه ما باشید. یادگیری عمیق به زبان ساده، مزایا و کاربرد آن از جمله موضوعاتی هستند که به آن‌ها خواهیم پرداخت.

یادگیری عمیق چیست

شبکه عصبی یادگیری عمیق شامل طیف زیادی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ در زیر مجموعه ماشین لرنینگ قرار می‌گیرد. در حقیقت، منظور از deep learning همان سه لایه از یک شبکه عصبی است. این تعداد از لایه‌های شبکه عصبی در کنار هم می‌توانند رفتار مغز را شبیه سازی کنند. به طوری که این چندین لایه می‌توانند بخش انبوهی از دیتاهای متعدد را دریافت کنند و بر طبق آن، فرآیند یادگیری رفتارهای انسان را یاد خواهند گرفت. یادگیری عمیق در Machine learning می‌تواند شامل یک لایه هم باشد. در این شرایط هم می‌توان انتظار داشت که یک لایه عصبی می‌تواند رفتارهای انسانی را تا حدودی پیش‌بینی کند. در واقع، وجود تعداد لایه‌های بیشتر به تشخیص، تمایز و پیشبینی درست و صحیح عملکردهای انسانی کمک می‌کند.

یادگیری عمیق به زبان ساده

مفهوم اصلی یادگیری عمیق از عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. شبکه‌های عصبی همان لایه‌های تشکیل دهنده دیپ لرنینگ هستند. تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش بینی رویدادها، مهم‌ترین و اصلی‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق به شمار می‌روند.

مزایای یادگیری عمیق

تعدادی از کارشناسان بر این باور هستند که یادگیری عمیق سهم بسزایی در گسترش هوش مصنوعی داشته است. یکی از مزیت های دیپ لرنینگ ماشین این است که کامپیوتر بدون نیاز به کد نویسی می‌تواند مهارت تشخیص چهره در هوش مصنوعی را همانند یک انسان فرا بگیرد. رشد چشمگیری که این بخش در توسعه‌ی ماشین لرنینگ ایجاد کرده، باعث شده که هوش مصنوعی به حوزه‌های بازاریابی، مالی و حتی پزشکی دست پیدا کند. سایر مزایای deep learning را می‌توانید در بخش‌های ذیل مشاهده کنید.

پیشرو در مهندسی ویژگی

مهندسی ویژگی بعنوان مهم‌ترین فرآیند در یادگیری ماشین شناخته می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری عمیق بدون نیاز به سایر الگوریتم‌های ماشین لرنینگ می‌توانند مهندسی ویژگی و یا انتخاب ویژگی را به تنهایی انجام بدهند. با ذکر یک مثال می‌توانید این موضوع را ساده‌تر متوجه شوید. فرض کنید که تعدادی عکس متعلق به همستر، سگ و گربه دارید. این تعداد از عکس‌ها طبقه بندی نشده اند و تصمیم دارید که با استفاده از deep learning، عکس‌ها را دسته بندی کنید. در این‌جا بدون نیازی به مشخص کردن ویژگی‌های خاص هر حیوان در تصویر، یادگیری عمیق می‌تواند هر تصویر را در دسته بندی مشخص قرار بدهد.

این مزیت باعث می‌شود که انسان‌ها زمان اندکی را صرف طبقه‌بندی داده‌ها کنند. هر چقدر که تعداد داده‌ها در مهندسی ویژگی افزایش پیدا کند، قدرت و مهارت مهندسی ویژگی دیپ لرنینگ افزایش پیدا می‌کند.

دستیابی به بهترین نتیجه با داده‌های بدون ساختار در deep learning

انتخاب deep learning برای دستیابی به بهترین نتیجه با داده‌های بدون ساختار، بسیار صحیح است. چون که الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر هستند تا هر نوع داده‌ای (pdf، عکس و متن) را طبقه‌بندی کنند. این در حالی است که سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین نمی‌توانند که نتایج داده‌های بدون ساختار را به صورت طبقه‎‌بندی‌شده ارائه کنند.

تشخیص داده‌ها بدون نیاز به برچسب گذاری

یادگیری عمیق نیازی به تعریف انسان‌ها از تصاویر و یا هر داده‌ی دیگری ندارند. این موضوع می‌تواند بسیار جالب و جذاب باشد. چون تنها این افراد متخصص هستند که در یک حوزه‌ی خاص می‌توانند از داده‌های متعدد را براساس ویژگی‎‌هایی که دارند، طبقه‌بندی کنند. این درحالی است که الگوریتم‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به حضور و راهنمایی نیروهای متخصص می‌توانند هر نوع داده‌ای را به بهترین شکل ممکن، تمایز و تشخیص بدهند.

کارایی بالا با دریافت انبوهی از اطلاعات در کمترین زمان

تفاوتی ندارد که چه مقدار دیتا می‌خواهید به الگوریتم‌های یادگیری عمیق ارائه بدهید؛ چون همواره کیفیت نتایج بالا است. این در حالی است که اگر قرار بود همین میزان اطلاعات را به انسان بدهید، باید زمان تقریبا طولانی را منتظر می‌ماندید تا نتایج معمول ارائه شوند. اما با استفاده از الگوریتم های دیپ لرنینگ، نیازی به نگرانی بابت کیفیت نتایج نخواهید بود.

افزایش میزان هوشمندی در طی زمان با دیپ لرنینگ

یادگیری ماشین، زمانی توسعه پیدا می‌کند که داده‌های برچسب‌دار را ارائه کنید. اما بررسی کردیم که یادگیری عمیق بدون وجود هیچ نوع برچسبی در داده‎‌ها می‌تواند روزبه‌روز قدرتمندتر شود. هر چقدر که زمان می‌گذرد، الگوریتم‌های دیپ لرنینگ بسیار هوشمندتر می‌شوند و توسعه پیدا می‌کنند.

کاربردهای یادگیری عمیق

رشد روزافزون یادگیری عمیق باعث شد تا بسیاری از کارشناسان از الگوریتم‌های آن برای توسعه‌ی کسب و کار خود استفاده کنند. در حال حاضر، 20 نوع حوزه‌ی مشخص می‌توانند از دیپ لرنینگ بهره ببرند.

راه اندازی و توسعه خودروهای بدون راننده

رانندگی ایمن بدون نیاز به راننده، یکی از ابتکارهایی می‌باشد که با استفاده از یادگیری عمیق امکانپذیر شده است. تشخیص ترافیک، شناسایی مسیرها، علائم راهنمایی، مسیرهای عابر پیاده و عناصر زمان واقعی مانند حجم ترافیک و انسداد جاده‌ها، تنها بخشی از فرآیند دیپ لرنینگ به شمار می‌روند. حتی این خودروها قادر هستند تا بدون استفاده از نقشه، مسیر خود را بپیمایند.

تشخیص خبرهای جعلی

فیلتر کردن اخبار جعلی و دروغی از اخبار حقیقی، همواره خواسته‌ی همگانی انسان‌ها بوده است. تکنولوژی یادگیری عمیق توانسته تا این کار را انجام بدهد. حتی وجود ربات‌های تکرار کننده اخبار جعلی هم نمی‌تواند باعث عدم رویکرد مثبت deep learning شود.

پردازش زبان و گویش انسان

هر نوع گویش انسان دارای پیچیدگی‎‌های مربوط به خود است. حتی انسان‌ها ممکن است در تشخیص و تمایز گویش و زبان انسان‌های دیگر، خطا داشته باشند. شبکه‌های عصبی مکرر و بازگشتی که در لایه‌های عصبی یادگیری عمیق قرار دارند، به سادگی می‌توانند این میزان تفاوت را شناسایی کنند.

دستیاران مجازی

Google Assistant یک نمونه از دستیاران مجازی در دنیا می‎‌باشد که با یادگیری عمیق توسعه یافته است. این ربات‌ها به مرور فرا می‌گیرند تا نوع گویش شما را متوجه شوند و سپس، افکار شما را بررسی و ارزیابی کنند. هر چقدر که زمان می‌گذرد، قدرت تشخیص آن‌ها در رابطه با نوع دستورات شما افزایش پیدا می‌کند.

سرگرمی‌های هوشمند

Netflix یک نوع از سرگرمی‎‌های هوشمند می‌‎باشد که با یادگیری عمیق گسترش یافته است. این سرگرمی می‌تواند تا احساسات مصرف‌کنندگان را متوجه شود. نتفلیکس می‌تواند میزان محبوبیت آهنگ‌ها را از نگاه هر فرد، تشخیص بدهد و بر طبق آن، محبوب‎ترین موسیقی‌ها را جمع‌آوری کند و نشان بدهد.

کشف تقلب

یادگیری عمیق باعث آشکار شدن تقلب خواهد شد. برای نمونه، از deep learning در افزایش امنیت کارت‌های اعتباری می‌توان استفاده کرد. در حال حاضر، پیشگیری و تشخیص کلاهبرداری، مهم‌ترین کاربرد یادگیری عمیق به شمار می‌رود.

تشخیص زودهنگام بیماری‌ها

حوزه سلامت و درمان بیماری‌ها با یادگیری عمیق بهبود پیدا کرد. الگوریتم‌های این حوزه به تجزیه و تحلیل ژنوم تا کشف داروهای جدید می‌توانند کمک بسیار زیادی کنند.

سفارشی‌سازی اطلاعات و داده‌ها (مهم‌ترین کاربرد یادگیری عمیق)

شبکه‌های اجتماعی و سایر پلتفرم‌هایی که خدماتی را به کاربران ارائه می‌کنند، از کاربرد سفارشی‌سازی اطلاعات و داده‎ها استفاده می‎‌کنند. این کاربرد برای شناسایی فرصت‌ها و دستیابی به درآمدهای بلندمدت پلتفرم‌ها متناسب است.

تشخیص اختلالات کودکان

اختلال‌های رشدی که در طی رشد کودکان اتفاق می‌افتند، به کمک الگوریتم های deep learning تشخیص داده می‌شوند. تشخیص به موقع اختلالاتی که در رشد کودکان وجود دارد، به پیشگیری از سرانجام‌ نامعلوم آن‌ها کمک می‌کند.

طبقه‌بندی داده‌ها براساس رویداد

الگوریتم های deep learning به چندین لایه‌ی پیشرفته مجهز شده اند. به طوری که این داده‌ها می‌توانند تشخیص هویت بصری را در مقیاس‌های بزرگ هم انجام بدهند.

بازآفرینی تصاویر قدیمی

تبدیل عکس‌های سفید و سیاه به تصاویر رنگی تا سال‌های پیش، غیر ممکن به نظر می‌رسید. این کاربرد از یادگیری عمیق با لایه‌های شبکه عصبی انجام می‌شود.

افزودن صدا به فیلم‌های بی‌صدا

فریم‌های ویدئویی با استفاده از کانولوشن و شبکه‌ های عصبی یادگیری عمیق مورد بررسی قرار می‌گیرند. سپس، موسیقی‌هایی متناسب برای پیش‌بینی صدای فیلم‌ها در نظر گرفته می‌شوند.

ترجمه تصویر در رتبه بندی گوگل

گوگل هم از قدرت یادگیری عمیق برای ترجمه تصاویر استفاده می‌کند. کافی است که از بخش جستجوی تصویر گوگل استفاده کنید. نوشته‎های عکس توسط الگوریتم های deep learning خوانده می‌شوند و داده‌هایی مطابق با نوشته‌ی همان تصویر نمایش داده خواهند شد.

تولید امضای جدید

یادگیری عمیق از انبوه داده‌های قدیمی استفاده می‌کند تا داده‌ی جدیدی را تولید کند. تولید امضای جدید از امضاهای قدیمی، یک نمونه بارز از کاربردهای یادگیری عمیق هستند.

یادگیری نحوه نگارش

یادگیری عمیق می‌تواند نحوه نگارش مقاله‌های سایت ویکی پدیا را هم فرا بگیرد. با توجه به این موضوع، می‌توان دریافت که deep learning عمیق می‌تواند همانند پلتفرم‌های متن‎باز استفاده کند.

ترجمه تصاویر در دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ می‌تواند به شما کمک کند تا هر نوع تصویر را به زبان مورد نظرتان ترجمه کنید. بعد از خواندن تصویر، فرآیند OCR انجام می‌شود.

ترمیم عکس

تصاویر قدیمی که بخشی از چهره‌ی افراد در آن‌ها واضح نیست، به کمک دیپ لرنینگ بهبود پیدا می‌کنند. حتی اگر کیفیت تصاویر پایین باشد، این تکنولوژی به ترمیم چهره‌ها کمک خواهد کرد.

رتبه بندی صفحات وب

رتبه بندی صفحات وب هم از قابلیت یادگیری عمیق بهره می‌برد. در این راستا از الگوریتم‌های FRED و PENGUIN استفاده خواهد کرد.

پیشبینی انتخابات با deep learning

یکی از هیجان انگیزترین قابلیت‌ های یادگیری عمیق این است که می‌تواند نتایج انتخابات را پیشبینی کند. چون این تکنولوژی قادر به فراگیری بومی سازی است.

بهینه سازی نمایش تبلیغات

نمایش تبلیغات و بهبود تجربه کاربری آن‌ها هم از کاربردهای دیپ لرنینگ به شمار می‌رود. پس از اعمال کردن این فرآیند، هزینه تبلیغات کاهش پیدا می‌کند و در مقابل، کارایی آن‌ها افزایش می‌یابد.

یادگیری عمیق در احراز هویت فراشناسا

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی هستند. از سوی دیگر، deep learning در زیرمجموعه‌ی یادگیری ماشین قرار دارد. پس اگر دیپ لرنینگ یک سیستم احراز هویت، پیشرفته و تخصصی باشد؛ رویکرد هوش مصنوعی بسیار ایده‌آل است. این همان ساز و کاری است که در پلتفرم احراز هویت فراشناسا وجود دارد. تعداد بالای داده‌های(غیر آزمایشگاهی) و داده‌های واقعی مطابق با جامعه، سرویس‌های متنوع هوش مصنوعی و تمرکز بر روی الگوریتم‌های آن، نقاط مثبت پلتفرم فراشناسا به شمار می‌روند.

یکی دیگر از ویژگی‌های پلتفرم فراشناسا، وجود سخت افزار قدرتمندی مانند شهاب است. در واقع، شهاب کمک می‌کند تا الگوریتم‌های بهینه‌شده هوش مصنوعی در بالاترین سطح اجرایی شوند. با توجه به موارد گفته شده، دیپ لرنینگ در احراز هویت فراشناسا بسیار پیشرفته و تخصصی است.

منبع : فراشناسا