دیپ لرنینگ چیست (به زبان ساده) – 10 کاربرد، مزایا و معایب

دیپ لرنینگ (یادگیری عمیق) یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است. سیستم‌هایی که براساس این فناوری طراحی شده‌اند، همانند انسان‌ها می‌توانند درباره موضوعات مشخص، راه‌حل ارائه کنند و یادگیری متداوم داشته باشند. الگوریتم‌های دیپ لرنینگ همانند انسان‌ها، فرآیند یادگیری را بارها و بارها انجام می‌دهند و در هر بار تلاش می‌کنند که عملکرد خود را افزایش دهند. بر همین اساس، کامپیوترهایی که از فناوری دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند، در طی یادگیری ساختارمند می‌توانند الگوهای مختلف را شناسایی کنند. در ادامه همراه ما باشید تا دیپ لرنینگ را به زبان ساده توضیح بدهیم.

دیپ لرنینگ چیست؟ | دیپ لرنینگ به زبان ساده

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ در زیرمجموعه‌ی یادگیری ماشین قرار دارد و همان شبکه عصبی با سه لایه (و یا بیشتر) است. این شبکه عصبی، نقش مهمی در شبیه‌سازی رفتار مغز انسان دارد و کمک می‌کند تا ماشین‌ها، عملکردی همانند انسان‌ها داشته باشند.

به زبان ساده‌تر، دیپ لرنینگ یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به کامپیوتر‌ها می‌آموزد تا آنچه را که (به طور طبیعی) برای انسان اتفاق می‌افتد، انجام دهند. برای مثال، یادگیری عمیق یک فناوری کلیدی برای خودروهای بدون راننده است که به آن‌ها امکان می‌دهد تا علامت توقف و علامت عابر پیاده را تشخیص بدهند.

حتما بخوانید: فناوری تشخیص چهره

انواع دیپ لرنینگ

الگوریتم‌های دیپ لرنینگ را می‌توان به سه صورت نظارت شده، نیمه نظارت شده و یا بدون نظارت تقسیم بندی کرد. در هر کدام از این الگوریتم‌ها، یادگیری عمیق از لایه‌های چندگانه واحدهای پردازش غیرخطی برای استخراج و تبدیل ویژگی‌ها استفاده می‌کند. در طی این پردازش، لایه‌های چندگانه به صورت آبشاری از خروجی لایه قبل به‌عنوان ورودی استفاده می‌کنند. به همین ترتیب، یادگیری ساختارمند و سلسله‌وار در دیپ لرنینگ شکل می‌گیرد.

10 کاربرد دیپ لرنینگ

دور از انتظار نیست اگر بگوییم که اکثر وسایل زندگی انسان‌ها با استفاده از دیپ لرنینگ هوشمند شدند و فعالیت‌ انسان‌ها نیز هر چه ساده‌تر انجام می‌شود. همچنین، ابزارهای هوشمندی که به صورت خودکار و با دقت بالا در سازمان‌ها کار می‌کنند، از مدل‌های دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند. چون این فناوری می‌تواند داده‌های ساختارنیافته حجیم را تجزیه و تحلیل کند و خروجی مناسبی را ارائه بدهد. در ادامه، به کاربردهای یادگیری عمیق در برخی از جنبه‌های زندگی انسان اشاره کردیم:

1. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند کلاهبرداری را تشخیص بدهند و تراکنش‌های غیرعادی کاربران را شناسایی کنند.
2. الگوریتم‌های یادگیری ماشین باعث شکل گرفتن شاخه‌ی جدیدی مثل پردازش زبان طبیعی شدند و ابزارهای ترجمه ماشینی، تشخیص سرقت ادبی و تحلیل احساسات بر روی کار آمدند.
3. دستیار مجازی یا نرم‌افزاری که خدمات و سرویس‌ها را بر اساس دستورها یا سوالات برای فرد ارائه می‌دهد، با مدل‌های دیپ لرنینگ شکل می‌گیرد و توسعه پیدا می‌کند.
4. خبرهای جعلی که به واسطه‌ی ربات‌ها تولید می‌شوند، با استفاده از سیستم‌های مجهز به فناوری دیپ لرنینگ قابل شناسایی هستند.
5. با الگوریتم‌های یادگیری عمیق، محتوای موجود در تصاویر دیجیتالی، شناسایی و درک می‌شوند.
6. تشخیص حیوانات وحشی، پیش‌بینی وضعیت آب و هوا، پیش‌بینی بازدهی محصولات در حوزه کشاورزی از کاربردهای دیپ لرنینگ هستند.
7. از مدل‌های یادگیری عمیق می‌توان برای استخراج ویژگی و ذخیره سازی خروجی هر لایه شبکه عصبی استفاده کرد.
8. با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و قدرت گرفته از دیپ لرنینگ می‌توان محصولات جدید را براساس سابقه خرید به مشتریان پیشنهاد داد تا سوددهی شرکت‌ها و فروشگاه‎ها بیشتر شود.
9. تشخیص زودهنگام بیماری و کشف داروهای جدید، بخشی از قدرت فناوری دیپ لرنینگ در حوزه‌ی سلامت هستند.
10. ماشین‌های خودکار یا ماشین‌های خودران از الگوریتم‌های دیپ لرنینگ برای تشخیص علامت‌های توقف، موجود زنده و یا ماشین‌های دیگر استفاده می‌کنند.

مزایا و معایب دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ نسبت به شاخه‌های دیگر هوش مصنوعی، برتری‌هایی دارد. مقیاس پذیری دیپ لرنینگ برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها از مهم‌ترین مزیت‌ها هستند. به واسطه‌ی همین مزیت مهم، یادگیری ماشین در نمایش‌های انتزاعی و سلسله مراتبی داده‌ها، نقش مهمی دارد. در بخش زیر، ابتدا به مزیت و سپس، به معایب یادگیری ماشین اشاره کردیم:

1 یادگیری خودکار ویژگی‌ها

کامپیوتر‎هایی که از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، به طور خودکار می‌توانند ویژگی‌های داده‌ها را شناسایی کنند و یاد بگیرند. بنابراین، هر مسئله‌ای که نیاز به راه‌حل دارد، با استفاده از سیستم‌های مبتنی بر دیپ لرنینگ، حل می‌شود.

2 مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده

پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده همیشه یک چالش برای نیروهای انسانی بوده است و دیپ لرنینگ توانسته تا پاسخ متناسبی به این نیاز بدهد. رویکرد این مدل‌ها را می‌توان در پردازش و تحلیل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار مشاهده کرد.

3 پیشبینی رویدادها و روندها

الگوریتم‌های دیپ لرنینگ می‌توانند از داده‌های متوالی، محافظت کنند و از این ویژگی می‌توان برای پیشبینی رویدادهای آینده استفاده کرد. پیشبینی آب و هوا، افزایش شاخص بورس و میزان سوددهی سازمان‌ها در ماه‌های بعد، بخشی از قابلیت‌های آشکار این شاخه از هوش مصنوعی هستند.

4 عملکرد بهبودیافته

از آنجایی که از لایه‌های سلسله مراتبی زیادی برای پردازش غیرخطی اطلاعات استفاده می‌شود، عملکرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق گسترده و پیشرفته می‌شود. هر چقدر که اطلاعات بیشتری در اختیار این الگوریتم‌ها قرار بگیرد، عملکرد آن بهبودیافته‌تر می‌شود و خروجی‌ها با دقت بیشتری پردازش می‌شوند.

علاوه بر اینکه دیپ لرنینگ، مزیت‌های زیادی دارد؛ معایبی نیز با خود به همراه دارد و ممکن است محدودیت‌هایی را هم ایجاد کند. این محدودیت‌ها به صورت زیر هستند:

1 نیاز به تجهیزات سخت افزاری گران قیمت

کار کردن با داده‌های انبوه نیازمند فضای ذخیره سازی زیاد و قدرت پردازش بالا در سخت افزارها است. این تجهیزات، پرهزینه هستند و عملکرد آن‌ها زمان‌بر می‌باشند.

2 نیاز به داده‌های زیاد و باکیفیت

عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین به داده‌های زیاد و باکیفیت، وابسته و متکی است. اگر این داده‌ها، ناقص و یا محدود باشند، رویکرد مدل‌ها تغییر می‌کند و نمی‌توانند به راه‌حل برسند.

3 محدود بودن روی مسائل

مدل‌های دیپپ لرنینگ تنها می‌توانند بر روی داده‌هایی پردازش کنند که قبلا ورودی‌های مرتبط با آن را دریافت کرده‌اند. چنانچه مسائل کوچکی وجود داشته باشد که ورودی آن‌ها جدید باشد، این سیستم‌ها نمی‌توانند متناسب با موقعیت جدید، عملکرد متناسبی داشته باشند.

4 شناسایی و درک دشوار عوامل موثر

زمانی که مدل‌های یادگیری بر روی حجم زیادی از داده تکیه می‌کنند؛ تشخیص عوامل موثر بر خروجی‌ها، سخت است. این موضوع، برای داده‌هایی که در پیشبینی رویدادها نقش مهمی دارند؛ اهمیت زیادی دارد.

منبع : فراشناسا