مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق به زبان ساده

اگر کمی اهل خواندن و پیگیری اخبار تکنولوژی باشید، احتمالا بارها عباراتی مانند یادگیری عمیق به گوشتان خورده است. این روزها تقریبا در تمام بخش های تکنولوژی، می توانیم حضور همه جانبه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق را مشاهده کنیم. روزبه روز حضور این فناوری ها بیشتر از گذشته می گردد و تأثیر آن ها فقط محدود به دنیای تکنولوژی نیست، بلکه این فناوری ها مواردی مانند اقتصاد جهانی و حتی کلیت جوامع را تحت تأثیر قرار می دهند. به همین خاطر سوالی که در اینجا مطرح می گردد این است که ماهیت این فناوری های دقیقا چیست و عملکرد آن ها چگونه است؟

مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق به زبان ساده

در ادامه به صورت مختصر و مفید و به زبانی ساده، به مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق می پردازیم. با ما همراه باشید.

چرا حالا؟

هوش مصنوعی فناوری جدیدی نیست و سابقه آن به دهه 50 میلادی برمی گردد. اما حالا قدرت پردازشی بیشتری در دسترس افراد واقع شده است و این قدرت فزاینده قابلیت هایی از هوش مصنوعی را عملی نموده که تا همین چند سال پیش امکان پذیر نبوده است. بخش زیادی از این موضوع، به بهبود قدرت پردازشی سرویس های ابری برمی گردد و بخشی از آن هم مربوط به پیشرفت های حاصل گردیده در زمینه تراشه ها است. به همین خاطر روزبه روز به تعداد شرکت هایی که به ساخت و بهره گیری از قطعات اختصاصی مربوط به هوش مصنوعی روی می آورند، افزوده می گردد.

هوش مصنوعی برای اینکه بتواند عملکرد قابل توجهی داشته باشد، به قدرت پردازشی بسیار زیادی احتیاج دارد که حالا این امر امکان پذیر گردیده است. در درجه اول، هوش مصنوعی یعنی داده و در دو سال اخیر این فناوری حجم انبوهی از داده های جدید را فراوری نموده است. در دنیای هوش مصنوعی، داده طلا است، نفت است، جنس با ارزشی است که جایگزین ندارد.

در این بین، چیزی که باعث گردیده هوش مصنوعی به یک پدیده فراگیر بدل گردد، ارائه الگوریتم های هوش مصنوعی به عنوان سرویس است. بسیاری از غول های تکنولوژی، الگوریتم های هوش مصنوعی را از طریق API ها ارائه می دهند که رابط بین کاربر و پلتفرم های ابری محسوب می شوند. با وجود این پیشرفت های به دست آمده، هنوز هم بخش زیادی از کارهای مربوط به فناوری باید توسط انسان ها انجام گردد.

دلیل این موضوع به عملکرد کلی یادگیری ماشینی برمی گردد؛ برای اینکه هوش مصنوعی بتواند کار خود را به درستی انجام دهد، باید داده های صحیح و تعیینی به آن داده گردد که بخش اعظم این کار احتیاجمند حضور متخصصین است. این فرایند همچنان به شدت وقت گیر و پر هزینه است و همین موضوع یکی از دلایل ارزشمند بودن داده محسوب می گردد.

مهم ترین بخش یادگیری عمیق همین داده است. این روزها دسترسی به سرویس های هوش مصنوعی دیگر کار سختی نیست، همه هم می توانند با صرف هزینه از قدرت پردازشی بسیار بالایی بهره ببرند، اما این داده است که عمدتا از جانب پلتفرم های مختلف به دست می آید و ارزش بسیار زیادی دارد.

مانند کشورهایی که از منابع طبیعی زیادی بهره می برند، برخی از پلتفرم ها هم سرشار از داده های ارزشمند هستند. این کمپانی ها با بهره گیری از این داده های به دست آمده، در انقلاب هوش مصنوعی می توانند بیشترین سود را کسب می نمایند.

بیشتر بخوانید: یادگیری ماشینی از آنچه فکر می کنید به شما نزدیک تر است

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

با وجود ارائه این توضیحات، هنوز تعریف واضحی را از این موضوع ارائه نداده ایم. یادگیری ماشینی، که یادگیری عمیق زیرشاخه آن محسوب می گردد، فرایندی است که ماشین ها را به ابزارهای هوشمندتری بدل می نماید. تعیینا، این روشی است که ماشین ها بدون دخالت یا راهنمایی انسان می توانند کارهای مختلفی را یاد بگیرند. با بهره گیری از این فناوری، ماشین ها می توانند موارد مختلفی را بشناسند، کارهای متنوعی را انجام دهند، پیش بینی نمایند و انجام دیگر کارهای از این قبیل.

یادگیری عمیق مهم ترین زیرشاخه یادگیری ماشینی محسوب می گردد که همانند مغز انسان، مبتنی بر شبکه های عصبی است. شبکه های عصبی را به عنوان لایه های نرم افزاری در نظر بگیرید که روی یکدیگر گرفته اند. به عنوان مثال، فرض کنید که یک شیء روبروی شما واقع شده است، این شیء گرد است، نارنجی است و متوجه می شوید که یک نوع میوه محسوب می گردد؛ بنابراین با توجه به این موارد نتیجه می گیرید که شیء مذکور یک پرتغال است. برای رسیدن به تک تک این نتیجه گیری ها باید توابع نرم افزاری خاصی مورد استفاده قرار بگیرد که با همکاری با یکدیگر به نتیجه نهایی دست پیدا نمایند.

چرا اهمیت یادگیری عمیق رو به افزایش است؟

یادگیری عمیق بهترین راه برای پردازش حجم انبوهی از داده ها است. این فناوری، راه های مختلفی را برای یادگیری ماشین ها امکان پذیر می نماید و به همین خاطر این فناوری اهمیت بسیار زیادی دارد.

بیشتر اوقات، این فرایند از طریق یادگیری تحت نظارت انجام می گردد که در این روش، تنها داده های از پیش تعیین گردیده مورد پردازش قرار می گیرند. با این حال، روش های دیگری هم وجود دارد که قابلیت های زیادی را به ارمغان می آورند.

یادگیری بدون نظارت – در این روش، افراد داده ها را دسته بندی نمی نمایند. در عوض، متخصصین حجم انبوهی از داده ها را روانه سیستم ها می نمایند و این سیستم ها از طریق پیدا کردن الگوها، می توانند این موارد را دسته بندی نمایند.

یادگیری تقویتی – در این روش، سیستم اگر بتواند به هدف موردنظر دست پیدا کند پاداش می گیرد و در غیر این صورت مجازات می گردد. در این روش مثلا وقتی که یک سیستم موقعیت مقاله را در صفحه اصلی سایت تعیین می نماید، در صورت کلیک کاربر بر مقاله مذکور، پاداش دریافت می نماید و کلیک نکردن هم مساوی با مجازات سیستم است.به همین خاطر سیستم یاد می گیرد که انواع و اقسام مقاله ها در کدام بخش سایت قرار دهد.

شبکه های رقابتی – در این نوع سیستم ها، دو نوع هوش مصنوعی مختلف به رقابت با یکدیگر می پردازند و یکی از آن ها مرتبا داده های تقلبی ایجاد می نماید و سیستم دیگر باید این داده های جعلی را تشخیص بدهد. به عنوان مثال، فرض کنید که یک الگوریتم ویدیوهای تقلبی از افراد مشهور را ایجاد می نماید و یک الگوریتم دیگر وظیفه شناسایی این ویدیوهایی جعلی را برعهده دارد. هرچند چنین فرایندی می تواند هوش مصنوعی باهوش و خلاقی را به ارمغان بیاورد، اما پتانسیل زیادی هم برای سوءاستفاده دارد و مخاطرات آن نباید نادیده گرفته گردد.

سخن آخر

این روزها در تمام بخش های تکنولوژی صحبت از قابلیت های هوش مصنوعی است و این سروصدا منجر به ایجاد ترس هم می گردد. ترس از اینکه هوش مصنوعی شغل های انسان ها را بگیرد یا به ما آسیب برساند. این ترس ها-به خصوص در زمینه شغل ها-بی پایه نیستند و تا حدی حقیقت دارند.

هوش مصنوعی پتانسیل این را دارد که شغل های زیادی را تصاحب کند. اما، هوش مصنوعی شغل های جدیدی را هم ایجاد خواهد نمود، شغل هایی که هنوز نمی توانیم وجود آن ها را تصور کنیم. علاوه بر این، هوش مصنوعی به ما یاری می نماید که به انسانیت خود نزدیک تر شویم و به جای انجام کارهای تکراری که مناسب ماشین ها است، کارهای خلاقانه ای را انجام دهیم.

البته هنوز موانع زیادی بر سر راه این فناوری ها قرار دارند. داده های امروزی هنوز تمیز و مرتب نیستند، الگوریتم ها هم همچنان در مراحل ابتدایی خود قرار دارند و برای بهره گیری از یادگیری عمیق به قدرت پردازشی بسیار زیادی احتیاج داریم. با این حال، نباید پتانسیل های هیجان انگیز یادگیری عمیق را فراموش کنیم و باید بگوییم این فناوری می تواند دنیا اطراف ما را تا حد زیادی متحول کند.

بیشتر بخوانید: همه چیز در مورد هوش مصنوعی؛ تاریخچه، تعاریف و کاربردها

منبع: The Next Web

منبع: دیجیکالا مگ

به "مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق به زبان ساده" امتیاز دهید

امتیاز دهید:

دیدگاه های مرتبط با مفاهیم و کاربردهای یادگیری عمیق به زبان ساده

نظرتان را در مورد این مقاله با ما درمیان بگذارید