یادگیری عمیق چیست و چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟ 

در دنیای امروز، اصطلاح «یادگیری عمیق» یا Deep Learning را زیاد می شنویم؛ خودروهای خودران، دستیارهای صوتی و سیستم های تشخیص چهره و… همگی به نوعی از آن استفاده می کنند. اما واقعا یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می کند؟ اگر بخواهیم ساده بگوییم، یادگیری عمیق شاخه ای از هوش مصنوعی است که تلاش می کند طرز فکر و یادگیری مغز انسان را شبیه سازی کند. این فناوری می تواند داده های عظیم را تحلیل کند، الگوها را پیدا کند و بدون دخالت مستقیم انسان، از تجربیات خود بیاموزد.

در چند سال اخیر، رشد قدرت پردازشی کامپیوترها و دسترسی به داده های بزرگ باعث شد یادگیری عمیق از یک مفهوم دانشگاهی به ابزاری کاربردی در زندگی روزمره تبدیل شود. برای مثال، وقتی موتور جستجوی گوگل دقیقا همان چیزی را که می خواهید در نتایج سرچ گوگل نمایش می دهد، یا وقتی تلفن همراه شما صدای شما را تشخیص می دهد، در پسِ آن یک الگوریتم یادگیری عمیق در حال کار است.

در این مقاله، گام به گام از پایه شروع می کنیم و توضیح می دهیم یادگیری عمیق چیست، چگونه کار می کند، چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد و در نهایت، اگر کسی بخواهد در این مسیر وارد شود، چه دوره های یادگیری عمیق برای شروع مناسب اند. هدفمان این است که شما پس از مطالعه آن، دیدی روشن و کامل از مفهوم یادگیری عمیق و کاربردهای واقعی آن پیدا کنید.

👈 پلتفرم هوش مصنوعی اکیان

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) شاخه ای از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که از ساختار و عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد و عمیق برای تحلیل الگوهای پیچیده در حجم عظیمی از داده ها الهام گرفته است. این روش به طور خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان در استخراج دستی ویژگی ها، الگوهای پیچیده در تصاویر، متن ها، صداها و سایر داده ها را تشخیص داده و پیش بینی های دقیق انجام می دهد. 

برای درک یادگیری عمیق، بهتر است نگاهی کوتاه به مفهوم «یادگیری ماشین» بیندازیم. یادگیری ماشین (Machine Learning) به زبان ساده یعنی آموزش دادن به کامپیوتر برای پیدا کردن الگوها در داده ها. به عنوان مثال، اگر بخواهیم برنامه ای بسازیم که عکس گربه را از سگ تشخیص دهد، در یادگیری ماشین، ابتدا هزاران تصویر برچسب دار به سیستم می دهیم تا خودش قوانین تمایز را بیابد.

اما یادگیری عمیق یک گام فراتر است. در یادگیری عمیق، دیگر نیازی نیست ویژگی ها را به صورت دستی تعریف کنیم. الگوریتم خود می تواند لایه به لایه ویژگی های پیچیده را از داده ها استخراج کند. این همان دلیلی است که آن را «عمیق» می نامند؛ چون از چندین لایه ی متوالی تشکیل شده است که هر لایه، بخشی از اطلاعات را یاد می گیرد و به لایه بعدی منتقل می کند.

 تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در میزان خودمختاری مدل است. در یادگیری ماشین، انسان باید بخشی از کار تحلیل را انجام دهد؛ ولی در یادگیری عمیق، سیستم تقریبا به طور خودکار همه چیز را می آموزد. البته این یادگیری نیازمند داده های زیاد و قدرت محاسباتی بالاست. به همین دلیل، یادگیری عمیق در گذشته چندان عملی نبود، اما امروز با پیشرفت سخت افزار و GPUها، به واقعیتی در دسترس تبدیل شده است.

یادگیری عمیق چگونه کار میکند و چه مبانی دارد؟ 

اگر بخواهیم بهتر درک کنیم که یادگیری عمیق چگونه کار میکند، لازم است ابتدا لحظه ای چشم هایمان را ببندیم و مغزمان را تصور کنیم؛ میلیاردها نورون که بی وقفه با هم در ارتباط اند، پیام می فرستند، تصمیم می گیرند و از تجربه ها می آموزند. حالا تصور کنید بتوانیم همین سازوکار را درون یک ماشین بازسازی کنیم؛ ماشینی که بدون دادن دستور مستقیم، مانند مثل مغز انسان، با «یادگیری» به درک برسد. این همان جایی است که یادگیری عمیق وارد صحنه می شود.

یادگیری عمیق بر پایه ی «شبکه های عصبی مصنوعی» ساخته شده؛ ساختاری که از رفتار نورون های مغز الهام گرفته است. در این شبکه ها، هزاران گره  یا همان نورون مصنوعی در لایه هایی متوالی قرار دارند. هر لایه وظیفه دارد بخشی از داده را پردازش کرده و نتیجه را به لایه ی بعدی بفرستد. به عبارت دیگر، داده ها در این مسیر مرحله به مرحله پالایش می شوند تا در انتها به یک تصمیم یا پیش بینی برسند.

برای مثال، فرض کنید میخواهیم سیستم تشخیص تصویر بسازیم. در لایه های ابتدایی، شبکه فقط الگوهای ساده ای مانند خطوط یا گوشه ها را تشخیص می دهد. کمی جلوتر، ترکیب همین خطوط به شکل هایی پیچیده تر مثل چشم یا گوش تبدیل می شود؛ در نهایت، لایه های بالاتر تصویر کلی را درک می کنند و نتیجه می گیرند که «این یک گربه است».

اما سوال مهم اینجاست: این شبکه ها چطور یاد می گیرند؟ پاسخ در فرآیندی به نام پس انتشار خطا (Backpropagation) نهفته است. شبکه ابتدا حدس می زند، سپس خروجی خود را با پاسخ واقعی مقایسه می کند. اگر اشتباه کرده باشد، خطا را اندازه می گیرد و به عقب بازمی گردد تا وزن هر نورون را طوری تنظیم کند که خطا کمتر شود. این کار بارها و بارها تکرار می شود تا سیستم به تدریج دقیق تر شود؛ درست مثل انسانی که با تکرار، تجربه و اصلاح اشتباهات، در کاری ماهر می شود.

در حقیقت، یادگیری عمیق تلاشی است برای تقلید از روش یادگیری انسان؛ با این تفاوت که ماشین احساس ندارد، اما در تشخیص الگوها سرعت و دقتی دارد که فراتر از توان ماست. این ترکیب از سادگی و عمق، راز قدرت یادگیری عمیق است؛ فرایندی که از الهام زیست شناسی آغاز می شود، اما در دنیای صفر و یک به شکلی خیره کننده جان می گیرد.

الگوریتم های اصلی در یادگیری عمیق

در یادگیری عمیق، الگوریتم های متنوعی وجود دارد که هرکدام برای نوع خاصی از داده و هدف طراحی شده اند. معروف ترین آن ها عبارت اند از:

• شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN): برای پردازش تصویر و ویدئو استفاده می شوند. این شبکه ها قادرند جزئیات بصری را در سطوح مختلف شناسایی کنند و در تشخیص چهره، خودرو یا اشیا کاربرد گسترده ای دارند.
  
• شبکه های عصبی بازگشتی (RNN): برای داده های ترتیبی مانند صدا، متن یا سری زمانی کاربرد دارند. در واقع این نوع شبکه ها، حافظه ای از وضعیت های قبلی وجود دارد که باعث می شود مدل بتواند وابستگی بین داده های گذشته و حال را درک کند.
  
• شبکه های مولد تخاصمی (GAN): شامل دو شبکه است که با هم رقابت می کنند تا داده های واقعی نما تولید کنند. جالب است بدانید از GANها برای ساخت تصاویر مصنوعی، خلق آثار هنری دیجیتال و حتی بازسازی تصاویر ناقص استفاده می شود.

هرکدام از این الگوریتم ها با روش های خاص خود، داده ها را تحلیل می کنند و یاد می گیرند. در واقع، انتخاب الگوریتم مناسب به نوع مسئله بستگی دارد؛ مثلا در تحلیل گفتار از RNN و در بینایی ماشین از CNN استفاده می شود.

انواع شبکه های عصبی در یادگیری عمیق

شبکه های عصبی عمیق انواع گوناگونی دارند که هرکدام برای کاربردی خاص توسعه یافته اند. شبکه های پرسپترون چندلایه (MLP) پایه ای ترین نوع هستند و تقریباً در هر نوع مسئله ای قابل استفاده اند. اما برای کارهای تخصصی تر، ساختارهای پیچیده تر لازم است.

برای پردازش تصویر، از شبکه های کانولوشنی (CNN) استفاده می شود که می توانند ویژگی های بصری مانند بافت، رنگ و شکل را در لایه های مختلف استخراج کنند. در مقابل، برای تحلیل زبان طبیعی و ترجمه ماشینی، شبکه های بازگشتی (RNN) و نسخه های پیشرفته تر آن مثل LSTM و GRU عملکرد بسیار بهتری دارند.

در سال های اخیر، مدل های ترنسفورمر (Transformer) مانند BERT و GPT به محبوبیت بالایی رسیده اند، زیرا توانسته اند محدودیت حافظه ی RNNها را رفع کنند و در پردازش زبان طبیعی تحولی بزرگ ایجاد کنند.

بنابراین، شناخت تفاوت میان این شبکه ها باعث می شود مهندس هوش مصنوعی بتواند برای هر پروژه، معماری بهینه را انتخاب کند و زمان و منابع را به درستی مدیریت نماید.

کاربرد یادگیری عمیق در دنیای واقعی

یادگیری عمیق دیگر فقط در آزمایشگاه ها استفاده نمی شود؛ امروزه تقریبا در تمام صنایع حضور دارد. مثلا در حوزه پزشکی، مدل های عمیق می توانند از روی تصاویر رادیولوژی بیماری ها را تشخیص دهند؛ در بخش مالی، برای کشف تقلب های بانکی و پیش بینی بازار به کار می رود. حتی خودروهای خودران نیز  با ترکیبی از حسگرها و شبکه های عصبی مسیر حرکت را می آموزند.

در دنیای محتوا و رسانه، الگوریتم های یادگیری عمیق پشت سیستم های پیشنهاددهنده مانند نتفلیکس یا یوتیوب قرار دارند که سلیقه ی شما را درک می کنند و محتوای مرتبط پیشنهاد می دهند. حتی فیلترهای هوشمند دوربین موبایل و ابزارهای ویرایش تصویر نیز از همین فناوری استفاده می کنند.

نکته مهم این است که یادگیری عمیق تنها برای شرکت های بزرگ نیست؛ امروزه ابزارها و کتابخانه هایی مثل TensorFlow و PyTorch باعث شده اند هر برنامه نویس علاقه مند بتواند مدل های عمیق خود را پیاده سازی کند.

کاربرد یادگیری عمیق در صنعت و کسب و کار

اگر هنوز استفاده از قابلیت های یادگیری عمیق را فناوری برای آینده می دانید، خوب است بدانید که در سال های اخیر این یادگیری به یکی از موثر ترین فناوری ها در تحول دیجیتال صنایع تبدیل شده است. شرکت ها از این الگوریتم ها برای افزایش دقت تصمیم گیری، بهینه سازی فرآیندها و کاهش هزینه ها استفاده می کنند. در بخش مالی، شبکه های عصبی عمیق قادرند حجم عظیمی از تراکنش ها را در زمان واقعی تحلیل کرده و الگوهای غیرعادی را شناسایی کنند؛ این به معنی کشف تقلب های بانکی و پیشگیری از جرایم مالی با دقتی بسیار بالاتر از روش های سنتی است. همچنین در بازار سرمایه، مدل های یادگیری عمیق روند قیمت سهام، نوسانات بازار و رفتار معامله گران را پیش بینی می کنند تا استراتژی های معاملاتی هوشمند ایجاد شود.

علاوه براین، در صنعت بازاریابی و فروش، شرکت ها از مدل های پیش بینی کننده برای تحلیل رفتار مشتریان بهره می برند. به طور کلی، این مدل ها می توانند مشخص کنند چه زمانی و چه محتوایی بیشترین تاثیر را بر خرید دارد؛ نتیجه آن، تبلیغات هدفمندتر و بازدهی بالاتر است. البته در تولید و لجستیک نیز یادگیری عمیق نقشی اساسی دارد. مثلا کارخانه ها با استفاده از بینایی ماشین می توانند کیفیت محصولات را در لحظه کنترل کنند، خرابی ها را تشخیص دهند و از توقف خطوط تولید جلوگیری نمایند.

حتی در صنعت بیمه، مدل های عمیق برای ارزیابی ریسک، تحلیل تصاویر خسارت و حتی تشخیص تقلب در ادعاها استفاده می شوند. همچنین در منابع انسانی، یادگیری عمیق به غربالگری رزومه ها، پیش بینی عملکرد کارکنان و حتی پیشنهاد مسیر رشد شغلی کمک می کند.

لازم است بدانید، یادگیری عمیق با خودکارسازی تحلیل داده ها و تصمیم گیری هوشمند، پایه ای برای توسعه کسب وکارهای داده محور شده است. شرکت هایی که از این فناوری بهره می برند، نه تنها سریع تر از رقبا تصمیم می گیرند، حتی با تحلیل دقیق تر داده ها، فرصت های جدید بازار را زودتر شناسایی می کنند.

نقش یادگیری عمیق در فناوری و زندگی روزمره

احتمالا به این موضوع پی برده اید که یادگیری عمیق به شکل گسترده ای وارد زندگی روزمره ما شده، حتی بدون آنکه متوجه جزئیات دقیق آن باشیم. هر بار که از دستیار صوتی مانند Siri یا Google Assistant استفاده می کنید، یا وقتی تلفن همراه شما چهره تان را برای باز کردن قفل تشخیص می دهد، قابلیت های یادگیری عمیق در پس زمینه فعال هستند. این الگوریتم ها صدا، تصویر و متن را تحلیل می کنند تا تجربه ای طبیعی و سریع تر برای کاربران فراهم شود.

در دنیای رسانه و محتوای دیجیتال، سیستم های پیشنهاددهنده مانند یوتیوب، نتفلیکس و اسپاتیفای از مدل های یادگیری عمیق استفاده می کنند تا سلیقه ی کاربران را درک کرده و پیشنهادهایی شخصی سازی شده ارائه دهند. البته در شبکه های اجتماعی نیز همین فناوری باعث می شود پست ها و ویدیوهای مرتبط تر با علایق هر فرد نمایش داده شود.

در تلفن های همراه و اپلیکیشن ها، یادگیری عمیق پشت فیلترهای هوشمند دوربین، بهبود کیفیت عکس، حذف نویز صدا و حتی ترجمه ی زنده ی مکالمات قرار دارد. ابزارهایی مانند گوگل فوتوز می توانند اشیاء، چهره ها یا مکان ها را در تصاویر شما تشخیص دهند و بدون نیاز به تگ گذاری دستی، آن ها را دسته بندی کنند.

در حوزه سلامت و سبک زندگی، ساعت ها و اپ های هوشمند از یادگیری عمیق برای تحلیل الگوهای خواب، ضربان قلب و فعالیت بدنی استفاده می کنند تا توصیه های شخصی برای بهبود سلامت ارائه دهند. حتی در حوزه ی آموزش آنلاین، این فناوری می تواند مسیر یادگیری هر فرد را متناسب با توانایی اش تنظیم کند.

در مجموع، یادگیری عمیق دیگر فناوری آینده نیست و بخشی از واقعیت امروز است؛ حضور آن در زندگی و کسب و کار باعث شده تعامل ما با فناوری هوشمندتر، سریع تر و شخصی تر شود. حالا می دانیم که ماشین ها با توانایی یادگیری عمیق، واقعا «می فهمند» و یاد می گیرند.

بهترین دوره یادگیری عمیق برای شروع چیست؟

اگر قصد دارید وارد این حوزه شوید، انتخاب بهترین دوره یادگیری عمیق برای شروع، مسیری علمی، عملی و رایگان است. به این ترتیب بدون صرف هزینه می توانید آموزش های واقعی ببینید و مهارت عملی تجربه کنید تا بتوانید برای ورود حرفه ای به این حوزه تصمیم گیری کنید. این دوره یادگیری باید قابلیت آموزش مبتدی تا حرفه ای را داشته  باشد. این دوره، مسیر شما را بسیار کوتاه تر می کند و برای مبتدیان از آموزش با دوره های مقدماتی شامل مفاهیم پایه ای شبکه های عصبی، الگوریتم ها و پیاده سازی با پایتون شروع میکند.

بهترین دوره یادگیری عمیق را می توانید به صورت رایگان با هوش مصنوعی اکیان تجربه کنید. این هوش مصنوعی علاوه بر آموزش رایگان، تمرینات عملی برای کسب مهارت تجربی در اختیارتان قرار می دهد. پلتفرمی پیشرفته که قادر است با تمرکز بر مبانی عملی و پیاده سازی پروژه ها در مسیر رشد و پیشرفت، همراه خوبی برایتان باشد.

پیشنهاد می کنیم همین حالا وارد این پلتفرم شوید و یادگیری را با مفاهیم پایه مثل یادگیری ماشین، آمار و ریاضیات خطی آغاز کنید، سپس به سمت شبکه های عصبی و پروژه های واقعی بروید. در نهایت، وقتی درک درستی از ساختار الگوریتم یادگیری عمیق پیدا کردید، می توانید روی حوزه های تخصصی مانند بینایی ماشین یا پردازش زبان تمرکز کنید.

👈 پلتفرم هوش مصنوعی اکیان

(کلیک کنید)

یادگیری عمیق دنیایی وسیع است، اما با برنامه ریزی و پشتکار می توان در آن به سطح حرفه ای رسید. همان طور که دیدیم، الگوریتم یادگیری عمیق نه تنها فناوری آینده است، بلکه اکنون هم بخش جدایی ناپذیر از زندگی ما محسوب می شود.

سوالات متداول درباره مفهوم یادگیری ماشین

در این بخش از مقاله، پاسخ سوالات متداول درباره مفهوم چیستی و چگونگی یادگیری ماشین را می خوانید که ممکن پاسخ سوال شما هم باشد. علاوه براین می توانید نظرات و سوالات خود را در بخش دیدگاه ها با ما به اشتراک بگذارید. 

۱- یادگیری عمیق چگونه کار می کنند؟

یادگیری عمیق از شبکه های عصبی چند لایه تشکیل شده اند که داده ها را مرحله به مرحله تحلیل می کنند. هر لایه ویژگی های خاصی از داده را یاد می گیرد؛ از خطوط ساده گرفته تا مفاهیم پیچیده تر. در نهایت، مدل از این الگوها برای تصمیم گیری، پیش بینی یا تشخیص استفاده می کند. این فرایند بدون دخالت مستقیم انسان انجام می شود و با هر تکرار دقیق تر می گردد.

۲- کاربرد اصلی یادگیری عمیق چیست؟

 یادگیری عمیق در صنایع مختلف مانند تشخیص چهره و گفتار، تحلیل تصاویر پزشکی، پیش بینی بازارهای مالی و … بکار می رود. همچنین در خودروهای خودران برای تشخیص مسیر و موانع و در موتورهای جستجو برای بهبود نتایج و درک نیاز کاربر استفاده می شوند. در واقع هدف اصلی آن، تصمیم گیری هوشمند و خودکار بر پایه ی داده های واقعی است.