هر آنچه در مورد یادگیری عمیق باید بدانید

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ
تاریخ بروزرسانی : 31 اردیبهشت 1402 | تعداد بازدید : 1424 | زمان خواندن مقاله : 10
هوش مصنوعی،

همه چیز درباره Deep Learning

در این نوشته به مفهوم یادگیری عمیق و مفاهیم مرتبط با آن می پردازیم. با این نوشته همراه باشید تا در مورد این بخش از دنیای هوش مصنوعی بیشتر بدانید.

امروزه یادگیری عمیق (Deep Learning) به یک موضوع داغ و ترند تبدیل شده است و توجه های زیادی به این بخش از دنیای هوش مصنوعی معطوف شده است. ترند شدن این موضوع مردم را به تکاپو انداخته و همه می‌خواهند بدانند که یادگیری عمیق چیست و به چه درد می خورد. خب بیایید بحث را در مورد یادگیری عمیق به زبان ساده شروع کنیم؛ در واقع، یادگیری عمیق یا همان دیپ لرنینگ یک تکنیک پیشرفتۀ هوش مصنوعی است.

این تکنیک در چند سال گذشته به لطف رشد داده‌ها و توسعه فناوری های محاسباتی، محبوبیت و کاربرد های بسیار زیادی بدست آورده است. به گونه ای که امروزه، دیپ لرنینگ به فناوری اصلی بسیاری از برنامه‌هایی تبدیل شده است که ما هر روز از آنها استفاده می‌کنیم. از جمله ترجمه آنلاین زبان، برچسب‌گذاری خودکار چهره در شبکه های اجتماعی، پاسخ‌های هوشمند در ایمیل و ... برای درک بهتر این موضوع و بررسی جوانب مختلف دیپ لرنینگ ، این متن را تا پایان همراهی کنید.

همه چیز درباره دیپ لرنینگ یا همان یادگیری عمیق

 برجسته ترین پروژه هایی که در آنها از یادگیری عمیق استفاده شده است کدامند؟

خب بیایید چند مثال از برجسته ترین پروژه هایی بزنیم که بر پایه دیپ لرنینگ بنیان گذاری شده اند. اولین مورد، ChatGPT است. همان ربات چتِ معروفی که مجهز به هوش مصنوعی است و به سریع ترین برنامۀ در حال رشد در تمام دوران تبدیل شده است. این ربات توسط یک مدل یادگیری عمیق و بر روی میلیاردها کلمۀ جمع آوری شده از اینترنت آموزش داده شده است. سیستم‌های DALL-E، Midjourney و Stable Diffusion نیز نمونه های مشهور دیگری از سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند تصاویر را از توضیحات متن تولید کنند. آنها در واقع سیستم‌های یادگیری عمیقی هستند که رابطۀ بین تصاویر و توضیحات متن را مدل‌سازی می‌کنند. 

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

دیپ لرنینگ و یادگیری ماشین هر دو شاخه هایی از هوش مصنوعی هستند. در اصل دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است ولی این دو با هم تفاوت های بزرگی دارند؛ یادگیری ماشین، رایانه ها را برای انجام وظایفی خاص از طریق تجربه، پیکربندی می کند. در این نوع یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، رفتار خود را در فرآیندی به نام «آموزش» توسعه می‌دهند.

به عنوان مثال، برای ایجاد یک برنامه کشف کلاهبرداری، باید یک الگوریتم یادگیری ماشینی را با لیستی از تراکنش های بانکی و نتیجه نهایی آنها (مشروع یا تقلبی) آموزش دهید. به عنوان یک قاعده کلی، هرچه داده‌های باکیفیت‌تری به الگوریتم یادگیری ماشینی ارائه کنید، این الگوریتم ها در انجام وظایف خود دقیق‌تر خواهند بود.

یادگیری عمیق چیزی فراتر از یادگیری ماشین دارد و آن شبکۀ عصبی مصنوعی است. شبکه های عصبی مصنوعی از طبقه بندی الگوریتم ها به وجود می آیند و می توانند کارهایی فراتر از یادگیری بر اساس تجربه را انجام دهند. آنها می‌توانند خودشان، به تنهایی و بدون نیاز به تجربه بیاموزند.

یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین؟

ضعف یادگیری ماشینی در چیست؟

الگوریتم‌های کلاسیکِ یادگیری ماشینی، بسیاری از مشکلاتی را که برنامه‌های مبتنی بر قانون با آن‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند حل می‌کنند. منتها این الگوریتم‌ها در برخورد با داده‌های نرم مانند تصاویر، ویدئو ها، فایل‌های صوتی و متن‌های بدون ساختار، ضعیف عمل می‌کنند. جرمی هاوارد- محقق و دانشمند داده در مورد این ضعف مثال خوبی می‌زند. وی می‌گوید: «فرضا بخواهیم یک مدل پیش‌بینی سرطان سینه را با استفاده از روش‌های کلاسیک یادگیری ماشینی ایجاد کنیم.

در این صورت باید ده‌ها متخصص مرتبط با سرطان، برنامه‌نویس کامپیوتر و ریاضیدان با ما همکاری مستمر داشته باشند. محققان باید مهندسیِ ویژگی‌های زیادی را انجام دهند. فرآیندی سخت که کامپیوتر را برای یافتن الگوهای شناخته شده در اسکن اشعه ایکس و MRI، برنامه ریزی می‌کند. پس از آن، مهندسان از یادگیری ماشین در کنار ویژگی‌های استخراج شده استفاده خواهند کرد. نکتۀ تامل برانگیز اینجا است که ایجاد چنین مدلی از هوش مصنوعی سال‌ها طول خواهد کشید.‌» خب این گفته خبر از ناکارآمدی یادگیری ماشینی در این مورد مشخص می‌دهد.

آموزش هوش مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی در دیپ لرنینگ

الگوریتم‌های یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، یک نوع معماریِ نرم‌افزاری الهام‌گرفته از مغز انسان ایجاد می کنند. این معماری می تواند بر چالش هایی که یادگیری ماشینی در حل آنها ضعیف عمل می‌کند پیروز شود. البته شبکه‌های عصبی مصنوعی با نورون‌های بیولوژیکی متفاوت هستند. شبکه‌های عصبی مصنوعی لایه‌ای از متغیرها هستند که خود را با ویژگی‌های داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده‌اند تنظیم می‌کنند. آنها قادر به انجام کارهایی مانند طبقه‌بندی تصاویر و تبدیل گفتار به متن می‌شوند.

 شبکه های عصبی مصنوعی به ویژه در یافتن مستقل الگوهای رایجِ داده های بدون ساختار، خوب هستند. به عنوان مثال، وقتی یک شبکه عصبی عمیق را روی تصاویر اشیاء مختلف آموزش می دهید، آن شبکه عصبی راه هایی برای استخراج ویژگی ها از آنها پیدا می کند. هر لایه از شبکه های عصبی مصنوعی، ویژگی هایی خاصی (مانند لبه ها، گوشه ها، صورت ها، کره چشم و غیره) را تشخیص می دهد. لایه های بالاییِ شبکه‌های عصبی، ویژگی های کلی و لایه های عمیق تر، اشیاء واقعی را تشخیص می‌دهند.

شبکه های عصبی مصنوعی در یادگیری عمیق

تاریخچه شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی از دهه 1950 (حداقل از نظر مفهومی) وجود داشته اند. منتها تا همین اواخر، جامعۀ صاحب نظرانِ هوش مصنوعی تا حد زیادی آن‌ها را رد می‌کرد. زیرا بررسی و تایید عملکرد این شبکه ها به حجم زیادی از داده و قدرت بالایِ محاسباتی نیاز داشت. در چند سال گذشته، در دسترس بودن و مقرون به صرفه بودن منابع ذخیره سازی، داده ها و فناوری های محاسباتی سبب شد اتفاقی که لازم بود در مورد شبکه های عصبی رخ دهد. در نهایت آنها به سمت خط مقدم نوآوریِ هوش مصنوعی حرکت کردند.

امروزه انواع مختلفی از معماری های یادگیری عمیق وجود دارند که هر کدام برای وظایف مختلف مناسب هستند. مثلا شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) در گرفتن الگوها از تصاویر عالی هستند. شبکه‌های عصبی متوالی (RNN) در پردازش داده‌های متوالی مانند صدا، متن و نت‌های موسیقی خوب هستند. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) می‌توانند روابط بین داده‌های نمودار مانند شبکه‌های اجتماعی و خریدهای آنلاین را یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. 

محبوبیت اخیر یادگیری عمیق در رابطه با الگوهای زبانی

یک نوع از دیپ لرنینگ که اخیراً بسیار محبوب شده است، ترانسفورماتور نام دارد که در مدل های زبانی بزرگ (LLM)مانند GPT-4 و ChatGPT استفاده می‌شود. ترانسفورماتورها مخصوص انجام کارهای مرتبط با زبان هستند و می‌توانند روی حجم های بسیار زیادی از متن خام آموزش ببینند. 

یادگیری عمیق برای چه مواردی استفاده می شود؟

حوزه‌های مختلفی وجود دارند که یادگیری عمیق در آنها م‌یتواند به رایانه‌ها کمک کند تا با مشکلاتی که قبلاً قابل حل نبودند، مقابله کنند از جمله موارد زیر: 

تشخیص صدا و گفتار

هنگامی که فرمانی را با بلندگوی هوشمند آمازون یا با دستیار Google بیان می‌کنید الگوریتم‌های یادگیری عمیق، صدای شما را به دستورات متنی تبدیل می‌کنند. چندین برنامه آنلاین نیز از یادگیری عمیق برای رونویسی فایل های صوتی و تصویری استفاده می کنند. برنامه صفحه‌کلیدِ (Google (Gboard از یادگیری عمیق برای ارائه رونویسیِ آنی گفتار استفاده می‌کند و این گفتار هنگام صحبت کردن تایپ می‌شود.

تشخیص صدا و گفتار در دیپ لرنینگ

کامپیوتر ویژن (Computer Vision)

کامپیوتر ویژن، علم استفاده از نرم افزارها برای درک محتوای تصاویر و ویدئوها است. این یکی از زمینه هایی است که دیپ لرنینگ در آن پیشرفت زیادی کرده است. فراتر از سرطان سینه، الگوریتم‌های پردازش تصویر با دیپ لرنینگ می‌توانند انواع دیگر سرطان را نیز شناسایی کنند و به تشخیص انواع بیماری‌ها کمک کنند.

اما این نوع دیپ لرنینگ در بسیاری از برنامه هایی که هر روز استفاده می کنیم نیز ریشه دوانده است. Face ID اپل از کامپیوتر ویژن برای تشخیص چهره و Google Photos برای جستجوی اشیا و تصحیح تصاویر استفاده می‌کند. فیس‌بوک نیز از آن برای برچسب‌گذاری خودکار افراد در عکس‌هایی که کاربران آپلود می‌کنند، استفاده می‌کند. کامپیوتر ویژن همچنین به شرکت های رسانه های اجتماعی کمک می کند تا به طور خودکار محتوای مشکوک مانند خشونت و برهنگی را شناسایی و مسدود کنند. و در نهایت، کامپیوتر ویژن، نقش بسیار مهمی در توانایی خودروهای خودران برای درک محیط اطراف دارد. 

پردازش و تولید زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP)، علم استخراج معنای متنِ بدون ساختار است. تعریف تمام تفاوت‌های ظریف و معانی پنهان زبان نوشتاری با قوانین کامپیوتری، عملاً غیرممکن است. اما شبکه های عصبی مصنوعیِ آموزش دیده بر روی حجم‌های بزرگ متن می‌توانند بسیاری از وظایف NLP را به دقت انجام دهند. گوگل یکی از پیشگامان استفاده از این توانایی بود. هنگامی که گوگل برای بخش ترجمه خود به یادگیری عمیق روی آورد، عملکرد این بخش به شدت افزایش یافت.

علاوه بر این، امروزه سازندگان بلندگوهای هوشمند نیز از NLP یادگیری عمیق بهره می‌گیرند. آنها از این جنبۀ یادگیری عمیق برای درک تفاوت‌های ظریف دستورات صوتی، استفاده می‌کنند. یادگیری عمیق، همچنین در تولید متن معنادار که تولید زبان طبیعی (NLG) نیز نامیده می‌شود، بسیار کارآمد است. مثلا بخش پاسخ هوشمند Gmail از یادگیری عمیق برای ارائه پاسخ‌های مرتبط به ایمیل‌ها و پیشنهاد عبارات برای تکمیل جملات استفاده می‌کند. علاوه بر این، اخیرا OpenAI یک مدل تولید متن را توسعه داده است که می‌تواند رشته‌هایی طولانی از متن منسجم ایجاد ‌کند. 

تولید آثار هنری

یکی از زمینه هایی که اخیراً یادگیری عمیق در آن بسیار مفید شده است، تولید تصویر است. مدل هایی مانند DALL-E و Stable Diffusion می توانند تصاویر خیره کننده ای از توضیحات متنی ایجاد کنند. مایکروسافت در حال حاضر از DALL-E در چندین محصول از جمله Designer استفاده می‌کند. همچنین Adobe نیز از مدل های تولیدکننده تصویر در چندین برنامه خود استفاده می کند.

تولید نقاشی ها و آثار هنری زیبا با دیپ لرنینگ

یادگیری عمیق چه محدودیت هایی دارد؟

یادگیری عمیق علیرغم تمام مزایای خود، کاستی هایی نیز دارد که برخی از آنها به شرح زیر هستند: 

وابستگی به داده

به طور کلی، الگوریتم‌های دیپ لرنینگ به حجم وسیعی از داده‌های آموزشی برای انجام دقیق وظایف خود نیاز دارند. متأسفانه فعلا الگوریتم های دیپ لرنینگ به داده‌های آموزشیِ با کیفیت دسترسی ندارد. اگر چنین داده هایی وجود داشت مدل‌های دیپ لرنینگ توان این را داشتند که بتواند به بسیاری از مسائل و چالش های پیش روی بشر پاسخ دهند. 

تعصب الگوریتمی

الگوریتم های یادگیری عمیق به خوبیِ داده هایی هستند که روی آنها آموزش دیده اند. مشکل این است که داده های آموزشی اغلب حاوی سوگیری های پنهان یا آشکار هستند و الگوریتم ها نیز این سوگیری ها را به ارث می برند. به عنوان مثال، یک الگوریتم تشخیص چهره که بیشتر بر روی تصاویر افراد سفیدپوست آموزش داده شده است، برای افراد غیرسفید پوست دقت کمتری دارد. 

عدم تعمیم

الگوریتم های یادگیری عمیق در انجام وظایف متمرکز خوب هستند اما در تعمیم دانش خود ضعیف هستند. برخلاف انسان‌ها، یک مدل یادگیری عمیق که برای بازی StarCraft آموزش دیده است، نمی‌تواند بازی مشابه دیگری مثل WarCraft را انجام دهد. همچنین، یادگیری عمیق در مدیریت داده‌هایی که از نمونه‌های آموزشی منحرف می‌شوند، ضعیف عمل می کند. این مسئله نیز می تواند در موقعیت هایی مانند آنچه اتومبیل های خودران در آنها قرار می گیرند سبب بروز اشتباهات مرگبار شود. 

عدم تفسیر پذیری

شبکه‌های عصبی مصنوعی رفتار خود را به روش‌های بسیار پیچیده توسعه می‌دهند. به گونه ای که گاها حتی سازندگان این شبکه ها نمی توانند اعمال و رفتار شبکه های عصبی را درک کنند. این مسئله، تفسیرپذیری، عیب یابی خطاها و رفع اشتباهات در الگوریتم های یادگیری عمیق را بسیار دشوار می کند.

سوالات مهم و کاربردی درباره دیپ لرنینگ

سوالات متداول در مورد یادگیری عمیق

آینده یادگیری عمیق چه خواهد شد؟

آینده یادگیری عمیق قابل پیش بینی نیست. در سال 2019، پیشگامان یادگیری عمیق جایزه تورینگِ محاسبات را دریافت کردند. این جایزه معادل علمی جایزه نوبل است. منتها کار بر روی یادگیری عمیق و شبکه های عصبی هنوز نه تنها به پایان نرسیده که در اول راه است. تلاش های مختلفی برای بهبود یادگیری عمیق در حال انجام است و این تلاش ها همچنان ادامه خواهند داشت. 

آیا یادگیری عمیق تنها مسیر پیش روی هوش مصنوعی است؟ 

 یادگیری عمیق در حال حاضر پیشرفته ترین تکنیک هوش مصنوعی است. منتها می‌توان گفت که مقصد نهایی صنعت هوش مصنوعی به یادگیری عمیق ختم نمی شود. در آینده، تکامل یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی ممکن است معماری‌های کاملاً جدیدی را به ما نشان دهند که حتی تصورش را هم نمی‌کنیم. 

آیا یادگیری عمیق با پایتون امکان پذیر است؟ 

بله، پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است. این زبان برای همه چیز از بازی و جلوه های ویژه گرفته تا تجزیه و تحلیل داده ها، هوش مصنوعی و ML دارای مجموعه عظیمی از کتابخانه ها است. یکی از برترین کتابخانه‌ها برای برنامه‌های یادگیری عمیق TensorFlow در پایتون است.

این کتابخانه، طیف گسترده ای از ابزارها و منابع اجتماعیِ قابل تطبیق با یادگیری عمیق را به برنامه نویسان ارائه خواهد داد. به همین دلیل توسط بسیاری از افراد تازه کار و متخصص برای ساخت مدل های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود. شاید شما نیز مایلید در مورد کاربرد زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه‌های آن برای یادگیری عمیق بیشتر بیاموزید. همچنین ممکن است در مورد سایر مطالب آموزشی لازم برای ورود به عرصه یادگیری عمیق کنجکاو باشید. در این صورت، توصیه می شود به دوره استادی هوش مصنوعی در سایت درسمن بپیوندید.