یادگیری عمیق و تفاوت آن با یادگیری ماشین + ساخت مدل یادگیری عمیق

 

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی چندلایه، به نام شبکه‌های عصبی عمیق، برای شبیه‌سازی توانایی تصمیم‌گیری پیچیده مغز انسان استفاده می‌کند. بخشی از هوش مصنوعی (AI) که امروزه در زندگی ما وجود دارد، به نوعی از یادگیری عمیق وابسته است.

به طور دقیق، یک شبکه عصبی عمیق (DNN) شبکه‌ای با سه لایه یا بیشتر است. در عمل، اکثر DNNها لایه‌های بسیار بیشتری دارند. DNNها برای شناسایی و طبقه‌بندی پدیده‌ها، تشخیص الگوها و روابط، ارزیابی احتمالات و همچنین انجام پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بر روی حجم زیادی از داده‌ها آموزش داده می‌شوند. در حالی که یک شبکه عصبی تک لایه می‌تواند پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های تقریبی مفیدی داشته باشد، لایه‌های اضافی در یک شبکه عصبی عمیق به بهبود و بهینه‌سازی این نتایج برای دستیابی به دقت بالاتر کمک می‌کند.

 

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین

اگر دیپ‌ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است، پس چگونه این دو با هم تفاوت دارند؟ یادگیری عمیق با نوع داده‌ای که با آن کار می‌کند و روش‌هایی که از طریق آن‌ها یاد می‌گیرد، خود را از یادگیری ماشین سنتی متمایز می‌کند.

عدم نیاز به پیش‌پردازش داده‌ها

الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های ساختاریافته و برچسب‌گذاری شده برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند. به این معنی که ویژگی‌های خاصی از داده‌های ورودی برای مدل تعریف شده و در جداول سازماندهی می‌شوند. این لزوماً به این معنا نیست که یادگیری ماشین از داده‌های غیرساختاریافته استفاده نمی‌کند؛ بلکه به این معنی است که اگر از این نوع داده‌ها استفاده کند، معمولاً برای سازماندهی آن‌ها به یک قالب ساختاریافته، پیش پردازش‌هایی انجام می‌شود.

 الگوریتم‌های دیپ‌لرنینگ می‌توانند داده‌های غیرساختاریافته مانند متن و تصاویر را دریافت و پردازش کنند و همچنین استخراج ویژگی را به صورت خودکار انجام دهند. برای مثال، فرض کنید مجموعه تصاویری از حیوانات خانگی مختلف مانند گربه، سگ، همستر و غیره داشته باشیم و بخواهیم آن‌ها را بر اساس نوع حیوان دسته‌بندی کنیم. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تعیین کنند که کدام ویژگی‌ها (مثلاً گوش‌ها) برای تشخیص هر حیوان از دیگری مهم‌تر هستند. سپس، از طریق فرآیندهای "نزول گرادیان" (gradient descent) و "انتشار به عقب" (backpropagation)، الگوریتم یادگیری عمیق خود را برای دستیابی به دقت بالاتر تنظیم می‌کند. به این شکل، الگوریتم یادگیری عمیق، می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد تصاویر جدید حیوانات داشته باشد.

تفاوت در نوع یادگیری

مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق همچنین انواع مختلفی از یادگیری را انجام می‌دهند که معمولاً به صورت یادگیری با نظارت (supervised learning)، یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning) و یادگیری تقویتی (reinforcement learning) دسته‌بندی می‌شوند. یادگیری با نظارت از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده برای دسته‌بندی یا پیش‌بینی استفاده می‌کند. این فرآیند نیازمند نوعی دخالت انسانی برای برچسب‌گذاری صحیح داده‌های ورودی است. در مقابل، یادگیری بدون نظارت نیازی به مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده ندارد و در عوض، الگوهایی را در داده‌ها شناسایی می‌کند و آن‌ها را بر اساس هر ویژگی متمایزی دسته‌بندی می‌کند. یادگیری تقویتی فرآیندی است که در آن یک مدل بر اساس بازخورد دریافتی برای انجام دقیق‌تر یک عمل در یک محیط یاد می‌گیرد تا پاداش خود را به حداکثر برساند.

 

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق، یا شبکه‌های عصبی مصنوعی، با ترکیبی از ورودی‌های داده، وزن‌ها و بایاس سعی می‌کنند تا از مغز انسان تقلید کنند. این عناصر با هم کار می‌کنند تا اشیاء موجود در داده‌ها را به طور دقیق تشخیص، طبقه‌بندی و توصیف کنند.

شبکه‌های عصبی عمیق از لایه‌های متعدد گره‌های به هم مرتبط تشکیل شده‌اند که هر لایه بر اساس لایه قبلی بنا شده و پیش‌بینی یا دسته‌بندی را اصلاح و بهینه می‌کند. این پیشرفت محاسباتی در شبکه، "انتشار رو به جلو" (forward propagation) نامیده می‌شود. لایه‌های ورودی و خروجی یک شبکه عصبی عمیق، لایه‌های "قابل مشاهده" نامیده می‌شوند. لایه ورودی جایی است که مدل یادگیری عمیق داده‌ها را برای پردازش دریافت می‌کند و لایه خروجی جایی است که پیش‌بینی یا طبقه‌بندی نهایی انجام می‌شود.

فرآیند دیگری به نام "انتشار به عقب" (backpropagation) با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند "نزول گرادیان" (gradient descent) برای محاسبه خطاهای پیش‌بینی و سپس تنظیم وزن‌ها و بایاس‌های تابع با حرکت به عقب، به منظور آموزش مدل استفاده می‌کند. انتشار رو به جلو و انتشار به عقب با هم به یک شبکه عصبی اجازه می‌دهند تا پیش‌بینی‌هایی انجام دهد و بر اساس آن هرگونه خطایی را اصلاح‌کند. با گذشت زمان، الگوریتم به تدریج دقیق‌تر می‌شود.

توضیحات بالا، ساده‌ترین نوع شبکه عصبی عمیق را به ساده‌ترین شکل بیان می‌کنند. با این حال، الگوریتم‌های یادگیری عمیق بسیار پیچیده هستند و انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی برای حل مسائل یا مجموعه داده‌های خاص وجود دارد. برای مثال:

• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): عمدتاً در برنامه‌های بینایی رایانه و طبقه‌بندی تصویر استفاده می‌شوند و می‌توانند ویژگی‌ها و الگوها را در یک تصویر شناسایی کنند و امکان انجام وظایفی مانند تشخیص یا شناسایی اشیاء را فراهم آورند. در سال ۲۰۱۵، برای اولین بار، یک CNN در یک چالش تشخیص شیء، عملکردی بهتر از انسان نشان داد.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): به طور معمول در برنامه‌های تشخیص گفتار و زبان طبیعی استفاده می‌شوند، زیرا از داده‌های متوالی یا سری زمانی استفاده می‌کنند.

 

ساخت مدل یادگیری‌ عمیق با پایتون

پیش از شروع، مطمئن شوید که نرم‌افزارهای زیر روی سیستم شما نصب شده‌اند:

• پایتون نسخه ۳ به بالا (Python 3.x)
• آنکوندا (Anaconda)

مرحله اول: نصب کتابخانه‌های پایتون مورد‌ نیاز

برای ساخت یک مدل دیپ‌لرنینگ در پایتون، به کتابخانه‌های زیر نیاز خواهید داشت:

• TensorFlow
• Keras
• NumPy
• Matplotlib

این کتابخانه‌ها را با دستور زیر نصب‌کنید:

pip install tensorflow keras numpy matplotlib

مرحله دوم: فراخوانی کتابخانه‌ها

در اسکریپت پایتون خود، کتابخانه‌های مورد نیاز را فراخوانی کنید.

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

import matplotlib.pyplot as plt

مرحله سوم: بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها

برای این آموزش، ما از مجموعه داده محبوب MNIST استفاده می‌کنیم که حاوی تصاویر دست‌نویس ارقام است. داده‌ها را با استفاده از کد زیر بارگذاری کنید:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Normalize the data

x_train = x_train / 255.0

x_test = x_test / 255.0

# Reshape the data

x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28)

x_test = x_test.reshape(-1, 28 * 28)

مرحله چهارم: ساخت مدل

اکنون، بیایید با استفاده از TensorFlow و Keras یک مدل یادگیری عمیق ایجاد کنیم. ما از یک شبکه عصبی ساده feedforward با دو لایه پنهان استفاده خواهیم کرد:

model = Sequential([

    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),

    Dense(64, activation='relu'),

    Dense(10, activation='softmax')

])

در مرحله بعد، مدل را کامپایل کنید و بهینه‌ساز (optimizer)، تابع زیان (loss function) و معیار ارزیابی (evaluation metric) را مشخص کنید:

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

مرحله پنجم: آموزش مدل

مدل را با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش دهید:

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

مرحله ششم: ارزیابی مدل

در نهایت، مدل را بر روی داده‌های تست ارزیابی کنید و روند آموزش را به صورت تصویری نمایش دهید:

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)

print('Test accuracy:', test_acc)

# Plot the training progress

plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training accuracy')

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation accuracy')

plt.xlabel('Epochs')

plt.ylabel('Accuracy')

plt.legend()

plt.show()

با انجام این مراحل، شما اکنون با موفقیت یک مدل یادگیری عمیق ساده را با استفاده از پایتون ایجاد کرده‌اید.

 

کاربرد‌های Deep Learning

کاربردهای یادگیری عمیق تأثیر زیادی در صنایع مختلف داشته است. حتی ممکن است برخی از این برنامه‌ها را در زندگی روزمره خود مشاهده کرده باشید. بیایید برای درک بهتر، ۷ مورد را بررسی کنیم که بر گستردگی استفاده از یادگیری عمیق تأکید دارند.

۱. تشخیص تقلب: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با شناسایی مسائل امنیتی به محافظت در برابر تقلب کمک کنند. برای مثال، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تلاش‌های مشکوک برای ورود به حساب‌های شما را شناسایی کرده و به شما اطلاع دهند، همچنین در صورتی که رمز عبور انتخابی شما به اندازه کافی قوی نباشد، به شما هشدار می‌دهند.

۲. خدمات مشتری: ممکن است به صورت آنلاین با بخش خدمات مشتری سروکار داشته باشید و از یک چت‌بات برای پاسخ به سوالات خود کمک بگیرید یا از دستیار مجازی روی تلفن هوشمند خود استفاده کنید. یادگیری عمیق به این سیستم‌ها امکان می‌دهد تا در طول زمان برای پاسخگویی بهتر یاد بگیرند.

۳. خدمات مالی: خدمات مالی متعددی می‌توانند از کمک یادگیری عمیق بهره‌مند شوند. تحلیل‌های پیش‌بینی به سبدهای سرمایه‌گذاری و معاملات سهام در بازار سهام کمک می‌کند و همچنین به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا ریسک مربوط به تأیید وام را کاهش دهند.

۴. پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی بخش مهمی از برنامه‌های یادگیری عمیق است که بر تفسیر متن و گفتار تکیه دارد. چت‌بات‌های خدمات مشتری، مترجم‌های زبان و تحلیل احساسات، همگی نمونه‌هایی از برنامه‌هایی هستند که از پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند.

۵. تشخیص چهره: حوزه‌ای از یادگیری عمیق به نام بینایی رایانه‌ای به الگوریتم‌های یادگیری عمیق امکان می‌دهد تا ویژگی‌های خاصی را در تصاویر و ویدیوها تشخیص دهند. با استفاده از این تکنیک، می‌توانید از یادگیری عمیق برای تشخیص چهره و شناسایی افراد با ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن‌ها استفاده کنید.

۶. خودروهای خودران: وسایل نقلیه خودران از یادگیری عمیق برای یادگیری نحوه کارکرد و رسیدگی به موقعیت‌های مختلف در هنگام رانندگی استفاده می‌کنند. دیپ‌لرنینگ به خودروها امکان می‌دهد چراغ‌های راهنمایی و رانندگی را تشخیص دهند، علائم را شناسایی کنند و با عابران پیاده برخورد کنند.

۷. تحلیل پیش‌بینی: مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند مقادیر زیادی از اطلاعات تاریخی را به‌منظور انجام پیش‌بینی‌های دقیق، تجزیه و تحلیل کنند. تحلیل پیش‌بینی به کسب‌وکارها در چندین جنبه از جمله پیش‌بینی درآمد، توسعه محصول، تصمیم‌گیری و فرآیند تولید کمک می‌کند.

 

ورود به بازار کار دیپ‌ لرنینگ

برای ورود به بازار کار یادگیری عمیق، نیاز به مهارت‌های مختلفی دارید که شامل موارد زیر است:

• مهارت‌های برنامه‌نویسی: یادگیری اصول‌‌پایه‌ای برنامه‌نویسی و یک زبان مانند پایتون و استفاده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow، PyTorch و Keras.

به منظور آغاز یادگیری، می‌توانید از آموزش رایگان پایتون کدیاد استفاده کنید.

• ریاضیات و آمار: دانش عمیق در زمینه جبر خطی، حسابان، احتمال و آمار
• الگوریتم‌ها و ساختار داده: فهم خوب از الگوریتم‌ها و ساختار داده
• دانش تخصصی در یادگیری عمیق: فهم عمیق از شبکه‌های عصبی، CNN، RNN، GAN و دیگر معماری‌های یادگیری عمیق
• مهارت‌های تحلیل داده: توانایی پیش‌پردازش داده‌ها، تمیز کردن داده‌ها و استفاده از ابزارهای تحلیل داده مانند Pandas و NumPy
• مهارت‌های تحقیق و توسعه: توانایی مطالعه و پیاده‌سازی مقالات تحقیقاتی جدید و به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌ها در حوزه یادگیری عمیق

 

جمع‌بندی

دیپ‌لرنینگ با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های پیچیده، قابلیت‌های گسترده‌ای در پردازش داده‌ها، تحلیل تصاویر، تشخیص صدا و پردازش زبان طبیعی به ارمغان آورده است. شرکت‌ها و سازمان‌های مختلف در زمینه‌هایی چون سلامت، مالی، خودروسازی، و سرگرمی از یادگیری عمیق برای بهبود کارایی، دقت و سرعت فرآیندهای خود بهره می‌برند. به همین دلیل، تقاضا برای متخصصان یادگیری عمیق به سرعت در حال افزایش است و این حوزه به یکی از جذاب‌ترین بازارهای کار تبدیل شده است.

 

سوالات متداول

1. کدام زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری عمیق مناسب‌تر است؟

پایتون، پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری عمیق است. دلیل این محبوبیت، ساده بودن سینتکس، وجود کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های قدرتمند مانند TensorFlow، PyTorch، Keras، و Scikit-learn و همچنین جامعه کاربری گسترده و فعال است.

2. بهترین فریم‌ورک‌ برای یادگیری عمیق چیست؟

چندین فریم‌ورک محبوب برای یادگیری عمیق وجود دارد که شامل TensorFlow، PyTorch، و Keras می‌شود. TensorFlow و PyTorch به دلیل انعطاف‌پذیری و قدرت خود بسیار محبوب هستند، در حالی که Keras به عنوان یک API سطح بالا استفاده می‌شود که استفاده از TensorFlow و Theano را آسان‌تر می‌کند.

3. آیا یادگیری عمیق حوزه پیچیده‌ای است؟

یادگیری پیش‌نیاز تئوری مربوط به دیپ‌لرنینگ کار سختی نیست. اما به‌کار بردن این دانش در پروژه‌های عملی، نیاز به تمرین و کسب تجربه دارد. همچنین بهتر است قبل از ورود به Deep Learning حوزه یادگیری ماشین را آموزش ببینید.