انجام آنلاین یادگیری عمیق در بیگ پرو1

تکنیک های مختلف یادگیری عمیق، ماشین‌ها را به حدی توانمند ساخته‌اند که می‌توانند با الهام از شبکه عصبی مغز انسان، وظایف خود را بیاموزند. انواع مختلفی از مدل های یادگیری عمیق وجود دارد که به دلیل دقت بالایی که دارند، می‌توانند با مشکلاتی که برای مغز انسان بسیار پیچیده هستند مقابله کنند. در اینجا به چند مورد از آن‌ها می‌پردازیم:

شبکه های عصبی کانولوشنال:

CNNها که به عنوان ConvNets نیز شناخته می‌شوند، یک نوع پیشرفته و با پتانسیل بالا از مدل کلاسیک شبکه عصبی مصنوعی هستند، که برای پردازش تصویر و تشخیص اشیا استفاده می‌شوند.

شبکه های عصبی مکرر(RNN):

RNN‌ها دانشی را که از قبل به دست آورده‌اند به عنوان یک مقدار ورودی برای پیش‌بینی‌های جدید استفاده می‌کنند. از کاربردهای شبکه های عصبی مکرر می‌توان به پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، شناسایی دست خط و… اشاره کرد.

شبکه های مولد متخاصم:

GAN‌ها الگوریتم های مولد یادگیری عمیق هستند که نمونه‌های داده جدیدی را مشابه  داده‌های آموزشی تولید می‌کنند. این الگوریتم ترکیبی از دو تکنیک یادگیری ژرف و شبکه های عصبی است. هنگامی که Generator داده‌های مصنوعی را ارائه می‌دهد، Discriminator داده‌های واقعی و مصنوعی را از هم تشخیص می‌دهد. از کاربرد‌های GAN‌ها می‌توان به کمک به فرآیندهای کشف داروی جدید، رندر کردن اشیا سه بعدی، بالا بردن کیفیت عکس، ایجاد عکس از چهره انسان، ایجاد تصاویر واقعی و شخصیت‌های کارتونی اشاره کرد.

نقشه های خودسازمانده:

SOM‌ها تجسم داده‌ها را با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی خودسازمانده برای کاهش ابعاد داده‌ها امکان پذیر می‌کنند و تعداد متغیرهای تصادفی را در یک مدل کاهش می‌دهند. از نقشه‌های خود سازمان‌دهنده برای کمک به مصرف کنندگان در درک داده‌های چند‌بعدی، پروژه های خلاقانه در موسیقی، ویدئو و متن با کمک هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

ماشین های بولتزمن:

ماشین های بولتزمن محدود (RBMs) شبکه های عصبی تصادفی هستند. به دلیل تصادفی بودن آن‌ها، نمی‌توان آن‌ها را از پیش تعریف کرد. این شبکه‌ها می‌توانند از توزیع احتمال در مجموعه‌ای از ورودی‌ها یاد بگیرند.

 از این تکنیک یادگیری عمیق برای تولید پارامترهای مدل، نظارت بر سیستم و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های خاص استفاده می‌شود.