انجام آنلاین یادگیری عمیق در بیگ پرو1

 

به‌راحتی و تنها با چند کلیک ساده

یادگیری عمیق-deep learning

با بیان یکی از دلایل اهمیت یادگیری عمیق شروع می‌کنیم:

تا پیش از پیدایش یادگیری عمیق تا چندین دهه، برای کار با سیستم‌های یادگیری ماشین به وجود یک متخصص نیاز بود  تا استخراج ویژگی‌ها را به روش سنتی (دستی) انجام دهد. اما این کار به صورت دستی کاری زمانبر، سخت و پیچیده بود؛ همینطور امکان ایجاد خطا نیز وجود داشت در حالی که انتخاب این ویژگی‌ها امری بسیار مهم بود.

با پیدایش دیپ لرنینگ تحولی رخ داد، چر‌ا‌که دیپ لرنینگ بدون نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها، داده‌های خام را به بردار تبدیل کرده و به شبکه تغذیه می‌کرد. مدل های یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل مداوم داده‌ها و با کشف ساختار‌های پیچیده در داده‌ها، یادگیری را فرا می‌گیرند.

حال پیدا کردن ابزاری که این کار‌ها را با سهولت و بدون پیچیدگی انجام دهد کار ساده‌ای نیست. بیگ پرو1 از مهمترین ابزار های انجام آنلاین و آفلاین یادگیری عمیق محسوب می‌شود که با کمترین هزینه و سهولت در کار با ابزار، در اختیار کاربران قرار گرفته است.

یادگیری عمیق در بیگ پرو1

یکی از ابزار های انجام آنلاین یادگیری عمیق، ابزار یادگیری عمیق در بیگ پرو1 است. کاربر با ورود به داشبورد داده کاوی بیگ پرو1 و ورود به بخش مدلسازی با بارگذاری فایل داده خود و انتخاب ستون هدف وارد بخش مربوط به انجام یادگیری ماشین می‌شود که به‌راحتی و با انتخاب الگوریتم یادگیری عمیق می‌تواند پردازش خود را شروع کند. البته این کار را می‌توان به صورت خودکار نیز با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین خودکار در بیگ پرو1 انجام داد.

یادگیری عمیق- Deep learning

یادگیری عمیق چیست؟

 یادگیری عمیق (Deep learning) یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است، این الگوریتم به رایانه‌ها می‌آموزد که با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان به نام شبکه های عصبی مصنوعی، داده‌ها را خوشه‌بندی کنند و با دقت باورنکردنی پیش‌بینی کنند.

دیپ لرنینگ یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل‌سازی می‌شود. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به دقت پیشرفته‌ای دست یابند، که گاهی اوقات از عملکرد سطح انسانی فراتر می‌رود.

هرچه الگوریتم های یادگیری عمیق بیشتر یاد بگیرند، عملکرد بهتری دارند. Deep learning کامپیوتر را برای انجام وظایف انسان مانند، تشخیص گفتار، شناسایی تصویر و پیش‌بینی آموزش می‌‌‌دهد.

چند تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی

 از نظر علمی دیپ لرنینگ، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. به عبارت دیگر یادگیری عمیق یک شکل تخصصی از یادگیری ماشینی است و عملکردی مشابه آن را دارد؛ اما قابلیت‌های آن‌ها با‌هم متفاوت است.

  • در یادگیری ماشینی، نحوه انتقال داده‌ها به سیستم به صورت دستی انجام می‌شود، درحالی دیپ لرنینگ به اتصالات عصبی مصنوعی متکی است. مراحل استخراج ویژگی و مدل سازی به صورت خودکار انجام می‌شود و نیازی به دخالت انسان ندارد.
  • برنامه‌های یادگیری ماشین نسبت به الگوریتم‌های یادگیری عمیق ساده‌تر هستند و می‌توانند روی سیستم‌های معمولی اجرا شوند، اما سیستم های دیپ لرنینگ به سخت افزار و منابع بسیار قوی‌تری نیاز دارند.
  • راه انداری سیستم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به سرعت انجام شود اما نتایج محدودی را به دست خواهد آورد، در حالی که راه‌اندازی سیستم‌های دیپ لرنینگ به زمان بیشتری نیاز دارد ولی می‌تواند در سریعترین زمان ممکن نتیجه بخش باشد.
  • سیستم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان به سرعت راه‌اندازی کرد، اما ممکن است از نظر قدرت نتایج محدود شوند. راه‌اندازی سیستم‌های یادگیری عمیق زمان بیشتری را می‌طلبد، اما می‌توانند فوراً نتایج را ایجاد کنند.

اهمیت دیپ لرنینگ

یادگیری عمیق دقت تشخیص بالایی دارد و در برخی از وظایف مانند طبقه‌بندی تصاویر مختلف بهتر از انسان عمل می‌کند. این الگوریتم توانایی پردازش تعداد زیادی از ویژگی‌ها را دارد، به همین خاطر هنگام برخورد با داده‌های بدون ساختار بسیار قدرتمند عمل می‌کند.

یادگیری ماشین-Deep learning

یکی از دلایل محبوبیت دیپ لرنینگ این است که در بسیاری از برنامه‌های کاربردی مهم (تشخیص اشیا، تشخیص گفتار، بینایی کامپیوتر) بسیار خوب عمل می‌کند. علاوه‌بر‌این، وظیفه استخراج ویژگی ها را (تا حدی) خودکار می‌کند.

دستیارهای دیجیتال هوشمندی مانند الکسا، سیری و سایر برنامه‌های صوتی، از پردازش زبان طبیعی پشتیبانی می‌کنند. این دستگاه ها دستورات صوتی را دریافت کرده و به متن تبدیل می‌کنند. با به کارآمدن دیپ لرنینگ، پیشرفت در پردازش زبان طبیعی (NLP) با سرعت اتفاق می‌افتد.

روش کار یادگیری عمیق

فرآیند دیپ لرنینگ مشابه فرآیندی است که کودکی نا‌بالغ برای شناسایی حیوانات خانگی طی می‌کند.

شبکه های عصبی مصنوعی تلاش می‌کند تا با ترکیب تعدادی از ورودی داده‌ها و فاکتورهای دیگر از مغز انسان تقلید کند.

این عناصر برای تشخیص دقیق، طبقه بندی و توصیف اشیاء درون داده‌ها با هم کار می‌کنند.

یادگیری ژرف می‌تواند به سیستم‌های پیش‌بینی منجر شود که به خوبی تعمیم می‌یابند، به خوبی تطبیق می‌یابند، به‌طور مداوم با رسیدن داده‌های جدید بهبود می‌یابند.

متدهای یادگیری عمیق

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 متخاصم مولد:

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. Discriminator هنگامی که Generator داده‌های مصنوعی را ارائه می‌دهد، داده‌های واقعی و نادرست 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 خودسازماندهی:

SOM‌ها تجسم داده‌ها را با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی خودسازماندهی برای کاهش ابعاد داده‌ها امکان پذیر می‌کنند، تعداد متغیرهای تصدفی را در یک مدل کاهش می‌دهند. از نقشه‌های خود سازماندهی 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 (RBM)ها 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، تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های خاص استفاده می‌شود.

کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای امروز

دستیاران مجازی:

برنامه‌هایی مانند اپل، سیری، الکسا، آمازون دستیاران مجازی هستند که از یادگیری ژرف برای درک و تشخیص گفتار و زبان کاربران هنگام استفاده از این برنامه‌ها استفاده می‌کنند.

حمل و نقل:

وسایل نقلیه با استفاده از دیپ لرنینگ می‌توانند علامت‌های راهنمایی و رانندگی و موانع وسط جاده را درک کنند و نسبت به آن‌ها واکنش نشان دهند. هرچه وسایل نقلیه بیشتر درگیر یادگیری عمیق شوند و الگوریتم‌های بیشتری را دریافت کنند می‌توانند با دقت بالایی همچون یک انسان واقعیت‌های هنگام رانندگی را درک کنند و متناسب با آنها حرکت کنند. با استفاده از نرم‌افزار پیش‌بینی‌کننده، می‌توان از خرابی‌های احتمالی وسایل نقلیه را باخبر شد و تعمیرات برنامه ریزی شده ای را در نظر گرفت تا از بروز مشکل جلوگیری شود و هزینه های عملیاتی کاهش یابد.

خدمات مشتری:

بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها در ارائه خدمات مشتری از دیپ لرنینگ استفاده می‌کنند. ربات‌های چت که در خدمات و سامانه‌های خدماتی استفاده می‌شود، شکل ساده‌ای از هوش مصنوعی هستند. این ربات‌ها می‌توانند به طور هوشمندانه به تعداد بسیاری از سوالات شنیداری و متنی پاسخ دهند. چت بات‌ها از طریق یادگیری عمیق تعیین می‌کنند که آیا پاسخ‌های متعددی به سوالات مبهم وجود دارد یا خیر؟ بر این اساس چت بات سعی می‌کند که به سوالات پاسخ دهد و یا اینکه به یک کاربر انسانی ارجاع دهد.