یادگیری عمیق (deep learning) چیست؟

در دنیای هوش مصنوعی، یادگیری عمیق به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین شناخته می‌شود که چشم‌انداز صنایع مختلف را بازتعریف کرده است. از توانمندسازی خودروهای خودران گرفته تا بهبود تشخیص‌های پزشکی و انقلاب در پردازش زبان طبیعی، تاثیر یادگیری عمیق بسیار عمیق و گسترده است. اما یادگیری عمیق دقیقاً چیست و چرا در عصر فناوری امروز اینقدر حیاتی است؟

یادگیری عمیق چیست؟

دیپ لرنینگ یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که خود شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) محسوب می‌شود. این فناوری از ساختار و عملکرد مغز انسان، به‌ویژه شبکه‌های عصبی، الهام گرفته است. این شبکه‌های عصبی از لایه‌های مختلفی از گره‌ها (نورون‌ها) تشکیل شده‌اند که داده‌ها را به صورت سلسله‌مراتبی پردازش می‌کنند. “عمیق” در یادگیری عمیق به تعداد لایه‌های متعددی اشاره دارد که داده‌ها از آن عبور می‌کنند، و این امکان را برای سیستم فراهم می‌کند تا الگوها و نمایه‌های پیچیده را یاد بگیرد.

یادگیری عمیق به زبان ساده

یادگیری عمیق یک نوع هوش مصنوعی است که به شکلی شبیه به چگونگی کار مغز انسان عمل می‌کند تا مسائل پیچیده را حل کند و یاد بگیرد. این تکنولوژی از لایه‌هایی از عصب‌های مصنوعی تشکیل شده است که با هم متصل شده‌اند و از داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند تا یاد بگیرند و پردازش کنند. با تنظیم اتصالات بین این عصب‌ها بر اساس الگوهای موجود در داده، الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادرند به تشخیص گفتار، درک تصاویر، ترجمه زبان‌ها و پیش‌بینی‌ها بپردازند. به عنوان مثال، در خودروهای خودران، یادگیری عمیق به تفسیر محیط از طریق دوربین‌ها و سنسورها کمک می‌کند تا به‌طور ایمن هدایت شوند. قابلیت آن برای یادگیری خودکار از داده بدون برنامه‌نویسی صریح، آن را برای وظایفی که یک زمان‌ها به عنوان آن‌ها برای کامپیوترها خیلی دشوار محسوب می‌شد، بسیار قدرتمند می‌سازد.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند ؟

یادگیری عمیق، با استفاده از شبکه‌های عصبی، یک فرآیند ساخت یافته دارد که شامل چندین مرحله کلیدی است، هر کدام از این مراحل برای یادگیری و بهبود مدل ضروری است.

ورود داده‌ها

داده‌ها پایه‌ی مدل‌های یادگیری عمیق هستند. برای مثال، در وسایل نقلیه خودران، داده‌های ورودی شامل خواندن‌های سنسورها و تصاویر دوربین‌ها می‌شود، در حالی که در تشخیص پزشکی، شامل پرونده‌های بیمار و تصاویر تشخیصی می‌باشد.

در شناسایی تصویری، یک شبکه عصبی ممکن است یک مجموعه داده از اعداد دست‌نویس را تجزیه و تحلیل نماید. شدت هر پیکسل تصویر ورودی را به ازای هر پیکسل به عنوان ورودی در نظر بگیرید، با هدف تشخیص صحیح عدد (0-9).

پردازش لایه‌ای

شبکه‌های عصبی از لایه‌هایی تشکیل شده‌اند که شامل نورون‌های متصل به یکدیگر است. هر لایه به تدریج ویژگی‌های سطح بالاتری از داده‌های ورودی استخراج می‌کند. در وظایف دیدگاه‌های کامپیوتری، لایه‌های ابتدایی ممکن است ویژگی‌های ساده‌ای مانند لبه‌ها و بافت‌ها را شناسایی کنند، در حالی که لایه‌های عمیق‌تر این اطلاعات را ترکیب می‌کنند تا الگوهای پیچیده‌تری مانند اشیا یا چهره‌ها را شناسایی کنند.

برای تشخیص چهره، لایه‌های ابتدایی ممکن است ویژگی‌های پایه‌ای چهره مانند لبه‌ها و گوشه‌ها را شناسایی کنند، در حالی که لایه‌های عمیق‌تر این ویژگی‌ها را ترکیب می‌کنند تا ویژگی‌های منحصر به فردی مانند چشم‌ها، بینی و دهان را شناسایی کنند.

آموزش

در طول آموزش، شبکه عصبی با تنظیم پارامترها یا وزن‌های داخلی خود، یاد می‌گیرد که پیش‌بینی‌های دقیقی را ارائه دهد. این تنظیم بر اساس اختلاف بین خروجی‌های پیش‌بینی شده و نتایج واقعی، که توسط تابع خطایی اندازه‌گیری می‌شود، انجام می‌شود. باز پراکنش، یک الگوریتم بنیادی در یادگیری عمیق است، که گرادیان‌های تابع خطا را نسبت به هر وزن محاسبه می‌کند، این امر به شبکه اجازه می‌دهد تا وزن‌های خود را مطابق با این شبکه به‌روز کند.

در ترجمه زبان، یک شبکه عصبی ممکن است بر روی مجموعه‌ای موازی از متون به زبان‌های مختلف آموزش داده شود. این شبکه با تنظیم وزن‌های خود به منظور کاهش خطاهای ترجمه مشاهده‌شده در طول آموزش، یاد می‌گیرد که ترجمه صحیح یک جمله را پیش‌بینی کند.

بهینه‌سازی

بهینه‌سازی یک فرآیند تکراری است که مدل وزن‌های خود را از طریق تکرار ارتباط با داده‌های آموزش بهبود می‌بخشد. تکنیک‌هایی مانند نزول تصادفی گرادیان (SGD) برای مسیریابی بهینه از منظر بهینه‌سازی پیچیدگی‌های گوناگون به‌کار می‌روند. هدف این است که دقت بالاتر و کلی‌سازی در داده‌هایی که دیده نشده‌اند به‌دست آید و در عین حال از برازش اضافی جلوگیری شود.

در تشخیص گفتار، یک مدل یادگیری عمیق، پارامترهای خود را بهبود می‌دهد تا کلمات گفتاری را به متن دقیقی ترجمه نماید، با استفاده از مجموعه داده‌ای بزرگ از ضبط‌های صوتی نشانه‌گذاری شده است.

مثال: وسایل نقلیه خودران

در چارچوب وسایل نقلیه خودران، یادگیری عمیق نقش بسیار مهمی در تفسیر و پاسخ به داده‌های محیطی به زمان واقعی ایفا می‌کند. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، که بر مبنای مجموعه داده‌های بزرگی از سنسورها و دوربین‌ها آموزش داده شده‌اند، این وسایل نقلیه می‌توانند علائم ترافیکی و دیگر وسایل نقلیه را در جاده شناسایی نمایند. به عنوان مثال، لایه‌های ابتدایی شبکه ممکن است لبه‌ها و شکل‌ها را شناسایی نماید، در حالی که لایه‌های عمیق‌تر این ویژگی‌ها را به یکدیگر ادغام می‌کنند تا صحنه‌های ترافیکی پیچیده‌تری را شناسایی نمایند و در میلی‌ثانیه‌ها تصمیم بگیرند.

با درک این مراحل و مثال‌ها، واضح می‌شود که چگونه مدل‌های یادگیری عمیق داده‌های خام را به اطلاعات قابل انجام تبدیل می‌کنند، که این امر غیرقابل نادیده گرفتن در برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن در انواع صنایع می‌شود.

کاربردهای یادگیری عمیق

انعطاف‌پذیری و کارآیی یادگیری عمیق آن را در بسیاری از صنایع ضروری کرده است:

مراقبت‌های بهداشتی:

 یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی به خوبی عمل می‌کند و با شناسایی دقیق نقایصی مانند تومورها و آسیب‌ها از اسکن‌هایی مانند MRI و CT، انقلابی در تشخیص بیماری‌ها ایجاد می‌کند. این فناوری با فراهم آوردن بینش‌های دقیق، به تشخیص زودهنگام و برنامه‌ریزی درمان کمک می‌کند. علاوه بر این، در کشف دارو، مدل‌های یادگیری عمیق داده‌های بزرگ را برای پیش‌بینی کارایی و عوارض جانبی داروهای جدید تجزیه و تحلیل می‌کنند، فرآیند تحقیقات را سریع‌تر می‌کنند و هزینه‌ها را کاهش می‌دهند.

خودروسازی: 

در صنعت خودروسازی، یادگیری عمیق هوش خودروهای خودران را تأمین می‌کند. این خودروها از شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌ها از سنسورها، لیدارها و دوربین‌ها به صورت زمان واقعی استفاده می‌کنند. آن‌ها می‌توانند پیاده‌رویی‌ها را شناسایی، نشانه‌های ترافیکی را تفسیر و رفتار دیگر وسایل نقلیه را پیش‌بینی کنند، که به تضمین رانندگی ایمن در جاده‌ها و بزرگراه‌ها کمک می‌کند. این فناوری در تحقق دیدگاه سیستم‌های حمل و نقل ایمن‌تر و کارآمدتر بسیار مهم است.

مالی: 

الگوریتم‌های یادگیری عمیق به طور گسترده در امور مالی برای وظایفی مانند معاملات الگوریتمی، شناسایی تقلب و ارزیابی خطر استفاده می‌شوند. با تحلیل روندهای بازار و داده‌های تاریخی با دقت بالا، این مدل‌ها استراتژی‌های سرمایه‌گذاری را بهینه می‌کنند، تراکنش‌های تقلبی را به صورت زمان‌واقعی شناسایی کرده و پروفایل‌های خطر را به شکلی موثرتر از روش‌های سنتی ارزیابی می‌کنند.

سرگرمی: 

پلتفرم‌های استریم از یادگیری عمیق برای بهبود جذابیت کاربر از طریق پیشنهادات شخصی محتوا استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل الگوهای مشاهده و ترجیحات کاربر، این سیستم‌ها فیلم‌ها، برنامه‌های تلویزیونی و موسیقی را که با سلیقه‌های فردی همخوانی دارند، پیشنهاد می‌دهند، که این امر به بهبود رضایت و بازداری کاربر کمک می‌کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): 

یادگیری عمیق پایه‌ی پیشرفت‌های قابل توجه در NLP است و هوش مصنوعی مانند Siri و Alexa، ربات‌های گفت‌وگو برای خدمات مشتری و خدمات ترجمه زبان را تأمین می‌کند. این مدل‌ها نکات زبانی انسانی را درک می‌کنند، پاسخ‌های منسجمی تولید می‌کنند و ارتباط بی‌درنگ را در زبان‌ها و متنوع‌های مختلف فراهم می‌کنند.

در هر یک از این حوزه‌ها، یادگیری عمیق نه‌تنها کارهای پیچیده را خودکارسازی می‌کند، بلکه فرآیندهای تصمیم‌گیری را با بهره‌گیری از داده‌های فراوان بهبود می‌بخشد و اطلاعات معنی‌داری را که قبلاً در دسترس نبوده است، استخراج می‌کند. با پیشرفت‌های یادگیری عمیق که به تدریج اتفاق می‌افتد، تأثیر آن بر نوآوری در انواع صنایع قرار است گسترش یابد و وعده‌های جدیدی در فناوری و توانایی انسان را به ارمغان آورد.

چالش‌ها و جهت‌های آینده یادگیری ماشین

با وجود موفقیت‌هایی که یادگیری عمیق داشته است، با چندین چالش مواجه است که محققان و توسعه‌دهندگان در حال حاضر در حال بررسی و حل آن‌ها هستند:

نیاز به داده:

 یکی از چالش‌های اساسی یادگیری عمیق، نیاز عظیم به داده‌های برچسب‌گذاری شده است. آموزش مدل‌های دقیق نیازمند مجموعه داده‌های بزرگ است که می‌تواند گرانقیمت و زمان‌بر برای برچسب‌گذاری باشد. به عنوان مثال، در تصویربرداری پزشکی، به دست آوردن مجموعه داده‌های شامل توضیحات برای آموزش هوش مصنوعی برای شناسایی بیماری‌های نادر می‌تواند به دلیل کمبود داده‌های مرتبط، به‌ویژه دشوار باشد.

منابع محاسباتی: 

مدل‌های یادگیری عمیق نیازمند منابع محاسباتی زیادی هستند و اغلب نیازمند سخت‌افزارهای ویژه مانند GPU و TPU برای آموزش هستند. مقیاس بزرگ محاسبات مورد نیاز چالش‌هایی را در زمینه مصرف انرژی و دسترسی به منابع محاسباتی با عملکرد بالا به وجود می‌آورد. به عنوان مثال، آموزش مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT-3 نیاز به منابع محاسباتی عظیمی را در طول دوره‌های زمانی طولانی دارد.

تفسیرپذیری: 

شبکه‌های عصبی به دلیل نبود تفسیرپذیری آن‌ها، اغلب به عنوان مدل‌های “جعبه سیاه” شناخته می‌شوند. درک اینکه تصمیمات درون این شبکه‌ها چگونه اتخاذ می‌شوند، امری بسیار حیاتی است، به ویژه در کاربردهای حیاتی مانند تشخیص بیماری‌ها در بهداشت و پیش‌بینی‌های مالی. تحقیقات در حال توسعه روش‌هایی برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل مانند مکانیسم‌های توجه در پردازش زبان طبیعی برای بصری‌سازی قسمت‌هایی از داده ورودی که بیشترین تأثیر را دارند، متمرکز می‌شوند.

کلی‌سازی: 

اطمینان از اینکه مدل‌های یادگیری عمیق به خوبی به داده‌های جدید و ناشناخته کلی‌سازی می‌شوند، هنوز یک چالش مهم است. برازش زیاد، که مدل در داده‌های آموزش عملکرد بسیار خوبی داشته باشد اما در داده‌های آزمون به نتایج ضعیفی برسد، نیاز به تکنیک‌های مقاوم‌سازی قوی و تنوع کافی در داده‌ها را نشان می‌دهد. به عنوان مثال، در رانندگی خودرو مان اطمینان حاصل شود که مدل‌های آموزش دیده شده در یک منطقه جغرافیایی، قادر به سازگاری با شرایط جاده‌ای متنوع در سطح جهان هستند که برای استقرار عملیاتی آن‌ها حیاتی است.

 آینده یادگیری عمیق

با نگاه به آینده، چندین مسیر تحقیقاتی و توسعه‌ای وجود دارد که قول توسعه زمینه یادگیری عمیق را می‌دهد:

 کارایی یادگیری عمیق: 

محققان در حال بررسی روش‌هایی برای بهبود کارآیی مدل‌های یادگیری عمیق هستند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری انتقالی و یادگیری متا به منظور کاهش وابستگی به مجموعه‌های داده برچسب‌گذاری شده با بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش دیده یا یادگیری از نمونه‌های کم بازاریابی می‌کنند. این رویکرد در حوزه‌هایی مانند پزشکی شخصی‌سازی‌شده که جمع‌آوری داده گرانقیمت یا محدود است، کاربرد دارد.

توضیح‌پذیری: 

ارتقاء قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق اولویت دارد. تکنیک‌هایی مانند تقلیل مدل، که مدل‌های پیچیده را به اشکال قابل فهم‌تر ساده می‌کند، و روش‌های استدلال علیه سعی در کشف استدلالی راه‌هایی برای آشکارسازی دلیل پشت تصمیمات هوش مصنوعی هستند. این شفافیت برای به دست آوردن اعتماد از کاربران و ذینفعان، به خصوص در حوزه‌هایی مانند روند قانونی و بازرسی الگوریتمی، بسیار حیاتی است.

ادغام با سایر فناوری‌ها:

 یادگیری عمیق به طور فزاینده‌ای با دیگر الگوهای هوش مصنوعی مانند یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی نمادین ادغام می‌شود. این ادغام امکان توسعه مدل‌های حجیم که قادر به یادگیری از تجربه، استدلال نمادین و سازگاری با محیط‌های پویا هستند را فراهم می‌آورد. کاربردها از ربات‌های خودکار تا سامانه‌های پیشرفته تصمیم‌گیری در مالی امکان‌پذیر است.

هوش مصنوعی اخلاقی:

 با تبدیل فناوری‌های یادگیری عمیق به غیر قابل اجتناب، تأمین استقرار اخلاقی و کاهش تعصبات نگرانی‌های اساسی هستند. اقدامات بر ایجاد چارچوب‌های توسعه و استقرار هوش مصنوعی مسئولانه، شامل راهنمایی‌هایی برای حریم خصوصی داده، عدالت و پاسخگویی تمرکز دارند. به عنوان مثال، در سامانه‌های تشخیص چهره، تلاش برای کاهش تعصباتی که ممکن است منجر به نتایج تبعیض‌آمیز شود، صورت می‌گیرد.

با حل این چالش‌ها و بررسی دامنه‌های جدید، آینده یادگیری عمیق وعده‌های بسیاری برای انقلاب در صنایع، بهبود قابلیت‌های انسانی و ترویج شیوه‌های مسئول هوش مصنوعی در جامعه را به ارمغان می‌آورد.

یادگیری عمیق با پایتون

پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی اصلی در یادگیری عمیق ظاهر شده است، به دلیل چندین ویژگی از جمله چندمنظورگی، سادگی استفاده و اکوسیستم گسترده‌ای از کتابخانه‌ها. چارچوب‌هایی همچون TensorFlow، PyTorch و Keras با ارائه انتزاعات سطح بالا و اجراهای کارآمد برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق، نقش پایتون را تثبیت کرده‌اند. به عنوان مثال، قابلیت‌های گراف محاسباتی TensorFlow و قابلیت تفاضل‌گرایی خودکار، فرایند توسعه مدل‌های پیچیده را تسهیل می‌دهد. علاوه بر این، طبیعت پویای پایتون به سرعت پروتوتایپ‌سازی و آزمایش قابلیت می‌دهد که برای تکامل معماری‌های یادگیری عمیق ضروری است. ادغام آن با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas به بهترین شکل امکانات کار با داده و دستکاری آن‌ها را افزایش می‌دهد که برای پیش‌پردازش مجموعه‌های داده بزرگ بسیار حیاتی است. به همین دلیل، پایتون نه‌تنها پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق را ساده می‌کند، بلکه نوآوری در هوش مصنوعی را در برنامه‌های متنوعی از دیدگاه‌های مختلف از بینایی ماشینی و پردازش زبان طبیعی تا سامانه‌های خودکار و تشخیص‌های پزشکی، شتاب می‌دهد.