آشنایی با دیپ لرنینگ : کاربردها و الگوریتم ها

به جرات می توان گفت که در دنیای امروز همه امور به سمت هوشمند شدن می روند. یادگیری عمیق و یا دیپ لرنینگ از فناوری های تازه و نوظهور است که با داشتن مزایای فراوان توانسته علاوه بر کاربرد در صنعت، در زندگی روزمره نیز استفاده های متعدد و مثمرثمری داشته باشد. دیپ لرنینگ شاخه ای از علم یادگیری ماشین ولی پیشرفته تر از آن است و بر پایه دو اصل؛ یعنی یادگیری و بهبود الگوریتم های کامپیوتر (رایانه) عمل می کند. از آنجایی که این فناوری از هوش و شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می کند و از عملکرد مغز انسان پیروی می نماید، بنابراین می تواند بهترین جایگزین برای انجام وظایف انسانی باشد.

شرکت نوین ایلیا صنعت، نماینده رسمی برندهای سنسو‌پارت و باسلر در ایران می باشد. این شرکت می تواند درباره انواع سنسور صنعتی، سیستم‌ های بینایی ماشین و پردازش تصویر به شما مشاوره و راهنمایی های ارزنده ای ارائه دهد. کارشناسان ما با بهره مندی از تجربه و دانش بالا، بهترین راه‌حل ‌ها برای ساخت و اجرای پروژه‌های اتوماسیون صنعتی و ماشین بینایی را در اختیار شما قرار می دهند. شما می توانید برای اطلاعات بیشتر از خدمات ما، با کارشناسان ما تماس بگیرید.

تعریف دیپ لرنینگ به زبان ساده

به زبان ساده می توان بیان داشت، از آنجایی که یادگیری عمیق (Deep learning) مانند مغز انسان عمل می کند و انسان ها همواره در حال آموزش و بهبود می باشند، این فناوری نیز با استفاده از الگورتیم ها یک وظیفه را بارها انجام داده و در هر بار انجام آن سعی در پیشرفت و افزایش سرعت عملکرد خود دارد. دیپ لرنینگ با استفاده از الگوریتم های خودسازگار به مرتب سازی و تجزیه و تحلیل داده های کلان و یا big data می پردازد. این الگوریتم ها از دقت بالایی برخوردار می باشند و بر حسب معماری شبکه های چندلایه و داده های برچسب گذاری شده آموزش می بینند. معماری های مورد استفاده در دیپ لرنینگ موارد زیر می باشد:

• شبکه ‌های باور عمیق (deep belief networks)
• شبکه ‌های عصبی بازگشتی (recurrent neural networks)
• شبکه های عصبی عمیق
• شبکه ‌های عصبی کانولوشنی (convolutional neural networks

انواع الگوریتم های دیپ لرنینگ

در یادگیری عمیق الگوریتم های شبکه های عصبی به چهار بخش کلی زیر تقسیم می شوند:

• الگوریتم یادگیری نظارت شده: در این الگوریتم از داده های دارای برچسب که حاوی ورودی و خروجی هدف می باشند، استفاده می گردد. الگوریتم نظارت شده روابط بین خروجی پیش‌بینی شده و ویژگی ‌های ورودی را الگوبرداری می کند که این امر موجب می گردد تا برای داده های جدید، خروجی را راحت تر پیش ‌بینی کند.
• الگوریتم یادگیری بدون نظارت: در این الگوریتم از داده های دارای برچسب استفاده می شود. الگوریتم یادگیری بدون نظارت بر روی داده های ورودی، تکنیک هایی جهت تشخیص الگوها اعمال می کند و بدین صورت دیتاها، گروه بندی و خلاصه می گردند.
• الگوریتم یادگیری نیمه نظارتی: این الگوریتم بهترین روش برای ساخت مدل است و در صورتی استفاده می گردد که هزینه برچسب دار کردن داده ها بالا باشد.
• الگوریتم یادگیری تقویتی: این الگوریتم بر مبنای روش سعی و خطا هنگام تصمیم گیری، آموزش می بیند و به انجام اقدامات نرم افزاری در محیط ارتباط دارد.

کاربردهای یادگیری عمیق

در این قسمت می خواهیم به بعضی از کاربردهای دیپ لرنینگ بپردازیم، پس با ما همراه باشید.

اتومبیل های خودران

در خودرودهای بدون راننده که از فناوری یادگیری عمیق در آن استفاه شده است، چند مدل هوش مصنوعی به طور همزمان در آن مشغول به فعالیت هستند. مدل های هوش مصنوعی در شناسایی علائم رانندگی، جایگاه های توقف، تشخیص عابر پیاده و مسیر جاده مهارت کافی را دارند.

تشخیص چهره

یادگیری عمیق و استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص چهره در موارد متعددی همچون سیستم های امنیتی، باز کردن قفل گوشی تلفن همراه و تگ کردن افراد در پست های شبکه های اجتماعی به کار می رود. از کاربردهای اصلی تشخیص چهره دستگیری مجرمان است که دولت ها به لطف همین فناوری و با استفاده از دوربین مداربسته می توانند سالانه صدها مجرم در حین تردد در خیابان را دستگیر کنند.

لازم به ذکر است که دیپ لرنینگ در محیط های کاری برای تشخیص چهره کارمندان جهت ورود و خروج و در خط تولید کارخانجات نیز کاربرد دارد. با استفاده از دوربین صنعتی در خط تولید کارخانجات می توان محیط و وقایع پیرامون و روند کار را به خوبی مشاهده و ثبت کرد.

پزشکی و داروسازی

شرکت های مهم پزشکی و داروسازی در جهان از الگوریتم های دیپ لرنینگ جهت مواردی همچون تشخیص تومور و بیماری فرد و تجویز داروی مخصوص برای او، تجزیه و تحلیل نمونه خون، بررسی سطح گلوکز در بیماران دیابتی و تشخیص مشکلات قلبی استفاده می کنند. از دیگر کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی موارد زیر است:

• احتمال مرگ افراد بیمار را نیز می توان پیش بینی نمود.
• می توان داده های بیمار از قبیل اطلاعات دموگرافیک، سوابق پزشکی و نتایج آزمایش ها را به صورت الکترونیک ذخیره نمود.
• تشخیص الگوهای روند سلامت و عوامل خطر بر اساس داده های ذخیره شده بیمار بسیار سریع تر صورت می گیرد.

کشاورزی

در مبحث کشاوری جلوگیری از خسارت و آفات نقش بسیار مهمی دارد. با استفاه از الگوریتم های یادگیری عمیق می توان مولکول هایی را شناسایی نمود که گیاهان را در برابر آفات و بیماری ها محافظت می کند. این روش موجب می شود که آفت کش ها و سموم مناسب تولید گردد و بدین صورت از ضرر در زمان مناسب جلوگیری شود.

تولید متن و گزارش

امروزه با استفاه از ربات هایی که مبتنی بر روش یادگیری عمیق کار می کنند، می توان گزارش های دقیق و جامعی را بر اساس سبک نگارش و گرامر مخصوص تولید نمود.

از دیگر کاربردهای دیپ لرنینگ می توان به نمونه هایی همچون دستیاران مجازی، پیش بینی زمین لرزه، تشخیص تاخیر رشد در کودکان، رنگ آمیزی تصاویر سیاه و سفید، لب خوانی، اضافه کردن صدا به فیلم‌های صامت، ترجمه ماشینی خودکار، رتبه بندی صفحات وب و … اشاره نمود.

در پایان باید یادآور شد که دیپ لرنینگ «یادگیری عمیق» روزبه‌روز در حال گسترش و پیشرفت است و در اکثر تکنولوژی‌های روز نیز قابل‌ِاستفاده است. در این مورد البته باید مراقب تشخیص درست و غلط‌کار ماشین نیز باشیم. به طور مثال در یکی از زیرشاخه‌های آن به نام دیپ‌فیک (Deep fake) به‌راحتی عکس و صدای شخصی را می‌توان به‌جای شخصی دیگر قرار داد و این موضوع تبعات خودش را دارد. دیپ لرنینگ یکی از بازوهای مهم بینایی ماشین، یادگیری ماشین و علم هوش مصنوعی است.