یادگیری عمیق یکی از پرطرف‌دارترین و محبوب‌ترین حوزه‌هایی است که اخیراً توجهات بسیاری را به خود جلب کرده است. یادگیری عمیق یا Deep Learning یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین به حساب می‌آید که از شبکه‌های عصبی برای تفسیر داده‌ها و انجام وظایف پیچیده‌ای مثل تشخیص چهره، استخراج ویژگی‌های تصویر، پردازش زبان طبیعی و غیره استفاده می‌کند. شاید برایتان سؤال باشد که مدل‌های هوش مصنوعی مولدی همچون Chat GPT و یا Bard گوگل و یا مدل‌های مولد تصویری مثل DALL-E چگونه کار می‌کنند، چگونه می‌توانند در کسری از ثانیه اطلاعات دقیق را در اختیار ما قرار دهند و یا مدلی مثل Chat GPT چطور می‌تواند یاد بگیرید و اشتباهات خود را جبران کند. باید بگوییم که هسته تمام این قابلیت‌های موجود در مدل‌های و سیستم‌های هوش مصنوعی اخیر، استفاده از یادگیری عمیق است. در ادامه قصد داریم بیشتر پیرامون این زیر شاخه از علم هوش مصنوعی بحث کنیم و چگونگی کارکرد یادگیری عمیق را مورد بررسی قرار دهیم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست و چگونه کار می‌کند؟

همان طور که اشاره شد یادگیری عمیق یک رویکرد قدرتمند و زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که برای حل مسائل و وظایف پیچیده از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی از لایه‌های متعددی از نورون‌ها تشکیل شده‌اند که داده‌ها را به صورت سلسله مراتبی از ورودی گرفته و بنا به اهمیت، آنها را در وزن‌های مشخصی ضرب کرده و به خروجی می‌برد. شبکه‌های عصبی با این روش می‌توانند ویژگی داده‌های ورودی را استخراج کنند. یکی از نقاط قوت استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق قدرت مدل‌سازی تمثیلی در شبکه‌های عصبی است. به این معنی که می‌توانند با استفاده از ویژگی‌های داده‌ها آنها را به شکلی مفهومی‌تر و قابل فهم تر برای بشر در بیاورند. روش کار یادگیری عمیق بسیار شبیه به روش کار یادگیری ماشین است. برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق داده‌های ورودی به شبکه عصبی داده می‌شود، شبکه شروع به تجزیه و تحلیل ویژگی‌های داده‌ها می‌کند و سعی می‌کند پارامترهای خود را به بهترین شکل با آنها تنظیم کند تا خطا در تشخیص به حداقل برسد. پس از آموزش مدل با داده‌های آموزشی و تطبیق پارامترها با ویژگی‌ها، مدل می‌توان آن را با داده‌های جدید مورد بررسی و ارزیابی قرار داد.

یادگیری ماشین با یادگیری عمیق چه تفاوتی دارد؟

شاید شباهت‌های موجود در رو رویکرد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باعث به وجود آمدن این سؤال در ذهن شما شود که تفاوت این دو رویکرد در چیست؟ مراحل نرمال سازی داده‌های ورودی، آموزش و ارزیابی مدل در هر دوی این رویکردها بسیار شبیه به هم هستند اما تفاوت چیست؟ در ادامه قصد داریم تفاوت‌های بین این دو روش یادگیری در هوش مصنوعی را بیشتر بررسی کنیم.
ساختار داده‌ها: مدل‌های یادگیری ماشین معمولاً بر اساس الگوریتم‌های آماری و ریاضیات مثل رگرسیون خطی، درخت تصمیم گیری و ماشین‌های بردار پیاده سازی می‌شود در حالی که در یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی متشکل از چند لایه نورونی برای دریافت داده به صورت سلسله مراتبی و تولید خروجی از داده برای استخراج ویژگی داده‌ها استفاده می‌شود.
نوع داده‌ها: در یادگیری ماشین معمولاً از داده‌های ساختار یافته مثل جداولی از اعداد و ماتریس‌ها استفاده می‌شود. از این روش یادگیری می‌توان برای پیش بینی عددی و طبقه بندی ساختار یافته استفاده کرد. اما در یادگیری عمیق از داده‌های نامنظم مثل تصویر، صدا، متون و ویدئو استفاده می‌شود. از این روش یادگیری برای تشخیص الگو خاص از داده‌های نامنظم استفاده می‌شود.
تعداد ویژگی‌ها: در یادگیری ماشین تعداد ویژگی‌های داده‌های ورودی معمولاً محدود است و به صورت دستی وارد می‌شود؛ ولی در یادگیری عمیق ویژگی‌های داده‌های ورودی به صورت خودکار از دادها استخراج می‌شود و معمولاً تعداد آنها بسیار بیشتر از ویژگی‌های موجود در داده‌های ورودی یادگیری ماشین است.

تاریخچه یادگیری عمیق:

هسته اصلی مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی است. پس اگر بخواهیم تاریخچه شکل گیری مدل یادگیری عمیق را بررسی کنیم، ابتدا باید روند شکل گیری شبکه‌های عصبی را بدانیم. شبکه‌های عصبی اولین بار در دهه ۱۹۴۰ به دنیا معرفی شدند. مک‌کالوک و پیترسون در طرحی در این سال به مدل‌های محاسباتی مبتنی بر نورون‌ها و الهام گرفته شده از سیستم عصبی انسان اشاره کردند. در دهه ۱۹۵۰، شبکه‌های عصبی مصنوعی به صورت رسمی معرفی شدند که بسیار پیچیده بودند. در دهه ۱۹۶۰، آلکسای مدل‌های "پرسپترون" را توسعه داد که توانایی تشخیص الگوهای ساده‌ از داده‌ها را داشت. پس از آن در سال‌های بعدی مشخص شد که شبکه‌های عصبی از انجام وظایف پیچیده عاجز هستند، همین موضوع باعث کاهش توجهات به شبکه‌های عصبی مصنوعی شد. در پی همین بحران در دهه ۲۰۰۰، پژوهش‌ها و تحقیقات جدید در زمینه یادگیری عمیق آغاز شد. یکی از نقاط عطف این دوران، مقاله "یادگیری ناهمگن ژئومتریک" از ژفری هینتون بود که اثبات می‌کرد، شبکه‌های عصبی عمیق بر خلاف باور عموم آن زمان قادر به انجام محاسبات و تقریب بالاتری از توابع پیچیده هستند. در سال ۲۰۰۶، جف هینتون با ارائه یک الگوریتم آموزشی جدید به نام مقیاس‌پذیر به عمق، باری دیگر سروصدایی در این عرصه به پا کرد. 6 سال بعد از آن، یعنی در سال ۲۰۱۲، الکسندر کریج از مدل شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای برنده شدن در یک مسابقه تشخیص تصاویر ImageNet استفاده کرد. تقریباً می‌توان این دوره را نقطه عطف و معرفی رسمی مدل‌های یادگیری عمیق به دنیا آن طور که امروز می‌شناسیم به حساب آورد. از آن زمان به بعد به با ایجاد تغییرات اساسی در معماری شبکه‌های عصبی عمیق و به‌کارگیری تکنیک‌هایی مثل شبکه‌های عصبی بازگشتی و شبکه‌های عصبی بازگشتی دراز‌مدت، یادگیری عمیق در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و بسیاری موارد دیگر بسیار کارآمد و راه گشا عمل کرده است.

کاربردهای یادگیری عمیق:

مدل یادگیری عمیق یکی از مهم‌ترین و محبوب‌ترین رویکردها در هوش مصنوعی به حساب می‌آید که در  زمینه‌های مختلفی از سیستم‌ها و مدل‌های هوشمند از این رویکرد استفاده می‌شود. در این قسمت از مقاله یادگیری عمیق یا Deep learning می‌خواهیم حوزه کاربردهای مدل‌های یادگیری عمیق را مورد بررسی قرار دهیم و چند مورد از زمینه‌های محبوب که از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند را معرفی کنیم.

تشخیص تصاویر: به خاطر قدرت بالا مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص الگو و استخراج ویژگی‌های داده‌های ورودی، می‌توان از این روش برای تشخیص چهره و شناسایی افراد، تشخیص اشیا در تصویر و توصیف محتوا تصویر یا ویدئو استفاده کرد. سیستم‌های تشخیص چهره در ادارات و سازمان‌های دولتی نمونه‌ای از این نوع سیستم‌ها هستند.
پردازش زبان طبیعی: از یادگیری عمیق می‌توان در کنار پردازش زبان طبیعی یکی دیگر از زیرشاخه‌های علم هوش مصنوعی برای تشخیص احساسات، خلاصه سازی متون، و ترجمه ماشینی استفاده کرد. ابزارهای ترجمه آنلاین نمونه‌هایی از این نوع مدل‌ها هستند.

تشخیص گفتار: با به‌کارگیری مدل‌های یادگیری عمیق می‌توان از آنها برای تبدیل گفتار به متن و برعکس و یا تبدیل گفتار به صوت استفاده کرد.

پزشکی: یکی از زمینه‌هایی که به صورت گسترده از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند، پزشکی است. در زمینه پزشکی می‌توان از مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری از روی تصاویر اشعه ایکس و یا سی تی اسکن استفاده کرد. حتی می‌توان با به‌کارگیری این نوع مدل‌ها وقوع و یا توسعه برخی بیماری‌ها را از قبل تشخیص داد.

نتیجه گیری:
در چند سال اخیر با پیشتازی سیستم‌های هوش مصنوعی در عرصه تکنولوژیکی، مدل‌های یادگیری عمیق کمک‌های شایانی به پیشرفت، توسعه و ارتقا تکنولوژی‌های مرتبط با هوش مصنوعی کرده است. تشخیص تصاویر با دقتی که امروز انجام می‌شود در گذشته میسر نبود و پیاده سازی چنین سیستم‌هایی سختی‌ها و دشواری‌های مخصوص به خود را داشت. حتی تشخیص احساسات شخص از روی گفتار تا چند سال پیش یک موضوع محیرالعقول بود. اما امروز به لطف پیشرفت در معماری و تکنیک‌های مختلف موجود در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی این پیشرفت‌ها دیگر غیر ممکن نیست. امروزه در زمینه‌های مختلف از پزشکی و  مسائل امنیتی گرفته تا علوم زیستی و مهندسی و حتی بازارهای مالی و اقتصادی از این مدل‌ها به صورت گسترده استفاده می‌کنند. و این نشان از قدرتمند ظاهر شدن یادگیری عمیق در این عرصه است. قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های ورودی و استخراج ویژگی‌های آنها و ویژگی‌هایی مثل مقیاس پذیری و یادگیری تمثیلی را می‌توان از نقاط قوت برجسته این نوع مدل‌ها به حساب آورد. با این حال لازم به ذکر است که یادگیری عمیق با پیشرفت‌های اخیر، همچنان با برخی محدودیت‌ها و چالش‌هایی مواجه است. از جمله نیاز به داده‌های بزرگ برای آموزش یکی از معایب مدل‌های یادگیری عمیق است. اما حتی با در نظر گرفت تمام محدودیت‌ها و چالش‌های بر سر راه این نوع مدل‌ها، مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق همچنان یکی از قدرتمندترین راه‌حل‌ها برای بسیاری از مسائل مرتبط با علم هوش مصنوعی هستند.