hamnavardgroup

یادگیری عمیق چطور کار می‌کند؟

الگوریتم‌های یادگیری عمیق در واقع شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی هستند که مشابه مغز انسان ساخته شده‌اند. مغز انسان از میلیون‌ها نرون به هم پیوسته تشکیل شده است که برای یادگیری و پردازش اطلاعات، با هم همکاری می‌کنند. شبکه عصبی یادگیری عمیق هوش مصنوعی یا شبکه عصبی مصنوعی از لایه‌های متعدد اعصاب مصنوعی ساخته شده‌اند که در یک کامپیوتر قرار گرفته‌اند و در ارتباط با هم کار می‌کنند.

نورون‌های مصنوعی ماژول‌های نرم افزاری هستند که بخش‌هایی به نام گره یا Node دارند و از محاسبات ریاضی برای پردازش داده استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی هم الگوریتم‌های یادگیری عملی هستند که از نودها برای حل مسایل پیچیده کمک می‌گیرند.

شبکه یادگیری عمیق از چه لایه‌هایی تشکیل شده است؟

تلاش برای ساختن مدل‌های ریاضی که قابلیت فراگیری و آنالیز عمومی مسائل را داشته باشند از قرن نوزدهم و توسط ریاضی‌دانان آغاز شده است. به مرور زمان این تلاش‌ها به موفقیت‌های مختلف در ابعاد مختلف دست یافتند و در نهایت در سال 1958 شبکه پرسپترون (perceptron) تشکیل شد. این شبکه دارای سه لایه و با قابلیت یادگیری بود. این پیشرفت و تحول همچنان ادامه پیدا کرد و سیستم‌ها تکمیل شدند. اما در کل سه لایه اصلی در شبکه یادگیری عمیق طراحی می‌شود که ممکن است لایه‌های دیگری هم وجودداشته باشد که همگی در یکی از این سه لایه قرار می‌گیرند.

شبکه‌های عصبی عمیق از چندین لایه تشکیل شده‌اند. پیوستگی این لایه‌ها به شکلی است که هر لایه بر اساس لایه قبل ایجاد می‌شود. به ارتباط بین لایه‌ها و پیشرفت محاسبات در طول شبکه، انتشار رو به جلو (Forward Propagation) گفته می‌شود.

لایه ورودی (Input Layer)

شبکه عصبی هوش مصنوعی گره‌های زیادی دارد که داده‌ها برای پردازش از این طریق وارد آن می‌شوند.

لایه مخفی یا میانی (Hidden Layer)

لایه ورودی داده‌ها را پردازش می‌کند و به لایه بعدی شبکه عصبی منتقل می‌کند. لایه‌های مخفی یا میانی در سطوح مختلفی هستند و داده‌ها را پردازش می‌کنند و با دریافت اطلاعات جدید رفتار خود را طراحی و منطبق با داده می‌کنند. شبکه‌های دیپ لرنینگ دارای صدها لایه مخفی هستند که یک مشکل را از زوایای مختلف بررسی می‌کنند.

به عنوان نمونه اگر به شما تصویر حیوانی که تا کنون ندیده‌اید نشان داده شود و از شما بخواهند نوع حیوان یا راسته آن را شناسایی کنید ذهن شما شروع به مقایسه تصویر با داده‌های قبلی خواهد کرد. به شکل و اندازه چشم و گوش حیوان، بزرگی جثه، تعداد پاها و پوشش بدن حیوان توجه می‌کنید و شاید به صورتی که در ادامه آورده می‌شود گونه حیوان را شناسایی کنید:

• اگر حیوان سم داشته باشد می‌تواند گاو یا آهو باشد.
• اگر چشم حیوان شبیه گربه باشد شاید از گربه سانان وحشی باشد.

لایه‌های مخفی همینطور عمل می‌کنند. اگر الگوریتم یادگیری عمیق برای شناسایی حیوانات باشد، هر لایه مخفی برای بررسی ویژگی متفاوت و خاصی از حیوانات به کار می‌رود.

لایه خروجی (Output Layer)

لایه خروجی گره‌ها یا نودهایی برای بازده و استخراج داده دارد. مدل‌های یادگیری عمیق که پاسخ آنها بله یا خیر است تنها دو گره یا نود دارند. لایه‌هایی که ممکن است خروجی‌های بیشتری داشته باشند گره‌های بیشتری هم دارند.

یادگیری عمیق در بستر یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در واقع تکنیک‌هایی برای ارتقای روش سنتی یادگیری ماشین هستند. یادگیری ماشینی در روش سنتی به مداخله انسان در آموزش نرم افزار نیاز دارد. به عنوان مثال در شناسایی حیوان جدید موارد زیر در نظر گرفته می‌شود:

• تصویر صدها هزار حیوان به صورت دستی نام‌گذاری می‌شود.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تصاویر را پردازش می‌کنند.
• الگوریتم‌های ایجاد شده را با تصاویر ناشناس تست می‌کنند.
• دلایل نتایج نادرست را شناسایی می‌کنند.
• داده‌ها را بهبود می‌بخشند تا نتایج دقیق‌تری به دست آید.

به این فرایند یادگیری نظارتی (Supervised Learning) گفته می‌شود. نتایج با کمک داده‌های بسیار زیاد و متنوع به مرور زمان بهبود داده می شوند. ممکن است در این روش خطاهایی وجود داشته باشد. مثلا الگوریتم طراحی شده برای تشخیص و تفکیک حیوانات، گربه‌های سیاه را شناسایی کند اما گربه‌های سفید را نشناسد چون مجموعه داده ورودی از تصاویر گربه‌های سیاه بیشتر استفاده کرده است. در این صورت باید گربه‌های سفید بیشتری به سیستم معرفی کرد و دوباره مدل یادگیری ماشین را بهبود داد تا توانایی تشخیص رنگ گربه در ماشین به وجود آید و نتیجه درستی را اعلام کند.

یادگیری عمیق چطور کار می‌کند؟

الگوریتم‌های یادگیری عمیق در واقع شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی هستند که مشابه مغز انسان ساخته شده‌اند. مغز انسان از میلیون‌ها نرون به هم پیوسته تشکیل شده است که برای یادگیری و پردازش اطلاعات، با هم همکاری می‌کنند. شبکه عصبی یادگیری عمیق هوش مصنوعی یا شبکه عصبی مصنوعی از لایه‌های متعدد اعصاب مصنوعی ساخته شده‌اند که در یک کامپیوتر قرار گرفته‌اند و در ارتباط با هم کار می‌کنند.

نورون‌های مصنوعی ماژول‌های نرم افزاری هستند که بخش‌هایی به نام گره یا Node دارند و از محاسبات ریاضی برای پردازش داده استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی هم الگوریتم‌های یادگیری عملی هستند که از نودها برای حل مسایل پیچیده کمک می‌گیرند.

شبکه یادگیری عمیق از چه لایه‌هایی تشکیل شده است؟

تلاش برای ساختن مدل‌های ریاضی که قابلیت فراگیری و آنالیز عمومی مسائل را داشته باشند از قرن نوزدهم و توسط ریاضی‌دانان آغاز شده است. به مرور زمان این تلاش‌ها به موفقیت‌های مختلف در ابعاد مختلف دست یافتند و در نهایت در سال 1958 شبکه پرسپترون (perceptron) تشکیل شد. این شبکه دارای سه لایه و با قابلیت یادگیری بود. این پیشرفت و تحول همچنان ادامه پیدا کرد و سیستم‌ها تکمیل شدند. اما در کل سه لایه اصلی در شبکه یادگیری عمیق طراحی می‌شود که ممکن است لایه‌های دیگری هم وجودداشته باشد که همگی در یکی از این سه لایه قرار می‌گیرند.

شبکه‌های عصبی عمیق از چندین لایه تشکیل شده‌اند. پیوستگی این لایه‌ها به شکلی است که هر لایه بر اساس لایه قبل ایجاد می‌شود. به ارتباط بین لایه‌ها و پیشرفت محاسبات در طول شبکه، انتشار رو به جلو (Forward Propagation) گفته می‌شود.

لایه ورودی (Input Layer)

شبکه عصبی هوش مصنوعی گره‌های زیادی دارد که داده‌ها برای پردازش از این طریق وارد آن می‌شوند.

لایه مخفی یا میانی (Hidden Layer)

لایه ورودی داده‌ها را پردازش می‌کند و به لایه بعدی شبکه عصبی منتقل می‌کند. لایه‌های مخفی یا میانی در سطوح مختلفی هستند و داده‌ها را پردازش می‌کنند و با دریافت اطلاعات جدید رفتار خود را طراحی و منطبق با داده می‌کنند. شبکه‌های دیپ لرنینگ دارای صدها لایه مخفی هستند که یک مشکل را از زوایای مختلف بررسی می‌کنند.

به عنوان نمونه اگر به شما تصویر حیوانی که تا کنون ندیده‌اید نشان داده شود و از شما بخواهند نوع حیوان یا راسته آن را شناسایی کنید ذهن شما شروع به مقایسه تصویر با داده‌های قبلی خواهد کرد. به شکل و اندازه چشم و گوش حیوان، بزرگی جثه، تعداد پاها و پوشش بدن حیوان توجه می‌کنید و شاید به صورتی که در ادامه آورده می‌شود گونه حیوان را شناسایی کنید:

• اگر حیوان سم داشته باشد می‌تواند گاو یا آهو باشد.
• اگر چشم حیوان شبیه گربه باشد شاید از گربه سانان وحشی باشد.

لایه‌های مخفی همینطور عمل می‌کنند. اگر الگوریتم یادگیری عمیق برای شناسایی حیوانات باشد، هر لایه مخفی برای بررسی ویژگی متفاوت و خاصی از حیوانات به کار می‌رود.

لایه خروجی (Output Layer)

لایه خروجی گره‌ها یا نودهایی برای بازده و استخراج داده دارد. مدل‌های یادگیری عمیق که پاسخ آنها بله یا خیر است تنها دو گره یا نود دارند. لایه‌هایی که ممکن است خروجی‌های بیشتری داشته باشند گره‌های بیشتری هم دارند.

یادگیری عمیق در بستر یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در واقع تکنیک‌هایی برای ارتقای روش سنتی یادگیری ماشین هستند. یادگیری ماشینی در روش سنتی به مداخله انسان در آموزش نرم افزار نیاز دارد. به عنوان مثال در شناسایی حیوان جدید موارد زیر در نظر گرفته می‌شود:

• تصویر صدها هزار حیوان به صورت دستی نام‌گذاری می‌شود.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تصاویر را پردازش می‌کنند.
• الگوریتم‌های ایجاد شده را با تصاویر ناشناس تست می‌کنند.
• دلایل نتایج نادرست را شناسایی می‌کنند.
• داده‌ها را بهبود می‌بخشند تا نتایج دقیق‌تری به دست آید.

به این فرایند یادگیری نظارتی (Supervised Learning) گفته می‌شود. نتایج با کمک داده‌های بسیار زیاد و متنوع به مرور زمان بهبود داده می شوند. ممکن است در این روش خطاهایی وجود داشته باشد. مثلا الگوریتم طراحی شده برای تشخیص و تفکیک حیوانات، گربه‌های سیاه را شناسایی کند اما گربه‌های سفید را نشناسد چون مجموعه داده ورودی از تصاویر گربه‌های سیاه بیشتر استفاده کرده است. در این صورت باید گربه‌های سفید بیشتری به سیستم معرفی کرد و دوباره مدل یادگیری ماشین را بهبود داد تا توانایی تشخیص رنگ گربه در ماشین به وجود آید و نتیجه درستی را اعلام کند.