تخفیف ویژه زمستانه پی استور
تا 60 درصد تخفیف
شامل پروژه‌ها و دوره‌های آموزشی
روز
ساعت
دقیقه
ثانیه
تخفیف ویژه زمستانه پی استور
یادگیری ماشین عبارتست از روشی برای تقلید از انسان‌ها در زمینه استفاده دانش و اطلاعات خاصی که در زمینه های مختلف بکار می‌برند. تا قبل از این مدلهای استاندارد دیگری وجود داشتند که مورد استفاده قرار می‌گرفتند ولی با استفاده از روش جدید که مبتنی بر استفاده از ماشین‌های محاسباتی دقیقتر است می‌توانیم نتیجه کاملتر از فرآیند یادگیری را بدست بیاوریم.
در حال حاضر مدل یادگیری عمیق نسبت به مدل استاندارد قدیمی محبوبیت و کاربرد بسیار بیشتری دارد و الگوریتم سنتی در مدل های استاندارد به صورت خطی عمل می کنند ولی در یادگیری عمیق می توانیم برای عمده الگوریتم های غیر خطی هم مسائل را حل کنیم. از مهمترین نوع الگوریتم های غیر خطی می توانیم به نوعی از شبکه ها که آنها را شبکه های عصبی می نامیم اشاره کنیم.
الگوریتم هایی که در یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گیرد عموما از ساختاری به صورت بیولوژیک و براساس کارکرد مغز جهت کمک به ماشین با استفاده از هوش مصنوعی الهام گرفته شده اند. آموزش های تخصصی فرادرس که در زمینه داده کاوی و یادگیری ماشین تهیه و تالیف شده است نقش خوبی در یادگیری و درک ما در این زمینه خواهد داشت.
در ادامه می خواهیم بیشتر در مورد شبکه های عصبی بدانیم.
شبکه های عصبی که می شناسیم نمونه ای یک الگوریتم غیرخطی هستند که بعنوان نمونه می توانیم به شبکه عصبی بدن انسان اشاره کنیم که توسط نورون ها باهم ارتباط برقرار می کنند. شبکه های عصبی براساس مجموعه ای از عصب های متصل شده بهم رفتار هستند که مانند سلول های عصبی در بدن و مغز انسان می توانند پیام هایی را به سایر اعصاب منتقل کنند.
یعنی مانند سلول های عصبی بدن می توانند به صورت پیوسته باشند و به صورت کلی یاد بگیرند چطور مانند یک انسان تصمیم های درست و کاملی بگیرند. از جمله بحث های مهمی که در بخش هوش مصنوعی درحال بررسی است همین شبکه عصبی بدن انسان و سایر حیوانات است تا به درک درستی از فرآیند کارکرد آن پی ببریم و شبیه سازی آن را در دنیای مجازی برای اهداف خاص انجام دهیم.
شرکت ها و دانشگاه های مختلفی در سراسر جهان به صورت تخصصی در زمینه یادگیری عمیق کار می کنند تا درک کاملی از محیط پیرامون خود داشته باشیم. حال برای اینکه شروع به داده کاوی در زمینه شبکه های عصبی کنیم و الگوریتم های پیچیده را جهت مشاغل و اهدافمان ساده و تسهیل کنیم باید از آموزش یادگیری عمیق در پایتون استفاده کنیم.
همانطور که ذکر شد یادگیری عمیق یک موضوع از حوزه هوش مصنوعی است و همچنین زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است. هر دو موضوع یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به صورت تخصصی در زبان پایتون مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است. ما می توانیم از یادگیری عمیق در انجام پروژه های متعددی مانند تحلیل کسب و کار، داده کاوی، علم داده، پردازش تصاویر و تحلیل متون استفاده کنیم. تمامی اینگونه پروژه ها به صورت کاربردی در زبان برنامه نویسی پایتون قابل انجام است.
شاید اینگونه به نظر برسد که علم یادگیری عمیق دانش بالا و تخصصی در زمینه شبکه های عصبی ، آمار و احتمالات، الگوریتم های ریاضی، یادگیری ماشین و سایر علوم کامپیوتری بخواهد تا بتوانیم به درک کاملی از آن برسیم ولی اینطور نیست و باورهای اشتباهی است. با استفاده از زبان پایتون که قدرت کاملی در زمینه برنامه نویسی هوش مصنوعی دارد و در عین سادگی یکی از زبان های قدرتمند در این زمینه محسوب می شود می توانیم با محیطی تخصصی به یادگیری ماشین و آموزش یادگیری عمیق در پایتون بپردازیم.
از جمله امتیازات و مزایای یادگیری زبان پایتون بحث مربوط به کتابخانه های تخصصی آن است و در زمینه یادگیری عمیق هم پایتون با سه مدل کتابخانه پرکاربرد ورود کرده است. این سه کتابخانه عبارتند از :
از بین کتابخانه های فوق ۲ مورد اول به صورت مستقیم در زمینه شبکه های عصبی کار می کنند.
کتابخانه تخصصی Keras را می توان کتابخانه ای پرطرفدار دانست با استفاده از آن بسادگی می توانیم مدلهای شبکه های عصبی را با استفاده از زبان پایتون طراحی و بسازیم. کتابخانه های Tensorflow و Theano نیز دو مورد از کتابخانه های عددی کامل هستند که جهت فهم و یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گیرند. همچنین از این دو کتابخانه بعنوان پشتیبان برای کتابخانه Keras می توانیم جهت ارتقاء یادگیری عمیق به شکل راحتتر و سریعتر استفاده کنیم.
گام های مربوط به یادگیری عمیق با Keras را می توانیم به ۴ بخش زیر تقسیم کنیم :
همانطور که به شکل مختصر در مورد درباره نقش زبان پایتون در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی گفتیم، در ادامه می خواهیم به بررسی دلایل مهم استفاده از این زبان برای بکارگیری در یادگیری عمیق بپردازیم.
همانطور که می دانیم زبان برنامه نویسی پایتون سطح بالا و نزدیک به زبان انسان است و مسلم که یادگیری آن برای انسان ها راحتتر است. کارشناسان یادگیری عمیق با بهره بردن از این زبان می توانند مشکلات زبان های سطح پایین برنامه نویسی را برطرف کنند. برخی از زبان های سطح پایین که زبان آنها نزدیک به زبان ماشین است مشکلاتی در بخش مدیریت حافظه دارند که کار را برای افرادی که می خواهند با آنها کار کنند دشوار می کند. با مزیت مهمی که زبان پایتون دارد می توانیم براحتی بر روی طراحی مدل های قوی تر متمرکز شویم.
زبان پایتون به صورت کامل با مجموعه ای از فناوری های بروزی ادغام شده است و متخصصان داده کاوی که بیشتر به انجام فعالیت های خاصی مشغول هستند می توانند کارهای خود را از این پس با زبان پایتون انجام دهند. برخی از این فناوری های جدید عبارتند از : انتقال داده بین سرورها، استفاده از واحد پردازش گرافیکی GPU، تبدیل اطلاعات فشرده پردازش شده و همچنین آموزش یادگیری عمیق در پایتون.
می توان گفت که زبان پایتون از نظر کامل بودن با زبان های دیگر متفاوت است و بهتر از آنها عمل می کند و به نظر بسیاری از کارشناسان خبره در حوزه هوش مصنوعی، زبان برنامه نویسی پایتون، بهترین زبان برای کار در زمینه یادگیری عمیق است. گواه این ادعا کتابخانه های جامع و کامل معرفی شده است که به تخصصی در زمینه یادگیری عمیق کار می کنند و کمتر زبان برنامه نویسی دیگری را می شناسیم که در این زمینه به این میزان کار کرده باشد.
تا به اینجا با مفهوم یادگیری عمیق و اشتراک آن با زبان پایتون آشنا شدیم، حال می خواهیم برای اینکه استفاده آن را در دنیای اطراف و جامعه بدانیم با اصلی ترین کاربردهای یادگیری عمیق آشنا شویم.
از جمله کاربردهای جالب در زمینه یادگیری عمیق تشخیص و پردازش زبان گفتاری است. شبکه های عصبی و مدل های آن بر روی کلیه اطلاعات های صوتی و نحوه تشخیص کامل کلمات و همچنین جملات کار می کنند. این تکنولوژی باعث می شود تا بسیاری از ابزارهای صوتی هوشمندی اختراع شوند تا بتوانند دستورهای صوتی انسان ها را فهمند و درک کنند و متقابل با آن فعالیت خواسته شده را انجام دهند.
از جمله کاربردهای نوینی که در گوشی های تلفن همراه می توانیم مشاهده کنیم مربوط به تشخیص تصویر است که با استفاده از یادگیری عمیق انجام می شود و می توانیم با تجزیه و تحلیل تصاویر به توامندسازی کامپیوترها جهت تشخیص تصاویر کمک کنیم. کاربرد مهمی که در زمینه پردازش و تشخیص تصاویر می توانیم مثال بزنیم در جستجوی تصاویر گوگل است که بتازگی گزینه ای در کنار عکس های نمایش داده شده موجود است تا بعد از تحلیل تصویر موجود، سایر تصاویر مرتبط با آن را به ما نمایش دهد. حتما اسم ماشین های خودران را شنیده اید، این سیستم خودران یکی از کاربردهای مهم در زمینه تشخیص تصاویر با استفاده از آموزش یادگیری عمیق در پایتون است.
یکی از کاربردهای جالب و نوینی که بشر به دنبال آن بوده است تجزیه و تحلیل احساس انسان ها به هدف شناسایی اطلاعات خاص برای نوشتن متن و یا انتقال آن است. اینکه بفهمیم کلماتی که از زبان یک انسان گفته می شود چه نوع احساسی همراه با خود دارد؟ خشم و نفرت، خوشحالی، غم و یا هر نوع احساس دیگری. مدیران شرکت ها می توانند با تحلیل کردن احساس مشتریان به نیازهای واقعی آنها پی ببرند و مطابق با احساسات هر گروه شغلی یا انسانی به ارائه مشاوره های مناسب برای فروش محصول و خدمات بپردازند.
از کاربردهای جالب که با یادگیری عمیق بدست می آید مربوط به تشخیص تقلب است. ساختار هایی به صورت چند لایه از شبکه های عصبی وجود دارند که می توانند کشف پیام هایی را که برای تظاهر و تقلب است از مجموعه ای از داده های دریافتی انجام دهند. برخی از انواع تقلب که می توانیم که با استفاده از یادگیری عمیق کشف کنیم عبارتند از : کشف سرقت، دستگاه دروغ سنج، کلاهبرداری، شناسای ادعاهای بیمه و…
همانطور که مزایا و کاربردهای یادگیری عمیق را بیان کردیم متوجه شدیم که روش جدید و نوین برای یادگیری چه ویژگی هایی نسبت به یادگیری ماشین دارد. البته یادگیری عمیق زیرمجموعه ای یادگیری ماشین است ولی می توانیم ثابت کنیم که یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین برتری هایی دارد.
در ادامه می خواهیم به مهمترین ویژگی های برتر یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین بپردازیم.
اگر تا قبل از این از الگوریتم یادگیری ماشین استفاده می کردیم نمی توانستیم براحتی کار استخراج خودکار ویژگی ها را بر روی اطلاعات و داده های خام و دست نخورده را انجام دهیم.
ولی با استفاده از آموزش یادگیری عمیق در پایتون مرحله جدیدی به تجزیه و تحلیل داده های خام اضافه شده است که مربوط به استخراج ویژگی ها است تا با استفاده داده های کشف شده بتوانیم فهم بهتری نسبت به اطلاعات داشته باشیم. اگر بخواهیم استخراج داده ها را با استفاده از مدل یادگیری ماشین انجام دهیم کاری زمانبر و پیچیده را داشتیم ولی با بهره بردن از الگوریتم یادگیری ماشین می توانیم با فرآیندی ساده تر و بدون دخالت انسان کار استخراج داده ها را انجام دهیم.
این را باید بگوییم که هرچقدر داده های بیشتری در اختیار الگوریتم های یادگیری عمیق قرار گیرد بازدهی بهتری برای درک و فهم مدل های تعریف شده خواهیم داشت. ولی در الگوریتم های قدیمی یادگیری ماشین همیشه محدودیت هایی را برای دریافت اطلاعات بیشتر داشتیم و این یک نقطه ضعف بزرگ بود.
تا قبل از این اگر می خواستیم دانستنی و یادگیری های قبلی را برای هر مدلی تعریف کنیم باید از ابتدا اینکار را انجام می دادیم و قادر به انتقال یادگیری ها نبودیم ولی با استفاده از الگوریتم های هوشمند یادگیری عمیق این امکان وجود خواهد داشت تا دیگر هر وظیفه را مجددا آموزش ندهیم و مدلی از پیش تعریف شده را دوباره بکار بگیریم.
در این مطلب سعی کردیم با مفهوم مهم هوش مصنوعی و انواع یادگیری های آن آشنا شویم. درباره یادگیری ماشین و محدودیت های آن گفتیم و همچنین از مزایا و کاربردهای یادگیری عمیق صحبت کردیم. اگر بخواهیم با کاربردهای زبان پایتون که آموزش یادگیری عمیق در پایتون است آشنا شویم می توانیم با مجموعه آموزش های فرادرس شروع به فراگیری محتوای کامل و جامع که توسط اساتید باتجربه و خبره نگارش و تدوین شده است استفاده کنیم.
