مزایا و مضرات یادگیری عمیق

شما احتمالاً شاهد رشد ایده های برجسته مانند یادگیری عمیق طی چند سال گذشته و همچنین برخی از شرکت های بزرگ در حال اتخاذ آن هستید. منطقی است که این سؤال را مطرح کنیم که چرا یادگیری عمیق توجه صاحبان مشاغل را در سراسر جهان جلب کرده است.

در این مقاله ، ما یادگیری عمیق را با جزئیات بیشتر بررسی خواهیم کرد و تلاش خواهیم کرد تا عوامل اصلی در افزایش محبوبیت آن را شناسایی کنیم.

یادگیری عمیق: چیست ?

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین (ML) است که داده ها را با توجه به یک چارچوب منطقی از پیش تعیین شده در تلاش برای کشف همبستگی ها و الگوهای پردازش می کند. یادگیری عمیق ، که به عنوان شبکه های عصبی عمیق نیز شناخته می شود ، در مقایسه با شبکه های عصبی معمولی ، که تعداد محدودی از لایه های پنهان دارند ، تعدادی از لایه های پنهان در شبکه عصبی را به کار می برد.

برای به دست آوردن نتیجه دقیق ، الگوریتم های یادگیری عمیق ورودی را به داده های قبلاً آموخته شده نقشه می کنند. ایده اصلی این فناوری بسیار شبیه به نحوه کار مغز انسان (شبکه های عصبی بیولوژیکی) است. برای نتیجه گیری ، ما اطلاعات تازه را با داده های قبلاً کشف شده در تضاد قرار می دهیم.

از مجموعه های بزرگی از داده های دارای برچسب و توپولوژی شبکه عصبی که بدون نیاز به استخراج دستی ، یادگیری ویژگی ها را برای آموزش مدلهای یادگیری عمیق استفاده می کنند.

تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

در حالی که هر دو فناوری از داده ها برای یادگیری ویژگی استفاده می کنند ، ظرفیت یادگیری عمیق برای مقیاس با داده ها ، آن را به طور قابل توجهی از یادگیری ماشین متمایز می کند.

پس از آموزش در مجموعه های داده های بزرگ ، سیستم های ML به طور معمول قبل از کاهش بازده ها به یک فلات عملکرد می رسند. با این حال ، مدل های یادگیری عمیق با افزایش اندازه مجموعه داده های آموزش عملکرد بهتری دارند.

در حالی که یادگیری ماشین به دانشمندان یا کاربران داده برای استخراج و ساخت ویژگی ها نیاز دارد ، یادگیری عمیق به طور خودکار پس از آموزش داده ، فرآیندهای استخراج و مدل سازی را انجام می دهد. مدل های یادگیری عمیق می توانند مشکلاتی را برطرف کنند که مدل های سنتی یادگیری ماشین نمی توانند.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

آموزش و استنباط دو مرحله اصلی یک فرآیند یادگیری ماشین عمیق است. مرحله آموزش را به عنوان فرایندی برای طبقه بندی مقادیر گسترده داده ها و شناسایی صفات مشترک آنها در نظر بگیرید. به منظور نتیجه گیری مناسب ، دفعه بعد که با داده هایی با ماهیت مشابه روبرو می شود ، سیستم این صفات را مقایسه و به خاطر می آورد.

مراحل یک فرایند آموزش عمیق یادگیری به شرح زیر است:

Anns مجموعه ای از نمایش داده های باینری درست/دروغین را مطرح می کند.

استخراج اعداد از بلوک داده ها.

مرتب سازی داده ها به دسته ها بر اساس پاسخ ها.

هوش مصنوعی یادگیری عمیق نتیجه گیری می کند و داده های جدید و کشف نشده را در مرحله استنباط با استفاده از دانش قبلی خود نشان می دهد.

مزایای یادگیری عمیق

ممکن است تعجب کنید که چرا بسیاری از شرکت های بزرگ فناوری اطلاعات به تدریج یادگیری عمیق را اجرا می کنند. برای درک علت باید مزایای یک تکنیک یادگیری عمیق را بررسی کنیم. این هشت مزیت برتر استفاده از یادگیری عمیق است:

براساس تحقیقات گارتنر ، بخش قابل توجهی از داده های یک سازمان بدون ساختار است زیرا اکثر آن در انواع مختلفی از اشکال مانند تصاویر ، متون و غیره وجود دارد. داده های بدون ساختار مورد استفاده قرار نمی گیرند زیرا برای تفسیر بخش عمده الگوریتم های یادگیری ماشین چالش برانگیز است. اینجاست که یادگیری عمیق عالی است.

الگوریتم های یادگیری عمیق را می توان با استفاده از انواع مختلف داده ها آموزش داد و هنوز هم بینش هایی ایجاد می کند که مربوط به اهداف آموزش باشد. به عنوان مثال ، شما می توانید از الگوریتم های یادگیری عمیق برای یافتن هرگونه ارتباط بین تحقیقات بازار ، فعالیت رسانه های اجتماعی و موارد دیگر برای پیش بینی ارزش سهام آینده یک شرکت خاص استفاده کنید.

مهندسی ویژگی یک کار حیاتی در یادگیری ماشین است زیرا باعث افزایش دقت می شود ، و گهگاه این روش می تواند خواستار تخصص دامنه یک مشکل خاص باشد. استفاده از یک رویکرد یادگیری عمیق فواید بسیاری دارد که یکی از آنها استقلال آن در انجام مهندسی ویژگی است.

در این روش ، یک الگوریتم داده ها را جستجو می کند تا صفاتی را پیدا کند که همبستگی داشته باشد و سپس آنها را برای ترغیب یادگیری سریعتر بدون اینکه به طور خاص دستور انجام این کار شود ، ترکیب می کند. این مهارت دانشمندان داده را قادر می سازد بار کاری خود را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.

انسان گاهی اوقات هنگام گرسنگی یا خسته شدن خطاهای بی دقتی می کند. این در مورد شبکه های عصبی اینگونه نیست. پس از آموزش صحیح ، یک مدل یادگیری عمیق می تواند هزاران فعالیت تکراری و تکراری را در بخش کوچکی از زمان انجام دهد که یک انسان را انجام می دهد.

علاوه بر این ، کیفیت کار هرگز کاهش نمی یابد ، مگر اینکه داده های آموزش شامل داده های خام باشد که به طور دقیق موضوعی را که شما به دنبال حل آن هستید منعکس نمی کند.

فراخوان ها بسیار گران هستند و در برخی از بخش ها می توانند منجر به هزینه های مستقیم به سازمان میلیون ها دلار شوند. از یادگیری عمیق می توان برای تشخیص نقص های ذهنی که برای آموزش چالش برانگیز هستند ، استفاده شود ، مانند علامت های کوچک در برچسب های محصول.

مدل های یادگیری عمیق همچنین می توانند نقص هایی را پیدا کنند که پیدا کردن در غیر این صورت چالش برانگیز باشد. یادگیری عمیق می تواند این واریانس ها را مورد توجه قرار دهد و ویژگی های مفیدی را برای تقویت بازرسی ها یاد بگیرد که تصاویر سازگار به دلایل مختلف دشوار شوند.

روند برچسب زدن داده ها می تواند پرهزینه و وقت گیر باشد. استفاده از داده های دارای برچسب دیگر هنگام استفاده از یک رویکرد یادگیری عمیق دیگر لازم نیست زیرا الگوریتم ها در یادگیری بدون هیچ قانونی عالی هستند. این نوع یادگیری بسیار مؤثرتر از انواع دیگر رویکردهای یادگیری ماشین است.

اگرچه بیشتر دانشمندان داده آموخته اند که فرایند یادگیری را برای تمرکز بر آنچه برای آنها ضروری است ، تنظیم کنند ، اما به اندازه کافی قوی است که می توانید داده های جدید را درک و استفاده کنید. با این کار به شما اجازه می دهد یادگیری را مدیریت کنید اما نه مدل سازی آماری ، یادگیری عمیق از این مزیت استفاده می کند.

به جای آموزش سیستم نحوه یادگیری ، به ما امکان می دهد یک کار خاص را آموزش دهیم. برای آموزش یک مدل خاص ، می توانیم از انواع مختلفی یا مجموعه آموزش بسیار اساسی استفاده کنیم و فقط از آن بخواهیم که موارد را انتخاب کند.

این می تواند به هر سیستم تکامل یابد. می توان از آن برای اهداف مختلفی مانند تشخیص ساده صورت یا بازسازی تصویر استفاده کرد. این کار را می توان با وزن زیادی یا وزن بسیار کمی انجام داد. می تواند خطی باشد یا نه.

مضرات یادگیری عمیق

به جای استفاده از تفکر انتزاعی انسانی ، یادگیری عمیق آن را مدل می کند (یا حداقل تلاش می کند تا آن را تقریبی کند). با وجود تمام مزایای آن ، چندین مضرات یادگیری عمیق وجود دارد:

یادگیری عمیق برای ایجاد فرایند آموزش خود به تجزیه و تحلیل داده ها متکی است. با این حال ، مدت زمان لازم برای اطمینان از یک فرآیند آموزش مؤثر توسط داده های ورودی سریع و جریان محدود است.

بنابراین دانشمندان داده باید الگوریتم های یادگیری عمیق خود را اصلاح کنند تا بتوانند از این واقعیت استفاده کنند که شبکه های عصبی می توانند حجم گسترده ای از داده های ورودی مداوم را پردازش کنند.

ناتوانی نرم افزار یادگیری عمیق در توضیح استدلال خود برای رسیدن به نتیجه گیری خاص ، یک اشکال مهم است. شما نمی توانید بر خلاف در مورد یادگیری ماشین معمولی ، یک الگوریتم را دنبال کنید تا تعیین کنید که چرا سیستم شما تعیین کرده است که یک عکس از گربه است و نه یک سگ. برای رفع گسل ها در الگوریتم های یادگیری عمیق ، باید کل الگوریتم را اصلاح کنید.

یادگیری عمیق فناوری است که از منابع زیادی استفاده می کند. برای آموزش مدل ها ، این امر به GPU های قوی تر ، واحدهای پردازش گرافیکی با کارایی بالا ، مقادیر عظیم ذخیره سازی و غیره نیاز دارد. علاوه بر این ، در مقایسه با یادگیری ماشین معمولی ، این روش نیاز به زمان بیشتری برای آموزش دارد.

مقایسه نتایج آن با نتایج تکنیک های دست ساز بسیار دشوارتر است. می توان با استفاده از یک استراتژی متفاوت که به عنوان "یادگیری عمیق توسط نزول شیب" شناخته می شود ، یادگیری عمیق را به مناطق با ابعاد بالاتر گسترش دهد.

ارزیابی عملکرد آن در برنامه های دنیای واقعی کاملاً چالش برانگیز است زیرا یک برنامه می تواند با سایرین متفاوت باشد و روش های آزمایش برای تجزیه و تحلیل ، اعتبار سنجی و مقیاس پذیری می تواند بسیار متفاوت باشد.

درک آن کاملاً چالش برانگیز است. یادگیری عمیق توسعه بعدی در یادگیری ماشین است. با کسب اطلاعات بیشتر در مورد جهان ، ماشین ها را قادر می سازد تا پیشرفته تر شوند. از این دانش ، آنها می توانند تعمیم یافته ای را که بعداً می توانند از آنها برای حل یک مشکل متفاوت استفاده کنند ، استخراج کنند.

با وجود همه مشکلات خود ، یادگیری عمیق روشهای جدید و بهتری برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بدون ساختار برای کسانی که قصد استفاده از آن را دارند ، کشف می کند. در حقیقت ، استفاده از یادگیری عمیق برای فعالیت های پردازش داده ها می تواند تأثیر مثبتی بر شرکت ها داشته باشد. با این حال ، سوال واقعی این نیست که آیا این فناوری مفید است بلکه چگونگی استفاده از مشاغل در پروژه های خود برای افزایش پردازش داده ها است.

برنامه های کاربردی برای یادگیری عمیق

دستیاران مجازی

دستیاران مجازی برنامه های مبتنی بر وب هستند که دستورات کاربر را به زبان طبیعی می گیرند و آنها را اجرا می کنند. دستیاران مجازی مانند آمازون الکسا ، کورتانا ، سیری و دستیار گوگل نمونه های متداول هستند.

برای کار با بزرگترین پتانسیل خود ، به رایانه هایی با اتصال به اینترنت نیاز دارند. بر اساس تعامل قبلی و استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق ، دستیار به طور کلی تجربه کاربری بهتری را هر بار که یک دستور به آن داده می شود ، ارائه می دهد.

کبوتر

Chatbots می تواند به سرعت مشکلات مصرف کننده را برطرف کند. chatbot یک برنامه هوش مصنوعی مبتنی بر متن یا متن به گفتار برای ارتباطات آنلاین است. این توانایی تعامل با مردم و انجام کارهای شبیه به انسان را دارد.

Chatbots اغلب در خدمات به مشتری ، بازاریابی رسانه های اجتماعی و مشتری های پیام رسانی فوری به کار می رود. ورودی های کاربران با پاسخ های خودکار روبرو می شوند. برای تولید اشکال مختلف واکنش ، از یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می کند.

مراقبت پزشکی

یادگیری عمیق در صنعت مراقبت های بهداشتی مورد استفاده قرار می گیرد. یادگیری عمیق باعث شده است که تشخیص بیماری ها و تشخیص با رایانه امکان پذیر باشد. با استفاده از تصویربرداری پزشکی ، اغلب برای تحقیقات پزشکی ، کشف دارو و شناسایی بیماری های جدی مانند سرطان و رتینوپاتی دیابتی استفاده می شود.

سرگرمی

برای بهبود تجربیات مشتریان خود ، مشاغلی مانند Netflix ، Amazon ، YouTube و Spotify پیشنهادات مربوط به فیلم ، آهنگ و ویدیویی را ارائه می دهند. یادگیری عمیق کاملاً مقصر این امر است.

مشاغل پخش آنلاین توصیه هایی را بر اساس سابقه گشت و گذار در شخص ، علایق و فعالیت برای کمک به آنها در تصمیم گیری در مورد محصول و خدمات ارائه می دهند. از روشهای یادگیری عمیق نیز برای ایجاد خودکار زیرنویس و اضافه کردن صدا به فیلم های خاموش استفاده می شود.

جمع آوری اخبار و تشخیص اخبار جعلی

با استفاده از یادگیری عمیق ، می توانید اخبار را به شخصیت های خوانندگان خود تنظیم کنید. سلیقه های خود خواننده و همچنین از عوامل اجتماعی ، منطقه ای و اقتصادی می توان برای جمع آوری و فیلتر مطالب خبری استفاده کرد. توسعه طبقه بندی کننده هایی که می توانند اخبار جعلی و دروغین را تشخیص دهند و آن را از فید شما حذف کنند ، توسط شبکه های عصبی کمک می کند. آنها همچنین شما را نسبت به نقض احتمالی حریم خصوصی هشدار می دهند.

ساخت آهنگ

یادداشت ها ، ساختارها و الگوهای موسیقی را می توان به یک دستگاه آموزش داد ، که می تواند به تنهایی موسیقی را شروع کند. صوتی خام را می توان با استفاده از مدلهای تولیدی با یادگیری عمیق ، مانند Wavenet ایجاد کرد.

شبکه حافظه کوتاه مدت کوتاه مدت در نسل خودکار موسیقی کمک می کند. موسیقی شناسی با کمک رایانه از ابزار ابزار Python Music21 استفاده می کند. با بیان دانش اساسی در مورد تئوری موسیقی ، ایجاد نمونه های موسیقی و تحقیق در مورد موسیقی ، ممکن است یک سیستم را برای ایجاد موسیقی آموزش دهیم.

بازتاب های نهایی

با توجه به مزایای فوق الذکر از اتخاذ تکنیک های یادگیری عمیق ، به جرات می توان گفت که یادگیری عمیق بدون شک در توسعه فن آوری های سطح بالا مانند معماری سیستم پیشرفته و اینترنت اشیاء تأثیر خواهد گذاشت. پیش بینی می شود کمک های سودمندتر به دنیای بیشتر شرکتها از محصولات و خدمات مرتبط و هوشمند مرتبط باشد.

یادگیری عمیق دیگر فقط یک روند نیست. اکنون به سرعت در حال تبدیل شدن به یک فناوری حیاتی است که به تدریج توسط انواع شرکت ها در صنایع بی شماری پذیرفته می شود.

به اشتراک گذاری وبلاگ:

بخشی از جامعه اینستاگرام ما باشید

وبلاگ های روند

خاصیت ارتجاعی تقاضا و انواع آن

5 عامل تأثیرگذار بر رفتار مصرف کننده

تجزیه و تحلیل Pestle چیست؟هر آنچه را که باید در مورد آن بدانید

مروری بر تجزیه و تحلیل توصیفی

5 عامل مؤثر بر کشش قیمت تقاضا (PED)

اقتصاد مدیریتی چیست؟تعریف ، انواع ، ماهیت ، اصول و دامنه