یادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان ساده

حتما این سوال برای شما هم پیش آمده که مترجم گوگل (Google Translate) چگونه به این دقت و سرعت متنی که به آن می‌دهیم را به راحتی از زبانی به زبان دیگر برای شما ترجمه می‌کند؛ یا تجربه استفاده از اپلیکیشن‌هایی که شما را به راحتی تبدیل به کودک یا فردی کهن‌سال می‌کند برای شما هم جذاب بوده است. همه‌ی این ابداعات و خلاقیت‌ها مدیون یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه عصبی (Neural Network) در هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است است.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیر مجموعه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند می‌باشد که وظیفه آن این است که به کامپیوتر بیاموزد که بتواند مانند انسان تصمیم گیری کند. به عنوان مثال در خودروهای خود ران (Self Driving Car) بینایی ماشینبینایی کامپیوتر و کاربردهای آن چیست و چگونه کار می‌کند؟کامپیوتر ویژن یا بینائی کامپیوتر، در ارتباط با مدلسازی و تقلید از حس بینایی انسانی از طریق استفاده از نرم‌افزار یا سخت‌افزار دیجیتالی می‌باشد. در این صفحه بینایی ماشین را بصورت کامل بررسی شده است. قادر است تا خودروها را از انسان‌ها تشخیص دهد و متناسب با شرایط محیطی، ماشین را به بهترین نحو کنترل کند. نتیجه این کار هدایت خودرو است با این تفاوت که در اینجا، این یادگیری عمیق است که به جای مغز انسان اشیا را تشخیص می‌دهد و تصمیم گیری می‌کند. برای درک بهتر یادگیری عمیق بهتر است ابتدا با ساختار و نحوه کار آن آشنا شویم در نتیجه می‌توانیم بهتر عملکرد آن را درک کنیم.

یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

عملکرد الگوریتم های یادگیری عمیق به اینصورت است که سعی می‌کند با بررسی و تجزیه و تحلیل پیوسته دیتاهای ورودی و خروجی قابل قبول، مشابه آنچه که انسان تحلیل می‌کند را ارائه دهد. به عنوان مثال با بررسی تعدادی عکس گربه و سگ بتواند سگ و گربه را از یکدیگر تشخسص دهد. یادگیری عمیق از ساختاری لایه لایه به اسم شبکه عصبی (Neural Network) استفاده می‌کند. دانشمندان با بررسی شبکه عصبی انسان و الهام گرفتن از آن، اقدام به طراحی شبکه عصبی در یادگیری عمیق کرده‌اند؛ این به این معنی نیست که شبکه عصبی در یادگیری عمیق به طور دقیق مشابه شبکه عصبی انسان است، بلکه در مواردی جزئی به آن شباهت دارد و بطور کلی بسیار تفاوت دارد و شبکه عصبی انسان پیچیدگی بسیار زیادی دارد.

عصب انسان با دریافت یک پالس الکتریکی آن را به عصب دیگر منتقل می‌کند، در شبکه عصبی عمیق دیتاها و اطلاعات از یک سمت وارد شبکه شده و به انتهای آن منتقل می‌شود. در این بین شبکه با پردازش‌هایی که در هر مرحله بر روی دیتا انجام می‌دهد سعی می‌کند الگوها یا Patterns موجود در آن دیتاها را یاد بگیرد. همانطور که مغز انسان سعی می‌کند تا اطلاعات جدید را با اطلاعاتی که از گذشته در ذهن دارد مقایسه کند، شبکه عصبی نیز دیتاهای ورودی را با آموخته‌های خود مقایسه می‌کند و سعی می‌کند اطلاعات خود را با دیتاهای جدید تطبیق دهد.

آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟

همانطور که قبل تر اشاره شد ، یادگیری عمیق به واسطه شبکه عصبی، دیتاها را از نورون‌های مبدا دریافت می‌کند و پس از پردازش در لایه‌های وسط به لایه انتهایی منتقل می‌کند که خروجی را به ما نمایش می‌دهد، در نتیجه شبکه عصبی در معماری یادگیری عمیق به کار رفته است و بخشی از یادگیری عمیق را شکل می‌دهد. در ادامه بهتر است کمی بیشتر با ساختار شبکه عصبی آشنا شویم.

همانطور که در تصویر زیر مشاهده می‌کنید، شبکه عصبی شامل بخش‌های مختلفی است و به طور کلی در شبکه عصبی سه لایه مختلف وجود دارد. لایه ورودی، لایه میانی و لایه خروجی. دیتاها از طریق دایره‌ها که نود (Node) نامیده می‌شوند به درون شبکه راه پیدا می‌کنند. هر نود می‌تواند به نود لایه بعد ارتباط داشته باشد یا می‌تواند ارتباط نداشته باشد. این بستگی به روند و الگوریتم‌های دیتای ورودی ما دارد که کدام نود به کدام نود دیگر متصل شود.

اما به طور کلی نودها در یک لایه به نودهای لایه دیگر متصل می‌شوند. وظیفه هر لایه این است که یک وزن مخصوصی به هر ارتباطی که از یک نود به نود دیگر می‌رود اختصاص دهد که مقادیر این وزن‌ها توسط پروسه‌ای که برای ارزیابی دقت مدل یادگیری عمیق استفاده می‌شود، تعیین می‌شود. پس از عبور از لایه ورودی دیتاها سفر خود را به لایه‌های درونی شبکه ادامه می‌دهند و دستخوش تغییرات بسیاری می‌شوند تا در نهایت از لایه خارجی، خارج شوند.

با وجود اینکه دانشمندان معماری شبکه عصبی را پایه ریزی کرده اند اما هنوز از اتفاقاتی که بین نود ها و لایه ها در حال رخ دادن است اطلاعات زیادی در دست ندارند و آن را اصطلاحا جعبه سیاه می‌نامند.

این بدان معنا است که هنوز اطلاعات دقیقی از اتفاقاتی که داخل شبکه رخ می‌دهد در دسترس نیست، یعنی اتفاقاتی که باعث می‌شود تا دیتای ورودی به دیتای خروجی تبدیل شود مبهم است .اما با این وجود شبکه عصبی قادر است پیچیده ترین الگوریتم‌های پنهان در دیتاها را شناسایی کند.

چرا یادگیری عمیق؟

یادگیری عمیق مزایایی نسبت به سایر روش های مدل سازی دارد که در ادامه به آن‌ها خواهیم پرداخت، اما به طور کلی می‌توان گفت که یکی از ویژگی های مهم یادگیری عمیق دقت بالای آن در حل مسائل است که این یک ویژگی بسیار مهم در مسائلی همچون خودروهای خودران است.

تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند و یادگیری عمیق هر دو از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است هستند با این تفاوت که یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعی است که با بکارگیری حداقلی دخالت انسان می‌تواند با مسائل سازگار شود و آن‌ها را حل کند. اما یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که از شبکه عصبی استفاده می‌کند تا فرآیند یادگیری مغز انسان را تقلید کند. در جدول زیر تفاوت های اساسی یادگیری عمیق با یادگیری ماشین را مشاهده می‌کنید.

از میان تفاوت‌های بالا اصلی ترین تفاوت، مربوط به تفاوت در کارایی مدل سازی در یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین می باشد، به طوری که در تصویر پایین می‌توان به وضوح دریافت که با افزایش تعداد دیتا از یک مقدار مشخصی، کارایی مدل های یادگیری ماشین کاهش می‌یابد اما برعکس در یادگیری عمیق با افزایش تعداد دیتا، عملکرد و کارایی افزایش میابد. 

مزایا و معایب یادگیری عمیق

یادگیری عمیق توانایی بسیار بالایی در حل مسائل مختلف دارد اما با این وجود دارای مزایا و معایبی می‌باشد که در ادامه به بررسی این مزایا و معایب خواهیم پرداخت.

مزایا یادگیری عمیق

عدم نیاز به برچسب گذاری دیتا

یکی از ویژگی های مهم یادگیری عمیق توانایی آن در مدیریت کردن روابط بسیار پیچیده دیتا می‌باشد. از یادگیری عمیق می‌توان در دیتاهای لیبل گذاری شده یا لیبل گذاری نشده استفاده کرد. لیبل گذاری دیتا می‌تواند فرآیندی بسیار زمان‌بر و پرهزینه باشد به عنوان مثال در مسائلی مانند دسته بندی تصاویر، الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراواندر این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد نیاز به تعداد زیادی دیتا دارد تا بتواند روابط میان پیکسل‌های تصاویر را یاد بگیرد از این رو اگر بخواهیم تمامی این دیتاها را لیبل گذاری کنیم، باید زمان زیادی را صرف انجام این کار اختصاص دهیم، اما یادگیری عمیق بدون نیاز به برچسب گذاری دیتا می‌تواند این کار را برای ما انجام دهد. این ویژگی باعث برتری یادگیری عمیق نسبت به سایر روش‌ها می‌شود.

تولید نتایج با کیفیت و موثر

یک مدل یادگیری عمیقی که به درستی آموزش داده شده باشد، می‌تواند مسائل ساده با تکرار زیاد را بسیار سریع و در کسری از زمان انجام بدهد. تا زمانی که فرآیند مدل سازی به درستی انجام شود خروجی کار با کیفیت است و قابلیت رقابت با نتایج سایر الگوریتم های مدل سازی را دارا می‌باشد.

نیازی به مهندسی ویژگی (Feature Engineering) ندارد

مهندسی ویژگی یکی از فرآیندهای یادگیری ماشین می‌باشد که به بررسی خواص و خصوصیت‌های دیتا می‌پردازد و باعث می‌شود دقت مدل افزایش پیدا کند. این فرآیند گاه می‌تواند بسیار تخصصی و زمان بر باشد و در برخی دیتاها پیدا کردن این خواص مشکل جدی باشد، اما در یادگیری عمیق این کار توسط شبکه عصبی در زمان سریعتری انجام می‌شود و قابلیت این را دارد که خواص ترکیبی را نیز شناسایی کند و این مزیت بسیار مهمی برای یادگیری عمیق محسوب می‌شود.

مقرون به صرفه بودن

در نگاه اول شاید توسعه یک مدل بر پایه یادگیری عمیق هزینه‌بر به نظر برسد اما نکته‌ای که باید به آن توجه داشت دقت مدل در هنگام استفاده در مقیاس بزرگ می‌باشد. فرض کنید یک مدل یادگیری عمیق قرار است در یک سازمان بزرگ مورد استفاده قرار بگیرد، اگر دقت مدل در مقدار یک درصد نسبت به سایر مدل‌ها بالاتر باشد می‌تواند سود آوری بسیار زیادی را در این مقیاس بسیار بزرگ برای سازمان به همراه داشته باشد. این مورد به صورت برعکس نیز صادق است، اگر مدل دقت مناسبی نداشته باشد ممکن است در آینده هزینه‌های بسیار زیادی را برای سازمان تحمیل کند. از این رو مقدار هزینه‌ای که برای مدل سازی انجام می‌شود در قیاس با دقت و سرعت در هنگام بهره برداری بسیار مقرون به صرفه است.

معایب یادگیری عمیق

نیاز به حجم انبوهی از اطلاعات

الگوریتم های یادگیری عمیق به گونه‌ای هستند که به مرور از دیتاها یاد می‌گیرند از این رو همواره نیاز به حجم انبوهی از اطلاعات هستند. همانطور که قبل‌تر نیز اشاره شد یادگیری عمیق در حجم کم دیتاها راندمان خوبی ندارند و این مسئله برای کسب و کارهای کوچک یا مواردی که در آن‌ها حجم دیتاها بسیار کم است مانند مسائل مربوط به بیماری‌های نادر، می‌تواند نکته منفی باشد. این محدودیت باعث می‌شود تا فقط شرکت‌های بزرگی مانند گوگل که به اطلاعات زیادی دسترسی دارند بتوانند از یادگیری عمیق استفاده کنند و سایر شرکت‌های کوچک در صورت عدم دسترسی به دیتابیس بزرگ بی بهره بمانند.

پردازش سنگین

در مدل سازی یادگیری عمیق نیاز به محاسبات بسیار سنگین است، از این رو نیاز به پردازنده های گرافیکی بسیار قوی است که این موضوع باعث افزایش هزینه‌های مدل سازی می‌شود. از طرفی برای اجرای بهتر و مناسب مدل‌ها نیاز به حافظه (Memory) یا RAMرم کامپیوتر چیست؟ رم کجاست؟ معرفی انواع رم (RAM) کامپیوتراین مقاله عالی به معرفی رم کامپیوتر پرداخته، همچنین بررسی کرده رم کامپیوتر (RAM : Random Access Memory) کجاست و انواع رم کامپیوتر را معرفی کرده است بالا است که این مورد نیز هزینه‌ها را افزایش می‌دهد.

مشکل با دیتای دنیای واقعی

یادگیری عمیق در مرحله تست با دیتاهای از قبل آماده شده عملکرد خوب و مناسبی دارد، اما در مواجه با دیتاها در دنیای واقعی ممکن است عملکرد نا مناسبی داشته باشد. فرض کنید یک مدل یادگیری عمیق بر اساس رنگ زرد می‌تواند اتوبوس‌ها را تشخیص دهد حال اگر ما یک اتوبوس به رنگ آبی داشته باشیم، دیگر مدل نمی‌تواند اتوبوس را تشخیص دهد از این جهت وقتی مدل با محیط جدید روبه رو می‌شود ممکن است مانند سایر الگوریتم‌ها عملکرد خود را از دست بدهد. در زیر تصویری را مشاهده می‌کنید که به دلیل شباهت بافت و رنگ مدل دچار اشتباه شده است و درست نتوانسته است دسته بندی را انجام دهد.

جعبه سیاه

قبلا اشاره به این موضوع شد که یادگیری عمیق را به عنوان جعبه سیاه یاد می‌کنند. جعبه سیاه دستگاهی است که ما فقط می‌توانیم ورودی و خروجی آن را مشاهده کنیم و از عملکرد اجزای داخلی آن اطلاعی نداریم. این مسئله می‌تواند برای دانشمندان مسئله ساز باشد چون فرآیند عیب یابی مدل بسیار سخت می‌شود زیرا ما از عملکرد داخلی آن خبر نداریم و عامل ایجاد کننده خطا را نمی‌توانیم شناسایی کنیم.

به عنوان مثال یک پزشک که از یادگیری عمیق در شناسایی تومور کمک می‌گیرد باید به این موضوع آگاهی پیدا کند که چرا مدل یک ناحیه از مغز را برای یک بیمار علامت گذاری می‌کند اما برای بیمار دیگر این کار را انجام نمی‌دهد. تا زمانی که از عملکرد اجزای داخلی شبکه اطلاع نداشته باشیم نمی‌توانیم با اطمینان تمام به نتایج مدل استناد کنیم، این موضوع ممکن است اطمینان به مدل را کاهش دهد.

فرصت ها و آینده شغلی یادگیری عمیق

یادگیری عمیق به دلیل پتانسیل‌های بالایی که دارد، قابلیت استفاده در صنایع مختلف را دارد. از طرفی دقت و کیفیت بالای مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق صاحبان کسب و کارها و صنایع را به سمت استفاده از این ابزار قدرتمند سوق داده است. بر اساس اطلاعات رسمی سایت کاریابی Indeed بازار کار مهندس یادگیری عمیق روز به روز در حال افزایش است و نیاز به مهندس یادگیری عمیق به دلیل تخصصی بودن فرآیند مدل سازی بسیار حس می‌شود. طبق آمار این سایت حداقل درآمد مهندس یادگیری عمیق در آمریکا 106000$ و حداکثر درآمد در حدود 218000$ - در سال - می‌باشد.

لازم به ذکر است که میانگین درآمد 150000$ است و این موضوع بسیار جذاب و دلگرم کننده برای افرادی می‌تواند باشد که به این حوزه علاقه مند هستند. در ایران نیز نیاز به این تخصص در حال افزایش است و در حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، اتوماسیون صنعتی و … در حال استفاده است و انتظار می‌رود با رشد تکنولوژی نیاز به متخصص از این مقدار نیز بسیار افزایش پیدا کند.

مثال هایی از کاربرد یادگیری عمیق

هر جایی که بتوان به اطلاعات دسترسی پیدا کرد و از آن برای حل مسائل استفاده کرد، احتمالا بتوان از یادگیری عمیق (Deep Learning) کمک گرفت، اگر تعداد این دیتاها زیاد باشد به طور قطع یکی از گزینهها برای مدل سازی یادگیری عمیق می‌باشد. از این رو از یادگیری عمیق می‌توان در حوزه‌های مختلف استفاده کرد که در ادامه چند مورد از آنها را بررسی می‌کنیم.

سیستم های پیشنهاد دهنده

احتمالا شما هم برای خرید یک محصول به یک فروشگاه اینترنتی مراجعه کرده‌اید و هنگامی که یک محصول را انتخاب کرده‌اید، محصولات دیگری گاه مرتبط و گاه هم قیمت با محصولی که انتخاب کرده‌اید به شما نمایش داده شده و ممکن است علاوه بر محصولی که به دنبال آن بودید یکی از محصول‌های پیشنهاد شده را نیز خریداری کرده باشید. این بخش دقیقا یکی از مزایای یادگیری عمیق می‌باشد. صاحبان فروشگاه‌های اینترنتی به دلیل دسترسی به حجم انبوهی از اطلاعات مشتریان خود، از مدل های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند تا به واسطه پیشنهاد محصولات مورد نیاز احتمالی مشتریان خود، به مشتریان در هنگام خرید محصولات، فروش خود را چندین برابر کنند.

اصلاح تصویر

یادگیری عمیق می‌تواند در پردازش تصویر نیز به صورت گسترده استفاده شود. به عنوان مثال به کمک یادگیری عمیق و الگوریتم های پردازش تصویر می‌توان تصاویری که نویز زیادی دارند را به تصاویر با نویز کمتر تبدیل کرد، یا می‌توان از آن‌ برای رنگی کردن تصاویر و فیلم‌های سیاه و سفید که در گذشته ضبط شده‌اند استفاده کرد. همچنین یکی از کارهایی که خواهان زیادی دارد، بازسازی تصاویری است که بخشی از آنها مخدوش شده یا از بین رفته است که همه این ها به کمک یادگیری عمیق و پردازش تصویر ممکن است. در تصاویر پایین کاربردهای یاد شده را مشاهده می‌کنید.

پردازش تصاویر پزشکی

به طور قطعی، یکی از کاربرد های مهم یادگیری عمیق در پزشکی است. به کمک یادگیری عمیق می‌توان انواع سلول‌های سرطانی را تشخیص داد و آنها را طبقه بندی کرد علاوه بر این از یادگیری عمیق در تشخیص ضایعه‌های پزشکی در بیماران می‌توان استفاده کرد. مدل‌هایی که اخیرا توسعه پیدا کرده‌اند دارای دقت خوبی در تشخیص بیماری هستند و به پزشکان در روند تشخیص و درمان کمک کرده‌اند.

برای یادگیری عمیق چه پیش نیازهایی لازم است؟

از آنجایی که یادگیری عمیق زیر مجموعه یادگیری ماشین می‌باشد، مباحثی که باید آموخته شوند تا حد زیادی با یادگیری ماشین مشترک است. از جمله این مباحث‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد :

• دانش برنامه نویسی
• آمار و احتمال
• حساب دیفرانسیل و انتگرال
• جبر خطی
• علم داده
• انجام پروژه‌های واقعی متعدد

موارد اشاره شده در بالا به صورت کلی هستند و بسته به توانایی و پیشینه افراد علاقه‌مند ممکن است مدت زمان کمتر یا بیشتری برای یادگیری آن‌ها صرف شود. علاوه بر دانش فنی، نیاز به سخت افزارهایی برای یادگیری عمیق می‌باشد که در ادامه با آنها آشنا خواهیم شد.

سخت افزار های مورد نیاز برای یادگیری عمیق

واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) با هدف تسریع در محاسبات گرافیکی توسعه یافتند اما با گذشت زمان و پیشرفت الگوریتم های یادگیری ماشین و به خصوص یادگیری عمیق، نیاز به پردازش‌های موازی به دلیل ساختار شبکه عصبی در یادگیری مدل، افزایش پیدا کرد. هسته‌های پردازشی در ابتدا برای سرعت بخشیدن به محاسبات پردازش های تصویر در انواع مختلف از جمله تصاویر و محیطهای طراحی توسعه پیدا کردند. امروزه از پردازنده‌های گرافیکی در سرعت بخشیدن به محاسبات یادگیری عمیق استفاده می‌شود. دلیل این موضوع این است که پردازنده های گرافیکی قادر هستند فرآیندهای محاسباتی موازی را به صورت گسترده انجام دهند و این موضوع باعث افزایش سرعت محاسبات می‌شود. 

لازم به ذکر است که همه‌ی پردازنده‌های گرافیکی قادر به انجام محاسبات مربوط به یادگیری عمیق نیستند و تعداد خاصی از این پردازنده‌ها توانایی انجام این نوع محاسبات را دارند، به عبارت دیگر شما برای مدل سازی باید از پردازنده های گرافیکی مخصوص یادگیری عمیق استفاده کنید.

پردازنده‌های گرافیکی مخصوص یادگیری عمیق هزینه بالایی به همراه دارد. شاید در نگاه اول این موضوع باعث شود تا از ادامه مسیر منصرف شوید، اما شرکت‌های بزرگی مانند گوگل برای این موضوع نیز چاره اندیشی کرده‌اند. در صورتی که شما می‌خواهید مدل‌های خود را آموزش دهید لزومی به خرید سیستم قوی برای یادگیری عمیق نیست. شما می‌توانید پردازش‌های خود را بر بستر ابری نظیر Google Colab ، Azure Notebooks و یا پلتفرم‌های مشابه انجام دهید. تمامی پلتفرم‌های ذکر شده کاملا رایگان هستند و در صورتی که نیاز به پردازش‌های سنگین‌تر باشد می‌توانید با پرداخت هزینه بسیار کم در قیاس با پردازنده‌های گرافیکی، اشتراک ماهانه یا سالانه این پلتفرم‌ها را تهیه کنید.

کتابخانه های مخصوص یادگیری عمیق در پایتون

TensorFlow

TensorFlow یکی از کتابخانه‌های متن باز (Open Source)اوپن سورس یا متن باز چیست؟ اوپن سورس به چه معناست؟اوپن سورس یا متن باز چیست؟ این صفحه عالی به بررسی این موارد و همچنین تاریخچه نرم افزار متن باز و نحوه به کارگیری متن باز در توسعه نرم افزار پرداخته است و رایگان پایتون می‌باشد که به کمک ابزارهای مختلف آن می‌توانید مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پیاده سازی کنید. این کتابخانه به راحتی قابل استفاده برای افراد مبتدی و حرفه‌ای می‌باشد. TensorFlow بسیار منعطف است و می‌تواند بر روی چندین پلتفرم شامل پردازنده (CPU)پردازنده (CPU) چیست؟ بررسی انواع، وظایف و کاربردهاسی پی یو قلب کامپیوتر و کامپیوتر قلب دنیای کنونی است، بنابراین در این صفحه به معرفی و بررسی سی‌پی‌یو یا همان پردازنده مرکزی (CPU) پرداخته‌ شده، و بطور کامل توضیح داده‌ایم که CPU از چه بخش هایی تشکیل شده و هر بخش چه وظایف و مشخصاتی دارد. و GPU اجرا شود. یکی از نکات مثبت TensorFlow این است که به شما این امکان را می‌دهد تا مدل‌های خود را علاوه  بر سیستم‌های دسکتاپ روی سرور و تلفن‌های هوشمند نیز پیاده سازی کنید.

Keras

Keras یک کتابخانه منبع باز پایتون است که برای توسعه و ارزیابی شبکه های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین طراحی شده است. Keras در پس زمینه خود از TensorFlow استفاده می‌کند این موضوع باعث می‌شود تا با کدهای کمتری بتوان یک شبکه عصبی را مدل سازی کرد. در نتیجه این ویژگی، Keras کار را به ویژه برای افراد مبتدی ساده‌تر می‌کند. Keras یک کتابخانه قابل حمل و انعطاف پذیر است که به راحتی بر روی CPU و GPU اجرا می‌شود. به دلیل سادگی Keras این امکان فراهم می‌شود تا فرآیند مدل سازی با سرعت بیشتری به ویژه برای کارهای تحقیقاتی انجام شود. از دیگر ویژگی های Keras می‌توان به قابلیت پشتیبانی از گستره وسیعی از دیتاها اشاره کرد. به وسیله Keras می‌توان دیتاهای متنی و تصویری را برای آموزش استفاده کرد.

PyTorch

PyTorch یکی از کتابخانه های منبع باز پایتون است که مبتنی بر فریم ورک زبان برنامه نویسی C یعنی، Torch توسعه یافته است. PyTorch قابلیت این را دارد که با کتابخانه Numpy ادغام شود و نمودارهایی را تولید کند که در زمان اجرای کد بتواند تغییر کند، یعنی نمودارهای پویایی بسازد. این قابلیت عمدتا در بینایی کامپیوتربینایی کامپیوتر و کاربردهای آن چیست و چگونه کار می‌کند؟کامپیوتر ویژن یا بینائی کامپیوتر، در ارتباط با مدلسازی و تقلید از حس بینایی انسانی از طریق استفاده از نرم‌افزار یا سخت‌افزار دیجیتالی می‌باشد. در این صفحه بینایی ماشین را بصورت کامل بررسی شده است. و پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. PyTorch به سرعت بالای خود در اجرا به ویژه در نمودارهای بسیار سنگین معروف است. PyTorch به دلیل انعطاف پذیری بالایی که دارد علاوه بر اجرا بر روی CPU و GPU قابلیت این را دارد تا بر روی پردازنده‌های ساده نیز اجرا شود. علاوه بر این‌ها PyTorch یک جعبه ابزار برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ارائه می‌دهد که کار را بسیار ساده‌تر می‌کند.

جمع بندی

در این مقاله شما با ابعاد مختلف یادگیری عمیق آشنا شدید، از مفاهیم پایه گرفته تا مزایا، معایب و کاربردها. همه این موارد بیانگر این موضوع هستند که یادگیری عمیق مانند الگوریتم های یادگیری ماشین، یک ابزار کاربردی است و باید در زمان و مکان مناسب از آن استفاده شود تا بهترین خروجی را به ارمغان آورد. یادگیری عمیق به دلیل ویژگی‌های منحصر به فردی که دارد می‌تواند مسائل بسیار پیچیده را به راحتی حل کند، این موضوع سبب می‌شود تا علاقه مندان به این حوزه بیشتر به یادگیری و توسعه آن جذب شوند و بتوانند مسائل مختلف را با آن حل کنند. امیدواریم که توانسته باشیم علاقه مندان را بیشتر با دنیای شیرین و جذاب یادگیری عمیق آشنا کنیم.

مطالب مرتبط

همه مقالات

دانشمند داده (Data Scientist) کیست؟

سخت ترین دروس مهندسی کامپیوتر

پیش نیازهای درس هوش مصنوعی

دروس ارشد هوش مصنوعی