یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هردو از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی به‌حساب می‌آیند اما یادگیری عمیق در اصل نسخه ارتقا یافته و پیشرفته همان یادگیری ماشینی است. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌های ساخته شده توسط انسان‌ها مسوولیت یادگیری از طریق دیتاها را برعهده دارند. در این روش تصمیمات براساس آنچه که از دیتاها به‌دست آمده گرفته می‌شوند اما یادگیری عمیق از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی که شباهت زیادی به کارکرد مغز دارند، انجام می‌گیرد و تحلیل اطلاعات در این روش شباهت زیادی به روش مغز انسان‌ها دارد. سیستم‌های یادگیری عمیق نیازی به دستورات و راهنمایی برنامه‌نویس‌های انسانی ندارند. در اینجا می‌توانید با نمونه‌های بی‌نظیری از به‌کارگیری یادگیری عمیق آشنا شوید.

ارتقای خدمات مشتریان: یادگیری ماشینی در حال‌حاضر توسط بسیاری از کسب و کارها و به‌منظور ارتقای سطح تجربیات مشتریان به‌کارگرفته می‌شود. از جمله آنها هم می‌توان به خدمات اتوماتیک آنلاین مانند «چت‌بات»ها اشاره کرد که نیاز به پشتیبان‌های انسانی را تا حدود زیادی از بین برده‌اند و قادرند به دقت و سرعت بالا به نیازها و سوالات مشتریان پاسخ دهند. انتظار می‌رود در آینده نزدیک از یادگیری عمیق در این بخش استفاده قابل‌توجهی شود.

ترجمه: اگرچه تکنولوژی ترجمه اتوماتیک ماشینی خیلی جدید نیست اما یادگیری عمیق در حال ارتقای ترجمه اتوماتیک متن‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی است که در نتیجه آن ترجمه متن درون تصاویر هم انجام می‌گیرد. این روش می‌تواند سرعت و کیفیت ترجمه‌ها را تا حدود زیادی ارتقا دهد.

رنگی کردن تصاویر و ویدئوهای سیاه و سفید: در گذشته برای رنگی کردن تصاویر و ویدئوهای قدیمی باید زمان و حوصله بسیار زیادی صرف می‌شد که این کار امروزه به‌صورت اتوماتیک و در زمان بسیار کم توسط یادگیری عمیق قابل انجام است.

تشخیص زبان: سیستم‌های یادگیری عمیق امروزه در حال تشخیص تفاوت بین زبان‌های مختلف هستند. با استفاده از این تکنولوژی سیستم می‌تواند تشخیص دهد که فرد در حال صحبت به زبان انگلیسی است یا به زبان دیگری صجت می‌کند و حتی قادر است لهجه او را هم تشخیص دهد. این پروسه‌های پیچیده همگی بدون نیاز به انسان و تنها توسط یادگیری عمیق قابل‌انجام است.

خودروهای اتوماتیک: امروزه تمامی خودروهای اتوماتیک که قادرند بدون راننده حرکت کنند، مجهز به نوعی هوش مصنوعی هستند. برخی از مدل‌های یادگیری عمیق در این خودروها در زمینه تشخیص علامت‌های کنار جاده فعالیت می‌کنند. پس از حرکت خودرو، مدل‌های مختلف یادگیری عمیق به خودرو دستورات لازم در جهت حرکت امن و هوشمند را می‌دهند.

چشم کامپیوتر: یادگیری عمیق توانسته دقت باورنکردنی را در دسته بندی، نگهداری و تقسیم‌بندی تصاویر توسط کامپیوترها را به ارمغان بیاورد. یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی وسیع خود به ماشین‌ها یاد می‌دهد وظایف را به‌صورت اتوماتیک و بدون نیاز به نظارت مستقیم و بصری توسط انسان‌ها انجام دهد.

تولید متن: سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند نحوه نقطه‌گذاری در انتهای جملات، گرامر و حتی سبک نوشتن یک متن را یاد بگیرند و از آن به‌عنوان یک مدل در جهت خلق یک متن کاملا جدید و متفاوت با رعایت قوانین دستوری صحیح استفاده کنند.

نوشتن توضیحات برای تصاویر (کپشن نویسی): یکی دیکر از قابلیت‌های شگفت‌انگیز یادگیری عمیق، شناسایی تصویر و توانایی خلق کپشن مرتبط با تصویر به شکل کاملا صحیح و قابل درک است. درست همان‌طور که انسان‌ها تصاویر را با یک یا دو جمله توصیف می‌کنند.

فیلتر‌سازی اخبار بر اساس سلیقه: شاید شما هم بخواهید اخباری را که در طول روز می‌شنوید فیلتر کنید تا از این طریق از شنیدن اخبار بد و منفی جلوگیری کنید. خوشبختانه یادگیری عمیق می‌تواند اخبار را بر اساس سلایق و تمایلات شما فیلتر و دسته‌بندی کند و تنها اخباری را برای شما پوشش دهد که مایل به دیدن و شنیدن آنها هستید.

روبات‌های یادگیری عمیق: یادگیری عمیق قادر است با استفاده از توانایی بی‌نظیر خود در ساخت روبات‌ها نقش ویژه‌ای ایفا کند. مثلا یادگیری عمیق می‌تواند در تعلیم روبات‌های خانگی تنها با مشاهده رفتارها و اعمال انسان‌ها کمک کند و از این طریق روبات‌هایی خلق شود که قادرند وظایف داخل منزل را همانند انسان‌ها انجام دهند.  این نوع روبات‌ها با استفاده از یادگیری عمیق و مدل‌های مختلف هوش مصنوعی می‌تواند همانند انسانی که از تجربیات گذشته، حس‌های فعلی و دیگر دیتاهای موجود برای انجام کارهای خود استفاده می‌کند، کارهای روزانه مختلف را با دقت بالایی انجام دهند. طبق برآورد دانشمندان، رشد مدل‌های یادگیری عمیق در چند سال آینده با شتاب بیشتر و البته با خلاقیت و تنوع خیلی گسترده‌تر انجام خواهد گرفت.