سیستم دورکاری امن رها

یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به رایانه‌ها آموزش می‌دهد تا کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها به طور طبیعی انجام می‌دهند. دیپ لرنینگ یک فناوری جدید در اتومبیل‌های خودران است که به آن‌ها امکان می‌دهد علامت توقف، یا عابر پیاده و تیر چراغ برق را تشخیص دهند. بیشتر روش‌های دیپ لرنینگ از ساختار شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند، به همین دلیل است که مدل‌های این نوع یادگیری اغلب به عنوان شبکه‌های عصبی عمیق شناخته می‌شوند. 

اصطلاح عمیق یا دیپ معمولا به تعداد لایه‌های پنهان در شبکه عصبی اشاره دارد. شبکه‌های عصبی فقط شامل 2-3 لایه پنهان هستند، در حالی که شبکه‌های عمیق می‌توانند تا 150 لایه داشته باشند. به طور دقیق‌تر، سیستم‌های یادگیری عمیق، به عمق مسیر تخصیص اعتبار یا CAP توجه دارند. CAP زنجیره تبدیل از ورودی به خروجی است. 

دیپ لرنینگ زیر شاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که با الگوریتم‌های الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز به نام شبکه‌های عصبی مرتبط است. این یادگیری از شبکه‌های عصبی بزرگ تر تشکیل شده است. 

در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری یاد می‌گیرد که طبقه بندی را به صورت مستقیم از روی تصاویر، متن یا صدا انجام دهد. مدل‌های این نوع یادگیری می‌توانند به دقت پیشرفته‌ای دست یابند که گاهی اوقات حتی از عملکرد انسانی فراتر ‌می‌رود. این مدل‌ها با استفاده از مجموعه بزرگی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های شبکه عصبی که حاوی لایه‌های زیادی هستند، آموزش داده می‌شوند.

با استفاده از شبیه سازی‌های مغز امیدواریم: 

•با استفاده از الگوریتم‌ها، دیپ لرنینگ بسیار آسان‌تر و بهتر شود.

•پیشرفت‌های انقلابی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد شود.

به زودی این فناوری به دقتی در سطح بالاتر دست می‌یابد. این به لوازم الکترونیکی مصرفی کمک می‌کند تا انتظارات کاربر را برآورده سازد که این مورد برای برنامه‌های کاربردی مانند: اتومبیل‌های خودران بسیار مهم می‌باشد. پیشرفت‌های اخیر در این نوع یادگیری به حدی بهبود یافته است که این یادگیری در برخی از وظایف مانند: طبقه‌ بندی اشیا در تصاویر، از انسان بهتر عمل می‌کند. دیپ لرنینگ به مقادیر زیادی از داده‌های کدگذاری شده نیاز دارد. به عنوان مثال، توسعه اتومبیل‌های خودران به میلیون‌ها تصویر و هزاران ساعت فیلم نیاز دارد.

این یادگیری به قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. معماری پردازنده‌های گرافیکی با کارایی بالا دارای برای یادگیری بسیار کارآمد می‌باشد. هنگامی که این تکنولوژی با محاسبات ابری ترکیب می‌شود، تیم‌های توسعه را قادر می‌سازد تا زمان آموزش شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته به چند ساعت یا کمتر کاهش دهند.

یک نوع الگوریتم پیشرفته یادگیری ماشینی که به عنوان شبکه عصبی مصنوعی شناخته می‌شود، زیر بنای بیشتر مدل‌های Deep learning است. در نتیجه، گاهی اوقات این فناوری ممکن است به عنوان یادگیری عصبی یا شبکه عصبی عمیق نیز شناخته شود. شبکه‌های عصبی به اشکال مختلف از جمله شبکه‌های عصبی بازگشتی، شبکه‌های عصبی کانولوشنال، شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های عصبی پیش خور وجود دارند که هر کدام مزایایی را برای استفاده در موارد خاص ارائه می‌دهند. با این حال، همه‌ی شبکه‌های عصبی تا حدودی به صورت مشابه کار می‌کنند.

شبکه‌های عصبی لایه‌های بسیاری دارند؛ درست مانند: مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. گفته می‌شود هر شبکه بر اساس تعداد لایه‌هایی که دارد عمیق‌تر است. یک نورون در مغز انسان هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت می‌کند. در یک شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند. سیستم‌های دیپ لرنینگ به سخت افزار قدرتمندی نیاز دارند زیرا دارای حجم زیادی از داده‌های در حال پردازش هستند که شامل چندین محاسبات پیچیده ریاضی می‌باشد. حتی با استفاده از چندین سخت افزار پیشرفته، آموزش یک شبکه عصبی می‌تواند تا هفته‌ها به طول بی انجامد. 

سیستم‌ یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارد تا بتوانند نتایج را به صورت کاملا دقیق بررسی کند. هنگام پردازش داده‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند داده‌ها را با پاسخ‌های دریافتی از یک سری سوالات باینری درست یا نادرست که شامل محاسبات ریاضی پیچیده است، طبقه بندی کنند.

برای مثال: یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری عمیق و تشخیص لبه‌ها، تشخیص خطوط چهره و سپس بخش‌های مهم‌تر از چهره‌، و در نهایت، نمایش کلی چهره‌ کار می‌کند. با گذشت زمان، برنامه خودش به صورت خودکار آموزش می‌بیند. در این صورت برنامه تشخیص چهره با گذشت زمان می‌تواند چهره‌ها را به دقت شناسایی می‌کند.     

برنامه‌های کاربردی دیپ لرنینگ در صنایع مختلف از رانندگی خودکار گرفته تا دستگاه‌های پزشکی استفاده می‌شوند. 

رانندگی خودکار: محققان خودرو از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار اشیایی مانند: علائم ایست و چراغ راهنمایی استفاده می‌کنند. علاوه بر این، از این تکنولوژی برای شناسایی عابران پیاده استفاده نیز می‌شود که این امر به کاهش تصادفات کمک می‌کند.

هوا فضا و دفاع: از Deep learning برای شناسایی اشیا در مناطق مورد نظر و شناسایی مناطق امن یا ناامن برای سربازان استفاده می‌شود. 

تحقیقات پزشکی: دانشمندان و محققان بیماری های سرطانی از یادگیری عمیق برای شناسایی خودکار سلول‌های سرطانی استفاده می‌کنند. تیم‌های UCLA یک میکروسکوپ پیشرفته ساختند که مجموعه‎ای از داده‌هایی با ابعاد بالا را برای آموزش یک برنامه دیپ لرنینگ جهت شناسایی دقیق سلول‌های سرطانی به دست می‌آورد.

اتوماسیون صنعتی: دیپ لرنینگ با تشخیص خودکار، برای زمانی که افراد در فاصله‌ای ناامن از ماشین‌ها قرار دارند هشدار می‌دهد. یعنی به بهبود ایمنی کارگران هنگامی که در اطراف ماشین آلات سنگین قرار دارند، کمک می‌کند.

الکترونیک: این تکنولوژی در شنوایی خودکار و ترجمه گفتار استفاده می‌شود. برای مثال: دستگاه‌های کمکی خانگی که به صدای شما پاسخ می‌دهند و ترجیحات شما را می‌دانند، توسط برنامه‌های Deep learning پشتیبانی می‌شوند.

اضافه کردن رنگ: با استفاده از مدل‌های این نوع یادگیری می‌توان به عکس‌ها و فیلم‌های سیاه و سفید رنگ اضافه کرد. در گذشته، این فرآیند به صورت دستی انجام می‌شد و بسیار وقت گیر بود.

بینایی کامپیوتر: یادگیری عمیق بینایی رایانه را بسیار افزایش داده است و دقت بسیار بالایی را در رایانه‌ها برای تشخیص اشیا و طبقه بندی تصویر، بازیابی و تقسیم بندی ارائه می‌دهد.

یکی از محبوب‌ترین انواع شبکه‌های عصبی عمیق، به عنوان شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN یا ConvNet) شناخته می‌شود. یک CNN ویژگی‌های ذکر شده را با داده‌های ورودی ترکیب کرده و از لایه‌های کانولوشن دو بعدی استفاده می‌کند.

CNNها یاد می‌گیرند که ویژگی‌های مختلف یک تصویر را با استفاده از ده‌ها یا صدها لایه پنهان شناسایی کنند. هر لایه پنهان، پیچیدگی ویژگی‌های تصویر را افزایش می‌دهد. برای مثال: اولین لایه پنهان می‌تواند یاد بگیرد که چگونه لبه‌ها را تشخیص دهد، و آخرین لایه یاد می‌گیرد که چگونه اشکال پیچیده‌تر را که به طور خاص به شکل شیئی که ما در تلاش برای تشخیص آن هستیم، شناسایی کند.

هنگام انتخاب بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، در نظر بگیرید که آیا یک GPU با کارایی بالا و داده‌های برچسب گذاری شده زیادی دارید یا خیر. اگر هیچ یک از این موارد را ندارید، ممکن است به جای این نوع یادگیری از یادگیری ماشینی استفاده کنید. این تکنولوژی به طور کلی بسیار پیچیده‌تر است، بنابراین برای دریافت نتایج قابل اعتماد حداقل به چند هزار تصویر نیاز دارید. داشتن یک GPU با کارایی بالا به این معنی است که زمان کمتری برای تجزیه و تحلیل تمام آن تصاویر صرف می‎شود.

یادگیری عمیق ترکیبی از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. این تکنولوژی یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی می‌شود. این فناوری برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها را بر عهده دارند بسیار سودمند است. دیپ لرنینگ این فرآیند را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند. در ساده‌ترین حالت،این فناوری را می‌توان به عنوان راهی برای خودکار سازی و تجزیه و تحلیل در نظر گرفت.