کاربردهای بی‌نظیر یادگیری عمیق که زندگی ما را متحول کرده‌اند

یادگیری ماشین از جذاب‌ترین موضوعات سال‌های اخیر بوده است. یادگیری عمیق نیز به عنوان روشی پیشرفته‌تر، اخیرا مورد توجه قرار گرفته است. البته یادگیری عمیق تنها قسمتی از یادگیری ماشین است؛ یادگیری ماشین شاخه‌های متعددی دارد. هیچ یک از شاخه‌های یادگیری ماشین به اندازه‌ی یادگیری عمیق مورد توجه قرار نگرفته‌اند. در ادامه به برخی کاربردهای یادگیری عمیق می‌پردازیم. برای آشنایی بیش‌تر با این کاربردها و و همچنین دسترسی به صدها مقاله‌ی جذاب در حوزه‌ی هوش مصنوعی، به سایت فنولوژی، رسانه‌ی تخصصی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، مراجعه نمایید.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق روشی مبتنی بر هوش مصنوعی است که در انجام کارهای مختلف مانند پردازش داده‌ها، ساخت الگوها و تفسیر اطلاعات، مانند مغز انسان عمل می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. لازم به ذکر است یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ی یادگیری ماشین به حساب می‌آید. یادگیری ماشین نیز زیرمجموعه‌ی هوش مصنوعی است. برای آشنایی بیش‌تر با مفهوم یادگیری عمیق، به مقاله‌ی یادگیری عمیق چیست سایت فنولوژی مراجعه کنید. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با استفاده از داده‌های ساختاریافته یا برچسب‌دار و یا به روش‌های باناظر و بدون ناظر آموزش داده شوند.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

وقتی از یادگیری عمیق صحبت می‌کنیم، معمولا منظورمان شبکه عصبی عمیق است. کلمه عمیق در واقع بیانگر لایه‌های مختلف موجود در یک شبکه‌ی عصبی است. یک شبکه‌ی عصبی عادی، معمولا بین دو یا سه لایه دارد؛ اما شبکه عصبی عمیق، گاهی ممکن است حتی تا ۱۵۰ لایه داشته باشد. لایه‌های شبکه عصبی در سه دسته جای می‌گیرند: لایه‌ی ورودی، لایه‌های میانی و لایه‌ی خروجی. محاسبات لازم در لایه‌ی میانی بر روی داده‌های دریافت‌شده توسط لایه‌ی ورودی انجام می‌گیرد و در نهایت، خروجی به نمایش در می‌آید.

به طور کلی دو نوع یادگیری عمیق وجود دارد: باناظر و بدون ناظر. در روش یادگیری باناظر، یک سری داده ورودی و خروجی مورد انتظار را به الگوریتم می‌دهیم. الگوریتم بر اساس این داده‌ها خود را اصلاح می‌کند تا به کم‌ترین میزان خطای ممکن برسد. در مقابل، در روش یادگیری بدون ناظر، از قبل هیچ گونه داده‌ای در دست نداریم. یادگیری عمیق کاربردهای فراوانی دارد؛ در ادامه به برخی از این کاربردها می‌پردازیم.

کاربردهای یادگیری عمیق

ترجمه ماشینی

به لطف یادگیری عمیق، امروزه سیستم‌های مختلف ترجمه ماشینی پدید آمده‌اند. یکی از معروف‌ترین این سیستم‌های گوگل ترنسلیت است. گوگل ترنسلیت مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق است و هر چقدر بیش‌تر از آن استفاده شود، پیشرفته‌تر می‌‌گردد. با پیشرفت تکنولوژی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق پیشرفته‌تر می‌شوند و داده‌های جمع‌آوری‌شده نیز زیاد می‌شوند؛ در نتیجه، سیستم‌های ترجمه ماشینی به طور قابل توجهی بهبود خواهند یافت.

دستیار مجازی

شاید محبوب‌ترین کاربرد یادگیری عمیق، دستیارهای مجازی باشد. دستیارهایی شبیه سیری، الکسا و دستیار گوگل، کاملا بر اساس الگوریتم‌های یادگیری عمیق به وجود آمده‌اند. هر تعاملی که با دستیار صوتی خود داشته باشید، این فرصت را برای آن فراهم می‌کند تا بهتر شما را بشناسد و پاسخگوی خواسته‌هایتان باشد. به تازگی دستیارهای مجازی در وسیله‌های مختلفی مانند خودروها و وسایل خانه نیز به کار گرفته شده‌اند و روز به روز هوشمندتر نیز می‌شوند.

خودروهای خودران

خودروهای خودران، رویای کودکی همه‌ی ما بوده است؛ اما امروز به واقعیت تبدیل شده است. خودروهای خودران همین الان هم وجود دارند و هر روز پیشرفته‌تر می‌شوند. حجم زیادی از داده‌های مختلف برای آموزش یک خودروی خودران استفاده می‌شود. این داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری عمیق را بهبود می‌دهند. در نهایت نیز خودروها در یک محیط کاملا امن مورد آزمایش و ارزیابی کیفی قرار می‌گیرند. داده‌های حجیم از طریق دوربین‌ها و سنسورهای مختلف جمع‌آوری شده‌اند. خوشبختانه ماشین‌های خودران قادرند در شرایط پیش‌بینی نشده و کاملا واقعی، تصمیمات درستی بگیرند.

بازاریابی دیجیتال

کم‌کم شاهد دیجیتالی شدن همه‌ی بخش‌های زندگی هستیم؛ حتی بازاریابی! بازاریابی سنتی دیگر مانند قبل رونق ندارد و دیجیتال مارکتینگ رواج زیادی یافته است. استفاده از یادگیری عمیق در بازاریابی دیجیتال، متخصصان دیجیتال مارکتینگ را قادر ساخته تا کمپین‌های خود را به صورت بهینه‌تری برگزار کنند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده، موارد متعددی را پیش‌بینی کنند؛ مانند: میزان نیاز مشتریان به محصولات، میزان رضایت مشتری و ….

پردازش زبان طبیعی

یکی از توانایی‌های کم‌نظیری انسانی، توانایی یادگیری زبان است. در یادگیری عمیق ما سعی داریم، یک زبان طبیعی را به ماشین یاد دهیم تا واکنش‌های زبانی مشابه انسان داشته باشد. پردازش زبان طبیعی حوزه‌ای از یادگیری عمیق است که به امور مربوط به یادگیری زبان توسط رایانه و درک آن می‌پردازد.

رنگی کردن ویدیوها و تصاویر

به لطف الگوریتم‌های یادگیری عمیق، ماشین‌ها نیز می‌توانند با رنگی کرده تصاویر و ویدیوهای سیاه و سفید، خلاقیت خود را بروز دهند! این کاربرد یادگیری عمیق ممکن است به اندازه‌ی کاربردهای دیگر مفید نباشد، اما جذابیت خود را دارد!

درک تصویری

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق، درک تصویری است. ما انسان‌ها به راحتی می‌توانیم مفهوم یک تصویر را با نگاهی کوتاه به آن متوجه شویم؛ این کار برای ماشین، آنقدرها هم راحت نیست! در واقع ماشین برای آن‌ که بتواند تشخیص دهد در یک تصویر چه اشیایی وجود دارند، یا چند نفر در یک عکس پرتره حاضر هستند، از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند. یکی از سرویس‌های در دسترس عموم که در این حوزه فعالیت می‌کند، سرویس Google Image است. با استفاده از این سرویس شرکت گوگل، می‌توانید با سرچ تصویری خاص، تصاویر مشابه آن که در اینترنت موجود هستند را پیدا کنید.

پزشکی و سلامت

یادگیری عمیق، نقش مهمی در تشخیص بیماری‌ها و امور پزشکی ایفا می‌کند. با استفاده از شبکه‌ی عصبی، می‌توان بیماری‌های مختلف را تشخیص داد یا ریسک ابتلا به یک بیماری خاص در آینده را پیش‌بینی نمود. دیپ لرنینگ کاربردهای فراوانی در تشخیص بیماری‌های سرطانی دارد.

شخصی‌سازی

کسب‌وکارهای مختلفی از چت‌بات‌ها استفاده می‌کنند تا تجربه‌ای اختصاصی برای هر یک از کاربران خود خلق نمایند. برای مثال، سایت‌هایی مانند آمازون و علی‌بابا، با استفاده از سیستم‌های پیشنهاددهنده، محصولاتی کاملا اختصاصی، به هر یک از مشتریان خود پیشنهاد می‌دهند. با این کار، کاربر حس بسیار خوشایندی خواهد داشت.

پیش‌بینی بلایای طبیعی

در میان کاربردهای فراوان یادگیری عمیق، یکی از مهم‌ترین این کاربردها، پیش‌بینی زلزله است. الگوریتم‌های شبکه عصبی عمیق، می‌توانند با استفاده از داده‌های حجیم، مدل‌هایی را پدید آورند که در پیش‌بینی زلزله در زمان کم موثر واقع می‌شوند.

کاربردهای یادگیری عمیق به همین جا ختم نمی‌شود و بسیار گسترده است. کسب دانش در زمینه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به جهت آینده‌ی بسیار روشنی که دارند، ضروری به نظر می‌آید. از منابع خوب برای مطالعه‌ی عمیق‌تر، می‌توان به کتاب هوش مصنوعی راسل و نورویگ اشاره کرد. همچنین با مراجعه به سایت فنولوژی، رسانه تخصصی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، می‌‌توانید با جدیدترین دستاوردها در این حوزه آشنا شوید.