خودآموز یادگیری عمیق – شبکه های عصبی در یادگیری ماشین

۱- مقدمه

در این آموزش قصد داریم به یادگیری عمیق بپردازیم و در مورد شبکه عصبی در یادگیری ماشین و موارد استفاده یادگیری عمیق بحث خواهیم کرد. در انتها، با کاربرد های یادگیری عمیق آشنا می شویم.

پس بیایید آموزش عمیق یادگیری را شروع کنیم.

لایه های شبکه عمیق

۲- یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری ماشین فقط بر حل مسائل دنیای واقعی متمرکز است و همچنین، کمی از هوش مصنوعی ایده می گیرد. علاوه براین، یادگیری ماشین از طریق شبکه های عصبی انجام می شود که به منظور تقلید از توانایی های تصمیم گیری انسان طراحی شده اند.

ابزارها و تکنیک های یادگیری ماشین دو زیرمجموعه اصلی هستند. این فقط بیشتر روی که در یادگیری عمیق بیشتر تمرکز بر روی آن ها قرار دارد. علاوه بر این، ما باید برای حل هر گونه مسئله ای بتوانیم آن را به کار ببریم که این نیاز به تفکر دارد که باید انسانی یا مصنوعی باشد.

هر شبکه عصبی عمیق از سه نوع لایه تشکیل شده است:

  • لایه ورودی
  • لایه پنهان
  • لایه خروجی

۱- لایه ورودی

این لایه تمام ورودی ها را دریافت می کند.

۲- لایه های پنهان

به تمام لایه های موجود در بین این دو لایه ، لایه های پنهان گفته می شود. تعداد لایه های پنهان می تواند n تا باشد. لایه های پنهان و پرسپترون های هر لایه به مساله ای که می خواهید حل کنید بستگی دارد.

۳- لایه های خروجی

لایه ای است خروجی مطلوب را ارائه می دهد.

نگاهی به برترین نرم افزار های یادگیری ماشین داشته باشید

برای راه اندازی یک سیستم رایانه ای با داده های زیاد، از یادگیری عمیق استفاده می کنیم. سپس سیستم از این داده ها برای تصمیم گیری درباره داده های دیگر استفاده می کند. این تامین داده ها از طریق شبکه های عصبی صورت می گیرد.

علاوه براین، یادگیری عمیق بسیار حائز اهمیت است زیرا بر توسعه این شبکه ها متمرکز است. از آن جهت، این شبکه ها به عنوان شبکه های عصبی عمیق شناخته می شوند.

۳- شبکه های عصبی چیست؟

 یک الگوی برنامه نویسی بیولوژیکی پیشرفته است که یک رایانه را قادر به یادگیری از داده های شهودی می سازد. همچنین، بهترین راه حل ها را برای بسیاری از مسائل از جمله بازشناسی تصویر ، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی ارائه می دهد.

۴- موارد استفاده

تشخیص چهره با یادگیری عمیق

در مورد کاربرد تشخیص چهره ، ما داده های با ابعاد بالا را به لایه ورودی منتقل می کنیم.

  • برای مطابقت با ابعاد داده های ورودی ، به لایه ورودی نیاز است. این لایه شامل چندین زیرلایه فرعی از پرسپترون ها است تا بتواند از کل ورودی استفاده کند.
  • لایه ورودی شامل الگوهایی است که از خروجی دریافت شده است. همچنین، این توانایی را دارد که لبه های تصاویر را بر اساس سطح کنتراست شناسایی کند.
  • خروجی آن برای لایه پنهان ۱ مورد استفاده قرار می گیرد. که در این لایه می توان مشخصه های مختلف چهره مانند چشم ، بینی ، گوش ها و غیره را شناسایی کرد.
  • حالا خروجی این لایه ، به لایه پنهان ۲ منتقل می شود که در آن قادر به تشکیل کل چهره خواهد بود. سپس، خروجی لایه پنهان ۲ به لایه خروجی ارسال می شود.
  • در نهایت لایه خروجی ، بر اساس نتایج بدست آمده از قبل، کلاسه بندی را انجام می دهد و نام افراد را پیش بینی می کند.

۵- کاربرد ها

بیایید در مورد برخی از کاربرد های یادگیری عمیق صحبت کنیم.

الف- مسیریابی خودرو های خودران

اگرچه هنوز خیلی زود است که در حال رانندگی با ماشین‌، روزنامه بخوانید، ولی این در آینده اتفاق خواهد افتاد. برای تشخیص موانع به منظور آموزش دادن به خودرو ، می توانیم از حسگرها و تجزیه و تحلیل داخلی استفاده کنیم. و همچنین با استفاده از یادگیری عمیق به آن ها واکنش مناسب نشان دهیم.

آیا شما درباره الگوریتم های یادگیری ماشین اطلاعات دارید؟

ب- رنگ کردن تصاویر سیاه و سفید

در حال حاضر، رایانه ها برای تشخیص اجسام ضروری هستند. همچنین یادگیری آن ها باید شبیه انسان ها باشند. اساسا می توان از رایانه ها برای آموزش بازگشت رنگ استفاده کرد. همچنین، باید تصاویر و فیلم های سیاه و سفید را برگرداند.

ج- پیش بینی نتیجه دادرسی حقوقی

محققان انگلیسی و آمریکایی سیستمی را ایجاد کرده بودند و از آن سیستم برای پیش بینی تصمیم دادگاه استفاده کردند.

د- درمان دقیق

ما برای تولید داروها از یادگیری عمیق استفاده می کنیم. همچنین، این ها از نظر ژنتیکی متناسب با ژنوم یک فرد است.

هـ- تجزیه و تحلیل خودکار و گزارش دهی

ما از تکنیک های یادگیری عمیق بسیار سپاسگزاریم. چرا که مشاهده می کنیم که سیستم ها اکنون می توانند داده ها را تحلیل کنند. همچنین، درک خود را از صدای طبیعی غیرانسانی و زبان انسان گزارش دهند.

و- مراقبت پیش از تولد

ما از بازشناسی تصویر و تکنیک های یادگیری عمیق برای تفسیر نشانه ها استفاده می‌کنیم. این تکنیک توسط محققین انگلیسی و استرالیایی مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین، استراتژی های قبل از عمل را راهنمایی و هدایت می کند.

ز- پیش بینی آب و هوا و تشخیص رویداد

بر این اساس، کدهای محاسباتی دینامیک سیالات با شبکه های عصبی مطابقت دارند. همچنین، دیگر روش های الگوریتم ژنتیک برای تشخیص گردباد استفاده می شود.

ح- امور مالی

معمولاً ما برای تولید سیگنال های خرید و فروش از شاخص های فنی متداول استفاده می کنیم. که این برای هر سهام و سبد سهام است.

ط- ترجمه ماشینی خودکار

یادگیری عمیق در زمینه های زیر به نتایج شگفت انگیزی دست یافته است :

  • ترجمه خودکار متن
  • تفسیر خودکار تصاویر

ما از شبکه های عصبی کانولوشنی برای شناسایی تصاویری استفاده می‌کنیم که دارای حروف هستند.

کاربرد های بیشتری از یادگیری ماشین یاد بگیرید.

بدین ترتیب، همه این ها مربوط به آموزش عمیق یادگیری بود. امیدوارم توضیحات ما را بپسندید.

۶- نتیجه گیری

ما مقاله یادگیری عمیق را مطالعه کردیم و در نهایت به نتیجه گیری رسیدیم. همچنین، کاربرد ها و موارد استفاده یادگیری عمیق را مورد مطالعه قرار دادیم. امیدوارم این مطلب به شما کمک کند تا در زندگی واقعی ، مفهوم یادگیری عمیق را درک کنید. علاوه براین، اگر هرگونه سوالی داشتید، در بخش نظرات مطرح کنید.

بیشتر بخوانید :

درباره‌ی امیر اقتدائی

همچنین ببینید

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

آیا می خواهید در زمینه یادگیری ماشین استخدام شوید؟

مسیر های شغلی زیادی در حوزه یادگیری ماشین وجود دارد، اما از کجا بفهمیم که …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *