یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعیاصول هوش مصنوعیپایتون و ابزارهای یادگیری عمیقکتابخانه‌ های یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ؛ دو فرزند هوش مصنوعی

    0
    مدت زمان مطالعه: ۳ دقیقه

    صرف‌نظر از اینکه در کدام بخش از هوش مصنوعی فعالیت می‌کنید، آشنایی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو گام اساسی ورود به این حوزه هستند. در سال‌های پیش‌رو موفقیت در صنایع یا رشته‌های دانشگاهی مثل یادگیری عمیق و یادگیری ماشین نقش مهمی در زندگی ما خواهد داشت.

    ظاهرا اینکه بتوانیم با سرعت رشد فناوری هوش مصنوعی همراه شویم کمی سخت است. اما اگر به یادگیری مباحث هوش مصنوعی علاقه داشته باشید، رویکرد خرد کردن مسائل بزرگ به اجزا کوچکتر روش خوبی است. در واقع همه فناوری هوش مصنوعی را می‌توانیم به دو بخش اصلی تقسیم کنیم که یکی یادگیری ماشین و دیگری یادگیری عمیق است. این دو مفهوم اگرچه به جای همدیگر به کار رفته‌اند اما توجه به نقاط تمایز آنها می‌تواند دانش درباره هوش مصنوعی را افزایش دهد.

    یادگیری عمیق شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن متخصصان سیستم‌هایی را طراحی می‌کنند که بتوانند عملکردهای ذهن انسان در پردازش داده‌ها و توسعه الگوهای تصمیم‌گیری را تقلید کنند. یادگیری عمیق در واقع بخشی از یادگیری ماشین بدون نظارت است که در آن توانایی یادگیری با داده‌های ساختارنیافته یا برچسب‌گذاری نشده لحاظ شده است. از همین رو به یادگیری عمیق واژه‌هایی مثل یادگیری عصبی عمیق یا شبکه عصبی عمیق نیز اطلاق شده است. موارد زیر بخشی از مزیت‌های یادگیری عمیق هستند:

    • ویژگی‌های مورد انتظار در نتایج به صورت خودکار استخراج و به شکل بهینه تنظیم می‌شوند. نیازی نیست برخی از داده‌ها از قبل جداسازی یا دسته‌بندی شوند. همین باعث می‌شود تا زمان کمتری برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری صرف شود.
    • یکپارچگی داده‌ها به صورت خودکار توسط الگوریتم یادگیری‌عمیق فراگرفته می‌شود تا شکل‌های مختلف داده ناهماهنگی ایجاد نکنند.
    • امکان به کارگیری اپلیکیشن‌ها و کار کردن با انواع مختلف داده‌ها با اجرای یک الگوریتم یادگیری‌عمیق مشابه یکسان فراهم می‌شود.
    • با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی، امکان انجام پردازش‌های موازی پیچیده و مقیاس‌پذیر بر روی حجم زیادی از داده‌ها فراهم می‌شود. علاوه بر این با دیتاست‌های بزرگ‌تر، نتیجه نهایی ارزشمندتر خواهد بود.
    • معماری سیستم‌های یادگیری به صورت مقیاس‌پذیر طراحی شده تا در مقابله با مشکلات داده‌ای احتمالی به اندازه کافی انعطاف‌پذیر باشد.

     یادگیری ماشین چطور به وجود آمد؟

    یادگیری ماشین شاخه‌ای دیگر از هوش مصنوعی است که توانایی یادگیری و توسعه خودکار از تجربه‌های قبلی بدون اینکه برنامه‌ای به آن داده شده باشد را دارد. تمرکز یادگیری ماشین بر روی نرم‌افزارهایی است که می‌توانند به دانش دسترسی داشته باشند و از آن در جهت یادگیری استفاده نمایند. موارد زیر بخشی از مزیت‌های یادگیری ماشین هستند:

    • حل چالش‌های مربوط به تشخیص تقلب یا دستکای در سیستم‌ها
    • بهبود کارایی و مراقبت از دستگاه‌ها در محیط‌های کارخانه‌ای
    • تسهیل بازاریابی کالاها و کمک به تشخیص خریدهای اشتباه
    • بهبود عملکرد سیستم‌‌های نگهداری و تعمیرات پیش‌بین دستگاه‌ها
    • افزایش امنیت و بهبود عملکرد شبکه

    خیلی از کسب و کارها از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تحلیل انواع دیتاست بزرگی که دارند استفاده می‌کنند. برونداد این الگوریتم‌های هوش مصنوعی خودکارسازی هوشمند فرایندها، ایجاد هوش تجاری، بهینه‌سازی امور، کاهش موانع و افزایش سودآوری بوده است. با این حال یادگیری عمیق کاربرد دیگری هم دارد. معمولا در برخورد با پروژه‌های پیچیده‌تر که با حجم وسیعی از داده‌های ساختارنیافته (متنی، صوتی، تصویری یا حتی داده‌های حسی مثل سرما و گرما) سر و کار دارند بیشتر از یادگیری عمیق استفاده می‌شود. استفاده از یادگیری عمیق منجر به تولید روش‌هایی برای یادگیری ماشین می‌شود که در قالب کاربردهایی از هوش مصنوعی مثل بینایی ماشین، تفسیر صدا، پردازش زبان طبیعی و … به کار می‌روند. اگر سازمان شما حجم زیادی داده تولید می‌کند، استفاده از این روش‌ها به شما توصیه می‌شود.

    اکنون یک دهه از معرفی یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در جهان هوش مصنوعی گذشته است. در این یک دهه هر دو به موازات همدیگر رشد کرده‌اند و شرکت‌های مختلف با هدف کسب درآمد از آنها استفاده کرده‌اند. از کارمندان خواسته شده تا توانایی کار کردن با این فناوری‌ها را داشته باشند. از سوی دیگر برخی از شرکت‌ها با تمرکز بر روی هوش مصنوعی، محصولاتی مجهز به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تولید کرده‌اند تا راهکاری برای چالش‌های حل نشده بشریت باشند.

    آیا شما هم به حوزه هوش مصنوعی علاقه دارید؟ درباره یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مطالعه می‌کنید؟ در بخش دیدگاه‌ها، نظرتان را با ما به اشتراک بگذارید.

    این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
    [کل: ۱ میانگین: ۵]

    درخت تصمیم گیری تحولی: وقتی یادگیری ماشین از علم زیست‌شناسی الهام می‌گیرد

    مقاله قبلی

    پیشرفت هوش مصنوعی در آمریکا: کنگره باید صدها میلیارد دلار به دولت فدرال بدهد

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

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