یادگیری عمیق و 8 تحول مهم، یک راهنمای ساده برای شناخت بهتر کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق و 8 تحول مهم، یک راهنمای ساده برای شناخت بهتر کاربردهای یادگیری عمیق

در سال‌های اخیر در مورد احتمال انجام امور مختلف توسط یادگیری ماشین مانند کارهایی که بشر در حال حاضر در کارخانه‌ها، انبارها، دفاتر و خانه‌ها انجام می‌دهد صحبت های زیادی وجود دارد. در حالی که این فناوری به سرعت، همراه با ترس و هیجان در حال پیشرفت است، اصطلاحاتی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ممکن است شما را متحیر کند. امیدوارم که این راهنمای ساده به رفع سردرگمی در مورد یادگیری عمیق کمک کند و 8 مثال عملی مطرح شده، برای روشن شدن کاربرد واقعی فناوری یادگیری عمیق در زندگی امروز کمک نماید.

 

یادگیری عمیق چیست؟

حوزه هوش مصنوعی اساساً زمانی مطرح است که ماشین آلات بتوانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد. یکی از این موارد شامل یادگیری ماشین است، جایی که ماشین‌ها می‌توانند با تجربه یاد بگیرند و بدون دخالت انسان مهارت کسب کنند. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌هایی با الهام از مغز انسان، از مقدار زیادی داده یاد می‌گیرند. شبیه آموختن از تجربه­، سیستم یا ماشین وظیفه‌ای را به طور مکرر انجام می‌دهد، هر بار که برای بهبود نتیجه، کمی آن را تغییر دهید آن مورد به آموخته­های قبلی اضافه می­گردد. ما به "یادگیری عمیق" اشاره می‌کنیم زیرا شبکه های عصبی دارای لایه‌های مختلف (عمیق) هستند که یادگیری را امکان پذیر می‌کنند. هر مشکلی که برای فهمیدن آن "فکر" احتیاج دارد، مشکلی است که یادگیری عمیق می‌تواند آن را حل کند.

مقدار داده‌هایی که ما هر روز تولید می‌کنیم سرسام آور است، در حال حاضر بیشتر از quintillion bytes 2.6 تخمین زده می‌شود و این منبعی است که یادگیری عمیق را امکان پذیر می‌کند.

از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری عمیق به تعداد زیادی داده برای یادگیری نیاز دارند، این افزایش در ایجاد داده یکی از دلایل رشد قابلیت‌های یادگیری عمیق در سال‌های اخیر است. علاوه بر ایجاد اطلاعات بیشتر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق از قدرت محاسباتی قوی تری که امروزه در دسترس است بهره‌مند می‌شوند.

یادگیری عمیق به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد تا حتی در صورت استفاده از مجموعه داده‌های بسیار متنوع، بدون ساختار و بهم پیوسته‌، مشکلات پیچیده‌ای را حل کنند. هرچه الگوریتم‌های یادگیری عمیق بیشتر یاد بگیرند، عملکرد بهتری دارند.

no result

هشت نمونه عملی از یادگیری عمیق
اکنون که در زمانی هستیم که ماشین‌ها می‌توانند بدون دخالت انسان حل مشکلات پیچیده را بیاموزند، دقیقاً چه مشکلاتی قابل برطرف شدن می‌باشند؟ در اینجا تنها تعدادی از وظایفی است که یادگیری عمیق، امروزه پشتیبانی می‌کند را بیان می‌کنیم، با ادامه توسعه الگوریتم‌ها و بیشتر شدن داده‌ها این لیست درآینده گسترده‌تر خواهد شد.
1- دستیاران مجازی
خواه الکسا باشد یا سیری یا کورتانا، دستیارهای مجازی ارائه دهندگان خدمات آنلاین از یادگیری عمیق برای کمک به درک گفتار شما و زبانی که انسان در تعامل با آن‌ها استفاده می‌کند، استفاده می‌کنند.

2- ترجمه‌ هوشمند
به روشی مشابه، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند به طور خودکار بین زبان‌ها ترجمه کنند. این ویژگی می‌تواند برای مسافران، بازرگانان و افراد دولتی بسیار مفید باشد.

 3- بینایی برای تراکتورهای بدون راننده، هواپیماهای بدون سرنشین، اتومبیل‌های خودمختار، ساختمان‌های هوشمند
سیستم‌های مختلف خودران با استفاده از دوربین‌ها توانایی دیدن و تشخیص دادن را بدست می‌آورند. شناخت علایم جاده‌ای، تفاوت اجسام، تشخیص دادن در شرایط غیر عادی مثلا وقتی بخشی از علامتی در جاده با برف پوشیده شده است، تشخیص یک توپ که وسط جاده سرگردان است، شناسایی ماشین‌های دیگر و تصمیم گیری مشابه تصمیم‌های انسانی از مزایای یادگیری عمیق برای این سیستم‌ها است. ساختمان‌ها، درهای ساختمانی و... هر روز بیشتر از قبل مجهز به سیستم‌های بینایی جهت شناسایی افراد، تشخیص ماسک صورت، سرشماری هوشمند آمار، بررسی تردد و ... خواهند شد. مانند سیستم‌هایی که شرکت دانش بنیان نیافام در بخش تحقیقات سخت افزاری و فعالیت‌های پژوهشی خود تولید کرده است.

 4- ربات‌های چت و ربات‌های سرویس رسان
چت بات‌ها و ربات‌های خدماتی که خدمات بسیاری را به مشتری ارائه می‌دهند، به لطف یادگیری عمیق قادر به پاسخگویی هوشمندانه و مفید به تعداد فزاینده سوالات شنیداری و متنی هستند.

 5- رنگی کردن تصاویر
تبدیل تصاویر سیاه و سفید به رنگی در گذشته کاری بود که با دقت و توسط دست انسان انجام می‌شد. امروزه الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادرند که زمینه و اشیا موجود در تصاویر را به صورت رنگی بازسازی نمایند. نتایج قابل توجه و دقیق است.


 6- تشخیص چهره
یادگیری عمیق نه تنها برای اهداف امنیتی بلکه برای برچسب گذاری افراد در پست‌های شبکه‌های اجتماعی و برای شناسایی چهره مورد استفاده قرار می گیرد و ممکن است در آینده نزدیک بتوانیم هزینه اقلام موجود در فروشگاه را نیز مبتنی بر شناسایی چهره افراد پرداخت کنیم. چالش‌های الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تشخیص چهره این است که بدانید این فرد همان شخص است حتی اگر مدل موهای خود را تغییر داده، ریش خود را بلند کرده یا تراشیده باشد یا اگر تصویر گرفته شده به دلیل نور بد یا انسداد ضعیف باشد. پورتال‌های سازمانی هوشمند نیز در این دوران نقش مهمی را ایفا می‌کنند. شناسایی هویت افراد در یک تصویر و همانطور که گفته شد تگ کردن آن‌ها در تمامی عکس‌ها و آرشیو‌ها از ظرفیت‌هایی است که دنیای تولید محتوا و برندینگ افراد در سازمان‌ها را متحول خواهد ساخت. چنین اموری در حال حاضر فقط توسط اسپریت پورتال(پورتال سازمانی هوشمند طراحی شده توسط شرکت دانش بنیان نیافام) قابل اجرا است.

7- پزشکی، دارو و داروسازی
از تشخیص بیماری و تومور گرفته تا داروهای شخصی که به طور خاص برای ژنوم فرد ایجاد شده اند، یادگیری عمیق در زمینه پزشکی مورد توجه بسیاری از بزرگترین شرکت‌های دارویی و پزشکی است.

 8- شخصی سازی خرید و سرگرمی‌ها
تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه نتفلیکس پیشنهادهایی را برای موارد بعدی که باید تماشا کنید ارائه می‌دهد؟ یا جایی که آمازون ایده‌هایی برای خرید بعدی شما ارائه می‌دهد و این پیشنهادات دقیقاً همان چیزی است که شما نیاز دارید اما قبلاً هرگز آن را نمی دانستید؟ بله، پای الگوریتم های یادگیری عمیق در میان است.

هرچه الگوریتم های یادگیری عمیق تجربه بیشتری کسب کنند‌، بهتر می‌شوند. با رشد و بالندگی این فناوری، دوران فوق‌العاده‌ای در مقابل مخاطبان و کسب و کارها قرار گرفته است.

نیافام بهترین راهکارهای سازمانی برای توسعه و استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار را به شما ارائه خواهد داد. نیافام از ایده تا اجرا مشاور امن سازمان‌ها در توسعه راهکارهای هوشمند است.

: لینک کوتاه خبر
متن استاتیک شماره 3 موجود نیست