انجام پروژه های یادگیری عمیق Deep learning

انجام پروژه های یادگیری عمیق Deep learning

یادگیری عمیق (Deep learning) زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین (Machine learning) است که آن ماشین از طریق هوش مصنوعی و با استفاده از شبکه عصبی سیستم هایی را طراحی می کند تا بتواند راه حل ها یا پیش بینی هایی را در مورد موضوعات مختلف ارائه دهد. در یادگیری عمیق دقت پیش بینی بسیار بالا و بالاتر از یادگیری ماشین است. در صورت عدم آشنایی با ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین، می توانید به صفحه انجام پروژه های یادگیری ماشین در مهامکس مراجعه کنید. بر خلاف یادگیری ماشین که انتقال داده ها دستی است، در یادگیری عمیق از اتصالات عصبی مصنوعی استفاده می شود و ویژگی ها و مدل سازی داده ها را خود ماشین انجام می دهد. داده ها و متغییرها در ماشین لرنینگ محدود است  و سرعت راه اندازی سیستم سریع است. ولی این امر در دیپ لرنینگ چون به تعداد زیادی داده نیاز است، به زمان زیادی نیاز دارد. همچنین برای انجام پروژه های یادگیری ماشین به سیستم های قدرتمند نیاز است. پس همانگونه که در شکل زیر مشاهده می کنید، یادگیری عمیق زیر مجموعه ای یادگیری ماشین و هر دو زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی اند. اگر یک مجموعه تجاری می باشید و یا می خواهید برای هدف های مالی خود از یادگیری عمیق استفاده کنید و یا فرد دانشگاهی هستید و برای پروژه درسی، سمینار یا پروژه انتهاییی مقطع خود می خواهید از یادگیری عمیق کمک بگیرید می توانید سفارش خود را برای مهامکس به عنوان یکی از قدیمی ترین و شناحته شده ترین مراکز آنالیزهای علمی کشور، ثبت نموده تا پروژه شما با بالاترین کیفیت انجام شود. همچنین این امکان وجود دارد تا در صورت درخواست آموزش های لازم نیز به شما برای ارائه پروژه خود داده شود.

به بیان کلی هدف از یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، تقلید و شبیه سازی از توانایی های مغز آدمی در تحلیل و پردازش انواع ورودی و داده ها و تشخیص الگوهایی برای پیش بینی و اتخاذ تصمیم ها است. همانند یادگیری ماشین، داده های ورودی می توانند متن، فایل تصویری و ... برچسب گذاری شده (طبقه بندی شده) و یا بدون برچسب باشند.

همان گونه که بیان شد در یادگیری عمیق از شبکه عصبی استفاده می شود. در حقیقت در یادگیری عمیق، داده ها از شبکه عصبی (الهام گرفته از مغز انسان) عبور داده می شوند. در شبکه عصبی، روابط بین داده ها (حجم عظیمی از داده ها) از طریق خوشه بندی تشخیص و تفسیر می شوند. الگوها در شبکه عصبی، به صورت بردارهایی از عددها است و هر نوع داده دیگری مانند تصاویر یا متون باید به صورت این بردارهای عددی درآیند. همانگونه که در شکل مشاهده می شود، شبکه عصبی دارای لایه های پنهان یا hidden است که داده ها بر اساس آن پردازش می شوند. ماشین برای درک روابط داده ها اتصالات را ایجاد و و آنها را وزن دهی می کند. در حقیقت واژه عمیق در دیپ لرنینگ اشاره ای به تعداد لایه های یک شبکه عصبی دارد. در یادگیری عمیق (شبکه عصبی عمیق) تعداد لایه ها می تواند تا ۲۰۰ لایه نیز برسد (بر خلاف شبکه عصبی سنتی که تنها چند لایه می تواند داشته باشد).

در یادگیری عمیق، هر کدام از گره ها بر مبنای دسته ای از ویژگی ها که از لایه قبلی خود گرفته است، آموزش می بیند. با حرکت در گره های بیشتر، هر گره ممکن است ویژگی های پیچیده تری را تشخیص دهد (افزایش پیچیدگی با پیش رفتن در لایه ها). دلیل آن این است که می توانند ویژگی ها را با لایه های قبلی ترکیب کنند. این اصل به نام سلسله مراتب ویژگی شناخته می شود. 

یادگیری عمیق چه کاربردهایی دارد؟ برخی از کاربردهای یادگیری عمیق به صورت زیر است:

• موتورهای پیشنهاد دهنده: احتمالا بارها در سایت ها مشاهده کرده اید که سایت پیشنهاد هایی را به شما می دهد. این پیشنهاد ها میتواند کالا یا مثلا یک فیلم یا آهنگ باشد. این موتورها برای دادن پیشنهادها به دنبال اورلپ ها یا همپوشانی ها و یا همزمانی ها است. برای این منظور موتور به دنبال انتخاب ها یا اقدامات شما است تا الگوی رفتاری یا سلیقه شما را درک کند. سپس همپوشانی سلیقه و اقدامات شما را با دیگر کاربرها مقایسه می کند و در صورت همپوشانی، اقدامات و انتخاب های آن کاربران را به شما پیشنهاد می دهد.
• کاربرد یادگیری عمیق در پروژه های تحقیقاتی: به عنوان مثال امروزه برای پیشبینی رفتار مولکول ها، کشف داروها و یا ویژگی های مواد به جای انجام آزمایش های فراوان و صرف هزینه و زمان نیروی انسانی از یادگیری عمیق می توان استفاده کرد.
• تشخیص تصویر: استفاده از یادگیری عمیق دقت و قدرت درک تصویری کامپیوتر را به میزان قابل توجهی بالا برده است. امروزه به احتمال زیاد با امکان تشخیص چهره سیستم های کامپوتری آشنا شده اید. جدا از آن سیستم خودران در خودرو ها نیز از این تکنولوژی استفاده می کند.
• حوزه تجارت و بازاریابی: یادگیری عمیق به کمک مدیران آمده است. این تکنولوژی می تواند برای بررسی و بازبینی بهینه در مسئولیت کارمندان و وظایف آنها به کار آید. همچنین deep learning می تواند به خوبی رفتار مصرف کننده و خریدارها را بررسی کند.

انجام پروژه های یادگیری عمیق

جهت انجام پروژه یادگیری عمیق خود ابتدا باید درخواست خود را در همین صفحه ثبت نمایید. کارشناسان ما درخواست شما را بررسی کرده و در صورت لزوم با شما در تماس خواهند بود. سپس هزینه و زمان لازم برای انجام پروژه مشخص می شود. هزینه و زمان انجام طرح بیش از هر موردی به این بستگی دارد که داده ها یا دیتابیس طرح در دسترس است یا باید استخراج شود. در حقیقت سنگین ترین بخش پروژه نیز این مرحله است. در نهایت پس از انجام پروژه، در صورتی که درخواست آموزش داشته باشید، آموزش های لازم به شما داده می شود و پروژه تحویل می گردد. نگران نباشید! در طول انجام طرح همواره از پشتیبانی کارشناسان ما برخوردار هستید.