دیپ لرنینگ؛ مزایا و کاربردهای آن

دیپ لرنینگ فناوری عظیمی است که با ورود به صنایع مختلف توانسته بسیاری از فرایندها و امور را راحت کند، به طوری که با نبود آن نمی توان کاری را انجام داد. deep learning در بسیاری از کشورهای پیشرفته و توسعه یافته در ادارات، کارخانه ها، منازل و ... استفاده می گردد و عملا توسط آن، وظایف انسانی از طریق ماشین ها بر اساس الگوریتم های خاصی اجرا می شود.

شرکت نوین ایلیا صنعت، نماینده رسمی برندهای مطرح ارائه دهنده دوربین؛ یعنی سنسوپارت و باسلر در ایران می باشد. این شرکت انواع دوربین و سنسور صنعتی، سیستم‌ های بینایی ماشین و پردازش تصویر را با بهترین کیفیت ممکن به شما عرضه می دارد و همچنین در این زمینه مشاوره و راهنمایی های ارزنده ای را نیز ارائه می دهد. کارشناسان ما دارای تجربه و دانش بالایی هستند و همواره بهترین راه‌حل ‌ها برای ساخت و اجرای پروژه‌های اتوماسیون صنعتی و ماشین بینایی را با آخرین دانش روز در اختیار شما می گذارند. می توانید جهت کسب اطلاعات بیشتر، با ما تماس حاصل نمایید.

تعریف دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ یک شبکه عصبی با سه لایه و یا بیشتر است و زیرمجموعه ای از ماشین یادگیری می باشد. الگوریتم های به کار رفته در این فناوری بر اساس ساختار مغز انسان عمل می کنند. این الگوریتم ها همیشه در صدد این هستند که با پردازش تصویر به صورت متعدد علاوه بر یادگیری بیشتر، سعی در رفع اشکالات کنند. الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری عمیق شامل موارد زیر می باشد که هر کدام از آنها بسته به نوع شرایط و داده ها، مورد استفاده قرار می گیرند:

• الگوریتم یادگیری نظارت شده
• الگوریتم یادگیری بدون نظارت
• الگوریتم یادگیری نیمه نظارتی
• الگوریتم یادگیری تقویتی

با یادگیری عمیق ماشین ها، سیستم ها و ربات ها طوری تصمیم گیری می کنند و نتایجی را فراهم می سازند که برای انسان میسر نیست. ما در جهان امروز به دیپ لرنینگ نیازمندیم زیرا که انسان دارای خطا است و قادر به حل مسائل پیچیده نمی باشد.

اهداف و مزایای یادگیری عمیق چیست؟

اهدافی و مزایایی که یادگیری عمیق و یا دیپ لرنینگ دنبال می کند، شامل موارد زیر می باشد:

• زمانی که روش های دیگر پاسخگو نیستند، یادگیری عمیق می تواند مسائل سخت و پیچیده را حل کند.
• در برخورد با داده های بدون ساختار قدرتمند عمل می کند و توانایی پردازش بسیاری از ویژگی ها را دارد.
• به اتفاقات و مسائلی که در اطرافش رخ می دهد، مانند انسان واکنش نشان می دهد.
• الگوهای پنهان در داده ها را کشف، آنها را با یکدیگر ترکیب و سپس تصمیم گیری می کند.

انواع مختلف شبکه های دیپ لرنینگ کدام است؟

شبکه های مختلف یادگیری عمیق دارای موارد زیر است که هر کدام را بررسی می کنیم:

• شبکه عصبی پیشخور: در این شبکه فقط یک لایه پنهان وجود دارد و داده ها در یک جهت حرکت می کنند و کنترل آنها از لایه ورودی به سمت لایه خروجی می باشد. یکی از کاربردهای مهم این نوع شبکه برای تشخیص چهره با استفاده از بینایی ماشین است.
• شبکه عصبی تابع پایه شعاعی: این شبکه ها یک لایه و یا دو لایه ای هستند و از کاربردهای آن می توان در سیستم های بازیابی برق در زمان های کوتاه برای جلوگیری از خاموشی اشاره کرد.
• پرسپترون چند لایه: کاربرد این شبکه در سیستم های تشخیص گفتار می باشد و بیش از سه لایه دارد و می توان از آن برای طبقه بندی داده های غیرخطی استفاده نمود.
• شبکه عصبی پیچشی: شبکه ای عمیق با پارامترهای کم است که بیش از یک لایه کانولوشن دارد. این شبکه که به اصطلاح CNN هم نامیده می شود در تشخیص تصویر و شناسایی الگوهای مختلف به کار می رود.
• شبکه عصبی بازگشتی: نوعی شبکه عصبی است که برای پیش بینی خروجی به کار می رود. از شبکه RNN برای فناوری های متن به گفتار و توسعه چت بات ها استفاده می شود.
• شبکه عصبی مدولار: از چندین شبکه عصبی کوچک تشکیل شده است که هر کدام به طور مستقل برای رسیدن به یک هدف مشترک کار می کند.
• شبکه توالی به توالی: از دو شبکه RNN تشکیل شده است و روی رمزگذاری و رمزگشایی کار می کند. از این شبکه برای پردازش متن مورد استفاده می شود.

کاربردهای دیپ لرنینگ

همانطور که در ابتدای متن اشاره کردیم یادگیری عمیق با داشتن قابلیت های ویژه و منحصر به فرد، در بسیاری از صنایع و سیستم های کوچک و بزرگ کاربرد دارد که در زیر به بعضی از آنها اشاره می کنیم:

• دستیار مجازی و ترجمه: امروزه دستیارهای مجازی با استفاده از دیپ لرنینگ برای فهمیدن زبان و صحبت انسان ها به کار می روند. همچنین الگوریتم مورد استفاده در این فناوری توانایی ترجمه بین چند زبان مختلف را دارد که برای تاجران و مسافران کاربرد دارد.
• خودروهای بدون راننده: دیپ لرنینگ در این خوردها قادر به تشخیص نشانه های توقف و مسیر جاده هستند.
• چت بات ها و دوربین بارکد خوان: در کارخانه ها استفاده از ربات های مختلف مانند دوربین بارکد خوان جهت بررسی بارکدها و برچسب ها و چت بات ها جهت پشتیبانی و رسیدگی به درخواست های مشتری مورد استفاد قرار می گیرد.
• داروسازی و پزشکی: با استفاده از الگوریتم های دیپ لرنینگ می توان انواع بیماری ها، مخصوصا تومورهای سرطانی و داروی مخصوص آن را تشخیص داد.

از دیگر کاربردهای دیپ لرنینگ می توان به مواردی همچون شناسایی تصاویر، پردازش هنر بصری، سیستم‌های توصیه‌گر، بیوانفورماتیک، تبلیغات در تلفن همراه، شناسایی کلاهبرداری مالی و امور نظامی اشاره نمود. دیپ لرنینگ یکی از بازوهای مهم بینایی ماشین، یادگیری ماشین و علم هوش مصنوعی است که روزبه‌روز در حال گسترش و پیشرفت است.