نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی چیست؟

نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی چیست؟ در دنیایی که تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است، هوش مصنوعی به یکی از مباحث پرطرفدار تبدیل شده می باشد. مفهوم هوش مصنوعی زمینه های متعددی از حمل و نقل پیشرفته تا صنایع و حتی تولید انواع محتوا را تحت تاثیر قرار داده است! شبکه های عصبی نیز، به عنوان یکی از اصلی ترین ابزارهای یادگیری ماشینی، نقش بسیار مهمی در کارکرد هوش مصنوعی ایفا می کنند.

نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

بوت کمپ متخصص ماشین لرنینگ

آیا می خواهید متخصصی در حوزه ماشین لرنینگ شوید؟ آیا می خواهید بتوانید برنامه های هوشمند و پیش بینی های دقیقی را برای کسب و کارها و سازمان ها ایجاد کنید؟ اگر پاسخ شما بله است، آموزش بوت کمپ متخصص ماشین لرنینگ را از دست ندهید!

در این دوره آموزشی، شما به صورت عملی و تمرینی با الگوریتم ها و تکنیک های ماشین لرنینگ آشنا خواهید شد. با کمک این آموزش، شما قادر خواهید بود تا الگوریتم های مختلف ماشین لرنینگ را در حوزه های مختلفی مثل تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و پیش بینی داده ها به کار ببرید. در این دوره، تیم ما از بهترین اساتید و متخصصان در حوزه ماشین لرنینگ تشکیل شده می باشد. آن ها تجربه ی بیش تری در این زمینه دارند و به شما تکنیک های پیشرفته و روش های به روز را آموزش خواهند داد. همچنین، تمرینات عملی و پروژه های واقعی در این دوره وجود دارد تا شما بتوانید مهارت های خود را در عمل به کار ببرید.

با مشارکت در این دوره آموزشی، می توانید برای خودتان یک فرصت شغلی عالی ایجاد کنید. با توانایی هایی که در این دوره خواهید آموخت، می توانید به عنوان متخصص ماشین لرنینگ در شرکت های بزرگ و نوآورانه مشغول به کار شوید و درآمد بالا و شغلی پرماجرا را تجربه کنید. پس دیگر وقت تلف کردن نیست! ثبت نام در دوره آموزشی بوت کمپ ماشین لرنینگ و شروع به دستیابی به آینده ای روشن و پربار کنید.

مدیریت داده های هوش مصنوعی

در حالی که همه ی حوزه های هوش مصنوعی می توانند به ساده سازی کسب وکار شما و بهبود تجربه ی مشتری کمک کنند، دستیابی به اهداف هوش مصنوعی می تواند چالش برانگیز باشد؛ چرا که ابتدا باید مطمئن شوید که سیستم های مناسبی برای ایجاد الگوریتم های یادگیری و مدیریت داده های خود در دست دارید.

مدیریت داده بیش از ساختن مدل هایی است که برای کسب وکار خود استفاده می کنید. قبل از اینکه بتوانید شروع به ساختن هر چیزی کنید، به مکانی برای ذخیره ی داده ها و مکانیسم هایی برای پاکسازی و کنترل سوگیری ها نیاز دارید.

دسته های هوش مصنوعی

سه دسته ی اصلی هوش مصنوعی عبارتند از:

• هوش ضعیف مصنوعی یا هوش مصنوعی محدود (Artificial Narrow Intelligence) یا ANI
• هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence) یا AGI
• ابر هوش مصنوعی یا فراهوش (Arificial Super Intelligence) یا ASI

ANI هوش مصنوعی “محدود” یا “ضعیف” (Narrow یا weak) در نظر گرفته می شود، در حالی که دو نوع دیگر به عنوان هوش مصنوعی “قوی” یا “strong” طبقه بندی می شوند. ما هوش مصنوعی ضعیف را با توانایی آن در انجام یک کار خاص، مثل برنده شدن در یک بازی شطرنج یا شناسایی یک فرد خاص در یک سری عکس، تعریف می کنیم. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا NLP و بینایی ماشین (Computer Vision)، که به شرکت ها اجازه می دهد وظایف را خودکار کنند و زیربنای چت بات ها و دستیاران مجازی مثل Siri و Alexa را توسعه دهند، نمونه هایی از ANI هستند. بینایی کامپیوتر، عاملی در توسعه ی خودروهای خودران می باشد.

انواع قوی تر هوش مصنوعی، مثل AGI و ASI، رفتارهای انسانی را به طور برجسته تری شامل می شوند، مثل توانایی تفسیر لحن و احساسات. هوش مصنوعی قوی با توانایی آن در مقایسه با انسان تعریف می شود.

هوش مصنوعی عمومی (AGI) هم تراز با انسان عمل می کند، در حالی که ابر هوش مصنوعی (ASI)، که به عنوان ابرهوش نیز شناخته می شود ، از هوش و توانایی یک انسان پیشی می گیرد. هیچ کدام از این دو نوع هوش مصنوعی قوی هنوز وجود ندارد، اما تحقیقات در این زمینه ادامه دارد.

شبکه ی عصبی چیست؟

شبکه های عصبی که شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks یا ANN) یا شبکه های عصبی شبیه سازی شده (Simulated Neural Networks یا SNN) نیز نامیده می شوند، زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین و ستون فقرات الگوریتم های یادگیری عمیق هستند. آنها را “عصبی” می نامند چرا که نحوه ی سیگنال دهی نورون های مغز به یکدیگر را تقلید می کنند.

شبکه های عصبی از لایه های ساخته شده از گره ها، یک لایه ی ورودی، یک یا چند لایه ی پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده اند. هر گره یک نورون مصنوعی است که به گره بعدی متصل می شود و هر گره دارای وزن و مقدار آستانه می باشد. هنگامی که خروجی یک گره بالاتر از مقدار آستانه باشد، آن گره فعال می شود و داده های خود را به لایه ی بعدی شبکه می فرستد. اگر زیر آستانه باشد، هیچ داده ای از آن عبور نمی کند. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

داده های آموزشی شبکه های عصبی را آموزش می دهند و به بهبود دقت آن ها در طول زمان کمک می کنند. هنگامی که الگوریتم های یادگیری دقیق تنظیم شوند، به ابزارهای قدرتمند علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی تبدیل می شوند و به ما این امکان را می دهند تا خیلی سریع داده ها را طبقه بندی و خوشه بندی کنیم.

با کمک شبکه های عصبی، وظایف تشخیص گفتار و تصویر به جای ساعت هایی که به صورت دستی زمان می برند، می توانند در چند دقیقه انجام شوند. الگوریتم جستجوی گوگل یک نمونه ی شناخته شده از شبکه ی عصبی می باشد. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

معماری شبکه های عصبی مصنوعی

همانطور که اشاره شد، عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی مشابه نحوه عملکرد سلول های عصبی در سیستم عصبی ماست. شبکه های عصبی به اوایل دهه ۱۹۷۰ که Warren S McCulloch و Walter Pitts این عبارت را ابداع کردند، برمی گردند. برای درک کارآیی های شبکه های عصبی ، اجازه دهید ابتدا نحوه ساختار بندی آن را درک کنیم. در یک شبکه عصبی ، سه لایه اساسی وجود دارد :

۱- لایه ورودی

لایه ورودی ، اولین لایه ANN است که اطلاعات ورودی را در قالب متن های مختلف ، اعداد ، فایل های صوتی ، پیکسل های تصویر و غیره دریافت می کند.

۲- لایه مخفی نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

لایه های مخفی در میانه ی مدل ANN قرار دارند. شبکه می تواند یک لایه یا چند لایه مخفی داشته باشد، مثل یک پرسپترون تک لایه. این لایه های مخفی انواع مختلفی از محاسبات ریاضی را بر روی داده ورودی انجام می دهند و الگو های موجود در آن را شناسایی می کنند.

۳- لایه خروجی

در لایه خروجی نتیجه ی حاصل از محاسبات دقیق لایه میانی را بدست می آوریم. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

در یک شبکه عصبی ، چندین پارامتر و ابرپارامتر وجود دارند که بر عملکرد مدل تاثیر می گذارد. خروجی ANN ها عمدتاً وابسته به این پارامترهاست. بعضی از این پارامترها شامل وزن ها ، بایاس ها ، نرخ یادگیری ، اندازه د

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی چگونه با یکدیگر ارتباط دارند؟ نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

ساده ترین راه برای فکر کردن در مورد هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق یا همان ذیپ لرنینگ و شبکه های عصبی این است که آن ها را به عنوان زیرمجموعه هایی از هوش مصنوعی مرتب شده از بزرگترین تا کوچکترین در نظر بگیرید که هر کدام سیستم های بعدی را دربر می گیرند. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

هوش مصنوعی سیستمی فراگیر می باشد. یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی می باشد. یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشین است و شبکه های عصبی ستون فقرات الگوریتم های یادگیری عمیق را تشکیل می دهند. تعداد لایه های گره یا عمق شبکه های عصبی است که یک شبکه عصبی ساده را از یک الگوریتم یادگیری عمیق متمایز می کند (برای قرار گرفتن در دسته ی یادگیری عمیق، این شبکه ها باید بیش از سه لایه داشته باشند).

استفاده از هوش مصنوعی در کسب وکارها

تعداد فزاینده ای از کسب وکارها، حدود ۳۵ درصد در سطح جهان، از هوش مصنوعی استفاده می کنند و ۴۲ درصد دیگر در حال بررسی این فناوری هستند. توسعه ی هوش مصنوعی مولد، که از مدل های پایه ی قدرتمندی استفاده می کند که بر روی مقادیر زیادی از داده های بدون برچسب آموزش می بینند.

می تواند با موارد استفاده ی جدید تطبیق داده شود و انعطاف پذیری و مقیاس پذیری را به ارمغان بیاورد که احتمالاً پذیرش هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی تسریع می کند. در آزمایش های اولیه، IBM شاهد بوده است که هوش مصنوعی مولد زمان را تا ۷۰ درصد سریع تر از هوش مصنوعی سنتی به ارزش می رساند. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

چه از برنامه های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل های یادگیری ماشین کمک بگیرید و چه از مدل های پایه، هوش مصنوعی می تواند به کسب وکار شما مزیت رقابتی دهد. ادغام مدل های هوش مصنوعی سفارشی شده در جریان های کاری و سیستم های شما، و خودکارسازی عملکردهایی مثل خدمات مشتری، مدیریت زنجیره تامین و امنیت سایبری، می تواند به یک کسب وکار کمک کند تا انتظارات مشتریان را چه امروز و چه با افزایش آن ها در آینده، برآورده کند.

نکته کلیدی این است که مجموعه داده های مناسب را از ابتدا شناسایی کنید تا اطمینان حاصل کنید که از داده های با کیفیت، برای دستیابی به بیشترین مزیت رقابتی استفاده می کنید. همینطور باید یک معماری ترکیبی و آماده برای هوش مصنوعی ایجاد کنید که بتواند با موفقیت از داده ها در هر کجا که زندگی می کنید استفاده کند – روی مین فریم ها، مراکز داده، در ابرهای خصوصی و عمومی و در لبه ها. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

هوش مصنوعی شما باید قابل اعتماد باشد زیرا هر چیز کمتری به معنای آسیب رساندن به اعتبار یک شرکت و اعمال جریمه های قانونی می باشد. مدل های گمراه کننده و آن هایی که حاوی سوگیری یا توهم هستند، می توانند هزینه ی زیادی برای حریم خصوصی، حقوق داده ها و اعتماد مشتریان داشته باشند. هوش مصنوعی شما باید قابل توضیح، منصفانه و شفاف باشد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که امکان بهینه سازی را فراهم می کند. هنگامی که به درستی تنظیم شود، به شما کمک می کند تا پیش بینی هایی انجام دهید که خطاهای ناشی از حدس زدن صرف را به حداقل می رساند. به عنوان مثال، شرکت هایی مثل آمازون از یادگیری ماشین برای توصیه محصولات به یک مشتری خاص بر اساس آنچه قبلاً به آن نگاه کرده و خریداری کرده است، استفاده می کنند. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین کلاسیک یا “غیر عمیق” به مداخله ی انسان بستگی دارد تا به سیستم کامپیوتری اجازه دهد الگوها را شناسایی کند، یاد بگیرد، وظایف خاص را انجام دهد و نتایج دقیق ارائه کند. متخصصان انسانی سلسله مراتب ویژگی ها را برای درک تفاوت های بین ورودی های داده تعیین می کنند و معمولاً برای یادگیری به داده های ساختاریافته بیشتری نیاز دارند.

برای مثال، فرض کنید من مجموعه ای از تصاویر انواع فست فود را به شما نشان دادم، «پیتزا»، «برگر» و «تاکو». یک متخصص انسانی که روی این تصاویر کار می کند، ویژگی هایی را که هر تصویر را به عنوان یک نوع فست فود خاص متمایز می کند، تعیین می کند. نان در هر نوع غذایی امکان دارد یک ویژگی متمایز باشد. از طرف دیگر، امکان دارد از برچسب هایی مثل «پیتزا»، «برگر» یا «تاکو» برای ساده سازی فرآیند یادگیری از طریق یادگیری نظارت شده استفاده کنند.

در حالی که زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی به نام یادگیری ماشین عمیق می تواند از مجموعه داده های برچسب گذاری شده برای آموزش الگوریتم خود در یادگیری نظارت شده استفاده کند، لزوماً به یک مجموعه داده برچسب دار نیاز ندارد. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

می تواند داده های بدون ساختار را به شکل خام (مثلاً متن، تصاویر) دریافت کند و به طور خودکار مجموعه ای از ویژگی هایی را تعیین کند که «پیتزا»، «برگر» و «تاکو» را از یکدیگر متمایز می کند. همانطور که داده های بزرگ بیشتری تولید می کنیم، دانشمندان داده از یادگیری ماشین بیشتری استفاده خواهند کرد. برای بررسی عمیق تر تفاوت های بین این رویکردها، یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون ناظر: تفاوت چیست؟ را بررسی کنید.

دسته ی سوم از یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است، که در آن کامپیوتر با تعامل با محیط اطراف خود و دریافت بازخورد (پاداش یا جریمه) برای اقدامات خود، یاد می گیرد. یادگیری آنلاین (Online Learning) هم نوعی یادگیری ماشین است که در آن یک دانشمند داده، مدل ML را با در دسترس قرار گرفتن داده های جدید، به روز می کند.

نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟

همانطور که مقاله ی یادگیری عمیق توضیح می دهد، یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می باشد. تفاوت اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق این است که هر نوع الگوریتم چگونه یاد می گیرد و چقدر داده استفاده می کند. نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

یادگیری عمیق بیشتر فرایند استخراج ویژگی را خودکار می کند و نیاز به بعضی از مداخلات دستی انسان را حذف می کند. همینطور امکان استفاده از مجموعه داده های بزرگ را فراهم می کند و عنوان یادگیری ماشین مقیاس پذیر را به خود اختصاص می دهد.

این قابلیت بسیار هیجان انگیز است؛ چرا که ما را قادر می سازد تا استفاده ی بیشتری از داده های بدون ساختار داشته باشیم، به ویژه این که تخمین زده می شود بیش از ۸۰٪ از داده های یک سازمان بدون ساختار هستند.

مشاهده الگوها در داده ها به یک مدل یادگیری عمیق اجازه می دهد تا ورودی ها را به طور مناسب خوشه بندی کند. با در نظر گرفتن همان مثال قبلی، می توانیم تصاویر پیتزا، همبرگر و تاکو را بر اساس شباهت ها یا تفاوت های مشخص شده در تصاویر در دسته های مربوطه گروه بندی کنیم.

یک مدل یادگیری عمیق به نقاط داده ی بیشتری برای بهبود دقت نیاز دارد، در حالی که یک مدل یادگیری ماشین با توجه به ساختار داده ی زیربنایی خود، به داده های کمتری متکی می باشد. شرکت ها معمولاً از یادگیری عمیق برای کارهای پیچیده تر مثل دستیاران مجازی یا کشف تقلب استفاده می کنند.

نقش شبکه عصبی در یادگیری ماشینی

تفاوت یادگیری عمیق و شبکه ی عصبی چیست؟

همانطور که در توضیح شبکه های عصبی در بالا ذکر شد، اما اشکالی در بیان واضح تر آن وجود ندارد، “عمیق” در یادگیری عمیق به عمق لایه ها در یک شبکه ی عصبی اشاره دارد. یک شبکه ی عصبی با بیش از سه لایه شامل ورودی و خروجی را می توان یک الگوریتم یادگیری عمیق در نظر گرفت.

بیشتر شبکه های عصبی عمیق از نوع Feed-Forward هستند، به این معنی که فقط یک جریان و آن هم در جهت ورودی به سمت خروجی دارند. با این حال، شما می توانید مدل خود را از طریق الگوریتم پس انتشار یا backpropagation، به معنای حرکت در جهت مخالف، از خروجی به ورودی، آموزش دهید.

الگوریتم پس انتشار به ما این اجازه را می دهد تا خطای مربوط به هر نورون را محاسبه و نسبت دهیم و الگوریتم را به طور مناسب تنظیم و برازش کنیم.