در دنیای امروز اخبار و تکنولورژی های فراوانی بیان می شود. عبارت یادگیری عمیق در هوش مصنوعی یکی از این فناوری ها است. حضور زیاد هوش مصنوعی به عنوان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در زندگی امروز امری غیر قابل انکار است.
استفاده از یادگیری عمیق در هوش مصنوعی
اهمیت داده ها در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق به چه صورتی است؟
هوش مصنوعی برای داشتن عملکرد بهتر، نیاز به قدرت پردازش بسیار زیادی است. قدرت پردازش داده بسیار ارزشمند است. مسئله داده از اهمیت فراوانی برخودار است. داده ها مانند طلا یا نفت هستند که ارزشمند هستند. عملکرد کلی هوش مصنوعی به یادگیری ماشین باز میگردد. برای اینکه بتواند کار را بدرستی انجام دهد؛ باید داده های صحیح و تعییین شده داشت. همین داده های صحیح اهمیت حضور متخصص برای تولید آن را مشخص میکند. وقت گیر بودن و هزینه زیاد برای تهیه آن ارزش داده ها را مشخص میکند.
یادگیری عمیق از زیر شاخه های مهم یادگیری ماشین است. با یادگیری ماشین، ماشین ها به ابزارهای قدرتمندی تبدیل می شوند تا بدون دخالت انسان کارهای مختلف یاد بگیرند. پیش بینی کردن و انجام دیگر کارها از جمله تاثیر یادگیری ماشین است.
یادگیری عمیق مانند مغز انسان مبتنی بر شبکه عصبی است. شبکه عصبی لایه های نرم افزاری هستند. این توابع نرم افزاری خاص با همکاری یکدیگر به نتیجه نهایی دست می باند. مثلا اگر میوه نارنجی و گردی داشته باشید نتیجه تشخیص پرتغال خواهد بود.
اهمیت یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق برای پردازش حجم زیاد داده ها بهترین گزینه است. با آن راه های بسیاری برای یادگیری ماشین فراهم می شود.
- یادگیری های تحت نظارت شده، طبقه بندی داده ها بر اساس تشابه آنها با هر طبقه، روشی برای پردازش داده ها است. که قابلیت های زیادی را ایجاد میکند.
- یادگیری بدون نظارت، با استفاده از الگو های مشابه در داده ها آنها را دسته بندی می نمایند.
- یادگیری تقویتی، دست پیدا کردن به هدف مورد نظر باعث دادن امتیاز میشود و در صورتی که به هدف دست نیافت جریمه می گردد.
- شبکه های رقابتی، دو نوع هوش مصنوعی در آنها وجود دارد. یکی داده های جعلی تولید میکند و دیگری این داده های جعلی را تشخیص می دهد.
