ایراکد > هوش مصنوعی > آموزش یادگیری عمیق(Deep learning): مسیر یادگیری تا حرفه‌ای شدن در ۷ گام

آموزش یادگیری عمیق(Deep learning): مسیر یادگیری تا حرفه‌ای شدن در ۷ گام

مقدمه

به نظر شما چه چیز باعث میشود که ماشین ها بتوانند همانند انسان ها یاد بگیرند و احساسات را تحلیل کنند؟پاسخ به این سوال در آموزش یادگیری عمیق نهفته است. یادگیری عمیق از کاربردی ترین و در عین حال جذاب ترین شاخه های هوش مصنوعی معرفی میشود که برای سیستم ها بستری را فراهم میکند تا بتوانند پردازش داده ها و درک الگوهای پیچیده را به شکل انسانی انجام دهند. از توانایی های این تکنولوژی که به سرعت در حال پیشرفت و تحول است میتوان به تحلیل داده های پیچیده و حجیم با کمک شبکه های عصبی مصنوعی اشاره نمود.

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 7 آبان 1403
زمان مطالعه : 10 دقیقه

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 1403/08/07
زمان مطالعه : 10 دقیقه

اگر میخواهید در آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) با مبانی و مراحل آن آشنا شوید تا انتهای مقاله همراه ما باشید تا پی ببرید چگونه خدمات هوش مصنوعی دنیای ما را تغییر میدهد!

مراحل آموزش یادگیری عمیق(Deep learning)

برای آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) و کسب مهارت های لازم به منظور ساخت مدل های کارآمد بایستی مراحلی را طی نمود. در ادامه قصد داریم آموزش یادگیری عمیق را در 7 مرحله برایتان شرح دهیم:

مرحله اول: ورود به دنیای یادگیری عمیق، مفاهیم و مبانی اصلی

یکی از لازمه های آموزش یادگیری عمیق(Deep learning)، آشنایی با مفاهیم و مبانی اصلی است. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که مفاهیم پیچیده تری از مدل های یادگیری ساده را شامل میشود. از طرفی یادگیری عمیق با بهره مندی از شبکه های عصبی مصنوعی که الهام گرفته از مغز انسان است، میتواند روابط پنهان در داده ها و الگوهای پیچیده را به خوبی کشف و درک کند.
در خصوص شبکه عصبی مصنوعی میتوان به مجموعه ای از نورون ها که در لایه های مختلف قراردارند اشاره نمود. عملکرد این شبکه عصبی به گونه ای است که ورود داده ها در لایه ورودی است و پردازش آنها در چندین لایه پنهان انجام میشود و در نهایت مدل پیش بینی ها و خروجی ها در لایه ی خروجی ارائه میشود.
برای درک بهتر به این مثال توجه کنید :
در ساخت یک مدل یادگیری عمیق برای شناسایی تصاویر، لایه ورودی داده هایی مانند پیکسل های تصویر دریافت میکند.در لایه های پنهان پردازش انجام میشود و در نهایت خروجی مانند” این تصویر یک کیف است” در لایه خروجی ارائه میشود.

مرحله دوم : آشنایی با شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) و ساختار آنها

در آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) میتوان شبکه های عصبی مصنوعی را قلب تپنده یادگیری عمیق دانست. طراحی این شبکه ها با ساختارها و قابلیت های متنوعی به منظور پردازش طیف گسترده ای از داده ها و پاسخ به مسائل گسترده انجام شده است. از کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی میتوان به تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی و پیش بینی رفتار مشتری در حوزه های مختلف اشاره نمود. این شبکه ها با توجه به نوع داده و هدف به انواع مختلفی تقسیم بندی میشوند که هر یک از ساختار و ویژگی های منحصر به فردی برخوردارند که در ادامه به معرفی پرکاربردترین شبکه ها میپردازیم:

شبکه های چند لایه (MLP)

شبکه های چند لایه همانطور که از نام آن پیداست، شامل چندین لایه پنهان است که داده ها را از یک لایه به لایه بعدی منتقل میکند. حل مسائل عمومی یادگیری همچون دسته بندی داده ها و پیش بینی روندها از کاربردهای شبکه های چند لایه به شمار می آید.

شبکه های بازگشتی (RNN)

وظیفه اصلی شبکه های بازگشتی، پردازش داده های متوالی همچون متن یا گفتار است. این شبکه ها از حافظه داخلی برخوردارند به طوری که قادرند اطلاعات مراحل قبل را نگه دارند و همین مسئله به مدل کمک میکند تا ترتیب داده ها را به خوبی درک کند.

شبکه های پیچشی(CNN)

طراحی این شبکه‌ها بر اساس پردازش داده های تصویری است. این در حالی است که با استفاده از لایه های پیچشی، این شبکه ها قادر به شناسایی لبه ها و اشکال در تصویر هستند. به طوری که در تشخیص اشیا و شناسایی چهره توانسته موفق عمل کند.

مرحله سوم: انتخاب و استفاده از ابزارها و کتابخانه های یادگیری عمیق(Deep learning)

یکی از گام های موثر در پیشرفت آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) انتخاب ابزارها و کتابخانه های مناسب و استفاده از آنها در پیاده سازی مدل ها است. ابزارهای یادگیری عمیق این امکان را میدهد تا بتوان مدل های پیچیده و محاسبات سنگین را به سادگی و با دقت بالایی اجرا نمود. در این بخش جدولی تحت عنوان معرفی ابزارها و کتابخانه های مهم و مناسب در یادگیری عمیق را در اختیارتان قرار میدهیم.

ابزارها	توسعه دهنده	مزایا	موارد استفاده
TensorFlow	گوگل	قدرت و انعطاف‌پذیری بالا، اکوسیستم گسترده	پروژه‌های صنعتی و سازمانی بزرگ
PyTorch	فیسبوک	سهولت استفاده، انعطاف‌پذیری بالا	پروژه‌های تحقیقاتی و آزمایش‌های علمی
Keras	گوگل	رابط کاربری ساده و مناسب برای مبتدیان	پروژه‌های کوچک و متوسط، نمونه‌سازی سریع
MXNet	Apache	پشتیبانی از چند زبان، مناسب برای محاسبات توزیعی	پروژه‌های مقیاس بزرگ و توزیعی
Fast.ai	موسسه‌ی Fast.ai	مناسب برای یادگیری، مدل‌های آماده	یادگیری و آزمایش مدل‌های متوسط

بیشتر بخوانید :

آموزش یادگیری ماشین با پایتون در 5 مرحله به زبان ساده

مرحله چهارم: پیاده‌سازی مدل‌های ساده برای یادگیری عملی

پس از آن که با مفاهیم پایه و انتخاب ابزار مناسب آشنا شده اید میخواهیم در چهارمین مرحله از آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) به پیاده سازی ساده و تمرین عملی بپردازیم. برای درک ساده تر این مرحله را با جزئیات بیشتر توضیح خواهیم داد:

انتخاب مسئله ساده

در ابتدا نیاز است یک مسئله ی ساده مانند دسته بندی تصاویر برای تمرین انتخاب کنید.

پیش پردازش داده ها

پس از نرمال سازی داده ها آنها را به مجموعه های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی تقسیم بندی کنید.

طراحی ساختار مدل

پس از آن مدل ساده ای که شامل لایه های ورودی، پنهان و خروجی میباشد را بسازید و توابع فعالسازی مناسب مانند ReLU و Softmaxرا انتخاب کنید.

پیکربندی مدل برای آموزش

الگوریتم بهینه سازی، تابع هزینه (مثل کراس-انتروپی) و نرخ یادگیری را تنظیم نمایید.

آموزش مدل

آموزش مدل را با تنظیم تعداد تکرارها انجام دهید و تغییرات خطای آموزشی و اعتبارسنجی را دنبال کنید.

ارزیابی و بهبود عملکرد مدل

در گام بعدی با ارزیابی داده‌های آزمایشی و با استفاده از معیارهایی همچون دقت و بازده عملکرد مدل را تحلیل و بهبود دهید.

تست و پیاده سازی در محیط واقعی

حال پس از ارزیابی نهایی، نیاز است تست و ادغام مدل را در محیط واقعی انجام داده و نظارت و به روزرسانی آن را ادامه دهید.

مرحله پنجم: آشنایی با تکنیک های بهینه سازی و بهبود دقت مدل ها

در این مرحله از آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) به منظور افزایش دقت و جلوگیری از مشکلاتی همچون بیش برازش یا کم برازش ، بهینه سازی مدل از اهمیت بسیاری برخوردار است. گفتنی است تکنیک های بسیاری برای بهبود عملکرد مدل ها وجود دارد که استفاده از آنها به مدل کمک میکند تا به تعمیم پذیری بهتری برسد.
از تکنیک های بهینه سازی و بهبود دقت مدل ها میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

گرادیان نزولی و روش‌های پیشرفته آن

گرادیان نزولی را میتوان یکی از تکنیک های پرکاربرد برای بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق معرفی نمود که با محاسبه شیب خطا نسبت به وزن ها و بایاس ها بستری را برای مدل ها فراهم میکند تا با اعمال تغییرات وزن ها به نقطه کمینه خطا برسند.

بیشتر بخوانید :

آموزش هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟+(رودمپ هوش مصنوعی 10 ماهه)

نسخه صوتی مقاله، تولید شده با کمک هوش مصنوعی :

در خصوص نسخه های پیشرفته گرادیان نزولی میتوان موارد زیر را نام برد:
Stochastic Gradient Descent (SGD)
با استفاده از این نسخه محاسبه گرادیان برای هر داده به صورت جداگانه انجام میگیرد و همین مسئله منجر به نوسانات بیشتر در فرآیند یادگیری میشود با این حال به مدل این امکان را میدهد تا از نقاط بهینه محلی خارج گردد.
Mini-Batch Gradient Descent
داده ها در این روش به دسته بندی های کوچکتری تقسیم بندی شده و گرادیان هر دسته به صورت مجزا محاسبه میشود. گفتنی است این نسخه ترکیبی از مزیت های SGD و روش استاندارد گرادیان نزولی می باشد.

Adam
الگوریتم Adam به دلیل دقت و کارآیی بالا قابلیت این را دارد تا به صورت خودکار با بهره مندی از سرعت و شتاب تغییرات وزن ها نرخ یادگیری را تنظیم کند.
رگولاریزاسیون
از جمله تکنیک هایی است که از بیش برازش شدن مدل جلوگیری میکند و از تعمیم پذیری بیشتری برخوردار باشد. از جمله روش های تکنیک رگولاریزاسیون میتوان به L1 و L2 Regularization و Elastic Net اشاره نمود که به مدل کمک میکند تا در مقایسه با داده های آموزشی عملکرد بهینه تری داشته و با دقت بالایی بر روی داده های جدید متمرکز شود.
عادی سازی
به منظور بهبود دقت مدل ها، تکنیک عادی سازی را میتوان به عنوان یکی از تکنیک های ضروری معرفی نمود که با بهره مندی از این تکنیک میتوان با تبدیل داده ها به مقایسی قابل کنترل به روزرسانی ووزن مدل ها به درستی انجام شود. Batch Normalization و Layer Normalizationاز انواع مختلف عادی سازی به شمار می آید.
به طور کلی تکنیک هایی همچون Data AugmentationوEarly Stopping از دیگر تکنیک هایی هستند که به منظور افزایش دقت و تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق به کار گرفته میشوند.

مرحله ششم: کار بر روی پروژه‌های پیچیده و واقعی

در مرحله ششم از آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) پس از آشنایی با تکنیک های بهینه سازی و بهبود دقت مدل ها، کار بر روی پروژه های پیچیده واقعی آغاز میشود. از این رو کافی است مراحل زیر را به ترتیب پشت سر بگذارید:
انتخاب پروژه واقعی: یک مسئله کاربردی و پیچیده برای تمرین انتخاب نمایید.
جمع آوری و پردازش داده ها: با تهیه ی داده های متنوع به منظور بهبود کیفیت آنها را پیش پردازش کنید.
طراحی مدل پیچیده:برای حل مسائل پیچیده از شبکه های پیچشی و بازگشتی یا مدل های ترکیبی استفاده نمایید.
بهینه سازی و ارزیابی: با بهره مندی از تکنیک های بهینه سازی همچون رگولاریزاسیون، ارزیابی مدل را با معیارهای مختلف انجام دهید.
آزمایش در شرایط واقعی: در شرایط واقعی مدل را با داده های جدید آزمایش کنید تا بتوانید عملکرد آن را در دنیای واقعی بررسی کنید.
یکپارچه سازی در محیط عملیاتی: برای نظارت و به روزرسانی مداوم مدل را از طریق API به سیستم ها متصل نمایید.
پروژه های گروهی و تجربه همکاری: با حضور در تیم های چند تخصصی میتوانید با کسب تجربه از پروژه های پیچیده مهارت های مدیریتی خود را تقویت کنید.

مرحله هفتم : به روز نگه داشتن مهارت ها با پیشرفت های جدید

در نهایت با توجه به این که یادگیری عمیق یکی از حوزه های هوش مصنوعی است و به سرعت در حال پیشرفت و تحول میباشد. از این رو برای موفقیت در این حوزه لازم است، مهارت های خود را در این زمینه به روز نگه دارید. مطالعه مقالات جدید، شرکت در دوره های آموزشی و کارگاه های تخصصی این امکان را میدهد تا با جدیدترین پیشرفت ها و دستاوردهای حوزه یادگیری عمیق آشنا شوید.

نتیجه گیری

در این مقاله سعی کردیم با آموزش یادگیری عمیق(Deep learning) در 7 مرحله از آشنایی با مبانی و اصول اولیه تا آشنایی با تکنیک های بهینه سازی و کار بر روی پروژه های پیچیده در شرایط واقعی مسیر یادگیری را برای علاقه مندان این حوزه هموار کنیم. هدف این است تا گام به گام مفاهیم و اصول یادگیری عمیق را فرا بگیرید و با تقویت مهارت ها به طور موثر بتوانید در پروژه های واقعی از این دانش بهره مند شوید.

اگر در حال حاضر فرصت مطالعه این مقاله را ندارید، می توانید فایل PDF آن را دریافت کنید