یادگیری عمیق یکی از شاخه های یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه های عصبی چند لایه، قادر به یادگیری از داده های پیچیده و غنی است. یادگیری عمیق در بسیاری از زمینه های کاربردی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، بازیابی اطلاعات و خودروهای خودران مورد استفاده قرار می گیرد.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یک روش یادگیری ماشین است که با استفاده از ساختارهای محاسباتی مشابه ساختار عصبی مغز انسان، قادر به یادگیری از داده های خام و نشانه گذاری نشده است. یادگیری عمیق از ترکیب چندین لایه پردازشی تشکیل شده است که هر لایه می تواند ویژگی های مرتبط با داده های ورودی را استخراج و تبدیل کند. به این ترتیب، لایه های بالاتر می توانند از ویژگی های پایین تر بهره ببرند و سطح بالایی از انتزاع و تفسیر را ارائه دهند.

انواع شبکه های عصبی

شبکه های عصبی چند لایه، معمولا به عنوان شبکه های عصبی پیشرونده (Feedforward Neural Networks) شناخته می شوند، از ساده ترین و پایه ای ترین نوع شبکه های عصبی در یادگیری عمیق هستند. در این شبکه ها، اطلاعات از لایه ورودی به لایه های پنهان و سپس به لایه خروجی منتقل می شوند و هیچ گرهی به گره های قبلی خود ارتباط ندارد. شبکه های عصبی پیشرونده می توانند برای حل مسائل دسته بندی، رگرسیون، تقریب تابع و غیره مورد استفاده قرار گیرند.

شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)، نوعی شبکه عصبی هستند که می توانند از حالت های قبلی خود بهره ببرند و به گره های قبلی خود ارتباط برقرار کنند. این شبکه ها قادر به پردازش داده های دنباله ای مانند متن، صوت، ویدئو و غیره هستند و برای حل مسائل ترجمه ماشینی، تولید متن، تشخیص گفتار و غیره کاربرد دارند.

شبکه های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks)، نوعی شبکه عصبی هستند که از عملیات کانولوشن (Convolution) برای استخراج ویژگی های محلی از داده های ورودی استفاده می کنند. این شبکه ها برای پردازش داده های دارای ساختار شبکه ای مانند تصویر، صوت، متن و غیره مناسب هستند و برای حل مسائل تشخیص تصویر، شناسایی چهره، شناسایی اشیاء و غیره کاربرد دارند.

چالش های یادگیری عمیق

یادگیری عمیق با وجود پیشرفت های چشمگیری که در سال های اخیر داشته است، هنوز با چالش هایی روبرو است که نیاز به حل و فصل دارند. برخی از این چالش ها عبارتند از:

• نیاز به داده های زیاد و متنوع برای آموزش شبکه های عصبی چند لایه.
• مشکل افزایش بیش برازش (Overfitting) و کاهش تعمیم پذیری شبکه های عصبی به داده های جدید.
• مشکل انفجار یا محو شدن گرادیان (Gradient Explosion or Vanishing) در شبکه های عصبی بازگشتی.
• مشکل تفسیر پذیری و شفافیت شبکه های عصبی و عدم قابلیت توضیح دلایل تصمیم گیری آن ها.
• مشکل امنیت و حفاظت از حریم خصوصی داده ها و مدل های یادگیری عمیق.