هوش تجاری

معرفی ۷ ابزار مناسب برای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning)، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین، به عنوان جنبه کاربردی و عملی هوش مصنوعی طبقه بندی می‌شود. این امر به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا مانند انسان چیزهایی را یاد بگیرند. ابزارهای یادگیری عمیق به دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا برنامه‌هایی را ایجاد کنند که بتواند به کامپیوتر یا ماشین قدرت دهد تا مانند مغز انسان یاد بگیرند و داده‌ها و الگوها را قبل از اجرای تصمیمات پردازش کنند.

یادگیری عمیق را می‌توان به عنوان کاتالیزوری در نظر گرفت که هسته تجزیه و تحلیل پیش بینی را خودکار می‌کند. از نظر ظاهری، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی شکل پیشرفته‌ای از تجزیه و تحلیل است که از داده‌های جدید و تاریخی برای پیش‌بینی فعالیت‌ها استفاده می‌کند. الگوریتم‌های مرسوم در یادگیری ماشین اساساً خطی هستند. با این حال، با یادگیری عمیق، الگوریتم‌ها کاملاً در قالب سلسله مراتبی قرار می‌گیرند تا بر انتزاع و پیچیدگی بیشتر نظارت کنند. این مقاله، راهنمایی جامع در مورد ابزارهای یادگیری عمیق برای حداکثر بهره‌وری ارائه می‌دهد.

ابزارهای یادگیری عمیق بر مدل‌سازی و آمار پیش‌بینی‌کننده تکیه دارند که به دانشمندان داده کمک می‌کند تا حجم عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری، تفسیر و تجزیه و تحلیل کنند. این ابزارها به طور یکپارچه به تشخیص اشیاء، ترجمه زبان‌ها، تشخیص گفتار و تصمیم‌گیری متناسب با آن کمک می‌کنند. به عنوان مثال، اگر برنامه‌ای را با استفاده از ابزارها یا برنامه‌های یادگیری عمیق و بدون نیاز به نظارت انسانی ایجاد کنید؛ این داده‌ها را ترسیم می‌کند و راه‌هایی را ارائه می‌دهد که می‌توانید از طریق آن‌ها با سیستم فایل و فهرست در هر رایانه تعامل داشته باشید. در عین حال، برنامه‌نویسان می‌توانند از ADO.NET برای ارتباط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده کنند.

حتما بخوانید:  مهندسی داده چیست؟

۷ ابزار برتر یادگیری عمیق

در اینجا لیستی از ابزارهای برتر یادگیری عمیق آمده است:

  • H20.ai
  • Neural Designer
  • Microsoft Cognitive Toolkit
  • Torch و  PyTorch
  • DeepLearningKit
  • ConvNetJS
  • Keras

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

برنامه‌های رایانه‌ای که از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، فرایند متمایزی را برای شناسایی موضوع و یادگیری در مورد آن طی می‌نمایند. در این برنامه‌ها، هر الگوریتم در قالب یک سلسله مراتب قرار می‌گیرد که تبدیل غیرخطی (مجموعه‌ای از داده‌ها که از توابع برای تبادل روابط خطی بین متغیرهای متمایز استفاده می‌کند) را به هر دو ورودی خود جذب نموده و برای ارائه سطح قابل قبول دقت عمل می‌کند.

یادگیری عمیق بر یادگیری ماشین معمولی برتری دارد، زیرا در یادگیری عمیق، برنامه‌ای ساخته می‌شود که شامل مجموعه‌ای است که نیاز به هرگونه نظارت دارد. با توجه به اینکه یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین تحولات در برنامه‌نویسی کامپیوتر است، برنامه‌نویس نیاز دارد تا دستورات خاصی را برای ثبت فرایند کلی یادگیری در دستور کار قرار دهد. فرآیندی که یادگیری ماشین از آن استفاده می‌کند به عنوان استخراج ویژگی (Feature Extraction) شناخته می‌شود. در اینجا، میزان موفقیت رایانه کاملاً به توانایی برنامه‌نویسان در تعریف دقیق یک ویژگی استاندارد بستگی دارد.

برنامه کامپیوتری که از یادگیری عمیق برخوردار است دارای یک مدل پیش‌بینی‌کننده می‌باشد که مجموعه‌های آموزشی را با پردازش میلیون‌ها تصویر و توضیحات در بر می‌گیرد. علاوه بر این، تصاویر ذکرشده را در عرض چند دقیقه شناسایی می‌کند. همچنین، به یک محدوده متوسط ​​یا حتی قابل قبول از دقت دست می‌یابد. برنامه‌های یادگیری عمیق نیاز به دسترسی به قدرت پردازش گسترده و آموزش داده‌ها دارند. قدرت مطلوب و راه یادگیری عمیق قبل از رایج‌سازی رایانش ابری و کلان داده در اختیار برنامه‌نویسان نبود. حتی اگر داده‌ها بدون ساختار بوده یا برچسب گذاری نشده باشند، باز هم مدل‌های پیش‌بینی‌کننده کاملی را در مقادیر زیاد ایجاد می‌کنند.

شبکه‌های عصبی در یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک الگوریتم سطح پیشرفته برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد که به عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی شناخته می‌شوند و بسیاری از مدل‌های یادگیری عمیق موجود را پایه‌گذاری می‌کنند. تاکنون، به همین دلیل است که می‌توان یادگیری عمیق را اغلب شبکه‌های عصبی عمیق یا یادگیری عصبی عمیق نامید.

ابزارها و API موجود در این مقاله از شبکه‌های عصبی تعبیه شده در آن‌ها صحبت می‌کنند. بنابراین، ذکر اصول اولیه شبکه‌های عصبی برای درک جامع ضروری بود. علاوه بر این، شبکه های عصبی به اشکال متمایزی از جمله موارد زیر تقسیم می‌شوند:

  • شبکه‌های عصبی تحولی (Convolutional Neural Networks)
  • شبکه‌های عصبی مکرر (Recurrent Neural Networks)
  • شبکه‌های عصبی پیشرو (Feedforward Neural Networks)
  • شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)

بیایید به بررسی ابزارهای مختلف یادگیری عمیق بپردازیم که برنامه‌نویسان به طور گسترده از آن‌ها استفاده می‌کنند.

بهترین ابزارهای یادگیری عمیق

H20.ai

H20.ai یک ابر ترکیبی پیشرفته از هوش مصنوعی است که هدف آن دموکراتیک کردن هوش مصنوعی برای همه می‌باشد. این ابزار منبع باز در هوش مصنوعی ابتدا با استفاده از جاوا به عنوان فناوری اصلی توسعه یافت. H20.ai به طور موثر با چندین محصول دیگر مانند Apache Hadoop و Spark ادغام شده است. علاوه بر این، انعطاف‌پذیری چشمگیری را در اختیار کاربران و مشتریان در سراسر جهان قرار داده است. این بستر تقریباً به هرکسی اجازه می‌دهد تا یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی را برای حل مشکلات کسب و کار پیاده‌سازی کند.

H20.ai از یک چارچوب منبع باز مجهز به رابط کاربری گرافیکی مبتنی بر وب یکپارچه و دارای رابط کاربری کاملاً یکپارچه استفاده می‌کند. این ابزار مقیاس‌پذیری قابل توجهی را ارائه می‌دهد که برای امتیازدهی داده‌های زمان واقعی ایده‌آل است. پشتیبانی استاندارد برای داده‌های آگنوستیک، انواع فایل‌ها و پایگاه‌های داده مشترک را تقویت می‌کند.

جمع‌بندی

یادگیری عمیق در سال ۱۹۴۳ توسط والتر پیتس و وارن مک کالچ معرفی شد. این دو یک مدل محاسباتی اساسی ایجاد کردند که قادر است با استفاده از الگوریتم‌ها و ریاضیات از طریق شبکه‌های عصبی کار کند. با این حال، این فناوری تا اواسط دهه ۲۰۰۰ رایج نشد. در ده سال گذشته، مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفت‌های متعددی را در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند.

یادگیری عمیق همچنین امکان ادغام هوش مصنوعی با برنامه‌های ساده یا حتی پیچیده مانند بازی‌های ویدئویی و روباتیک را دارد و نیازهای اتومبیل‌های خودران را نیز فراهم کرده است.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن