تسخیر دنیای انسان‌ها با کاربردهای یادگیری عمیق!

مقدمه

تا به حال به این موضوع فکر کرده‌اید که اگر ماشین‌ها و ربات‌ها در آینده دنیا را تسخیر کنند، چه اتفاقی برای ما انسان‌ها خواهد افتاد؟ قطعا این فکر ترسناک مو را به تنتان سیخ می‌کند و دوست ندارید حتی یک لحظه هم به این فکر کنید که به کارمند دون پایه‌ی یک ربات هوشمند تبدیل شده‌اید یا نامه‌هایتان را از پستچی تمام فلزی تحویل می‌گیرید که روی دو چرخ حرکت می‌کند! ممکن است از این حرف خوش‌تان نیاید؛ اما ما همین حالا هم توسط ماشین‌ها و هوش مصنوعی محاصره شده‌ایم، با این تفاوت که دنیای هوشمند ما به اندازه‌ی تصویری که در خیالاتمان درست کرده‌ایم فانتزی نیست و ربات‌ها نقش آدمِ بد را بازی نمی‌کنند! بله، ربات‌ها دردنیای امروز دوستان و دستیارانی هستند که بدون هیچ چشم‌داشتی بزرگ‌ترین خدمات را در زمینه‌های مختلف به ما عرضه می‌کنند. چطور چنین چیزی ممکن است؟ با سیستمی به نام یادگیری عمیق که می‌تواند یک مغز کوچک انسانی را به تمامی آدم آهنی‌های قصه‌ی ما هدیه دهد؛ اما کاربردهای یادگیری عمیق در زندگی ما چیست و این هوش مصنوعی چگونه به انسان کمک خواهد کرد؟ اگر این علامت سوال بزرگ دست از سرتان بر نمی‌دارد، این مقاله به تمام سوالات‌تان پاسخ خواهد داد.

درباره‌ی یادگیری عمیق

یادگیری عمیق که در زبان انگلیسی با نام deep learning شناخته می‌شود، نوعی عملکرد در هوش مصنوعی(artificial intelligence) است. یادگیری عمیق که به‌طور اختصاصی برای پردازش داده‌ها و تحلیل الگوها طراحی شده است، برای انجام وظایف خود از مغز انسان تقلید می‌کند. این عملکرد که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است، از شبکه‌هایی شبیه به شبکه‌ی عصبی مغز انسان تشکیل شده است که به آن اجازه می‌دهد به‌صورت کاملا اختیاری داده‌های گوناگون را بیاموزد.

تاریخچه یادگیری عمیق

تاریخچه‌ یادگیری عمیق به سال ۱۹۴۳ میلادی برمی‌گردد، جایی که والتر پیتز (Walter Pitts) و وارن مک کالوچ (Warren McCulloch) شبکه‌ی عصبی مغز انسان را در قالب مدلی کامپیوتری شبیه‌سازی کردند. آن‌ها با تولید ترکیبی به نام منطق آستانه‌ای (Threshold logic) که از الگوریتم‌ها و اصول ریاضیات تشکیل شده بود، سعی داشتند تا تفکر انسان را شبیه‌سازی کنند.

زندگی پیش از پیدایش یادگیری عمیق

با نگاهی به تاریخچه یادگیری عمیق متوجه می‌شویم که پیش از پیدایش deep learning، تلاش‌های بسیاری برای هوشمندسازی کامپیوترها و ارتقا هوش مصنوعی انجام شده است؛ اما با وجود کمبود منابع و دانش محدود محاسباتی این کار بسیار دشوار بود. همین موضوع باعث می‌شد تا زندگی بشری هم با تبعیت از محدودیت‌ها با سختی بیشتری همراه باشد. درواقع، پیش از پیدایش یادگیری عمیق، مردم مجبور بودند برای اخذ تصمیمات گوناگون و انجام بسیاری از کارها به‌صورت دستی محاسبات گوناگون را انجام دهند و به نتایجی حدودی و غیرقابل اتکا برسند.

زندگی پس از پیدایش یادگیری عمیق

با روی کار آمدن یادگیری ماشینی در سال ۱۹۵۰ تغییرات بسیار مثبتی در زمینه‌ی هوشمندسازی ماشین‌ها صورت گرفت. با این اتفاق، تقریبا هر سال یک نسخه‌ یا دستاورد جدید به این سیستم هوشمندسازی اضافه می‌شد و با راهکارهای متنوع، کار بشر را برای انجام محسابات بسیار اساسی و حساس، ساده ‌تر می‌کرد. در نهایت، یادگیری عمیق در سال ۲۰۱۰ پا به عرصه‌‌ی تکنولوژی گذاشت و باعث فراگیر شدن یادگیری ماشینی و تبدیل شدن آن به یکی از پرکاربردترین سیستم‌ها در نرم‌افزارها و سرویس‌های هوشمند شد.

یادگیری عمیق چگونه زندگی بشر را بهتر می‌کند؟

کاربردهای یادگیری عمیق در زندگی امروزه‌ی بشر بسیار گسترده است. اگر کاربردهای یادگیری عمیق را با نگاه دقیق‌تری بررسی کنیم، متوجه می‌شویم که این عملکرد هوش مصنوعی به روش‌های زیر به بهبود کیفیت زندگی ما کمک می‌کند:

• به حداکثر رساندن استفاده از داده‌‌های بدون ساختار: تحقیقات نشان داده‌اند که درصد عظیمی از داده‌های هر سازمان ساختار مشخصی ندارند و در قالب تصاویر و متن ذخیره شده‌اند که همین موضوع تحلیل و بررسی آن‌ها را با مشکل مواجه می‌کند. یکی از کاربردهای یادگیری عمیق به حداکثر رساندن بهره‌وری از این داده‌ها در فرایند تجزیه و تحلیل است.
• حذف نیاز به مهندسی ویژگی‌ها: مهندسی ویژگی‌ها یکی از راهکارهای اساسی یادگیری ماشینی برای افزایش دقت محاسبات است؛ اما از آنجا که یادگیری عمیق می‌تواند به‌طور خودکار ویژگی‌های هر داده را مشخص کند، با حذف این مرحله سرعت بررسی‌ها را افزایش می‌دهد.
• تولید نتایج باکیفیت: مغز انسان در حین انجام محاسبات پیچیده خسته می‌شود و همین موضوع کیفیت و سرعت کار را کاهش می‌دهد؛ اما خستگی و گرسنگی و بی‌حوصلگی برای ماشینی با قابلیت یادگیری عمیق معنا ندارد. به همین دلیل، کیفیت نتایج به دست آمده و سرعت تولید نتیجه بالاتر می‌رود.
• حذف هزینه‌های غیرضروری: فرایند فراخوان یا یادآوری می‌تواند بسیار گران‌قیمت باشد. این فرایند می‌تواند برای یک سازمان میلیاردها تومان آب بخورد؛ اما با کمک یادگیری عمیق، نواقص ذهنی همچون برچسب نزدن محصولات یا نام‌گذاری‌های اشتباه، قابل تشخیص و رفع هستند و به همین ترتیب، بخش بزرگی از هزینه‌های مربوط به آن‌ها از میان برداشته می‌شود.
• حذف ضرورت برچسب‌گذاری داده‌ها: از آنجا که یادگیری عمیق می‌تواند به‌خودی خود داده‌های بدون ساختار را شناسایی و دسته‌بندی کند، به همین دلیل، ضرورت اجرای فرایند پرهزینه‌ای همچون برچسب‌گذاری داده‌ها را از میان برمی‌دارد.

یادگیری عمیق و ماشین‌های یادگیرنده

همانطور که پیش از این گفتیم، یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشینی است که به ماشین‌های یادگیرنده و هوشمندی همچون کامپیوتر اجازه می‌دهد به تنهایی برای خود شروع به پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری کنند. تقریبا تمامی دستگاه‌های هوشمند می‌توانند با کمک یادگیری عمیق خدمات بسیار زیادی همچون مدیریت لوازم دیجیتال خانه یا تمامی کارهای رباتیک را به‌راحتی انجام دهند.

چرا یادگیری عمیق از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است؟

زندگی این روزهای بشر به شکل گسترده‌ای با تکنولوژی گره خورده است. هرچه این وابستگی بیشتر باشد، میزان داده‌های تولید شده نیز بیشتر می‌شود و استفاده از این حجم عظیم از داده‌ها به‌راحتی امکان‌پذیر نیست. ابزارهای بسیاری برای پردازش و تجزیه و تحلیل چنین داده‌‌هایی به وجود آمده است که همگی آن‌ها نوعی هوش مصنوعی به حساب می‌آیند؛ اما یادگیری عمیق تنها عملکرد هوش مصنوعی است که درست مانند مغز انسان می‌تواند بدون دخالت ابزارها و سیستم‌های دیگر بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌های گوناگون را انجام دهد. به دلیل این استقلال در انجام فرایند تفکر مصنوعی، یادگیری عمیق می‌تواند تا حد زیادی هزینه‌‌ها و فرایندهای اضافی را حذف کند و به این ترتیب باعث کاهش هزینه و افزایش سرعت در انجام امور گوناگون شود.

کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع امروزی

یادگیری عمیق با تمامی بخش‌های زندگی ما در ارتباط است و به شکل‌های آشکار و نهان در ساده‌سازی آن دخالت دارد. اگر بگوییم همه‌ی حوزه‌ها از کاربردهای یادگیری عمیق بهره می‌برند، پُر بی‌راه نگفته‌ایم؛ اما برخی از این حوزه‌ها نسبت به بقیه از اهمیت بیشتری برخوردارند که در ادامه با آن‌ها آشنا خواهید شد:

پزشکی

اگر بخواهیم از کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی صحبت کنیم، باید بگوییم هر جا که پای پردازنده‌های کامپیوتری در فرایندهای پزشکی در میان باشد، یادگیری عمیق هم در آنجا حضور دارد. این عملکرد هوش مصنوعی در حوزه‌های سلامتی کاربردهای بسیاری دارد و از تشخیص و درمان بیماری گرفته تا پردازش تصاویر پزشکی و ایجاد راه حل‌های آنی برای نجات بیماران را شامل می‌شود.

جراحی ها

جراحی با کمک هوش مصنوعی، متداولترین کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی است. یادگیری عمیق در این بخش به کمک پزشکان می‌آید و با تحلیل و بررسی الگوهای جراحی‌های پیشین، جراح را در حین جراحی همراهی می‌کند. معمولا راهکارهای جراحی ارائه شده توسط یادگیری عمیق، مدت بستری بیمار را تا ۲۱٪ کاهش می‌دهد؛ چرا که این راهکارها تا حد ممکن غیر تهاجمی یا با میزان تهاجمی بسیار کمتر هستند و بدن بیمار برای بهبودی از این نوع جراحی به زمان کمتری نیاز دارد.

ساخت اندام‌های مصنوعی

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی، ساخت اندام‌ها و ارگان‌های مصنوعی است. قطعا ساخت چنین مصنوعاتی نیازمند بررسی دقیق عملکرد بدن انسان و شیوه‌ی پاسخگویی آن به محرک‌های گوناگون است. دانشمندان و مهندسان پزشکی برای ساخت این اندام‌ها از هوش مصنوعی کمک می‌گیرند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق حجم عظیمی از داده‌های پزشکی را مورد بررسی قرار می‌دهند و با تشخیص الگوهای گوناگون طراحی اولیه‌ی اندام‌ها را انجام می‌دهند. استفاده از این روش در طراحی اندام‌ها سرعت و دقت تولید را تا حد زیادی افزایش می‌دهد.

ژنتیک

دی ان ای انسان، تمامی اطلاعات ژنتیکی او را در خود جای داده است. گسترش کاربردهای یادگیری عمیق در پزشکی این امکان را برای متخصصین ژنتیک فراهم کرده که با بررسی ژنوم‌های هر فرد به ناشناخته‌های بدن انسان دست پیدا کنند. درواقع، یادگیری عمیق با تحلیل داده‌های ژنتیکی و دسته‌بندی آن‌ها و همچنین شناسایی الگوهای همسان، درک و شناخت ما از ژنوم‌ها را افزایش داده است. این موضوع می‌تواند در پیش‌بینی و طبقه‌بندی جهش‌های ژنتیکی، اتصال ژنوتایپ به فنوتایپ و رفع مشکلات ژنتیکی به پزشکان یاری برساند.

داروسازی

در دهه‌های اخیر، کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی به مرحله‌ی جدیدتری وارد شده و حوزه‌ی داروسازی را نیز در بر گرفته است. یادگیری عمیق در این بخش با پیش بینی فعالیت‌های زیستیِ سلول‌ها،‌ طراحی مولکولی جدید، پیش‌بینی پیوندهای مولکولی و تجزیه و تحلیل تصاویر بیلوژیکی به کمک داروسازان می‌آید و کشف داروهای جدید را امکان‌پذیر می‌کند.

نگهداری از فرزندان، بیماران، سالمندان و حیوانات خانگی

همه‌‌ی ما به‌خوبی می‌دانیم که جمعیت جهان در حال پیر شدن است و با کاهش زاد و ولد، به‌زودی شاهد کاهش نیروهای کار جوان و همچنین افزایش سالمندان خواهیم بود. تقریبا ۲۷ درصد از جمعیت جهان بیش از ۶۵ سال سن دارند و پیش‌بینی می‌شود که این مقدار تا سال ۲۰۶۵ به ۴۰٪ افزایش پیدا کند. به همین دلیل، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بار دیگر به کمک بشر می‌آیند و سیستم‌های هوشمندی مثل ربات پرستار پارو Paro)) برای نگهداری از سالمندان طراحی می‌شود تا با نظارت دائمی بر کیفیت زندگی آن‌ها خدمات دائمی و همیشگی برای سلامتشان عرضه کنند.

این تنها یک روی قضیه است و افزایش سالمندان کیفیت آموزش و نگهداری از کودکان را نیز تحت شعاع قرار می‌دهد؛ چرا که با پیر شدن جمعیت، تعداد نیروهای کارآمد و آموزش دیده برای مراقبت و آموزش کودکان نیز کاهش پیدا می‌کند. به همین منظور، کشورهای بسیاری، از یادگیری عمیق برای رفع این مشکل استفاده کرده‌اند و با کمک نرم‌افزارهایی همچون پاپی Poppy)) والدین را به پرستاران متخصص و آموزش‌دیده‌‌ی مستقل متصل می‌کنند.
از دیگر کاربردهای یادگیری عمیق نگهداری و نظارت بر امور حیوانات خانگی است که به شما اجازه می‌دهد وضعیت جسمانی و تغذیه‌ای حیوان خانگی خود را از راه دور کنترل کنید یا برای خدمات پزشکی و نگهداری از آن‌ها به مراکز مرتبط متصل شوید.

حفاظت از محیط زیست و منابع طبیعی

محیط زیست و منابع طبیعی همواره یکی از نگرانی‌های بسیار جدی کشورها و دولت‌ها هستند؛ چرا که با افزایش جمعیت و مصرف سوخت‌های فسیلی به روش‌های گوناگون، طبیعت بیش از هر زمان دیگری به خطر افتاده است. یکی از کاربردهای یادگیری عمیق، پیش‌بینی سطح مصرف منابع طبیعی است. با این روش، دولت‌ها می‌توانند شیوه‌های مدیریتی خود را در راستای مقابله با مصرف بیش از حد، تغییر دهند و به پایداری محیط زیست کمک کنند.

پیش‌بینی بلایای طبیعی

بلایای طبیعی یکی از ترسناک‌ترین و غیرقابل پیش‌بینی‌ترین حوادثی هستند که می توانند جان و مال بشر را به خطر بیندازند؛ اما با وجود غیرمنتظره بودن این حوادث، هنوز هم راه‌هایی برای مقابله با آن وجود دارد. یکی از کاربردهای یادگیری عمیق پیش‌بینی وقوع این بلایا با استناد به داده‌های حقیقی و دقیق است. یادگیری عمیق این داده‌‌ها را همچون داده‌های بازار بورس بررسی کرده و احتمال وقوع بلایایی همچون سیل، زلزله، طوفان و فوران آتشفشان را پیش‌بینی‌ می‌کند.

 پردازش تصاویر

کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر یکی دیگر از کاربردهای بسیار چالش برانگیز این سیستم در دنیای طراحی‌های کامپیوتری است. خوشبختانه کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر نیز می‌تواند حسابی به دادمان برسد. معمولا پردازش تصاویر می‌تواند با مشکلات زیادی مثل خطاهای دسته‌بندی تصویر، رنگ‌بندی تصویر، بازسازی مجدد تصویر و مشکلاتی از این دست همراه باشد. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر به ارائه‌ی سرویس‌ها و نرم‌‌افزارهای گوناگونی اختصاص دارد که می‌توانند با بررسی هزاران الگوی مختلف از میان داده‌های مرتبط با مشکلات تصویر، این خطاهای اساسی را شناسایی و برطرف کنند. برای پروژه‌های مختلف پردازش تصویر مانند انجام پروژه لینگو و غیره می‌توانید از طریق کارلنسر با برترین فریلنسرها و متخصصین در ارتباط باشید.

بازاریابی و تبلیغات

آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه می توانید بدون دردسر برای سایتتان تولید محتوا انجام دهید؟ کاربرد یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات بسیار پر اهمیت است. یادگیری عمیق به فعالان این صنعت کمک می‌کند تا برای محصولات خود به شکل کارآمدی تولید محتوا کنند؛ اما تولید محتوا تنها کاربرد یادگیری عمیق در بازاریابی نیست، بلکه این زیرمجموعه از هوش مصنوعی به انجام مناقصه‌ی آنی در شبکه‌‌های تبلیغاتی، تشخیص گفتار، کنترل ربات‌‌های چت و همچنین پردازش زبان طبیعی کمک می‌کند. این یعنی شما می‌توانید با تشخیص معاملات، کانال‌ها و درخواست‌های حقیقی از غیر واقعی به شکل بهتری محصولات‌تان را به فروش برسانید. از سوی دیگر یادگیری عمیق به شما اجازه می‌‌دهد که با استفاده از داده‌های مشتریان به درک بهتری از نیازهای آن‌ها دست پیدا کنید. سئو یکی از فنون بازاریابی در فروشگاه‌های اینترنتی است و از آنجا که کاملا داده محور است،‌ می‌توان حدس زد که در آینده‌ای نزدیک هوش مصنوعی و یادگیری عمیق جای انسان را در بهینه‌سازی موتورهای جست‌وجو خواهند گرفت. به نظر می‌رسد که کاربرد یادگیری عمیق در بازاریابی مثل یک شمشیر دو لبه دارای منافع و مضرات یکسان است.

بانکداری

صنعت بانکداری همواره با حجم عظیمی از اطلاعات مواجه است. از اطلاعات مشتریان و کارمندان گرفته تا داده‌های مرتبط با فرایندها، کسب‌وکارها و سایر اطلاعاتی که برای بقای بانک و بهبود عملکرد آن ضروری هستند، همگی داده‌هایی هستند که نیاز به دسته‌بندی و رسیدگی دارند. به‌خصوص که بیشتر این داده‌ها بدون ساختار و برچسب دقیق هستند. قطعا دسته‌بندی چنین داده‌هایی از عهده‌ی انسان یا متدهای ماشینی قدیمی خارج است و نیاز به راهکاری ویژه‌تر دارد. کاربرد یادگیری عمیق در بانکداری هم به کمک ما می‌آید؛ اما کاربرد یادگیری عمیق در بانکداری به همین مورد ختم نمی‌شود، بلکه این عملکرد هوشمند می‌تواند در مدیریت ریسک، تحقیق بازار، تشخیص و تحلیل کلاهبرداری، دسته‌بندی مشتریان، یافتن کسب‌وکارهای جدید برای سرمایه‌گذاری و ارزیابی عملکرد کارکنان به بانک‌ها کمک کند. همینطور که می‌بینید کاربرد یادگیری عمیق در بانکداری بخش‌های بسیاری را شامل می‌شود.

یادگیری عمیق چه کاربردهایی را در آینده برای انسان به ارمغان می‌آورد؟

با توجه به کاربرد یادگیری عمیق در تمام بخش‌های زندگی، پیش‌بینی‌ها و گمانه‌زنی‌های بسیاری درمورد آینده‌ی این شاخه از هوش مصنوعی صورت گرفته است. طبق این پیش‌بینی‌ها به نظر می‌رسد که کاربرد یادگیری عمیق درآینده‌ای نه چندان دور شکل گسترده‌تری به خود می‌گیرد، برای مثال، پیش‌بینی می‌شود که جست‌وجو براساس مهندسی عصبی تبدیل به یکی از اجزای کلیدی برای ساخت مجموعه‌ی داده‌ها خواهد شد. همچنین کاربرد یادگیری عمیق در تقویت آموزش‌های مجازیِ بدون نظارت، یکی از نقش‌های قابل پیش‌بینی این عملکرد در آینده‌ای نزدیک است. جایگزینی هوش مصنوعی به جای حافظه‌ي کامپیوتر نیز یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق در آینده خواهد بود.

نمونه‌هایی از کاربرد یادگیری عمیق در زندگی روزمره

انواع کاربرد یادگیری عمیق در زندگی روزمره کم نیستند و اگر بخواهیم همه‌ی آن‌ها را نام ببریم باید روزها و شاید ماه‌ها درمورد آن‌ها صحبت کنیم؛ اما اگر هنوز هم مطمئن نیستید که زندگی روزمره‌ی ما چگونه با یادگیری عمیق درگیر است، بد نیست نگاهی به این مثال‌ها بیندازید:

• بازی‌های کامپیوتری یکی از تاثیرپذیرترین حوزه‌ها در زمینه‌ی هوش مصنوعی هستند. اگر نگاهی به تاریخچه‌ی رقابت بین انسان و ماشین بنیدازید، چندین و چند نمونه از پیروزی‌های تاریخی ماشین بر انسان را خواهید دید. این یعنی، یادگیری عمیق به دنیای بازی‌ها هم راه پیدا کرده است و می‌تواند با کمک الگوها و داده‌های مناسب شکل جدید‌تر و هیجان‌انگیرتری به بازی‌های رایانه‌ای بدهد. درست مثل AlphaGo که موفق شد قهرمان جهانی بازی چینی Go را شکست دهد! پس می‌توان گفت ملموس‌ترین کاربرد یادگیری عمیق در زندگی روزمره، استفاده از آن در بازی‌هاست.
• امروزه بسیاری از مشاغل پرخطر، دیگر از نیروهای انسانی استفاده نمی‌کنند. شاید چندان به این موضوع دقت نکرده باشید؛ اما روزانه در دنیا حملات تروریستی بسیاری توسط یادگیری عمیق شناسایی و خنثی می‌شوند و بر خلاف گذشته دیگر خبری از مأمور خنثی کردن بمب نیست؛ بلکه یک ربات تعلیم دیده با یادگیری عمیق این کار پر خطر را انجام می‌دهد.
• قطعا بدن و ذهن ما انسان‌ها، محدودیت‌ها و ضعف‌های مشخصی دارد؛ اما همانطور که می‌دانید، تکنولوژی می‌تواند با راهکارهای گوناگون در رفع این محدودیت‌ها به ما کمک کند. شاید با خواندن این جمله یاد پلی آهنی یا ترمیناتور افتاده باشید؛ اما اوضاع تا این حد فانتزی نیست! برای درک بهتر این موضوع بهتر است نگاهی به تلفن همراه محبوبتان بیندازید که یک لحظه هم از شما دور نمی‌شود! گوشی شما یک ابزار هوش مصنوعی کوچک است که می‌توانید از طریق آن و با فشردن چند دکمه محدودیت‌های ارتباطی و حرکتی بسیاری را از میان بردارید.

از کاربردهای یادگیری عمیق در ایران چه می‌دانید؟

کاربردهای یادگیری عمیق در لایه‌های تخصصی‌تری از زندگی ما ایرانی‌ها در جریان است؛ اما هنوز چند مثال کاملاً ملموس برای آن وجود دارد. یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق در ایران، استفاده از این متد در صنعت رباتیک و ساخت ربات‌های هوشمند است. ایران در زمینه‌ی رباتیک حرف‌های زیادی برای گفتن دارد و مسابقات رباتیک هر ساله در گروه‌های سنی گوناگونی برگزار می‌شود.

شاید برای شما هم پیش آمده باشد که پس از یک سفر خارجی و گیر افتادن در موقعیتی اضطراری از اینکه زبان آن کشور را نمی‌دانید، احساس تاسف کرده باشید. خوشبختانه یکی از کاربردهای یادگیری عمیق، ترجمه‌ی یک زبان به چند زبان دیگر است. امروزه نرم‌افزارهای مترجم بسیار زیادی وجود دارند که می‌توانند تمامی زبان‌های زنده‌ی دنیا را به فارسی ترجمه کنند.

پهپادهای خود‌ران یکی دیگر از مواردی هستند که با کمک یادگیری عمیق کنترل می‌شوند. حتما نام پهپاد پستی به گوش‌تان خورده است، این پهپاد‌ها که هنوز در حد یک نظریه باقی مانده‌اند، از دیگر کاربردهای یادگیری عمیق در ایران هستند که قرار است به زودی جای پستچی‌های معمولی را بگیرند.

چطور از یادگیری عمیق استفاده کنیم؟

برای استفاده از یادگیری عمیق و بهره‌مندی از کاربردهای بی‌نظی آن در صنایع مختلف، ابتدا باید با یک متخصص یادگیری عمیق دورکار آشنا شوید. معمولا متخصصین یادگیری عمیق، برنامه نویس هوش مصنوعی یا برنامه نویس یادگیری عمیق هستند. قطعا پیدا کردن چنین تخصص‌هایی آن هم به‌صورت نیروی فریلنسر و دورکار کاری بسیار پرریسک است. خوشبختانه کارلنسر با ایجاد یک پلتفرم آنلاین برای یافتن متخصص یادگیری عمیق دورکار به شما اجازه می‌دهد تا در کمترین زمان ممکن با متخصصین برنامه نویس یادگیری عمیق و برنامه نویس هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید و در محیطی امن درباره‌ی پروژه‌ی هوش مصنوعی خود با آنها مشورت کنید. پس اگر به دنبال برنامه نویس هوش مصنوعی، برنامه نویس یادگیری عمیق یا متخصص یادگیری عمیق دورکار هستید می توانید مطمئن باشید که کارلنسر بهترین‌ها را به شما معرفی خواهد کرد.

سخن پایانی

حتما تا اینجا متوجه شده‌اید که پیشرفت علم و هوشمند شدن هرچه بیشتر کامپیوترها در عین ترسناک بودن بسیار مفید و کارآمد هستند. با این حجم عظیم از اطلاعاتی که روزانه مغز، زندگی و کسب‌وکارمان را تحت شعاع قرار می‌دهند، مدیریت امور زندگی کاری چندان ساده‌ نیست و بدون بروز خطا نمی‌توان از آن جان سالم به‌در برد. به همین دلیل، دانشمندان با ایجاد سیستم یادگیری دقیق، خیال ما را از بروز خطاهای بنیادی در تصمیم‌گیری و انجام محاسبات حیاتی راحت کرده‌اند.
به نظر شما سایر کاربردهای یادگیری عمیق در زندگی روزمره چیست؟ آیا شما کاربرد دیگری برای این عملکرد هوش مصنوعی سراغ دارید؟ فکر می‌کنید یادگیری عمیق روزی بتواند به‌طور کامل جای انسان را بگیرد؟

سوالات متداول

• آیا شبکه‌ی عصبی یادگیری عمیق به پیچیدگی شبکه‌ی عصبی انسان است؟

شبکه‌ی عصبی استفاده شده در یادگیری عمیق نمونه‌ای کوچک شده از شبکه‌ی عصبی مغز انسان است و کارکردی مشابه دارد، بااین تفاوت که این شبکه بسیار ساده‌تر از مغز انسان عمل می‌کند.

• فرایند عادی‌سازی داده‌‌ها در یادگیری عمیق چیست؟

داده‌ها در سبک‌ها و شکل‌های گوناگونی وارد پایگاه داده‌های یادگیری عمیق می‌شوند؛ به همین دلیل، دسته‌بندی و حذف اطلاعات تکراری یکی از ضروریات مدیریت داده‌هاست. به فرایند استانداردسازی و اصلاح اطلاعات، عادی‌سازی داده‌ها گفته می‌شود.