امروزه و با ظهور فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی، موضوع یادگیری عمیق بسیار مورد توجه قرار گرفته است. یکی از ابزارهای مورد استفاده برای این مفهوم، پایتون است. در مقاله چرا پایتون بهترین انتخاب برای مهندسین است؟ کاربردها و مسیر یادگیری، بیان شد که متخصصان می‌توانند با استفاده از کتابخانه‌های پایتون، روی برنامه‌های تحلیل داده و یادگیری عمیق کار کنند. برای آنکه با یادگیری عمیق با پایتون آشنا شویم، ابتدا باید خیلی کلی‌تر به این موضوع پرداخت. یادگیری عمیق خود یکی از روش‌های یادگیری ماشین است. پس ابتدا با موضوع یادگیری ماشین آشنا می‌شویم و بعد به موضوع یادگیری عمیق با پایتون می‌پردازیم.
آشنایی با یادگیری عمیق (Deep Learning)
همانطور که در مقدمه بیان شد، یادگیری عمیق یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین (ML) است. یادگیری ماشین فرایند هوشمند کردن رایانه‌هاست، بدون اینکه مستقیماً به آنها یاد بدهیم چطور رفتار کنند. اما این اتفاق چطور می‌افتد؟ رایانه‌ها می‌توانند با استفاده از حجم عظیمی از داده، به‌طور خودکار الگوهایی تکرارشونده را بدون دخالت انسان یاد بگیرند. یادگیری این الگوریتم‌ها به تقلید از شیوهٔ یادگیری انسان انجام می‌شود و با بیشتر شدن تجربهٔ رایانه، به‌تدریج دقت آن بالاتر می‌رود.
همانطور که در دوره آموزش یادگیری ماشین (MACHINE LEARNING) تدریس می‌شود، یادگیری ماشین انواع مختلفی دارد. در یک حالت کلی، انواع یادگیری ماشین را می‌توان به سه دستهٔ یادگیری بدون نظارت، تحت نظارت و تقویتی تقسیم کرد.
یادگیری عمیق نیز یکی از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شمار می‌رود که از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوعات خاص به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع یادگیری از عناصر مهم علم داده (Data Science) است و شامل آمار، مدل‌سازی و پیش‌بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفهٔ جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها و اطلاعات را بر عهده دارند، بسیار کارآمد و مفید است و این روند را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.
یادگیری عمیق (Deep Learning) بر روش‌هایی تمرکز دارد که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network) هستند. یادگیری عمیق به رایانه‌ها می‌آموزد آنچه را که به‌طور طبیعی برای انسان انجام می‌شود، انجام دهند. در یادگیری عمیق از الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. این الگوریتم‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی نام دارند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از پردازش اطلاعات و گره‌های ارتباطی توزیع‌شده در سیستم‌های بیولوژیکی الهام گرفته‌اند. می‌توان گفت شبکه‌های عصبی تمایل به حالت ایستا و نمادین دارند.
وقتی از عبارت یادگیری عمیق استفاده می‌کنیم، منظورمان همان شبکه‌ی عصبی عمیق (Deep Neural Network) است. تفاوت یادگیری عمیق و شبکه‌ی عصبی در این است که یادگیری عمیق، محدوده‌ای گسترده‌تر از شبکه‌ی عصبی دارد و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را نیز شامل می‌شود. با در نظر گرفتن این تفاوت، نباید این دو مفهوم را با یکدیگر اشتباه بگیریم. اگر مشتاقید از تازه‌ترین مقالات علمی منتشر شده در زمینه شبکه عصبی عمیق آگاه باشید، پیشنهاد می‌کنیم به ScienseDirect مراجعه نمایید.
در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. از سال ۲۰۱۲ تاکنون، تمامی رتبه‌های برتر چالش شناسایی بصری ImageNet، که به «جام جهانی بینایی ماشین» معروف است، از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده کرده‌اند. از سال ۲۰۱۲ به بعد، شرکت‌های بزرگ نرم‌افزاری و سخت‌افزاری مانند Google، Microsoft و NVIDIA نیز بخش مهمی از فعالیت‌های پژوهشی و تجاری خود را به یادگیری عمیق اختصاص داده‌اند. یکی از روش‌های پیاده‌سازی یادگیری عمیق با زبان برنامه‌نویسی پایتون است. در ادامه به توضیح در مورد یادگیری عمیق با پایتون می‌پردازیم.
چرا پایتون بهترین زبان برای یادگیری عمیق است؟
هر بحثی در مورد آموزش یادگیری عمیق، با پایتون گره خورده است. یادگیری عمیق بدون پایتون ناقص است. در واقع، بسیاری از صاحب‌نظران متفق‌القول هستند که پایتون بهترین زبان برنامه‌نویسی برای Deep Learning است. بنابراین برای ورود به دنیای یادگیری عمیق، باید به پایتون مسلط باشید. اگر تجربه پایتون ندارید، پیشنهد می‌کنیم از دوره آموزش پایتون (PYTHON) مقدماتی شروع کنید.
شاید این سؤال ایجاد شود که دلیل اهمیت زبان پایتون در یادگیری عمیق چیست؟ یکی از دلایل اهمیت آن این است که سطح زبان برنامه‌نویسی پایتون بالا است. متخصصان Deep Learning به‌واسطهٔ آن از دردسرهای جزئیات سطح پایین برنامه‌نویسی مانند مدیریت حافظهٔ رایانه‌ها خلاص می‌شوند. این موضوع به آنها اجازه می‌دهد تا بر روی ساخت مدل‌های قدرتمند تمرکز کنند.
مورد دیگر این است که پایتون به‌خوبی با طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها ادغام می‌شود. در دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون (Deep Learning by Python) یاد می‌گیریم که دانشمندان داده اغلب نیاز به انجام کارهای خاص دارند؛ از جمله تبدیل داده‌های فشردهٔ پردازشگر، انتقال داده‌ها از یک سرور به سرور دیگر، استفاده از GPU و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در فضای ابری. تطبیق‌پذیری Python باعث می‌شود این کارها بسیار تسهیل شوند و همچنین اکوسیستم یادگیری عمیقِ پایتون از لحاظ کامل بودن با هیچ زبان دیگری قابل مقایسه نیست.
معرفی کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون
دو تا از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای آموزش یادگیری عمیق، PyTorch و TensorFlow هستند. این دو کتابخانه در سال‌های 2015 و 2016 منتشر شده‌اند و به همین دلیل کاملا تکامل یافته‌اند. این دو کتابخانه به ترتیب توسط فیسبوک و گوگل توسعه داده شده‌اند وامکاناتی مانند محاسبه خودکار گرادیان (Autograd) و پشتیبانی از GPU را ارئه می‌دهند که موجب آموزش راحت‌تر مدل‌های پیچیده می‌شوند. در نتیجه پایتون، بهترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری عمیق است.
ساختار شبکه‌های عصبی عمیق در پایتون
در آموزش یادگیری عمیق با پایتون، نحوهٔ ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی را درک خواهید کرد. همانطور که گفتیم، یادگیری عمیق بر پایهٔ عملکرد این شبکه‌ها کار می‌کند. البته باید بدانید که هیچ راه ثابتی برای ساخت این شبکه‌ها وجود ندارد. تعداد زیادی شبکهٔ عصبی وجود دارند، اما هیچ‌کدام کامل نیستند. این موضوع به این دلیل است که وظایف مختلف شبکه‌های عصبیِ Deep Learning به الگوریتم‌های متفاوتی نیاز دارند. هر کدام از این الگوریتم‌ها را که انتخاب کنید، باید سیستم کامپیوتری شما از قدرت محاسباتی کافی برای انجام محاسبات برخوردار باشد. انتخاب درست واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در برخی از دوره‌های آموزش یادگیری عمیق با پایتون مورد بحث قرار می‌گیرد.
نمونه پروژه‌های واقعی با یادگیری عمیق با پایتون
یک اتفاق در سال ۲۰۲۱ سبب جذابیت بیش‌ازپیشِ یادگیری عمیق با پایتون شد. این اتفاق توسط وب‌سایت MyHeritage رقم خورد. این وب‌سایت، برنامه‌ای تحت عنوان Deep Nostalgia را منتشر کرد که در آن عکس‌ها قادر به حرکت، لبخند زدن و پلک زدن بودند. تصاویر به کمک این برنامه، مشابه پرتره‌های جادوییِ هری پاتر، با یک کلیکِ ماوس احیا می‌شدند. این پروژه بلافاصله در فضای مجازی محبوب شد و میلیون‌ها نفر برای متحرک‌سازی عکس‌های خانوادگی خود به آن هجوم آوردند. فناوری پشت این جادو، همان Deep Learning بود. این موضوع سبب علاقهٔ بیش‌ازپیش مردم به یادگیری عمیق با پایتون شد. در ادامه به کاربردهای یادگیری عمیق با پایتون در صنعت می‌پردازیم.
کاربردهای صنعتی یادگیری عمیق با پایتون
در یادگیری عمیق با پایتون، از داده‌ها برای آموزش الگوریتم‌ها استفاده می‌شود و یکی از دلایل بهبود این قابلیت در سال‌های اخیر، افزایش میزان داده‌های تولیدی است. حجم این داده‌ها به‌لطف گسترش شبکهٔ اینترنت و ابزارها و پلتفرم‌های ارتباطی، هر روز در حال افزایش است و اخیراً به ۲.۶ کوینتیلیون (۱۰ به توان ۱۸) بایت در روز رسیده است.
یادگیری عمیق علاوه بر داده‌های بیشتر، از افزایش قدرت سخت‌افزارها و توان محاسباتی نیز بهره می‌برد؛ چرا که امکان حل مسائل پیچیده و دشوار در زمانی کوتاه ممکن شده است. این الگوریتم‌ها حالا می‌توانند مسائل پیچیده را حتی با استفاده از مجموعه‌داده‌های متنوع، غیرساختاریافته و به‌هم‌پیوسته حل کنند. هرچه میزان داده‌های تزریق‌شده به الگوریتم بیشتر باشد، واکنش‌ها انسانی‌تر شده و حتی قابلیت تشخیص علامت توقف پنهان‌شده زیر برف را نیز خواهند داشت.
در جدول زیر نمونه‌هایی از کاربردهای قابل توجه یادگیری عمیق که پایتون در آنها نقش پررنگی داشته است را بررسی می‌کنیم:
|
کاربرد |
توضیح |
|
دستیار مجازی هوشمند |
ابزارهایی مانند کورتانا، سیری و الکسا که برای درک بهتر سخنان و تعامل بهتر با کاربر، از یادگیری عمیق بهره می‌برند. |
|
پهپادها و ماشین‌های خودران |
قابلیت مشاهده محیط و تشخیص شی‌ء، موجودات زنده یا ماشین‌های دیگر و انجام واکنش مناسب |
|
پزشکی و داروسازی |
تشخیص بیماری و تومور، تجویز و تولید داروی سفرشی بر اساس یک ژنوم خاص |
چالش‌ها و نکات کلیدی در پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
تا اینجای مقاله از کاربردهای یادگیری عمیق گفتیم، اما این‌گونه پروژه‌ها چالش‌های خاص خود را نیز دارند، از جمله:
- کمیت و کیفیت داده‌ها: مدل‌های یادگیری عمیق نیازمند حجم زیادی از داده‌های با کیفیت و برچسب‌گذاری شده هستند. بنابراین دیتا‌های ضعیف منجر به مدل‌های غیر قابل اطمینان خواهند شد.
- منابع سخت‌افزاری: آموزش شبکه‌های عصبی عمیق نیازمند GPUهای قوی هستند که هزینه زیادی به همراه دارد.
- زمان طولانی آموزش: آموزش بعضی از مدل‌ها ممکن است چند هفته طول بکشد و این موضوع میتواند روند آزمایش‌ها را کند کند.
- پایش و نگهدری مستمر: تغییرات داده‌ها به مرور زمان، باعث می‌شود مدل‌های یادگیری عمیق نیاز به بازآموزی مستمر داشته باشند.
جمع‌بندی
همانطور که گفته شد، یادگیری عمیق با پایتون یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که در حال حاضر برای دانشمندان علم داده بسیار کاربردی و محبوب است. این الگوریتم کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف صنعتی، پزشکی، داروسازی و غیره دارد. پس می‌توان گفت که یادگیری این الگوریتم برای افرادی که در حوزه‌های صنعت و پزشکی فعالیت می‌کنند، میتواند کمک کند تا در حیطهٔ فعالیتی خود پیشرفت بهتری داشته باشند. اگر دانشجو یا فارغ‌التحصیل رشته‌های فنی مهندسی هستید و مشتاقید تا الگوریتم یادگیری عمیق با پایتون را به‌صورت کاربردی بیاموزید، دوره‌های گروه آموزشی پارس پژوهان را از دست ندهید.
نویسنده: سمانه خان بیگی، مهندسی پزشکی – رضا صفایی، کارشناس مدیریت صنعتی
