آشنایی با یادگیری عمیق با پایتون و کاربرد آن

برای آنکه با یادگیری عمیق با پایتون آشنا شویم ابتدا باید خیلی کلی تر به این موضوع پرداخت. یادگیری عمیق  خود یکی از روش های یادگیری ماشین است. پس ابتدا با موضوع یادگیری ماشین آشنا می شویم و بعد به موضوع یادگیری عمیق با پایتون می پردازیم.

 یادگیری ماشین 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، به طور خودکار الگوهایی تکرارشونده را بدون دخالت انسان یاد بگیرند. یادگیری این الگوریتم‌ها به تقلید از شیوه یادگیری انسان انجام می‌شود و با بیشتر شدن تجربه رایانه، به‌تدریج دقت آن بالاتر می‌رود.

یادگیری ماشین انواع مختلفی دارد. در یک حالت کلی انواع یادگیری ماشین را میتوان  به سه دسته یادگیری بدون نظارت و تحت نظارت و تقویتی تقسیم می‌ شود.

یادگیری عمیق یکی از 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) و شامل آمار، مدل‌سازی و پیش‌بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها و اطلاعات را بر عهده دارند، بسیار کارآمد و مفید است و این روندسریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) برروش‌هایی تمرکز دارد که مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی(Artificial neural network)  هستند. یادگیری عمیق به رایانه‌ها می‌آموزد آنچه را که به طور طبیعی برای انسان انجام می‌شود، انجام دهند.

در یادگیری عمیق از الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که مغز انسان را شبیه سازی می‌کند. این الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی نام دارند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از پردازش اطلاعات و گره‌های ارتباطی توزیع شده 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 شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network) است. تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی در این است یادگیری عمیق، محدوده‌ای گسترده‌تر از شبکه عصبی دارد و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را نیز شامل می‌شود. با توجه در نظر گرفتن این تفاوت نباید این دو مفهوم را با یکدیگر اشتباه بگیریم.

در سال های اخیر، یادگیری عمیق، تحول بزرگی را در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایجاد کرده است. از سال 2012 تا کنون، تمامی رتبه های برتر چالش شناسایی بصری ImageNet، که به جام جهانی بینایی ماشین معروف است، از شبکه های عصبی عمیق استفاده کرده اند. از سال 2012 به بعد، شرکت های بزرگ نرم افزاری و سخت افزاری مانند Google, Microsoft, NVIDIA نیز بخش مهمی از فعالیت های پژوهشی و تجاری خود را به یادگیری عمیق اختصاص داده اند.

یکی از روش های پیاده سازی یادگیری عمیق با زبان برنامه نویسی پایتون است. در ادامه به توضیح در مورد یادگیری عمیق با پایتون می پردازیم.

 پیاده سازی یادگیری عمیق با پایتون

هر بحثی در مورد آموزش یادگیری عمیق، با پایتون گره خورده است. یادگیری عمیق بدون پایتون، ناقص است. در واقع بسیاری از صاحب نظران، متفق القول اند که پایتون، بهترین زبان برنامه نویسی برای Deep Learning است.

شاید سوال ایجاد شود که دلیل اهمیت زبان پایتون در یادگیری عمیق چیست. یکی از دلایل اهمیت آن این است که سطح زبان برنامه نویسی پایتون، بالا است. متخصصان Deep Learning، به واسطه آن را از دردسرهای جزئیات سطح پایینِ برنامه نویسی مانند مدیریت حافظه رایانه ها خلاص می شوند. این موضوع به آنها اجازه می دهد تا بر روی ساخت مدل های قدرتمند تمرکز کنند.

مورد دیگر این است که پایتون به خوبی با طیف گسترده ای از فناوری ها ادغام می شود. دانشمندان داده، اغلب نیاز به انجام کارهای خاص دارند. از جمله تبدیل داده‌های فشرده 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 هم چنین اکوسیستم یادگیری عمیقِ با پایتون از لحاظ کامل بودن با هیچ زبان دیگری قابل مقایسه نیست. دو تا از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای آموزش یادگیری عمیق، PyTorch و TensorFlow هستند. از زمان انتشار این دو کتابخانه بیش از پنج سال گذشته است و به همین دلیل این دو کاملا تکامل یافته اند. در نتیجه پایتون، بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری عمیق است.

در آموزش یادگیری عمیق با پایتون، نحوه ساخت شبکه های عصبی مصنوعی را درک خواهید کرد. همانطور که گفتیم یادگیری عمیق، بر پایه عملکرد این شبکه ها کار می کند. البته باید بدانید که هیچ راه ثابتی برای ساخت این شبکه ها وجود ندارد. تعداد زیادی شبکه عصبی وجود دارند اما هیچکدام کامل نیستند. این موضوع به این دلیل است که وظایف مختلف شبکه های عصبیِ Deep Learning به الگوریتم های متفاوتی نیاز دارند. هر کدام از این الگوریتم ها را انتخاب کنید، باید سیستم کامپیوتری شما از قدرت محاسباتی کافی برای انجام محاسبات برخوردار باشد. انتخاب درست واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در برخی از دوره های آموزش یادگیری عمیق با پایتون مورد بحث قرار می گیرند.

یک اتفاق در سال 2021 سبب جذابیت بیش از پیشِ یادگیری عمیق با پایتون شد. این اتفاق توسط وب سایت MyHeritage رقم خورد. این وب سایت، برنامه‌ای تحت عنوان Deep Nostalgia را منتشر کرد که در آن عکس‌ها قادر به حرکت، لبخند و پلک زدن بودند. تصاویر به کمک این برنامه، مشابه پرتره های جادوییِ هری پاتر با یک کلیکِ ماوس احیا می شوند. این پروژه، بلافاصله در فضای مجازی محبوب شد و میلیون‌ها نفر برای متحرک کردن عکس‌های خانوادگی خود به آن هجوم آوردند. فناوری پشت این جادو، همان Deep Learning بود. این موضوع سبب علاقه بیش از پیش مردم به یادگیری عمیق با پایتون شد. در ادامه به کاربرد یادگیری عمیق با پایتون در صنعت می پردازیم.

 کاربرد یادگیری عمیق با پایتون در صنعت

در یادگیری عمیق با پایتون  از داده ها برای آموزش الگوریتم استفاده می شود و یکی از دلایل بهبود این قابلیت در سال های اخیر افزایش میزان داده تولیدی است. حجم این داده به لطف گسترش شبکه اینترنت و ابزارها و پلتفرم های ارتباطی هر روزه در حال افزایش است و اخیرا به ۲.۶ کوینتیلیون (۱۰به توان ۱۸) بایت در روز رسیده است.

یادگیری عمیق علاوه بر داده های بیشتر، از افزایش قدرت سخت افزارها و توان محاسباتی نیز بهره می برد چرا که امکان حل مسائل پیچیده و دشوار در زمانی کوتاه ممکن شده است. این الگوریتم ها حالا می توانند مسائل پیچیده را حتی با استفاده از مجموعه داده های متنوع، غیرساختارمند و به هم پیوسته حل کنند.

در ادامه به کاربرد یادگیری عمیق با پایتون در صنعت میپردازیم.

یکی از کاربرد های یادگیری عمیق دستیار مجازی است. دستیارهای هوشمندی نظیر کورتانا، سیری و الکسا از غول های فناوری دنیا برای درک بهتر سخنان و دستورات حین تعامل با کاربر از الگوریتم های یادگیری عمیق بهره می برند.

از دیگر کاربرد ها در پهباد ها و ماشین های خودران است. قابلیت مشاهده محیط اطراف توسط ماشین ها یا پهپادهای خودران، تشخیص موارد مختلف از قبیل علامت توقف، شی، موجود زنده یا ماشین های دیگر و انجام واکنش مناسب همه و همه مدیون الگوریتم های یادگیری عمیق است.

هرچه میزان داده های تزریق شده به الگوریتم بیشتر باشد، واکنش ها بیشتر انسانی شده و حتی قابلیت تشخیص علامت توقف پنهان شده زیر برف را نیز خواهند داشت. 

از دیگر کاربرد های مهم یادگیری عمیق با پایتون در حوزه پزشکی و داروسازی است. از تشخیص بیماری و تومور گرفته تا تولید و تجویز داروی سفارشی بر اساس یک ژنوم خاص، یادگیری عمیق توجه بسیاری از شرکت های عظیم داروسازی و پزشکی مثل غول داروسازی انگلیسی ((GlaxoSmithKline)) را به خود جلب کرده است. این الگوریتم ها حتی توانایی پیش بینی احتمال مرگ بیماران را نیز دارند.

جمع بندی

همانطور که گفته شد یادگیری عمیق با پایتون یکی از روش های یادگیری ماشین است که در حال حاضر برای دانشمندان علم داده بسیار کاربردی و محبوب است. این الگوریتم کاربرد های فراوانی در حوزه های مختلف صنعتی و پزشکی و دارو سازی و غیره دارد. پس میتوان گفت که یادگیری این الگوریتم برای افرادی که در حوزه صنعت و پزشکی فعالیت میکنند میتواند کمک کند تا در حوزه فعالیتی خود پیشرفت بهتری داشته باشند.

نویسنده: سمانه خان بیگی کارشناس دپارتمان مهندسی پزشکی پارس پژوهان