آموزش یادگیری عمیق با پایتون + دانلود فیلم آموزش پایتون

آموزش یادگیری عمیق با پایتون یکی از داغ ترین موضوعات سال های اخیر ( از 2018 تا کنون) بوده است. ریشه این بحث در پیشرفت‌های زیادی است که تا به امروز در صنعت و فناوری رخ داده است. فناوری، باعث ایجاد تغییراتی بزرگ در بسیاری از صنایع شده است و یادگیری عمیق و پایتون در خط مقدم این پیشرفت ها قرار دارند. یادگیری عمیق از تشخیص پزشکی گرفته تا خودروهای خودران، مورد استفاده بوده است و ثابت کرده که واقعا قدرتمند و همه کاره است. به همین دلیل است که بسیاری از افراد، عقیده دارند که زمان آن فرا رسیده است که ماشین‌ها یا برنامه‌های کامپیوتری، واقعاً جایگزین انسان‌ها ‌شوند. در ادامه، متوجه خواهید شد که یادگیری عمیق (Deep Learning) دقیقا چیست، چگونه کار می کند و چه کاربردهایی دارد. همچنین بررسی شبکه های عصبی مصنوعی در یادگیری عمیق از دیگر مباحث این نوشته است.

یادگیری عمیق Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق به مجموعه ای از الگوریتم ها اطلاق می شود که به رایانه ها اجازه می دهند، هوشمندانه رفتار کنند. Deep Learning زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین و حوزۀ وسیع‌تری از علوم کامپیوتر است. یادگیری عمیق، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا به طور مستقل و بدون برنامه‌نویسی صریح، همه چیز را یاد بگیرند. تفاوت اصلی بین یادگیری ماشین و Deep Learning این است که دومی همیشه از نوعی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) استفاده می کند. شبکه های عصبی مصنوعی مدل های ریاضی الهام گرفته شده از مغز انسان هستند. آنها نحوه حرکت و عبور انتقال دهنده های عصبی بین نورون ها و شبکه های عصبی بیولوژیکی را تقلید می کنند. ANN ها نسبت به سیستم های بیولوژیکی، نورون های کمتری دارند به علاوه نورون های ANN ها، محدود به فعالیت همزمان هستند. این محدودیت‌ها ضروری هستند زیرا از نظر محاسباتی ساختن یک شبیه‌سازی از یک شبکه عصبی بیولوژیکی، بسیار پیچیده است.

Deep learning یکی از بحث های داغ چند سال اخیر است

واژه «عمیق» در «یادگیری عمیق» به لایه‌هایی از نورون‌ها اشاره دارد که روی هم قرار گرفته‌اند. هر شبکه عصبی مصنوعی بیش از سه لایه دارد اما در بسیاری از موارد تعداد لایه ها بیشتر از این تعداد است. مثلا یک مدل از یک زبان ماشینی محبوب به نام BERT از 24 لایه نورونِ مصنوعی تشکیل شده است. یک مدل بینایی کامپیوتری معروف نیز به نام ResNet-152 دارای عمقی به اندازه 152 لایه نورون مصنوعی است.

ارتباط آموزش 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. منتها بسیاری از مبتدیانی که قصد شروع آموزش یادگیری عمیق با پایتون را دارند در ابتدا مطمئن نیستند که چگونه و از کجا شروع کنند. اگر شما نیز چنین شرایطی دارید بهتر است به فرادرس مراجعه کنید. در فرادرس دوره هایی فشرده برای آموزش یادگیری عمیق با پایتون وجود دارد که شما را از هر منبع دیگری بی نیاز می‌کند.

• مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین
• مجموعه آموزش برنامه نویسی پایتون (Python)

شاید بپرسید که دلیل اهمیت استفاده از پایتون برای یادگیری عمیق چیست. چند مورد از مهمترین دلایل این موضوع به شرح زیر هستند:

– 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.

– پایتون به خوبی با طیف گسترده ای از فناوری ها ادغام می شود. دانشمندان داده، اغلب نیاز به انجام کارهایی 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.

– اکوسیستم یادگیری عمیقِ 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. پایتون، بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری عمیق است

انواع اصلی شبکه های عصبی یادگیری عمیق و موارد استفاده از آنها

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. در اینجا از نحوه ساخت و شیوه عملکرد نورون ها و شبکه های عصبیِ یادگیری عمیق، صرفه نظر می شود. اما در ادامه به رایج ترین انواع شبکه های عصبی، اشاره شده است.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): گاهی ConvNets نیز نامیده می‌شوند و متشکل از لایه‌های متعددی هستند. این شبکه ها می‌توانند داده‌ها را پردازش کرده و ویژگی‌ها را به طور خودکار از آن استخراج کنند. بیشتر برای تشخیص تصویر و اشیا، پیش بینی سری های زمانی و تشخیص ناهنجاری ها استفاده می شوند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی(RNN) : نوعی دیگر از شبکه های عصبی Deep Learning هستند که دارای نوعی اتصالات حلقه‌ای اند. این شبکه‌ها می‌توانند داده های ورودی‌های قبلی را به خاطر بسپارند. به همین دلیل، اغلب در توسعه ربات‌های گفتگو، فناوری‌های تبدیل متن به گفتار و پیش‌بینی قیمت استفاده می‌شوند.

شبکه های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت(LSTM): نوعی از RNN هستند که می توانند وابستگی های بلند مدت در داده ها را یاد بگیرند. همچنین می‌توانند اطلاعات گذشته را در طول زمان حفظ کنند. به این ترتیب، آنها برای پیش بینی سری های زمانی استفاده می شوند.

شبکه‌های متخاصم مولد :(GANs) این شبکه های عصبیِ یادگیری عمیق، قادر به تولید نمونه‌های دادۀ جدید هستند که شبیه به داده‌های آموزشی به نظر می‌رسند. GAN ها به طور گسترده توسط توسعه دهندگان بازی های ویدیویی برای افزایش وضوح تصاویر و بافت ها استفاده می شوند.

در علم یادگیری عمیق از شبکه های نورونی کدنویسی شده و الگو برداری شده از شبکه‌های عصبی بیولوژیک استفاده می‌شود

یک نمونه از جذابیت استفاده از یادگیری عمیق

یک اتفاق در سال 2021 سبب جذابیت بیش از پیشِ آموزش 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 آموزش یادگیری عمیق با پایتون شد.

• آموزش مبانی یادگیری عمیق — کلیک کنید

کاربردهای یادگیری عمیق

برای ترغیب شدن هرچه بیشتر به آموزش یادگیری عمیق با پایتون بهتر است کاربردهای ارزشمند یادگیری عمیق را بهتر بشناسید. رایج ترین موارد استفاده آن به شرح زیر هستند:

– بینایی کامپیوتری و تشخیص تصویر:گسترده ترین استفاده از Deep Learning در توانمندسازی رایانه ها برای تشخیص اشیاء مختلفِ موجود در تصاویر است. از شناسایی لوگوهای برند در تصاویر رسانه های اجتماعی گرفته تا شناسایی بیماری ها در تصاویر پزشکی. بینایی کامپیوتری در بسیاری از زمینه ها موثر است. ناگفته نماند که بدون شبکه های عصبیِ یادگیری عمیق، جهان ما هرگز ماشین های خودران را تجربه نمی کرد.

– تشخیص گفتار نیز یک کاربرد مهم یادگیری عمیق در پردازش زبان است. شبکه های عصبی نوع RNN و LSTM، برای پردازش داده های صوتی و تشخیص دقیق کلمات و در نهایت جملات، استفاده می شوند. این فناوری، باعث تولد بسیاری از ربات‌های چت و دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا شد.

-تحلیل احساسات هم یک کاربرد دیگر Deep Learning است. در آن به کمک Deep Learning و با هدف شناسایی و استخراج اطلاعاتی خاص در متن ها، زبان انسانی به دقت پردازش می شود. با تحلیل احساسات، مدیران یک شرکت می تواند بفهمند مشتریان در مورد برند یا محصول آنها چه احساسی دارند. شبکه‌های عصبی می‌توانند احساسات مشتریان را در کامنت ها و پیام ها به خوبی تجزیه و تحلیل کنند.

یادگیری عمیق، کاربردهای زیادی در صنایع و کسب و کارهای مختلف دارد

تشخیص تقلب: یادگیری عمیق، کاربرد گسترده ای در زمینه کشف تقلب پیدا کرده است. ساختارهای چند لایه شبکه های عصبی قادر به کشف سیگنال هایی به ظاهر نامرئی از فعالیت های متقلبانه مختلف در مجموعه های داده هستند. به همین دلیل، مراکز مراقبت های بهداشتی، تجارت الکترونیک، خدمات مالی و… از شبکه های عصبی استفاده می کنند. این مراکز برای تایید عملیات تراکنش، شناسایی ادعاهای بیمه، کشف سرقت، کلاهبرداری و غیره از شبکه های عصبی یادگیری عمیق، بهره می‌گیرند.

برتری های یادگیری عمیق بر یادگیری ماشین

در مباحث تشریحیِ اغلب دوره های آموزش یادگیری عمیق با پایتون، مقایسه هایی بین دو حوزۀ یادگیری ماشین و Deep Learning صورت می‌گیرد. در ابتدای این نوشته نیز اشاره ای به این موضوع شد. همانطور که بیان شد Deep Learning، زیر شاخه ای از دانش یادگیری ماشین است. منتها برخی از افراد یادگیری عمیق را برتر و آینده دار تر از یادگیری ماشین می دانند. برخی از برتری های Deep Learning بر یادگیری ماشین به شرح زیر هستند:

برخورداری از قابلیت استخراج خودکار ویژگی ها (Automatic feature extraction)

اگر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند Decision Trees استفاده کنید، نمی‌توانید آنها را مستقیماً روی داده‌های خام مانند تصاویر یا متن ها اعمال کنید. زیرا معمولا به یک مرحلۀ پیش پردازشِ معروف به «استخراج ویژگی» نیاز خواهید داشت تا الگوریتم‌های قابل فهمی از داده ها ایجاد کنید. این فرآیند، کاملاً پیچیده و زمان‌بر است و به متخصصان حرفه‌ای یادگیری ماشین نیاز دارد. برخلاف یادگیری ماشین، در یادگیری عمیق نیازی به استخراج دستی ویژگی ها نیست. شبکه‌های عصبی می‌توانند به طور خودکار و بدون دخالت انسان، ویژگی‌ها را از داده‌های خام بیرون بکشند. این چیزی است که به عنوان «یادگیری ویژگی» شناخته می شود و یک قابلیت بسیار ارزشمند در یادگیری عمیق است.

استخراج خودکار ویژگی ها یکی از برتری های مهم یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین است

عملکرد بهترِ یادگیری عمیق با داده های بیشتر

یکی دیگر از نکاتی که شما باید بدانید این است که در اختیار داشتن داده های بیشتر به نفع یادگیری عمیق خواهد بود. Andrew Yan-Tak Ng، که یکی از بنیانگذاران و رئیس سابق Google Brain و دانشمند ارشد بایدو بود، این نکته را در سخنرانی خود در 2015 توضیح داد. او تاکید کرد که هرچه داده‌های بیشتری به الگوریتم های Deep Learning بدهید، آنها عملکرد خود را بیشتر بهبود می‌بخشند. منتها در الگوریتم‌های سنتی محدودیت هایی در رابطه با حجم داده‌ها وجود دارد. وقتی داده ها به این حدود برسند دقت الگوریتم ها محدود می شود.

برخورداری از قابلیت انتقال یادگیری

در دوره های آموزش یادگیری عمیق با پایتون متوجه قابلیتی به نام «انتقال یادگیری» می شوید. این قابلیت یک امتیاز بزرگ برای یادگیری عمیق محسوب می شود. انتقال یادگیری، سبب می شود که لزوماً مجبور نباشید شبکه های عصبی را برای هر وظیفه خاص مجددا آموزش دهید. زمانی که قبلاً یک شبکه عصبی برای کاری خاص، آموزش دیده است می‌توان مجددا از آن برای یک مشکل جدید اما مرتبط نیز استفاده کرد. در انتقال یادگیری، لایه‌های اولیه و میانی یک مدلِ از پیش آموزش دیده را برای پروژه های جدید استفاده می کنید. این لایه ها می‌توانند اطلاعات عمومی را به مدل جدید منتقل کند. به این ترتیب، شما فقط نیاز دارید تا لایه های بعدی را آموزش دهید تا ویژگی های خاص تر در شبکه عصبی جدید، ظاهر شوند.

کلام آخر در مورد آموزش یادگیری عمیق با پایتون

در این نوشته در مورد آموزش یادگیری عمیق با پایتون، کاربرد های یادگیری عمیق و چندین موضوع دیگر بحث شد. به دلیل تخصصی بودن مبحث Deep Learning شاید برخی از مطالب گفته شده در اینجا را خوب درک نکرده باشید اما به هیچ وجه نگران نباشید. زیرا که این موضوع کاملا طبیعی است. برای درک بیشترِ موضوع، توصیه می شود به فرادرس مراجعه کنید. مدرسین با تجربه و حرفه ای فرادرس، مطالب مورد نیاز را به صورت طبقه بندی شده، فشرده و منسجم به شما آموزش خواهند داد. اگر به پایتون نیز به صورت کامل، مسلط نیستید می‌توانید قبل از شروع یادگیری عمیق، پایه خود را در این زبان برنامه نویسی تقویت کنید. بسیاری از کاربران، تایید می‌کنند که به کمک فرادرس تا حد زیادی در وقت و هزینه‌های آموزشی خود صرفه جویی کرده اند. آنها می‌گویند که به کمک آموزش های فرادرس در مسیر درست حرفه ای خود قرار گرفته اند.

• آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون — کلیک کنید