post

در دنیای امروز و در عصر دیجیتال، هوش مصنوعی حرف اول را می زند یکی از مباحث جدید در خصوص هوش مصنوعی، بحث یادگیری عمیق یا deep learning است.

یادگیری عمیق، شاخه ای از هوش مصنوعی است که با بهره گیری و الهام گیری از مغز انسان، به پردازش داده و خلق الگوهای جدید برای تصمیم گیری می پردازد. یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از علوم مربوط به یادگیری ماشین در هوش مصنوعی است که شبکه ای از سیستم های یادگیری بدون ناظر بوده و غیر سازمان دهی و غیر برچسب گذاری شده اند. همانطور که می دانیم، یادگیری شبکه های عصبی عمیق، بسیار حائز اهیمت است.

یادگیری عمیق چگونه کار می کنند؟

یادگیری عمیق، مبحثی است که در عصر دیجیتال، دست به دست می چرخند و داده ها را در هر ناحیه ای جهان به ناحیه ای دیگر منتقل می نماید. همانطور که می دانیم، داده های بزرگ یا big data، از منابعی از شبکه های اجتماعی، موتورهای جستجوی اینترنتی، پلت فرم های تجاری، سینماهای آنلاین و منابع دیگر، بهره می برند. این حجم وسیع از داده ها، قابل دسترسی بوده و می توان آن ها را در محاسبات ابری نیز در نظر گرفت.

به هرحال، داده های مربوطه نیز سازمان دهی نشده اند ولی این داده ها به هرحال برای فناوری های انسانی به صورت منسجم موجود بوده و اطلاعات زیادی را می توان از این سیستم ها استخراج نمود.

بسیاری از شرکت ها وجود دارند که داده ها و اطلاعات را در سیستم های هوش مصنوعی پیاده سازی می نمایند و می توان برای فرایندهای خودکار از آن ها بهره گرفت.

آنچه در این بخش حائز اهمیت است این است که شبکه های یادگیری عمیق، از حجم وسیعی از داده های سازمان دهی نشده استفاده می نماید و به طور نرمال، ده ها انسان وجود دارند که این اطلاعات را خواهند فهمید و آن ها را پردازش خواهند نمود.

هوش مصنوعی 2

یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین

یکی از رایج ترین تکنیک های هوش مصنوعی که در پردازش داده های بزرگ ، به کار می رود، یادگیری ماشین است که یک الگوریتم خود وفقی بوده که تحلیل های بهتری را ارائه داده و الگوها را برای داده های افزوده ، به کار می برد.

در صورتی که شرکت های دیجیتال بخواهند کلیه سیستم ها را به صورت بالقوه شناسایی نمایند، می توانند از ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کنند. الگوریتم های محاسباتی در مدل کامپیوتری، قادر خواهد بود که همه تعاملات را در پلت فرم های دیجیتال پردازش نماید و الگوهایی را دردیتا ست ها بیابند که به صورت نرمال توسط هر الگو، تعیین خواهند گردید.

یادگیری عمیق ، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که به صورت سلسله مراتبی در یک شبکه هوش مصنوعی موجود بوده و تمامی مراحل یادگیری ماشین را به بهترین نحو، پردازش می نمایند. شبکه های عصبی مصنوعی، مثل مغز انسان عمل می کند و گره های نرون ها متصل با یکدیگر می باشند. در این شرایط، بسیاری از برنامه های قدیمی نیز وجود دارند که برای تحلیل داده ازیک مسیر خطی استفاده نموده و توابع سلسله مراتبی سیستم های یادگیری عمیق، برای پردازش داده های بزرگ ، از یک رهیافت غیر خطی بهره گرفته و مشابه یک ماشین عمل می نمایند.

رهیافت های پیشین برای تشخیص تعاملات، بر مبنای تکنیک های یادگیری عمیق غیر خطی مثل زمان، موقعیت های جغرافیایی، آدرس های آی پی و انواعی از ویژگی ها و فعالیت های دیگر، کار می کنند. اولین لایه شبکه عصبی، داده های خام را پردازش می نماید این داده های خام شامل میزان تعاملات و مواردی از این دست بوده و موارد دیگر، وارد لایه بعدی خروجی می شوند.  دومین لایه، برای پردازش اطلاعات لایه پیشین به کار رفته و شامل اطلاعات اضافی مثل آدرس آی پی کار بر شده و نتیجه را ارائه می دهند.

لایه بعدی ، اطلاعات لایه دوم را گرفته و این اطلاعات شامل داده های خامی مثل موقعیت جغرافیایی و پردازش الگوهای ماشین می شود و می توان آن ها را در همه سطوح شبکه های عصبی پیاده سازی نمود.

هوش مصنوعی

نکات کلیدی:

  • یادگیری عمیق، یک تابعی از شبکه عصبی است که کار مغز انسان را برای پیاده سازی داده، در کاربردهایی مثل تصمیم گیری ، تقلید می نماید.
  • یادگیری عمیق، قادر به یادگیری داده های سازمان دهی نشده و برچسب گذاری نشده نیز می باشند.
  • یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از مباحث مربوط به یادگیری ماشین است که می توان آن را برای کمک به مباحث معاملاتی به کار گرفت.

مثالی از یادگیری عمیق

در سیستم های مالی، از یادگیری عمیق بسیار استفاده شده است و می توان سیستم های یادگیری ماشین را به گونه ای سازمان دهی نمود که مدل ها را با پارامترهایی مثل دلار، بخش بندی نموده و برای ارسال و دریافت کاربر، از ان ها استفاده کند. روش یادگیری عمیق را می توان برای نتایج ارائه شده توسط یادگیری ماشین به کار برد.

هر لایه از شبکه عصبی، لایه های پیشین را پردازش نموده و داده هایی مثل فرستنده، گیرنده، کاربر، رخدادهای رسانه های اجتماعی، آدرس آی پی و همین طور ویژگی های هاست را در بر می گیرد و الگوریتم های یادگیری ماشین به روشی مشابه با الگوهای ایجاد شده از تعاملات دیگر عمل می کنند و این الگو ها به صورت سیگنال بندی شده، برای پژوهش های دیگر به کار می رود. لایه آخر، سیگنالی است که برای تحلیل مباحث پژوهشی مرتبط مورد استفاده قرار می گیرد.

یادگیری عمیق، در همه صنایع کارایی دارد و روش های متفاوتی را پوشش می دهد. بسیاری از برنامه های کاربردی تجاری، از شناسایی تصویر، پلت فرم های منبع باز با توصیه های کاربری و همین طور  ابزار تحقیقات پزشکی استفاده نموده و امکان استفاده از آن ها را در قالب یادگیری عمیق، فراهم می کند.

بنابراین به طور کلی می توان خاطر نشان کرد که الگوریتم یادگیری ماشین، از چند لایه پشت سر هم استفاده نموده و ویژگی های سطح بالاتر را از داده های ورودی خام، استخراج می نماید. برای مثال در پروژه های مربوط به پردازش تصویر، لایه های پایین تر شامل لبه ها، بوده و لایه های بالاتر شامل مفاهیمی است که تنها انسان قادر به شناسایی آن است که شامل چهره، حروف و مواردی از این دست می شود.

یادگیری عمیق، شبکه های عصبی بزرگی است.

در یادگیری عمیق، شبیه سازی مغز انسان، با مشابهت بالایی به مغز انجام گرفته و الگوریتم های یادگیری،  بهتر و موثر تر و آسان تر قابل استفاده خواهد بود و بسیاری از روش های ارزیابی و یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به کار خواهد رفت و بنابراین خواهیم توانست به صورت بسیار موثر و تاثیر گذار، هوش مصنوعی ر اارتقا بخشیم.

بخش اصلی یادگیری عمیق،  بخش سخت افزاری آن است که نیاز به کامپیوترهای سریع و داده کاوی های موثر داریم تا بتوانیم شبکه های عصبی بزرگ را آموزش دهیم. بنابراین ما قادر خواهیم بود تا حجم وسیعی از داده ها را وارد شبکه های عصبی کانولوشنی نماییم و به نتیجه موثر دست یابیم.

سرعت عملکردی یادگیری حقیق، بسیار بالاتر از دیگر روش های هوش مصنوعی بوده و بسیاری از محققان عرصه هوش مصنوعی در تلاش هستند تا از این روش برای پردازش پروژ ه های خود حتی در دنیای واقعی بهره برند.

در کل زمینه های مربوط به هوش مصنوعی ،  ارتباط تنگاتنگی با یادگیری ماشین دارد و یادگیری ماشین نیز نیازمند بهره گیری از هوش انسانی ، برای انجام فعالیت های هرچه بهتر خود دارد. یادگیری ماشین،  به خوبی برای بیان مهارت ها و توسعه های فناوری های انسانی به کار می رود.

یادگیری عمیق نیز همان طور که گفته شد، زیر شاخه ای از یادگیری ماشین بوده که در این جا شبکه های عصبی مصنوعی ، الگوریتم های الهام گرفته از مغزانسان نیز به گونه ای عمل می کنند که قادر به پردازش حجم بالایی از داه ها و اطلاعات می باشند. به طور مشابه می توان به چگونگی فرایندهای یادگیری تجربی اشاره نمود که الگوریتم های یادگیری عمیق، به صورت تکراری فعالیت های خود را شکل می دهند و به بهترین عملکرد ها دست می یابند.

در کل، یادگیری عمیق، به معنای استفاده از شبکه های عصبی ، در لایه های متفاوت ( یا عمیق ) است که فرایندهای یادگیری را برای شبکه های عصبی تسهیل می نمایند. بسیاری از مسائل ناشناخته و لاینحل با استفاده از مبحث یادگیری عمیق در هوش مصنوعی قابل حل خواهد بود.

حجم وسیعی از داده ها وجود دارند که مرجع اصلی فرایندهای یادگیری عمیق به مشار می روند.

الگوریتم های یادگیری عمیق، نیاز به داده ها و اطلاعات زیادی دارند که مباحث اطلاعاتی و داده ها را گسترش داده و قابلیت های مربوط به یادگیری عمیق را در طی سالیان اخیر، گسترش و رشد می دهند. علاوه براین می توان به الگوریتم های یادگیری عمیق نیز اشاره نمود که بسیار قوی تر از روش های محاسباتی امروزه عمل نموده و هوش مصنوعی را به عنوان یک سرویس هرچه بهتر ارائه می دهند.

هوش مصنوعی ، بیانگر یک سازمان بسیار کوچکی است که فناوری ها و الگوریتم های هوش مصنوعی مور دنیاز را برای هوش مصنوعی در کنار هم آورده و سرمایه گذاری های زیادی روی آن انجام می شود.

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری عمیق،  ترجمه خودکار بین زبان ها است. استفاده از هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری عمیق،  ارتباط قوی ترجمه بین مسافران و افراد و همچنین دولت های مختلف است و بنابراین می توان به کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه اشاره نمود.

با استفاده از انواع شبکه های عصبی چند لایه و شبکه های عصبی کانولوشنی می توان به ارتقای فرایندهای ترجمه اشاره نمود  و گسترش شبکه های عصبی عمیق باعث تسریع فرایند ترجمه و کمک به مترجمان می باشد.

از جمله ویژگی های بسیار مهم شبکه های عصبی عمیق، می توان به افزایش حجم داده ها، مدل های بزرگ تر و حجم محاسباتی بالاتر اشاره نمود که با الگوریتم های بهتر و همچنین تکنیک های بهینه همراه خواهد بود.

یادگیری عمیق ، یکی از موثرترین روش های سلسله مراتبی است.

علاوه براین می توان به مقیاس سنجی های قوی و روش های مدل سازی اشاره نمود که در استخراج ویژگی داده های خام نیز نقش اساسی دارد و برای یادگیری ویژگی های زبان شناسی نیز بسیار کارایی دارد.

به هرحال شبکه های عصبی کانولوشنی با بهره گیری از یادگیری عمیق، تاثیرات فوق العاده ای روی صنعت ترجمه می گذانند.

در زمینه ترجمه های ماشینی، تاکنون تحقیقات زیادی به عمل آمده است و در طی ده های اخیر، سرویس های ترجمه ماشینی زیادی ایجاد گردیده اند که به مترجمان وصنعت ترجمه کمک شایان توجهی می کند.

کلید حل بسیاری از مسائل یادگیری ماشین در زمینه ترجمه، استفاده از مسائل یادگیری عمیق است و با استفاده از یادگیری عمیق قادر خواهیم بود که ترجمه ای بسیار شبیه ترجمه های انسانی ارائه دهیم.

الگوریتم های مربوط به یادگیری عمیق، سیستم های منطقی کامپیوتری را مدیریت نموده و نتایج را در مغز انسان شبیه سازی می نمایند. و بنابراین شبکه های عصبی و یادگیری عمیق، برای یادگیری ماشین به بهترین نحو به کار رفته و می توان در صنعت ترجمه نیز از آن بهره گرفت.

تعریف یادگیری عمیق و شبکه های عصبی، برای ترجمه های ماشینی ، تعاریف بسیار واضح و شناخته شده ای است. ترجمه های ماشینی، اغلب کیفیت های بسیار ضعیفی چه از لحاظ انتخاب واژه، چه از لحاظ گرامر و چه از لحاظ ساختار جمله دارند و ضرورتا می بایست نرم افزارهای ترجمه ماشینی ارائه شود که از ده تا هزار مثال از زبان های مختلف در پایگاه داده این نرم افزارها قرار بگیرد و قابل استفاده برای مترجمان باشد.

ماشین های ترجمه عصبی،  قادر خواهند بود که جایگزین ماشین های ترجمه دیگر شوند و بنابراین به نتایج موثر تری دست خواهیم یافت که البته این امر، نیازمند تحقیق و توسعه هرچه بیشتر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خواهد بود.

چنین توسعه هایی در زمینه ترجمه ، به خوبی باعث ارتقا این صنعت شده و خطاهای زبان شناسی ، تصحیح گردیده و به دقت هرچه بیشتر، مباحث مربوطه را ترجمه می نماید. هوش مصنوعی نیز در ارائه روش های سلسله مراتبی نقش بسزایی دارد و می توان برای ترجمه متون مختلف از اسناد کوتاه گرفته تا کتاب های سنگین، از این فناوری بهره گرفت و این خبر بسیار خوشی برای صاحبان کسب و کار صنعت ترجمه خواهد بود.

اشتراک گذاری

لیست سر تیتر های این مقاله

{نخونی سخت پشیمون میشی}  ریدینگ خود رادر زبان انگلیسی تقویت کنید،اما چگونه؟

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.