در سال‌های اخیر، کلمات و عباراتی نظیر هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را زیاد شنیده‌ایم. گفته می‌شود که این علوم، قدم بعدی دنیای محاسبات و تکنولوژی‌های کامپیوتری هستند. فناوری‌هایی که بیش از هرچیز به الگوریتم‌هایی تکیه دارند که هدفشان پیش‌بینی آینده بر اساس داده‌های گذشته و سابقه‌ی تاریخی رفتار مجموعه‌ای از داده‌هاست. یکی از انواع مهم ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق است. شاخه‌ای که هدفش، هرچه بی‌نیازتر کردن الگوریتم‌های هوش مصنوعی از مداخلات و حتی نظارت‌های انسانی است.

ردپای فناوری دیپ لرنینگ را همین امروز هم می‌توانیم در دنیای اطرافمان ببینیم. حتما می‌پرسید که دیپ لرنینگ چیست و چطور کار می‌کند؟ در این مقاله به این سوالات پاسخ داده و تلاش می‌کنیم این حوزه را از جوانب تئوری و عملی بررسی کنیم. اگر به AI و کاربردهای آن علاقه دارید، با ما همراه شده و با یکی از مهم‌ترین عناصر آن آشنا شوید.

از نگاه تئوری، Deep Learning که در فارسی آن را به یادگیری عمیق ترجمه کرده‌اند نوعی یادگیری ماشینی و زیرمجمو‌عه‌ی هوش مصنوعی با هدف تقلید ساختار ذهن انسان در یادگیری است. این عنصر مهم از علم داده، شامل محاسبات آماری و مدل‌سازی‌های پیش‌بینی‌کننده می‌شود. این شاخه از هوش مصنوعی به تجزیه‌ و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها و کسب نتایج منطقی از آن‌ها کمک شایانی می‌کند. برای درک بهتر موضوع باید بدانید علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد.

دیپ لرنینگ در ساده‌ترین تعریف خود روشی برای خودکارسازی تجزیه‌وتحلیل با هدف پیش‌بینی است. چنین ماشینی، متشکل از حداقل سه لایه الگوریتم غیرخطی است که در اساس، شبکه‌ی عصبی انسان را تقلید می‌کند. این شبکه تلاش می‌کند داده‌ها را نه به‌شکل خطی؛ بلکه به‌صورت سلسله‌مراتبی و مانند مغز انسان آنالیز کند. شاید می‌پرسید که دلیل وجود لایه‌های اضافه در دیپ لرنینگ چیست؟ پاسخ این است که یک شبکه‌ی یک‌لایه‌‌ای هم می‌تواند پیش‌بینی‌های خوبی ارائه دهد؛ اما لایه‌های اضافه، سرعت، اصلاح‌پذیری و دقت یک ماشین هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشند.

منبع: https://alocom.co

:Website

https://medcert.ir

:Instagram & Telegram ID

caspianmedfuture@