مفاهیم یادگیری عمیق دکتر سیامک نوراللهی

مفاهیم یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای پردازش و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. در ادامه، چند مفهوم کلیدی یادگیری عمیق به همراه مثال‌هایی توضیح داده می‌شود:

 

1. **شبکه‌های عصبی (Neural Networks)**:

   - **تعریف**: ساختارهایی که از نودها (neurons) و لایه‌ها تشکیل شده‌اند و می‌توانند الگوهای پیچیده را شناسایی کنند.

   - **مثال**: یک شبکه عصبی می‌تواند برای شناسایی دست‌نوشته‌ها آموزش ببیند و کاراکترهای مختلف را از تصاویر تشخیص دهد.

 

2. **لایه‌های مخفی (Hidden Layers)**:

   - **تعریف**: لایه‌هایی بین ورودی و خروجی که اطلاعات را پردازش می‌کنند.

   - **مثال**: در یک شبکه عصبی برای شناسایی چهره، لایه‌های مخفی می‌توانند ویژگی‌های مختلف مانند شکل چهره، چشم‌ها و بینی را یاد بگیرند.

 

3. **یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)**:

   - **تعریف**: الگوریتم‌هایی که با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بینند.

   - **مثال**: اگر بخواهیم یک مدل برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها بسازیم، می‌توانیم از داده‌های تاریخی با قیمت‌های مشخص استفاده کنیم.

 

4. **یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)**:

   - **تعریف**: الگوریتم‌هایی که بدون داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌بینند و به دنبال الگوها می‌گردند.

   - **مثال**: خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آن‌ها بدون داشتن اطلاعات قبلی در مورد آن‌ها.

 

5. **انتقال یادگیری (Transfer Learning)**:

   - **تعریف**: استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده برای یک کار و تنظیم آن برای کار دیگری.

   - **مثال**: استفاده از یک مدل آموزش‌دیده برای شناسایی اشیاء در تصاویر و تنظیم آن برای شناسایی نوع خاصی از اشیاء.

 

6. **شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNNs)**:

   - **تعریف**: نوعی شبکه عصبی که به طور خاص برای تحلیل داده‌های تصویری طراحی شده است.

   - **مثال**: شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر مختلف، مانند شناسایی حیوانات در عکس‌ها.

 

این‌ها تنها بخشی از مفاهیم یادگیری عمیق هستند که با استفاده از آن‌ها می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده پرداخت.