Deep Learning with Python

1. یادگیری عمیق، مهندسی ویژگی‌ها را خودکار می‌کند

با یادگیری عمیق، شما تمام ویژگی‌ها را در یک مرحله یاد می‌گیرید و نیازی به مهندسی آن‌ها به‌صورت دستی ندارید.

یادگیری سنتی در مقابل یادگیری عمیق. مهندسی ویژگی، که به‌صورت دستی نمایندگی‌های داده را ایجاد می‌کند، زمانی مهم‌ترین مرحله در یادگیری ماشین بود. یادگیری عمیق این فرآیند را خودکار می‌کند و ویژگی‌ها را به‌طور مستقیم از داده‌ها از طریق لایه‌های متوالی نمایندگی یاد می‌گیرد. این امر جریان کار را ساده می‌کند و اغلب منجر به عملکرد بهتر، به‌ویژه در حوزه‌های پیچیده‌ای مانند شناسایی تصویر و گفتار می‌شود.

یادگیری انتها به انتها. مدل‌های یادگیری عمیق به‌صورت انتها به انتها آموزش داده می‌شوند، به این معنی که تمام لایه‌ها به‌طور مشترک یاد گرفته می‌شوند، نه به‌صورت متوالی. این امکان را فراهم می‌کند که نمایندگی‌های پیچیده و انتزاعی با تجزیه آن‌ها به سری‌های طولانی از فضاهای میانی (لایه‌ها) یاد گرفته شوند؛ هر فضا تنها یک تغییر ساده از فضای قبلی فاصله دارد.

جریان کار ساده‌شده. با خودکار کردن مهندسی ویژگی، یادگیری عمیق فرآیند یادگیری ماشین را تسهیل می‌کند. خطوط لوله پیچیده چندمرحله‌ای با مدل‌های ساده و واحد جایگزین می‌شوند و نیاز به مداخله و تخصص انسانی در طراحی ویژگی‌ها کاهش می‌یابد.

2. تنسورها پایه‌گذار شبکه‌های عصبی هستند

به‌طور کلی، تمام سیستم‌های یادگیری ماشین فعلی از تنسورها به‌عنوان ساختار داده پایه خود استفاده می‌کنند.

تنسورها به‌عنوان ظرف‌های داده. تنسورها آرایه‌های چندبعدی هستند که به‌عنوان ساختار داده بنیادی در یادگیری عمیق عمل می‌کنند. آن‌ها ماتریس‌ها را به تعداد دلخواه ابعاد تعمیم می‌دهند و امکان نمایندگی مقادیر اسکالر (تنسورهای 0 بعدی)، بردارها (تنسورهای 1 بعدی)، ماتریس‌ها (تنسورهای 2 بعدی) و داده‌های با ابعاد بالاتر را فراهم می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی تنسور:

• تعداد محور (رتبه): تعداد ابعاد تنسور.
• شکل: یک تاپل از اعداد صحیح که ابعاد هر محور را توصیف می‌کند.
• نوع داده: نوع داده ذخیره‌شده در تنسور (مثلاً float32، int8).

مثال‌های واقعی تنسور. تنسورها برای نمایندگی انواع مختلف داده‌ها، از جمله داده‌های برداری (تنسورهای 2 بعدی)، داده‌های سری زمانی (تنسورهای 3 بعدی)، تصاویر (تنسورهای 4 بعدی) و ویدیوها (تنسورهای 5 بعدی) استفاده می‌شوند. درک نحوه‌ی دستکاری تنسورها برای کار با شبکه‌های عصبی بسیار مهم است.

3. شبکه‌های عصبی از طریق نزول گرادیان یاد می‌گیرند

ترفند بنیادی در یادگیری عمیق این است که از این امتیاز به‌عنوان سیگنال بازخورد برای تنظیم مقدار وزن‌ها به‌طور جزئی، در جهتی که امتیاز ضرر برای مثال فعلی کاهش یابد، استفاده شود.

فرآیند یادگیری. شبکه‌های عصبی با تنظیم وزن‌های خود بر اساس سیگنال بازخورد از یک تابع ضرر یاد می‌گیرند. این فرآیند شامل محاسبه گرادیان ضرر نسبت به پارامترهای شبکه و به‌روزرسانی وزن‌ها در جهت مخالف گرادیان است.

بهینه‌سازی نزول گرادیان:

• تابع ضرر: عدم تطابق بین پیش‌بینی‌های شبکه و اهداف واقعی را اندازه‌گیری می‌کند.
• بهینه‌ساز: الگوریتم پس‌انتشار را برای تنظیم وزن‌ها بر اساس امتیاز ضرر پیاده‌سازی می‌کند.
• پس‌انتشار: الگوریتم مرکزی در یادگیری عمیق که مشتقات را به‌طور مؤثر برای محاسبه گرادیان‌ها زنجیره‌ای می‌کند.

نزول گرادیان تصادفی (SGD). وزن‌ها به‌طور جزئی در جهت صحیح تنظیم می‌شوند و امتیاز ضرر کاهش می‌یابد. این حلقه آموزشی است که پس از تکرار به تعداد کافی (معمولاً ده‌ها تکرار بر روی هزاران مثال) مقادیر وزنی را به‌دست می‌دهد که تابع ضرر را به حداقل می‌رساند.

4. Keras توسعه یادگیری عمیق را ساده می‌کند

Keras، یکی از محبوب‌ترین و سریع‌ترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق، به‌عنوان بهترین ابزار برای شروع با یادگیری عمیق به‌طور گسترده‌ای توصیه می‌شود.

API سطح بالا. Keras یک فریم‌ورک یادگیری عمیق پایتون است که یک API کاربرپسند برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ارائه می‌دهد. این فریم‌ورک فرآیند توسعه را با ارائه بلوک‌های ساختاری سطح بالا و انتزاع عملیات سطح پایین ساده می‌کند.

انعطاف‌پذیری در پس‌زمینه. Keras از چندین موتور پس‌زمینه، از جمله TensorFlow، Theano و CNTK پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به‌راحتی بین آن‌ها بدون تغییر کد خود جابجا شوند. این ماژولار بودن انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند و امکان آزمایش با پلتفرم‌های محاسباتی مختلف را می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی Keras:

• پروتوتایپ‌سازی آسان مدل‌های یادگیری عمیق
• پشتیبانی داخلی از شبکه‌های کانولوشنی و بازگشتی
• پشتیبانی از معماری‌های شبکه دلخواه

5. بیش‌برازش نیاز به نظارت و کاهش دقیق دارد

دقت مجموعه آزمایش به 97.8% می‌رسد—که این مقدار به‌طور قابل توجهی کمتر از دقت مجموعه آموزشی است. این فاصله بین دقت آموزشی و دقت آزمایش نمونه‌ای از بیش‌برازش است.

چالش بیش‌برازش. بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل در داده‌های آموزشی خود عملکرد خوبی داشته باشد اما در داده‌های جدید و نادیده‌گرفته شده ضعیف عمل کند. این یک مشکل مرکزی در یادگیری ماشین است و نظارت و کاهش بیش‌برازش برای اطمینان از تعمیم خوب بسیار مهم است.

تکنیک‌های مقابله با بیش‌برازش:

• کاهش اندازه شبکه: کاهش تعداد لایه‌ها یا واحدها در هر لایه.
• اضافه کردن منظم‌سازی وزن: اعمال منظم‌سازی L1 یا L2 برای جریمه کردن وزن‌های بزرگ.
• اضافه کردن دراپ‌اوت: به‌طور تصادفی واحدها را در حین آموزش حذف کنید تا از وابستگی شبکه به اتصالات خاص جلوگیری شود.
• افزایش داده: تولید داده‌های آموزشی بیشتر از نمونه‌های آموزشی موجود، با افزایش نمونه‌ها از طریق تعدادی از تغییرات تصادفی که تصاویر قابل‌باور تولید می‌کنند.

تنش جهانی. مدل ایده‌آل مدلی است که در مرز بین کم‌برازش و بیش‌برازش قرار دارد؛ بین ظرفیت کم و ظرفیت زیاد.

6. شبکه‌های کانولوشنی در وظایف بینایی کامپیوتری برتری دارند

دلیل اصلی اینکه یادگیری عمیق به‌سرعت رشد کرد این است که عملکرد بهتری در بسیاری از مسائل ارائه می‌دهد.

الگوهای محلی. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (convnets) به‌طور خاص برای پردازش داده‌های تصویری طراحی شده‌اند. آن‌ها در یادگیری الگوهای محلی و سلسله‌مراتب فضایی بسیار مؤثر هستند و برای وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر و شناسایی اشیاء بسیار کارآمدند.

ناپایداری ترجمه. شبکه‌های کانولوشنی الگوهایی را یاد می‌گیرند که ناپایدار به ترجمه هستند، به این معنی که می‌توانند یک الگو را بدون توجه به موقعیت آن در تصویر شناسایی کنند. این کارایی داده یک مزیت کلیدی برای پردازش تصویر است.

عملیات کلیدی:

• کانولوشن: ویژگی‌های محلی را از تصویر ورودی استخراج می‌کند.
• ماکس پولینگ: نقشه‌های ویژگی را کاهش می‌دهد تا پیچیدگی محاسباتی را کاهش دهد و سلسله‌مراتب فضایی را القا کند.

7. شبکه‌های پیش‌آموزش‌دیده انتقال یادگیری قدرتمندی را ارائه می‌دهند

مدل‌های یادگیری عمیق آموزش‌دیده قابل استفاده مجدد هستند: به‌عنوان مثال، می‌توان یک مدل یادگیری عمیق آموزش‌دیده برای طبقه‌بندی تصویر را در یک خط لوله پردازش ویدیو قرار داد.

استفاده از دانش موجود. شبکه‌های پیش‌آموزش‌دیده مدل‌هایی هستند که بر روی مجموعه‌های داده بزرگ، مانند ImageNet، آموزش دیده‌اند. این شبکه‌ها ویژگی‌های عمومی را یاد گرفته‌اند که می‌توانند برای طیف وسیعی از وظایف بینایی کامپیوتری مفید باشند.

استخراج ویژگی. یکی از روش‌های استفاده از یک شبکه پیش‌آموزش‌دیده استخراج ویژگی‌ها از تصاویر جدید با استفاده از پایه کانولوشنی مدل پیش‌آموزش‌دیده است. این ویژگی‌ها سپس می‌توانند به یک طبقه‌بند جدید که از ابتدا آموزش داده شده است، داده شوند.

تنظیم دقیق. تکنیک دیگر این است که شبکه پیش‌آموزش‌دیده را با آزاد کردن برخی از لایه‌های بالایی آن و آموزش مشترک آن‌ها با طبقه‌بند جدید تنظیم دقیق کنید. این امکان را به مدل می‌دهد تا نمایندگی‌های یادگرفته‌شده خود را به وظیفه خاصی که در دست دارد، تطبیق دهد.

8. RNNها وابستگی‌های داده‌های توالی را ضبط می‌کنند

یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) همان اصل را اتخاذ می‌کند، هرچند در یک نسخه بسیار ساده‌شده: این شبکه‌ها توالی‌ها را با تکرار از طریق عناصر توالی پردازش می‌کنند و یک حالت حاوی اطلاعات مربوط به آنچه که تاکنون دیده‌اند، حفظ می‌کنند.

پردازش داده‌های توالی. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNها) برای پردازش داده‌های توالی، مانند متن و سری‌های زمانی طراحی شده‌اند. آن‌ها یک حالت داخلی را حفظ می‌کنند که در حین تکرار از طریق توالی به‌روزرسانی می‌شود و به آن‌ها این امکان را می‌دهد که وابستگی‌های بین عناصر را ضبط کنند.

لایه‌های LSTM و GRU. لایه‌های LSTM (حافظه بلندمدت و کوتاه‌مدت) و GRU (واحد بازگشتی گیت‌دار) انواع پیشرفته‌ای از RNNها هستند که مشکل گرادیان ناپدیدشونده را حل می‌کنند و به آن‌ها این امکان را می‌دهند که وابستگی‌های بلندمدت در توالی‌ها را یاد بگیرند.

کاربردها:

• پردازش زبان طبیعی: تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی
• تحلیل سری‌های زمانی: پیش‌بینی آب و هوا، پیش‌بینی قیمت سهام

9. وکتوریزه کردن متن امکان انجام وظایف NLP را فراهم می‌کند

تمام ورودی‌ها و اهداف در یک شبکه عصبی باید تنسورهای داده‌های اعشاری (یا در موارد خاص، تنسورهای اعداد صحیح) باشند.

از متن به اعداد. شبکه‌های عصبی تنها می‌توانند داده‌های عددی را پردازش کنند، بنابراین متن باید به تنسورها تبدیل شود. این فرآیند که به آن وکتوریزه کردن متن گفته می‌شود، شامل توکن‌سازی متن و ارتباط دادن وکتورهای عددی با توکن‌های تولیدشده است.

کدگذاری یک‌داغ. یک روش پایه‌ای که در آن هر کلمه با یک وکتور باینری که در ایندکس مربوط به کلمه 1 و در سایر ایندکس‌ها 0 است، نمایندگی می‌شود.

وکتورهای کلمه. یک تکنیک پیشرفته‌تر که در آن کلمات با وکتورهای متراکم و کم‌بعدی که از داده‌ها یاد گرفته شده‌اند، نمایندگی می‌شوند. این وکتورها روابط معنایی بین کلمات را ضبط می‌کنند.

10. مدل‌های تولیدی محتوای جدید ایجاد می‌کنند

پتانسیل هوش مصنوعی برای تقلید از فرآیندهای تفکر انسانی فراتر از وظایف غیرفعال مانند شناسایی اشیاء و عمدتاً وظایف واکنشی مانند رانندگی است. این پتانسیل به فعالیت‌های خلاقانه نیز گسترش می‌یابد.

یادگیری توزیع‌های داده. مدل‌های تولیدی قادر به یادگیری توزیع آماری زیرین یک مجموعه داده هستند. پس از آموزش، آن‌ها می‌توانند از این توزیع نمونه‌برداری کنند تا نقاط داده جدیدی تولید کنند که شبیه داده‌های اصلی باشند.

خودرمزگذارهای واریاسیون (VAEs). VAEs یک فضای نهان ساختاریافته یاد می‌گیرند که امکان ویرایش تصویر از طریق وکتورهای مفهومی را فراهم می‌کند. آن‌ها برای وظایفی مانند تعویض چهره و انتقال سبک بسیار مناسب هستند.

شبکه‌های مولد متخاصم (GANها). GANها شامل یک تولیدکننده و یک تمایزدهنده هستند که در برابر یکدیگر رقابت می‌کنند. تولیدکننده یاد می‌گیرد که تصاویر واقعی ایجاد کند، در حالی که تمایزدهنده یاد می‌گیرد که بین تصاویر واقعی و تولیدشده تمایز قائل شود.

11. یادگیری عمیق در استدلال محدودیت‌هایی دارد

به‌طور کلی، هر چیزی که نیاز به استدلال داشته باشد—مانند برنامه‌نویسی یا اعمال روش علمی—برنامه‌ریزی بلندمدت و دستکاری داده‌های الگوریتمی برای مدل‌های یادگیری عمیق خارج از دسترس است، هرچقدر هم که داده به آن‌ها بدهید.

شناسایی الگو در مقابل استدلال. مدل‌های یادگیری عمیق در شناسایی الگوها عالی هستند اما در انجام وظایفی که نیاز به استدلال، انتزاع و برنامه‌ریزی بلندمدت دارند، مشکل دارند. آن‌ها توانایی مدیریت فرضیات و سازگاری با موقعیت‌های کاملاً جدید را ندارند.

عمومی‌سازی محلی در مقابل عمومی‌سازی شدید. مدل‌های یادگیری عمیق عمومی‌سازی محلی را نشان می‌دهند، به این معنی که می‌توانند به موقعیت‌های جدیدی که مشابه داده‌های آموزشی آن‌ها هستند، سازگار شوند. با این حال، آن‌ها قادر به عمومی‌سازی شدید نیستند، که شامل سازگاری سریع با موقعیت‌های کاملاً جدید با استفاده از داده‌های جدید کم یا بدون داده است.

نیاز به رویکردهای جدید. برای غلبه بر این محدودیت‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی آینده ممکن است نیاز به ادغام ماژول‌های الگوریتمی داشته باشند که قابلیت‌های استدلال و انتزاع را فراهم کنند، علاوه بر ماژول‌های هندسی مورد استفاده در یادگیری عمیق.

12. یادگیری مداوم ضروری است

به‌روز ماندن در یک حوزه سریع‌السیر.

تکامل سریع. حوزه یادگیری عمیق به‌طور مداوم در حال تکامل است و الگوریتم‌ها، تکنیک‌ها و کاربردهای جدید به‌سرعت در حال ظهور هستند. ضروری است که با آخرین تحولات به‌روز بمانید تا در این حوزه مؤثر باشید.

منابع برای یادگیری مداوم:

• Kaggle: تمرین بر روی مسائل واقعی و یادگیری از سایر متخصصان.
• arXiv: مطالعه درباره آخرین تحولات تحقیقاتی در یادگیری عمیق.
• اکوسیستم Keras: کاوش در مستندات Keras، وبلاگ و انجمن‌های جامعه.

سفر مادام‌العمر. یادگیری درباره یادگیری عمیق و هوش مصنوعی یک فرآیند مداوم است. چالش را بپذیرید و به کاوش، پرسش و تحقیق ادامه دهید تا دانش و مهارت‌های خود را گسترش دهید.

آخرین به‌روزرسانی:: February 8, 2025