یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ چیست و چه کاربردی دارد؟

هوش مصنوعی و زیرمجموعه‌های آن که شامل یادگیری ماشین، داده‌کاوی و … می‌شوند، از ابتدای قرن ۲۱ و به خصوص سال ۲۰۲۰ میلادی، نقش بسیار پررنگی در زندگی ما ایفا می‌کنند. به دلیل ساختار گسترده‌ای که هوش مصنوعی دارد به چند شاخه تقسیم می‌شود که خود آن شاخه‌ها هم، به چندین شاخه دیگر تقسیم می‌شوند. یکی از این شاخه‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق یا Deep learning است که زیرمجموعه یادگیری ماشین (Machine learning) قرار دارد. در این مقاله می‌خواهیم نگاهی به مفهوم دیپ لرنینگ و کاربردهای آن داشته باشیم. با ما همراه باشید.

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ چیست؟

یادگیری عمیق یا Deep Learning نوعی از یادگیری ماشین است که به کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) تلاش می‌کند تا جزئیات و داده را از ورودی خام استخراج و مشابه فرایند تصمیم‌گیری در انسان عمل کند. در یادگیری عمیق هدف اصلی این است که ماشین بدون نیاز به لیبل و ناظر، بتواند داده‌های بدون ساختار یا ساختاریافته را بررسی کند و به خروجی مطلوب برسد. از آن‌جایی که پایه و اساس عملکرد دیپ لرنینگ ANN است، این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای مختلف و پیچیده را در داده کشف کنند و ارتباط بین حجم انبوهی از داده را پیدا کنند.

در این روش سلسله مراتب اهمیت پیدا می‌کند؛ چرا که هر چه ماشین در لایه‌های داده عمیق می‌شود دانش و اطلاعات آن هم بیشتر می‌شود. به عبارتی در هر لایه، دانش و اطلاعات لازم برای یادگیری را از لایه‌های قبلی به دست آورده است.

یادگیری عمیق چه کاربردهایی دارد؟

از جمله مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:

بینایی کامپیوتر

در زمینه بینایی کامپیوتر (Computer vision) از دیپ لرنینگ می‌توانیم برای دسته‌بندی و تشخیص تصاویر، تشخیص الگو، تشخیص اشیا و ردیابی و … استفاده کنیم. این کاربردها می‌توانند در زمینه تولید ماشین‌های خودران، تشخیص چهره و … به ما کمک کنند.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) خود یکی از زیرمجموعه‌‌های هوش مصنوعی است که به ماشین کمک می‌کند تا زبان انسانی را بشناسد و بتواند به این زبان با کاربر ارتباط برقرار کند. ماشین به کمک NLP می‌تواند متن‌ها را تحلیل کند، صدای کاربران را از هم تفکیک کند و حتی از روی سبک نوشتار، کاربر را تشخیص دهد.

حوزه درمان

در حوزه درمانی، با ارائه حجم بالایی از الگوهای بیماری به ماشین، ماشین می‌تواند به صورت خودکار بیماری را از روی اطلاعات جدیدی که به آن داده می‌شود تشخیص دهد. این موضوع حتی می‌تواند به تشخیص زودهنگام بیماری هم کمک کند.

حوزه مالی

در حوزه مالی، معاملات الگوریتمی و کشف تقلب از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق هستند. با پیشرفته‌تر شدن این الگوریتم‌ها، پیاده‌سازی الگوریتم‌های تقلب سخت‌تر می‌شود و ماشین می‌تواند برخی از روش‌هایی که هنوز موجود نیستند را هم پیش‌بینی کند.

حوزه فروش و تجارت

شاید روزانه با تبلیغ‌های مختلفی که آشنا به نظر می‌رسند در سطح اینترنت روبرو شده باشید. این تبلیغ‌ها معمولا به کمک موتورهای توصیه‌گر ایجاد می‌شوند و با توجه به رفتار شما در سطح وب، تبلیغات مختلف را به شما نمایش می‌دهند. علاوه بر این، فروشگاه‌های بدون فروشنده هم از نمونه‌هایی هستند که کم کم شاهد گسترش آن‌ها هستیم.

تحلیل

در زمینه تحلیل داده، می‌توانیم به مدل‌های پیش‌گویانه و تشخیص آنومالی (تغییرات ناگهانی) در داده و الگوها اشاره کنیم.

بازار کار یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ در ایران

در سال‌های اخیر با شروع به کار استارتاپ‌های مختلف در حوزه‌های سلامت، فناوری‌های مالی، سفر و اقامتگاه و … و تولید حجم انبوهی از داده به صورت روزانه، نیاز به یادگیری ماشین و زیرمجموعه‌های آن مانند داده کاوی و یادگیری عمیق بیش از پیش حس شد. به همین خاطر امروز شرکت‌های مختلفی در زمینه‌های کاری مختلف، به دنبال متخصصان هوش مصنوعی در شاخه‌های مختلف آن هستند.

یکی از بازارهای داغ برای این شغل، حوزه فناوری‌های مالی است که با توجه به افزایش حجم تراکنش‌های این بازار و نیاز به پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیش‌گیرانه، متخصصان یادگیری عمیق می‌توانند در این حوزه کاری بدرخشند. ویستا سامانه آسا یکی از این شرکت‌های روبه‌رشد برای این متخصصان است.

ویستا سامانه آسا

ویستا سامانه آسا یک شرکت IT است که در حوزه توسعه فناوری‌های مالی یا فین‌تک فعالیت می‌کند. همانطور که در بخش‌های قبلی اشاره کردیم، حوزه‌های مالی یکی از بخش‌هایی هستند که کاربردهای یادگیری عمیق در بهبود عملکرد و فرایندهای آن‌ها تاثیر چشم‌گیری دارد. پیش‌بینی ترندهای مالی، کشف تقلب، اتوماسیون فرایندهای پرداخت و … از نمونه کاربردهای دیپ لرنینگ در این صنعت هستند.

اگر در زمینه‌های هوش مصنوعی، هوش تجاری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تخصص دارید، می‌توانید از طریق پلتفرم‌های کاریابی و یا صفحه «فرصت‌های شغلی» در سایت آسا، رزومه خود را برای این شرکت ارسال کنید.