کاربردهای یادگیری عمیق

در این مقاله در مورد یادگیری عمیق، مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق (دیپ‌لرنینگ) و مزایای یادگیری عمیق موضوعاتی را مرور خواهیم کرد.بسیاری فکر میکنند که کاربردهای یادگیری عمیق محدود به صنایع پیشرفته بوده و دیپ لرنینگ جایی در زندگی روزمره آن‌ها ندارد. در صورتی که به جرات می‌توان گفت در بیش از 70 درصد تجهیزات اطراف ما از یادگیری عمیق و نتایج آن استفاده شده است. دیپ لرنینگ در صنایع، پزشکی، رباتیک و بسیاری موضوعات دیگر کاربرد داشته و تبدیل به یکی از پر کاربردترین روش ها برای بینایی ماشین‌ها شده است. در ادامه به بررسی 10 کاربرد اصلی دیپ لرنینگ می‌پردازیم. با ما همراه باشید

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق فناوری‌ای مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است. این شبکه‌های عصبی مصنوعی به طور مداوم الگوریتم‌های یادگیری را برای افزایش کارایی فرایندهای آموزشی دریافت می‌کنند.

کاربردهای برتر یادگیری عمیق

 

مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق

چند سال پیش، هرگز تصور نمی‌کردیم که برنامه‌های یادگیری عمیق برای ما اتومبیل‌های خودران و دستیارهای مجازی مانند الکسا، سیری و دستیار گوگل به ارمغان بیاورند. اما امروزه، این خلاقیت‌ها بخشی از زندگی روزمره ما هستند. دیپ‌لرنینگ (یادگیری عمیق) همچنان با امکانات بی‌پایان خود مانند کشف تقلب و بازیابی پیکسل ما را مجذوب خود می‌کند. در بخش ذیل، در مورد کاربردهای برتر در صنایع یادگیری عمیق و مزایای دیپ‌لرنینگ به بحث خواهیم نشست.

 

یادگیری عمیق در کنترل کیفی و اتوماسیون صنعتی

یکی از مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق، در اتوماسیون صنایع است. از این علم برای بخش‌های کنترل کیفی محصول، بسته‌بندی، تشخیص قطعات، بازوهای رباتیک و غیره استفاده می‌شود. برای آگاهی از تمامی کاربردها می‌توانید مقاله کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف را مطالعه نمایید.

کاربردهای یادگیری عمیق در تمام صنایع

 

 اتومبیل‌های خودران

آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی پیتسبورگ نه‌تنها روی پروژۀ اتومبیل‌های بدون راننده کار می‌کند، بلکه چندین ویژگی هوشمند مانند گزینه‌های تحویل غذا با استفاده از اتومبیل‌های بدون راننده را معرفی کرده است. نگرانی عمده برای توسعه دهندگان اتومبیل‌های خودمختار، مدیریت این تکنولوژی بی‌سابقه است.

 تجمیع اخبار و کشف اخبار تقلب

اکنون راهی برای فیلترکردن همه اخبار بد و نامناسب از مجموعۀ خبری وجود دارد. استفادۀ گسترده از یادگیری عمیق در جمع‌آوری اخبار به دلیل حمایت از شخصی‌سازی اخبار بر اساس خوانندگان است. اگرچه ممکن است این امر جدید به نظر نرسد، اما نوع جدیدتری از این تکنولوژی موجود است که بر اساس آن، اخبار با پارامترهای جغرافیایی، اجتماعی، اقتصادی برای هر فرد انجام می‌پذیرد.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی از طریق یادگیری عمیق سعی در یادگیری نکات ظریف زبانی و تنظیم پاسخ‌های مناسب دارد. پاسخ به سؤالات، مدل‌سازی زبان، طبقه‌بندی متن، یا تجزیه‌وتحلیل احساسات در سطح گسترده‌تر، همه زیرمجموعه‌های پردازش زبان طبیعی است که در آن یادگیری عمیق نقش‌برجسته‌ای دارد.

دستیارهای مجازی

 

کاربردهای یادگیری عمیق در دستیار مجازی

محبوب‌ترین کاربرد یادگیری عمیق دستیارهای مجازی شامل اَلِکسا، سیری و دستیار گوگل هستند. هر نوع تعامل با این دستیارها فرصتی را برای آنها فراهم می‌کند تا درباره صدا و لهجه شما بیشتر بدانند و در نتیجه یک تجربه ثانویۀ تعامل انسانی را برای شما فراهم می‌کنند. دستیاران مجازی از یادگیری عمیق برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد موضوعات خود استفاده می‌کنند، از مکان موردعلاقه شما برای خوردن غذا گرفته تا مکان‌های پربازدید و آهنگ‌های مورد علاقه‌تان.

 

 سرگرمی

 

کاربردهای یادگیری عمیق در سرگرمی

در مسابقات تنیس ویمبلدون 2018، شرکت آی‌بی‌ام واتسون «IBM Watson» از یادگیری عمیق برای تجزیه‌وتحلیل احساسات و حالات بازیکنان از طریق صدها ساعت فیلم برای پخش تلویزیونی استفاده کرد. این موضوع باعث صرفه‌جویی مالی بسیاری شد. به لطف دیپ لرنینگ، آن‌ها توانستند در پاسخگویی مخاطب و محبوبیت بازی یا بازیکن به یک مدل دقیق‌تر برسند.

 

 تشخیص بصری

 

کاربردهای یادگیری عمیق در تشخیص بصری

خودتان را تصور کنید که با انبوهی از تصاویر قدیمی روبرو هستید که برای شما یک نوستالژی محسوب می‌شوند. حال تصمیم می‌گیرید تعدادی از آنها را قاب بگیرید اما ابتدا می‌خواهید آنها را مرتب کنید. روش‌های دستی و به‌دوراز تکنولوژی تنها راه تحقق این امر در غیاب فراداده بود. حداکثر کاری که می‌توانستید انجام دهید این بود که آنها را بر اساس تاریخ مرتب کنید اما تصاویر بارگیری شده فاقد این فراداده هستند. در آینده، با استفاده از یادگیری عمیق می‌توان تصاویر را بر اساس مکان‌های تشخیص‌داده‌شده در عکس‌ها، چهره‌ها، ترکیبی از افراد یا بر اساس رویدادها، تاریخ‌ها و … مرتب کرد.

 

 تشخیص تقلب

دامنۀ دیگری که از دیپ لرنینگ سود می‌برد، بخش بانکی و مالی است که وظیفۀ کشف تقلب با دیجیتالی شدن معاملات پول را برعهده دارد. رمزگذاران خودکار در نرم‌افزارهای «کراس» و «تنسور فلو» برای کشف تقلب در کارت‌های اعتباری، درحال‌توسعه هستند. پیشگیری و کشف تقلب بر اساس شناسایی الگوهای معاملات مشتری و امتیازات اعتباری، شناسایی رفتارهای ناهنجار و دور از انتظار انجام می‌شود.

 

 مراقبت‌های بهداشتی

کاربردهای یادگیری عمیق در مراقبت بهداشتی

 

برنامه‌ها و سیستم‌هایی که از GPU استفاده می‌کنند، با ارائه کارایی‌ها و امکانات جدید، به پزشکان و محققان علاقه‌مند به بهبود زندگی دیگران امکانات بیشتری ارائه می‌دهد. کمک به تشخیص زودهنگام، دقیق و سریع بیماری‌های تهدیدکنندة زندگی، افزایش کلینیک پزشکان برای رفع کمبود پزشکان حاذق، نتایج آسیب‌شناسی و استانداردسازی دورۀ درمان و درک ژنتیک برای پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌ها، برخی از موارد یادگیری عمیق هستند که در حوزۀ درمان روبه‌رشد هستند.

 

 شخصی سازی ها

 

کاربردهای یادگیری عمیق در شخصی سازی

اکنون هر پلتفرمی در تلاش است تا با استفاده از ربات‌های چت، تجربۀ مصاحبت شبه بشری را به بازدیدکنندگان خود ارائه دهد. یادگیری عمیق به توانمندی‌های غول‌های تجارت الکترونیکی مانند آمازون، ای بِی و علی‌بابا کمک می‌کند تا تجربۀ شخصی‌سازی را در قالب بسته‌ها و تخفیفات شخصی ارائه دهند.

 

 تشخیص تأخیر رشد در کودکان

 

کاربردهای یادگیری عمیق در تاخیر در رشد

اختلالات گفتاری، اوتیسم و اختلالات رشد می‌تواند کیفیت خوب زندگی کودکان مبتلا به هر یک از این مشکلات را زیر سؤال ببرد. تشخیص و درمان به‌موقع می‌تواند تأثیر شگفت انگیزی بر سلامت جسمی، روحی و روانی کودکان با توانایی متفاوت داشته باشد. ازاین‌رو، یکی از برترین کاربرد یادگیری عمیق، تشخیص زودهنگام و اصلاح مشکلات مرتبط با نوزادان و کودکان است. این تفاوت عمدۀ یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی برای وظایف خاص مورداستفاده قرار می‌گیرد، اما یادگیری عمیق به حل جدی‌ترین مشکلات بشر می‌پردازد.

کابرد یادگیری عمیق در پزشکی

بکارگیری شبکه های عصبی عمیق در کاربردهایی همچون دسته بندی تصاویر ماموگرافی ؛ بخش بندی تصویر پروستات و غیره در ادامه و تکمیل کاربردهای روشهای مبتنی بر شبکه های عصبی سنتی رشد کرده است. ولی کاربردهای نوینی در آنالیز تصاویر پیچیده میکروسکوپی با استفاده از شبکه های عصبی عمیق مطرح گردیده یکی از این کاربردها، استفاده از یادگیری عمیق در آنالیز تصاویر میکروسکوپی است. در پزشکی میکروسکوپی دو زمینه به نظر می آید دارای پتانسیل بالایی برای کاربردهای یادگیری عمیق باشند.

کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی

 

الف. آسیب شناسی (پاتولوژی) دیجیتال

این فرایند عبارتست از آنالیز تغییرات بافت و دیگر اجزای سلولها در جهت تشخیص تورم یا توده های غیر عادی. معمولا این فرایند به صورت یک ابزار کمکی در اختیار پاتولوزیست قرار می گیرد. نکات مثبت این فرایند کاهش منطقه مورد بررسی و نیاز کمتر به استفاده از میکروسکوپ باشد که در مجموع سرعت عمل و هزینه را کاهش می دهد.

ب- رنگ آمیزی مجازی بخشهای مختلف بافت

در جهت تشخیص و ارزیابی تغیرات پاتولوژیک در بافتهای انسان بخشهایی بایستی با مواد شیمیایی رنگ آمیزی شده و تحت نور میکروسکوپ قرار گیرند. بر مبنای ماده شیمیایی و رنگ مورد استفاده ساختار های مختلفی در بافت ظاهر می شوند. این فرایند بررسی می تواند زمان بر و هزینه بر باشد و حتی در شرایطی بسیار سخت باشد مثلا هنگامی که در طی عمل جراحی تومور خارج شده و پزشک بخواهد سریعا تصمیم گیری بنماید. این فرایند می تواند به راحتی توسط شبکه عصبی صورت گیرد و شبکه می تواند به طور مجازی رنگ آمیزی کند. شبکه می تواند به نحوی تربیت شود که ورودی آن تصاویر غیر رنگ آمیزی شده باشد و خروجی آن تصاویر رنگ آمیزی شده باشد.

فواید یادگیری عمیق

ایجاد ویژگی‌های جدید

یکی از مزایای اصلی یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، توانایی آن در ایجاد ویژگی‌های جدید از سری محدودی از ویژگی‌های موجود در مجموعه داده‌های آموزشی است؛ بنابراین، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند وظایف جدیدی را برای حل وظایف فعلی ایجاد کنند.

تجزیه‌وتحلیل پیشرفته

باتوجه‌به مدل‌های پردازش داده‌های بهبودیافته، مدل یادگیری عمیق هنگام حل وظایف علم داده، نتایج عملی ایجاد می‌کند. درحالی‌که یادگیری ماشینی فقط با داده‌های برچسب دار کار می‌کند، یادگیری عمیق از تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت پشتیبانی می‌کند که به سیستم اجازه می‌دهد خودبه‌خود هوشمندتر شود.

 

همان‌طور که مطالعه فرمودید، قطعاً متوجه پیشرفت چشمگیر دیپ لرنینگ و تأثیر آن در لحظه لحظۀ زندگی بشری شده‌اید. قطعاً در آینده‌ای نه‌چندان دور، رونمایی‌های شگفت‌انگیزتری از این تکنولوژی را مشاهده خواهیم کرد.

جهت اطلاعات بیشتر راجع به شرکت نوین ایلیا و محصولات و پروژه‌ها، ویدیوهای آپارات و یوتیوب ببینید. در صورت داشتن سوالات و پیشنهادات و نظرات خود را در دیدگاه پایین صفحه اعلام کنید. در اولین وقت جوابگوی شما هستیم.

یک دیدگاه بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *