یادگیری عمیق: تفاوت میان نسخه‌ها
محتوای حذف‌شده محتوای افزوده‌شده
←لید: {{هوش مصنوعی}} |
افزودن بخش «کاربردها» و اظافه کردن سه زیر قسمت |
||
خط ۲۱:
در حقیقت عبارت یادگیری عمیق، بررسی روش‌های تازه برای [[شبکه عصبی مصنوعی]] است.<ref>{{cite web |author=Ronan Collobert |title=Deep Learning for Efficient Discriminative Parsing |website=videolectures.net |url=http://videolectures.net/aistats2011_collobert_deep/ |date=May 6, 2011}} Ca. 7:45.</ref><ref>{{cite news |url=http://spectrum.ieee.org/robotics/artificial-intelligence/machinelearning-maestro-michael-jordan-on-the-delusions-of-big-data-and-other-huge-engineering-efforts |first=Lee |last=Gomes |date=20 October 2014 |title=Machine-Learning Maestro Michael Jordan on the Delusions of Big Data and Other Huge Engineering Efforts |newspaper=[[آی‌تریپل‌ای اسپکتروم|IEEE Spectrum]]}}</ref>
امروزه از یادگیری عمیق در طرح‌های سرمایه‌گذاری برای افزایش [[میزان بازده]] استفاده می‌کنند.<ref>{{یادکرد ژورنال|date=3 February 2019|title=Improving Stock Return Forecasting by Deep Learning Algorithm|url=http://amfa.iau-arak.ac.ir/article_666225_caee414cfd0c5ca13b74c66eac651b7b.pdf|journal=Advances in mathematical finance & applications|دوره=۴|شماره=۳|صفحات=۱۳|doi=10.22034/amfa.2019.584494.1173|تاریخ بازبینی=30 May 2019}}</ref>▼
== تعریف ==
سطر ۳۲ ⟵ ۳۰:
== مفهوم ==
یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از [[یادگیری ماشین]] است که از لایه‌های متعدد تبدیلات خطی به منظور پردازش سیگنال‌های حسی مانند صدا و تصویر استفاده می‌کند. ماشین در این روش هر مفهوم پیچیده را به مفاهیم ساده‌تری تقسیم می‌کند، و با ادامهٔ این روند به مفاهیم پایه‌ای می‌رسد که قادر به تصمیم‌گیری برای آن‌ها است و بدین ترتیب نیازی به نظارت کامل انسان برای مشخص کردن اطلاعات لازم ماشین در هر لحظه نیست. موضوعی که در یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد، نحوهٔ ارائهٔ اطلاعات است. ارائه دادن اطلاعات به ماشین باید به نحوی باشد که ماشین در کمترین زمان اطلاعات کلیدی را که می‌تواند با استناد به آن‌ها تصمیم بگیرد را دریافت کند. هنگام طراحی الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌بایست به عوامل دگرگونی (به انگلیسی: factors of variation) که اطلاعات مشاهده شده را توضیح می‌دهند توجه کنیم، این عوامل معمولاً عوامل قابل‌مشاهده‌ای نیستند بلکه عواملی هستند که بر روی دستهٔ قابل مشاهده تأثیرگذار بوده یا زادهٔ ساختارهای ذهنی انسان برای ساده‌تر کردن مسائل هستند. برای مثال در هنگام [[پردازش گفتار]] عوامل دگرگونی می‌توانند لهجهٔ گوینده، سن یا جنسیت او باشند. در هنگام پردازش تصویر یک ماشین، میزان درخشش خورشید یک عامل دگرگونی است. یکی از مشکلات [[هوش مصنوعی]] تأثیر زیاد عوامل دگرگونی بر روی اطلاعات دریافتی است. برای مثال بسیاری از پیکسل‌های دریافتی از یک ماشین قرمز در شب ممکن است سیاه دیده بشوند. برای حل این مشکلات بعضاً به درک بالای اطلاعات (در حدود انسان) نیازمندیم و در واقع گاهی یافتن نحوهٔ مناسب نمایش اطلاعات به اندازهٔ خود مسئله سخت و زمان‌بر است.
== کاربردها ==
==== بازشناسی خودکار گفتار ====
{{اصلی|بازشناسی گفتار}}
از زمینه‌های موفق یادگیری عمیق، تشخیص و بازشناسی خودکار گفتار است که معمولاً توسط مدل‌های مبتنی بر [[شبکه عصبی بازگشتی]] و [[شبکه عصبی پیچشی]] انجام می‌گیرد.<ref>{{Cite journal|last=Kim|first=John|last2=Saurous|first2=Rif A.|date=2018-09-02|title=Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning|url=http://dx.doi.org/10.21437/interspeech.2018-1132|journal=Interspeech 2018|location=ISCA|publisher=ISCA|doi=10.21437/interspeech.2018-1132}}</ref>
==== پردازش زبان‌های طبیعی ====
{{نوشتار اصلی|پردازش زبان‌های طبیعی}}
یادگیری عمیق اثر بزرگی در پیشرفت شاخه‌ی پردازش زبان‌های طبیعی ایجاد کرده و با ایجاد یک چهارچوب مدل‌سازی قدرتمند، به نتایج چشم‌گیری دست یافته است.<ref>{{Cite journal|date=2018|editor-last=Deng|editor-first=Li|editor2-last=Liu|editor2-first=Yang|title=Deep Learning in Natural Language Processing|url=http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-5209-5|doi=10.1007/978-981-10-5209-5}}</ref> به عنوان نمونه، مدل زبانی [[جی‌پی‌تی-۳]] از [[اوپن ای‌آی]] با بهره‌گیری روش‌های یادگیری عمیق قادر به تولید متونی مشابه متون نوشته‌شده توسط انسان است.<ref>{{یادکرد وب|عنوان=OpenAI API|نشانی=https://openai.com/blog/openai-api/|وبگاه=OpenAI|تاریخ=2020-06-11|بازبینی=2020-11-03|کد زبان=en}}</ref>
==== سرمایه‌گذاری ====
▲امروزه از یادگیری عمیق در طرح‌های سرمایه‌گذاری برای افزایش [[میزان بازده]] استفاده می‌کنند.<ref>{{یادکرد ژورنال|date=3 February 2019|title=Improving Stock Return Forecasting by Deep Learning Algorithm|url=http://amfa.iau-arak.ac.ir/article_666225_caee414cfd0c5ca13b74c66eac651b7b.pdf|journal=Advances in mathematical finance & applications|دوره=۴|شماره=۳|صفحات=۱۳|doi=10.22034/amfa.2019.584494.1173|تاریخ بازبینی=30 May 2019}}</ref>
== جستارهای وابسته ==
| |||