آشنایی با الگوریتم و متدهای دیپ لرنینگ

هوشمند شدن کارها اعم از کارهای روزمره و وظایف مهم در صنایع مختلف، انقلاب بزرگی را در دنیای امروز رقم زده است. یکی از شاخه های مهم در زمینه هوش مصنوعی و انقلاب در تکنولوژی، دیپ لرنینگ و یا همان یادگیری عمیق می باشد. یادگیری عمیق که همانند مغز انسان رفتار می کند، جایگزینی بسیار مناسب برای وظایف انسانی می باشد با این تفاوت که خستگی ناپذیر است و خطا نمی کند و به همین دلیل کاربرد آن در صنایع مختلف و امور متنوعی همچون نظامی، پزشکی، امنیتی، اتوماسیون های صنعتی و ... بسیار چشمگیر و خیره کننده است.

شرکت نوین ایلیا صنعت، از شرکت های برتر و نماینده رسمی برندهای دوربین های مطرح دنیا یعنی سنسوپارت و باسلر می باشد. این مجموعه با بهره مندی از افراد توانمند و آخرین دانش روز، انواع دوربین و سنسور صنعتی، سیستم‌ های ماشین بینایی و پردازش تصویر را با کیفیتی برتر به شما عرضه می دارد. کارشناسان ما در زمینه های عنوان شده و همچنین اجرای اتوماسیون های صنعتی مشاوره و راهنمایی های ارزنده ای را نیز ارائه می دهند.

اهمیت استفاده از دیپ لرنینگ

عصر حاضر، عصر دنیای دیجیتال و هوش مصنوعی می باشدکه وسایل و فناوری های به کار رفته در آن موجب تولید حجم عظیمی از داده ها در طبقه بندی های مختلفی می شود. داده ها که در اصطلاح به آنها داده های کلان و یا بزرگ گفته می شود از منابع مختلف مانند موتورهای جستجو، رسانه های اجتماعی، دوربین های نظارتی، وب سایت ها و ... به دست می آیند که هنگام تولید، بدون ساختار می باشند. داده های بدون ساختار (شامل کلمه، فرکانس، تصویر و صدا) که حجم عظیمی دارند، نیازمند بررسی و تجزیه و تحلیل هستند که این کار از عهده یادگیری عمیق و یا دیپ لرنینگ به دست می آید.

دیپ لرنینگ از الگوریتم ها و شبکه های عصبی مصنوعی که بر اساس ساختار مغز انسان طراحی شده اند، جهات وظایف عنوان شده استفاده می کند و با بررسی و حل چندین باره‌ی داده ها، خروجی مورد نظر را تولید می نماید.

الگوریتم های به کار رفته در دیپ لرنینگ چیست؟

از اجزای مهم دیپ لرنینگ که بر اساس آن مسایل و داده های بزرگ حل می شوند؛ الگوریتم ها می باشد که در زیر به آنها اشاره شده است:

• الگوریتم یادگیری نظارت شده: این الگوریتم برای آموزش مدل های دیپ لرنینگ به کار می رود که در آن باید از داده های دارای برچسب که حاوی ورودی و خروجی هدف هستند، استفاده کرد.
• الگوریتم یادگیری بدون نظارت: در این الگوریتم بر روی داده ها تکنیک های مشخصی اجرا می شود که موجب تشخیص الگوها، خلاصه و گروه بندی داده می گردد.
• الگوریتم یادگیری نیمه نظارتی: این نوع الگوریتم بین دو حالت قبلی است و زمانی که برچسب دار کردن داده ها با هزینه زیادی روبرو باشد، بهترین انتخاب برای ساخت مدل است.
• الگوریتم یادگیری تقویتی: این الگوریتم جهت تصمیم گیری بر اساس سعی و خطا آموزش می بیند و چگونگی اقدامات نرم افزاری در یک محیط را بررسی می نماید.

متدهای دیپ لرنینگ

متدهایی که برای دیپ لرنینگ استفاده می شود جهت ساخت مدل های کامل و کارساز می باشد که شامل موارد زیر است:

• کاهش نرخ یادگیری: در این روش فرایندهای به کار رفته همچون تطبیق نرخ یادگیری با هدف کاهش زمان آموزش و افزایش عملکرد به کار برده می شوند.
• انتقال یادگیری: مزیت این متد این است که به داده های بسیار کمتری نیاز دارد و در نتیجه زمان محاسبه آن کاهش پیدا می کند.
• آموزش از ابتدا: از این متد برای کاربردهایی که شامل خروجی های بسیار زیادی هستند استفاده می شود. به طور کلی متد آموزش از ابتدا رایج نیست زیرا که آموزش آن ممکن است چندین روز و هفته طول بکشد.

یادگیری عمیق و امنیت شهری

کاربردهای دیپ لرنینگ بسیار زیاد است که هر یک از کاربردها در جایگاه خود منحصر به فرد و شگفت انگیز می باشد. یکی از این کاربردها حفظ امنیت شهری است. امنیت شهری دارای دو بحث تشخیص مجرمین و افراد بزهکار و دیگری نظارت بر خودروها و رفت و آمد آنها از طریق خواندن پلاک و کنترل سرعت ماشین ها می باشد.

سیستم های ویدیوئی که شامل دوربین صنعتی همراه با لنزهای قوی هستند، در ایستگاه های قطار شهری، پارکینگ ها، پاساژها و میادین شهرها و حتی جاده های مواصلاتی نصب می شوند. این دوربین ها مجهز به سنسور صنعتی می باشند که اقدام به دریافت تصاویر و جمع آوری اطلاعات مانند چهره اشخاص، پلاک های خودرو و .... می کنند و پس با تجزیه و پردازش تصویر، خروجی مورد را تولید می نمایند. کاربرد دیپ لرنینگ در امنیت شهری موجب شده است که نیاز به اپراتورهای انسانی بسیار کم شود و چالش بازبینی ویدیوها و حل داده های بزرگ رفع گردد.

محتوای این مطلب تبلیغاتی است و توسط سفارش‌دهنده، تهیه و تنظیم شده است