بررسی کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای واقعی

برخی کاربردهای یادگیری عمیق مانند بینایی کامپیوتری، ترجمه زبان، شرح تصویر، نوشتار صوتی، زیست‌شناسی مولکولی، شناسایی گفتار، پردازش زبان طبیعی، خودروهای خودران، تشخیص تومور مغزی، ترجمه گفتار به صورت آنی، ترکیب موسیقی، بازی خودکار و غیره نتایج خوبی را کسب کرده اند.

این روش پس از یادگیری ماشین، گام بعدی بزرگ در هوش مصنوعی است و به‌زودی به استاندارد صنعتی تبدیل خواهد شد. این فناوری توانایی تغییر اساسی در پردازش داده‌های خام و غیرساختاریافته را دارد.

امروزه یادگیری عمیق به یکی از بهترین راه‌حل‌ها برای مسائل دنیای واقعی تبدیل شده است. به‌جای استفاده از قوانین از پیش تعریف‌شده، توسعه‌دهندگان برنامه‌های هوش مصنوعی با یادگیری از نمونه‌ها، وظایف پیچیده را حل می‌کنند. شبکه‌های عصبی عمیق که توسط دانشمندان داده استفاده می‌شوند، نتایج دقیقی به همراه دارند.

پیشنهاد ویژه : آموزش طراحی سایت با پایتون

هدف اصلی در یادگیری عمیق، افزایش تعداد لایه‌های آموزشی در شبکه‌های عصبی است. هر چه تعداد لایه‌ها بیشتر شود، دقت ماشین در پردازش داده‌ها افزایش می‌یابد. این امر به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا از این روش‌ها برای پیاده‌سازی وظایف پیچیده و آموزش شبکه‌های هوش مصنوعی با شناسایی ادراکی بالا استفاده کنند.

در بینایی کامپیوتری، یادگیری عمیق نقش بسیار مهمی دارد. یکی از وظایف رایج در این زمینه، طبقه‌بندی تصاویر است. در این فرآیند، تصاویر ورودی به دسته‌هایی مانند گربه، سگ یا دسته‌ای که بهترین توصیف از تصویر ارائه می‌دهد، تقسیم می‌شوند. انسان‌ها نیز به طور طبیعی این مهارت‌ها را در سنین پایین یاد می‌گیرند، مثل شناسایی الگوها، تعمیم دانش قبلی و تطبیق با محیط‌های تصویری مختلف.

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.