دانلود پاورپوینت آشنایی با مفهوم یادگیری عمیق

یادگیری عمیق به زبان ساده

یادگیری عمیق یک روش یادگیری ماشینی است که بر اساس مدل‌های شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Networks) استوار است. در این روش، شبکه عصبی با ساختار چند لایه و تعداد زیادی نرون، به طور خودکار و بدون نیاز به تعریف قوانین و قواعد دستی، اطلاعات مورد نیاز را از داده‌ها استخراج می‌ کند.

این پاورپوینت در 30 اسلاید تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به اسلاید شماره 3 آن قرار داده شده است:

یادگیری عمیق به دلیل قابلیتش در تشخیص الگوهای پیچیده و استخراج ویژگی‌ های معنادار از داده‌ ها، در حوزه‌ های مختلف مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و غیره بسیار کاربرد دارد.

برای یادگیری عمیق، ابتدا باید یک شبکه عصبی عمیق با ساختار مناسب آموزش داده شود. این شبکه با ورودی داده‌ های آموزشی و خروجی مورد انتظار، با استفاده از الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی مانند پس‌ انتشار خطا، وزن‌ ها و پارامترهای خود را به گونه‌ ی تنظیم می‌ کند که خطا در پیش‌ بینی خروجی‌ ها کمینه شود.

در ادامه، تصویر مربوط به اسلاید شماره 18 این پاورپوینت قرار داده شده است:

بعد از آموزش، شبکه عصبی عمیق آماده استفاده در مسائل جدید است. با ورود داده‌ های جدید، شبکه عصبی بر اساس الگو های یادگرفته شده، خروجی مورد نظر را پیش‌ بینی می‌ کند. در صورت نیاز، شبکه می‌ تواند بازخورد دریافت کند و به روزرسانی شود تا دقت پیش‌بینی بهبود یابد.

از مزایای یادگیری عمیق می‌ توان به قابلیت استفاده از داده‌ های بزرگ، توانایی یادگیری و تعمیم به مسائل پیچیده، قابلیت استخراج ویژگی‌ های مفید و خودکار، و امکان استفاده در زمان واقعی اشاره کرد. با این حال، آموزش شبکه‌ های عمیق نیازمند تعداد زیادی داده آموزشی و منابع محاسباتی قوی است. همچنین، تنظیم پارامترهای شبکه عصبی و انتخاب ساختار مناسب نیز چالش‌ های خاص خود را دارد.