یادگیری عمیق برای دستگاه ها و خدمات مصرفی فرا تر از مرز های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتر

در چند سال گذشته، ما شاهد رشد تصاعدی در فعالیت ها ی تحقیقاتی در زمینه آموزش پیشرفته شبکه های عصبی پیچشی (CNN) بوده ایم، حوزه ای که به یادگیری عمیق معروف شده است . این امر با ترکیبی از در دسترس بودن مجموعه داده های بسیار بزرگتر، تا حد ی به لطف رشد متناظر در داده های بزرگ، و ورود سخت افزار جدید مبتن ی بر واحد پردازش گرافیکی GPU ، ایجاد شده است. که این مجموعه های داده بزرگ را قادر میسا زد در بازه های زمانی معقول پردازش شود. ناگهان، طیف گسترده ای از مشکلات طولانی مدت در یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری شاهد پیشرفت های قابل توجهی بوده اند که اغلب برای شکستن موانع عملکرد طولانی مدت کافی است. این دستاوردها در زمینه های مختلف، الهام بخش توسعه ابزارها و رو ش ها ی بهبود یافت های بوده اند که منجر به کاربرد گسترده تر یادگیری عمیق میشود. نسل جدید دستیارهای هوشمند، مانند Alexa ، Hello Google و دیگران، ریشه و الگوریتم های یادگیری خود را با یادگیری عمیق گره خورده اند. در این مقاله، وضعیت فعلی یادگیری عمیق را بررسی میکنیم، توضیح میدهیم که چیست، چرا توانسته است تکنیک های قدیمی شبکه ها ی عصبی مرسوم را بهبود بخشد، و مهمتر از همه، چگونه میتوانید با استفاده از یادگیری عمیق ،فعالیت های تحقیقاتی خود را برای حل مشکلات جدید و قدیمی و ساخت دستگاه ها و خدمات مصرف کننده بهتر و هوشمندتر شروع کنید

کلیدواژه ها:

شبکه عصبی ، یادگیری عمیق ، لایه ، پردازش