انجام پروژه های یادگیری عمیق (Deep Learning) با متلب و پایتون

تیم همیارپروژه با داشتن متخصصین با تجربه ای در حوزه هوش مصنوعی قادر است پروژه های یادگیری عمیق (Deep Learning) را با زبان های متلب و پایتون با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه می توانید از طریق لینک سفارش پروژه اقدام نموده و یا با شماره های ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ – ۰۹۳۳۰۸۵۹۲۷۵ تماس بگیرید.

یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق یا همان یادگیری ژرف یکی از مباحث جدید در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. اگر میخواهید بدانید، یادگیری ماشین چیست، این مقاله را حتماً مطالعه کنید.

در یک تعریف کلی، یادگیری عمیق، همان یادگیری ماشین است، به طوری که در سطوح مختلف نمایش یا انتزاع(abstraction) یادگیری را برای ماشین انجام میدهد. با این کار، ماشین درک بهتری از واقعیت وجودی داده ها پیدا کرده و میتواند الگوهای مختلف را شناسایی کند.

برای شناسایی یادگیری عمیق، ابتدا نیاز به دانستن شبکه های عصبی دارید. بر اساس تعریف مشهور، یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری به وسیله شبکه های عصبی ای هستند که دارای لایه های ی پنهانی(Hidden Layers) زیادی می باشند. هر چقدر در لایه های یک شبکه عصبی عمیق جلو تر میرویم، به مدلهای پیچیده تر(و کامل تری) میرسیم.

در یادگیری ویژگی سلسله مراتبی ما ویژگی های غیرخطی چندین لایه رو استخراج میکنیم و بعد اونها رو به یک کلاسیفایر (دسته بندی کننده) پاس میدیم که اونم هم تمامی این ویژگی ها رو با هم ترکیب میکنه تا بتونه پیش بینی ای رو انجام بده. هرچقدر این سلسله مراتب لایه ها بیشتر (عمیقتر) باشه در نتیجه ویژگی های غیرخطی بیشتری هم بدست میاد برای همین هم هست که ما علاقه داریم از تعداد لایه های بیشتری در یادگیری عمیق استفاده کنیم (در اصل اون بخش دوم یادگیری عمیق از همین اصل نشات گرفته و اشاره به سلسله مراتب عمیقی داره که تو یادگیری ویژگیها بما کمک میکنه.) از طرف دیگه این ویژگی های پیچیده رو ما نمیتونیم بصورت مستقیم از تصویر ورودی بدست بیاریم. میشه از لحاظ ریاضی نشون داد که بهترین ویژگی هایی که میشه از یه تصویر با استفاده از یک لایه (بدون سلسله مراتب) بدست آورد فقط لبه ها و توده ها (edge ها و blob ها) هستن. دلیلش هم اینه که اینها نهایت اطلاعاتی هست که ما میتونیم از یه تبدیل غیرخطی از تصویر ورودی بدست بیاریم. برای بدست آوردن و یا تولید ویژگی هایی که شامل اطلاعات بیشتری هستند ما نمیتونیم بصورت مستقیم روی تصویر ورودی کار کنیم و لازمه برای اینکار ویژگی های اولیه خودمون رو (مثل لبه ها و توده ها) دوباره تبدیل کنیم تا ویژگی های پیچیده تری که شامل اطلاعات بیشتری برای تمایز بین کلاسها مورد نیاز هست بدست بیاد.

به هر حال با وجود نادیده گرفته شدن تاثیر حوزه یادگیری عمیق در آینده صنعت، این علم به رشد خود ادامه می‌دهد. این حوزه طی سال‌ها به روشها و ایده‌هایی رسیده است که همگی به صورت پراکنده به دست آمده‌اند. اکنون فعالان این حوزه تلاش می‌کنند که این الگوها و روشها به صورت یکپارچه به عنوان الگوهای طراحی یادگیری عمیق (Design Patterns of Deep Learning) در آیند.

اکنون یادگیری عمیق فراتر از شبکه عصبی مصنوعی و پرسپترون چند سطحی است و مجموعه‌ای از روش‌ها و ترفندهایی برای ایجاد ساختارهای الگوهای طراحی یادگیری عمیق به شمار می‌آید. سیستم‌های یادگیری ماشینی که اکنون تنها بخش کوچکی از آن را می‌شناسیم قدرتمند خواهند شد . یادگیری عمیق به ما اجازه می‌دهد که سیستم‌های یادگیری ماشینی با قابلیت پیش‌بینی داشته باشیم.

چرا یادگیری عمیق به عنوان عمیق شناخته می شود؟

شبکه عصبی سنتی حداکثر از دو لایه تشکیل می‌شود و این نوع ساختار شبکه عصبی جهت محاسبه شبکه‌های بزرگتر مناسب نخواهد بود. بنابراین یک شبکه عصبی دارای ۱۰ تا ۱۰۰ لایه بوده که معرفی شد. این نوع ساختار جهت یادگیری عمیق به کار گرفته می‌شود. در این نوع یادگیری ستونی از لایه های نورنی توسعه یافته وجود داشته و پایین ترین لایه در مسئول جمع آوری داده های خالصی چون متن، تصویر و فیلم است.

هر نورون سعی می کند پایین‌ترین لایه اطلاعات را ذخیره ساخته و به لایه های بعدی نورون منتقل کند. این عمل به شکلی بوده که اطلاعات درون نورون‌ها همراه با لایه پنهانی از اطلاعات نورونی استخراج می‌شود. با این حساب می توان نتیجه گرفت داده ها در پایین ترین لایه به بالاترین لایه رفته و به جمع آوری اطلاعات می پردازند.

کلمات کلیدی : انجام پروژه دانشجویی در حوزه یادگیری عمیق ، انجام پروژه های یادگیری ماشین با متلب و پایتون ، انجام پروژه Deep Learning با متلب و پایتون

همیارپروژه آماده است تا پروژه های شما را در هر سطحی که باشند و با زبان پایتون و متلب با داشتن مجریانی کارآمد و متخصص انجام دهد .

جهت سفارش پروژه می توانید از لینک زیر استفاده نمایید:

انجام پروژه های یادگیری عمیق (Deep Learning) با متلب و پایتون