شبکه‌های عصبی

 

شبکه‌های عصبی: قلب تپنده هوش مصنوعی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) از مهمترین دستاوردهای علم هوش مصنوعی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌ها قادرند با تحلیل داده‌ها و یادگیری از آن‌ها، به بهبود و توسعه سیستم‌های هوشمند کمک کنند. در این مقاله به بررسی اصول، ساختار و کاربردهای شبکه‌های عصبی می‌پردازیم.

 

مقدمه

شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان یکی از شاخه‌های یادگیری عمیق، مدل‌های ریاضی پیچیده‌ای هستند که بر پایه واحدهای پردازشی ساده به نام نورون‌ها طراحی شده‌اند. این نورون‌ها در لایه‌های مختلفی قرار دارند و با همکاری یکدیگر، قابلیت‌های بی‌نظیری در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی الگوها دارند. در سال‌های اخیر از مدل‌های «یادگیری عمیق» (Deep Learning) در حوزه‌های بسیاری نظیر «ترجمه ماشین» (Machine Translate)، تشخیص بیماری با استفاده از اشعه ایکس، تشخیص تصاویر برای ماشین‌های خودران، پیش‌بینی بازار سهام و سایر حوزه‌های دیگر استفاده شده است. معماری مدل‌های یادگیری عمیق از ساختاری با عنوان «شبکه عصبی» (Neural Network) تشکیل شده است که با نام «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network) نیز شناخته می‌شوند.

یادگیری عمیق چیست ؟

هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از روش‌ها است که کامپیوتر را قادر می‌سازد به منظور تصمیم‌گیری درباره مسائل مختلف، عملکردی هوشمندانه و انسان‌گونه داشته باشند. به عبارتی، می‌توان با هوش مصنوعی داده‌ها را برای ماشین تفسیر کرد تا آن‌ها را یاد بگیرد و از دانش کسب شده در انجام کارهایی استفاده کند که نیاز به توانمندی هوش انسان دارد. در این راستا، می‌توان از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کرد تا سیستم‌های هوشمندی را به منظور انجام فعالیت‌های مختلف آموزش داد. با این حال تفاوت مهمی بین روش‌های یادگیری ماشین با روش‌های یادگیری عمیق وجود دارد.

 

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست ؟

روش‌های یادگیری ماشین سنتی نظیر «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)، «دسته‌بند بیز ساده» (Naïve Bayes Classifier) و «رگرسیون لجستیک» (Logistic Regression) را نمی‌توان به‌طور مستقیم بر روی داده‌های خام نظیر فایل‌های CSV، تصاویر و متون به منظور یادگیری داده‌ها اعمال کرد. به عبارتی، باید با استفاده از مرحله «پیش‌پردازش» (Preprocessing)، از داده‌های خام، ویژگی‌هایی را به عنوان بازنمایی داده‌های خام استخراج کرد تا از این ویژگی‌ها به عنوان ورودی الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شود.

«استخراج ویژگی» (Feature Extraction) روال پیچیده‌ای است و به دانشی عمیق پیرامون مسئله احتیاج دارد. به‌علاوه، باید از روال استخراج ویژگی چندین بار استفاده شود تا در نهایت بتوان بهترین ویژگی‌ها را برای مسئله تعریف شده انتخاب کرد. با ارائه روش‌های یادگیری عمیق، مشکل پیچیدگی فرآیند استخراج ویژگی و زمان استخراج آن‌ها حل شده است. به عبارتی، مدل‌های یادگیری عمیق نیازی به گام مجزا برای استخراج ویژگی ندارند و لایه‌های شبکه‌های عصبی قادر هستند بازنمایی‌های ضمنی داده‌های خام را در روال آموزش شبکه یاد بگیرند.

 

 

همانطور که در تصویر بالا مشاهده می‌شود، چنانچه برنامه نویس قصد داشته باشد مدلی را با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین آموزش دهد تا عکس‌های شامل تصاویر ماشین را از تصاویر غیرماشین جدا کند، باید در ابتدا ویژگی‌هایی را برای تصاویر ماشین تعریف کند تا مدل یادگیری ماشین با استفاده از آن‌ها به شناسایی تصاویر ماشین بپردازد. چنین روالی برای تشخیص ویژگی‌ها، برگرفته از عملکرد مغز انسان برای شناسایی اجسام است. به بیان دیگر، مغز انسان با توجه به یک سری ویژگی‌های ورودی نظیر شکل جسم، اندازه جسم، وجود یا عدم وجود پنجره، وجود یا عدم وجود چرخ و سایر ویژگی‌ها، در نهایت تصمیم می‌گیرد که آیا جسم مشاهده شده می‌تواند به عنوان ماشین تلقی شود؟ این در حالی است که در یادگیری عمیق، برنامه نویس به منظور شناساندن داده‌ها به مدل، گام اضافه‌ای انجام نمی‌دهد و مدل در حین آموزش به منظور دسته‌بندی تصاویر، ویژگی‌های ماشین را به‌طور خودکار یاد می‌گیرد.

 

ساختار شبکه‌های عصبی

یک شبکه عصبی مصنوعی از سه لایه اصلی تشکیل شده است:

لایه ورودی: داده‌های اولیه از طریق این لایه به شبکه وارد می‌شوند. هر نورون در این لایه به یکی از ویژگی‌های داده مرتبط است.

لایه‌های مخفی: این لایه‌ها وظیفه پردازش و تحلیل داده‌ها را بر عهده دارند. تعداد و عمق لایه‌های مخفی بستگی به پیچیدگی مدل دارد. هر چه تعداد لایه‌های مخفی بیشتر باشد، مدل پیچیده‌تر و قدرتمندتر خواهد بود.

لایه خروجی: نتایج پردازش داده‌ها از این لایه خارج می‌شوند. تعداد نورون‌های این لایه برابر با تعداد خروجی‌های مورد انتظار است.

 

روش‌های آموزش شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی برای یادگیری و بهبود عملکرد خود نیاز به آموزش دارند. این آموزش معمولاً از طریق داده‌های برچسب‌گذاری شده انجام می‌شود و شامل مراحل زیر است:

پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها قبل از ورود به شبکه نیاز به پیش‌پردازش دارند تا به فرمتی مناسب برای مدل تبدیل شوند.

انتخاب تابع خطا: تابع خطا معیاری است برای سنجش دقت پیش‌بینی‌های شبکه. هدف از آموزش، کاهش مقدار این خطا است.

انتخاب الگوریتم بهینه‌سازی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند گرادیان کاهشی برای به‌روزرسانی وزن‌ها و پارامترهای شبکه استفاده می‌شوند.

 

کاربردهای شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی مصنوعی به دلیل توانایی‌های فوق‌العاده خود در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارند، از جمله:

تشخیص تصویر: شبکه‌های عصبی می‌توانند با دقت بالایی تصاویر را دسته‌بندی و تشخیص دهند. این کاربرد در پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها و در صنعت برای شناسایی محصولات معیوب مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پردازش زبان طبیعی (NLP): شبکه‌های عصبی می‌توانند متن‌های انسانی را تحلیل و تولید کنند. این تکنولوژی در چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات متون کاربرد دارد.

تشخیص گفتار: تبدیل گفتار به متن و بالعکس از طریق شبکه‌های عصبی انجام می‌شود. این کاربرد در دستیارهای صوتی مانند سیری و گوگل اسیستنت مشاهده می‌شود.

سیستم‌های توصیه‌گر: شبکه‌های عصبی می‌توانند رفتار کاربران را پیش‌بینی و توصیه‌های شخصی‌سازی شده ارائه دهند. این تکنولوژی در سیستم‌های توصیه‌گر مانند نتفلیکس و آمازون استفاده می‌شود.

 

نتیجه‌گیری

شبکه‌های عصبی مصنوعی با توانایی‌های پیشرفته خود، به بهبود عملکرد و کارایی سیستم‌های مختلف کمک می‌کنند و تأثیرات چشمگیری در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، صنعت، بازاریابی و خدمات مشتریان دارند. با پیشرفت‌های روزافزون در این زمینه، می‌توان انتظار داشت که نقش شبکه‌های عصبی در دنیای ما هر روز بیشتر و مهم‌تر شود.