یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از قدرتمندترین تکنیک‌های یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها استفاده می‌کند. در این مقاله، فرآیند گام به گام یادگیری عمیق را بررسی می‌کنیم تا درک بهتری از نحوه عملکرد آن به دست آوریم.

۱. داده‌های ورودی

فرآیند یادگیری عمیق با داده‌های خام ورودی آغاز می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل تصاویر، فایل‌های صوتی، متن‌ها یا هر نوع داده دیگری باشند که مدل باید آن‌ها را پردازش کند. به عنوان مثال، اگر مدل برای تشخیص تصویر آموزش داده می‌شود، داده‌های ورودی می‌توانند پیکسل‌های یک تصویر باشند.

۲. تبدیل لایه به لایه

داده‌های ورودی از طریق چندین لایه از شبکه عصبی عبور می‌کنند. هر لایه یک تبدیل (Transformation) روی داده‌ها اعمال می‌کند و ویژگی‌های انتزاعی‌تری را از آن‌ها استخراج می‌کند. این لایه‌ها به صورت سلسله‌مراتبی عمل می‌کنند:

• لایه اول: ممکن است ویژگی‌های ساده‌ای مانند لبه‌ها یا تغییرات رنگ را تشخیص دهد.
• لایه‌های میانی: ویژگی‌های پیچیده‌تری مانند اشکال یا بافت‌ها را استخراج می‌کنند.
• لایه‌های بالاتر: بخش‌هایی از اشیاء یا الگوهای پیچیده‌تر را تشخیص می‌دهند.

هر لایه از نورون‌هایی تشکیل شده است که محاسبات ساده‌ای را روی داده‌ها انجام می‌دهند و خروجی آن‌ها به عنوان ورودی لایه بعدی استفاده می‌شود.

۳. خروجی نهایی

پس از عبور داده‌ها از تمام لایه‌ها، لایه نهایی خروجی مدل را تولید می‌کند. این خروجی می‌تواند یک برچسب طبقه‌بندی (مانند “گربه” یا “سگ”)، یک مقدار پیش‌بینی‌شده (مانند قیمت سهام) یا هر نوع نتیجه دیگری باشد که مدل برای آن آموزش دیده است.

۴. یادگیری نمایش‌ها

مدل یادگیری عمیق در طول فرآیند آموزش، بهترین تبدیل‌ها (یعنی بهترین نمایش‌ها) را با تنظیم وزن‌های هر لایه یاد می‌گیرد. وزن‌ها پارامترهایی هستند که تعیین می‌کنند هر نورون چگونه داده‌ها را پردازش کند. هدف مدل این است که تابع زیان (Loss Function) را به حداقل برساند. تابع زیان اندازه‌گیری می‌کند که پیش‌بینی‌های مدل چقدر از مقادیر واقعی فاصله دارند.

۵. انتشار معکوس (Backpropagation)

برای تنظیم وزن‌ها و بهبود عملکرد مدل، از یک الگوریتم بهینه‌سازی به نام انتشار معکوس (Backpropagation) استفاده می‌شود. این الگوریتم به صورت زیر عمل می‌کند:

1. محاسبه خطا: ابتدا خطای مدل (تفاوت بین پیش‌بینی و مقدار واقعی) محاسبه می‌شود.
2. انتشار خطا به عقب: این خطا از لایه خروجی به لایه‌های قبلی منتشر می‌شود تا مشخص شود هر لایه چقدر در ایجاد خطا نقش داشته است.
3. به‌روزرسانی وزن‌ها: وزن‌های هر لایه بر اساس میزان خطای منتشر شده به‌روزرسانی می‌شوند تا مدل در پیش‌بینی‌های بعدی عملکرد بهتری داشته باشد.

این فرآیند بارها و بارها (در طول تکرارهای متعدد) تکرار می‌شود تا مدل به دقت مطلوب برسد.

جمع‌بندی

یادگیری عمیق یک فرآیند گام به گام است که با داده‌های خام ورودی آغاز می‌شود و از طریق لایه‌های متعدد شبکه عصبی، ویژگی‌های پیچیده‌تری را استخراج می‌کند. در نهایت، لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید می‌کند. مدل با استفاده از الگوریتم انتشار معکوس، وزن‌های هر لایه را تنظیم می‌کند تا تابع زیان را به حداقل برساند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

این فرآیند یادگیری عمیق را به یکی از قدرتمندترین ابزارها برای حل مسائل پیچیده در حوزه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار تبدیل کرده است. با درک این فرآیند، می‌توانیم بهتر درک کنیم که چگونه مدل‌های یادگیری عمیق از داده‌ها یاد می‌گیرند و چگونه می‌توان از آن‌ها برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کرد.