با برترین کاربردهای یادگیری عمیق در صنایع مختلف آشنا شوید!

برترین کاربردهای یادگیری عمیق کجاست؟ یادگیری عمیق (Deep Learning) بخشی از یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای حل مشکلات پیچیده و ایجاد راه‌حل‌های هوشمند استفاده می‌شود. مفهوم اصلی یادگیری عمیق از ساختار و عملکرد مغز انسان گرفته شده است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و پیش‌بینی استفاده می‌کند و تقریباً در هر بخش از صنعت کاربرد خاصی دارد. در این مطلب با برترین کاربردهای یادگیری عمیق آشنا می‌شویم.

کاربردهای یادگیری عمیق

بیایید با هم به ۱۰ کاربرد برتر یادگیری عمیق در صنعت نگاهی بیندازیم:‌

دستیاران مجازی (Virtual Assistants)

یکی از کاربردهای یادگیری عمیق برای دستیاران مجازی است. دستیاران مجازی یکی از برنامه‌های کاربردی مبتنی بر کلود (Cloud-based) هستند که دستورهای صوتی زبان طبیعی را درک می‌کنند و وظیفه‌های خاصی را برای کاربر انجام می‌دهند. الکسا (Alexa)، کورتانا (Cortana)، سیری (Siri) و دستیار گوگل Google Assistant نمونه‌هایی از دستیاران مجازی هستند. برای کار با تمامی قابلیت‌های این دستیاران مجازی به اینترنت نیاز داریم. هر بار که یک فرمان به دستیار داده می‌شود، آن‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و براساس تجربه‌های گذشته خود تجربه‌ی کاربری بهتری ارائه می‌کنند.

چت‌بات‌ها (Chatbots)

چت‌بات‌ها می‌توانند مشکلات مشتری را در چند ثانیه حل کنند. چت‌بات برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) برای چت آنلاین ازطریق متن یا تبدیل متن به گفتار است. این چت‌بات‌ها قادر به برقراری ارتباط و انجام‌دادن اقدامات مشابه با انسان هستند. چت‌بات‌ها در تعامل با مشتری، بازاریابی در شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسانی فوری به مشتری بسیار استفاده می‌شوند. آن‌ها پاسخ‌هایی خودکار به کاربر ارائه می‌کنند. چت‌بات‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) برای کار خود بهره می‌برند.

پزشکی (Healthcare)

یادگیری عمیق در پزشکی نیز کاربرد بسیار ویژه‌ای دارد. در حال حاضر، تشخیص بیماری به‌کمک کامپیوتر با استفاده از یادگیری عمیق امکان‌پذیر شده است که در آن برای تحقیقات پزشکی، کشف دارو و تشخیص بیماری‌های خطرناک، مانند سرطان، ازطریق تصویربرداری پزشکی از یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

سرگرمی (Entertainment)

شرکت‌هایی مانند Netflix، Amazon، YouTube و Spotify فیلم‌ها، آهنگ‌ها و ویدیوهای مرتبط را برای افزایش تجربه‌ی مشتری خود به کاربر پیشنهاد می‌دهند. همه‌ی این‌ها به‌لطف یادگیری ماشین امکان‌پذیر است و این حوزه یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق محسوب می‌شود. براساس سابقه‌ی جست‌وجو و علایق و رفتار یک فرد، شرکت‌های پخش آنلاین پیشنهادهایی را برای کمک به کاربر در انتخاب محصولات و خدمات ارائه می‌کنند؛ هم‌چنین از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای افزودن صدا به فیلم‌های بی‌صدا و ایجاد زیرنویس به‌صورت خودکار استفاده می‌شود.

تجمیع اخبار و تشخیص اخبار جعلی (News Aggregation and Fake News Detection)

یادگیری عمیق به ما امکان می‌دهد اخبار را بسته به علاقه‌های خوانندگان سفارشی کنیم. می‌توانیم اطلاعات خبری را براساس پارامترهای اجتماعی، جغرافیایی و اقتصادی و ترجیحات فردی خواننده جمع‌آوری و فیلتر کنیم؛ هم‌چنین شبکه‌های عصبی به ایجاد طبقه‌بندی کننده‌هایی کمک می‌کنند که می‌توانند اخبار جعلی و مغرضانه را شناسایی و آن‌ها را حذف کنند؛ هم‌چنین آن‌ها به ما درمورد نقض احتمالی حریم خصوصی هشدار می‌دهند.

آهنگسازی (Composing Music)

با کمک یادگیری عمیق، یک ماشین می‌تواند نت‌ها، ساختارها و الگوهای موسیقی را بیاموزد و به‌طور مستقل، شروع به تولید موسیقی کند. از مدل‌های مولد مبتنی بر یادگیری عمیق، مانند WaveNet، می‌توان برای ایجاد صدای خام (Raw Audio) استفاده کرد؛ هم‌چنین شبکه‌ی عصبی LSTM برای تولید خودکار موسیقی و جعبه‌ابزار Music21 Python برای موسیقی‌شناسی به کمک کامپیوتر استفاده می‌شود.

رنگ‌آمیزی تصاویر (Image Coloring)

رنگ‌آمیزی تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق پیشرفت‌های چشمگیری کرده است. رنگ‌آمیزی تصاویر، یعنی یک تصویر خاکستری، به سیستم وارد و سپس در خروجی تصویر رنگی را دریافت کنیم؛ برای مثال، ChromaGAN نمونه‌ای از مدل رنگ‌آمیزی تصاویر است.

رباتیک (Robotics)

یادگیری عمیق در ساخت ربات‌ها برای انجام‌دادن وظایف مشابه انسان استفاده می‌شود. این ربات‌ها که از یادگیری عمیق بهره می‌برند از به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای یا بلادرنگ برای تشخیص موانع موجود در مسیر خود و برنامه‌ریزی سریع حرکت خود استفاده می‌کنند. از این ربات‌ها می‌توان برای حمل کالا در بیمارستان‌ها، کارخانه‌ها، انبارها و تولید محصولات استفاده کرد.

زیرنویس تصاویر (Image Captioning)

زیرنویس تصاویر به‌معنای ایجاد توصیف متنی از یک تصویر است. برای درک محتوای تصویر از بینایی ماشین (Computer vision) استفاده می‌شود و از مدل زبانی (Language Model) برای تبدیل درک تصویر به کلمه‌ها استفاده می‌شود. مایکروسافت ربات زیرنویس خود را ساخته است که می‌توانیم در آن یک تصویر یا URL تصویر را بارگذاری کنیم تا توضیحات متنی تصویر را نمایش دهد. یکی دیگر از برنامه‌های کاربردی که یک عنوان کامل برای تصاویر را ارائه می‌دهد Caption AI است.

تبلیغات (Advertising)

در تبلیغات هم یادگیری عمیق کاربردهای متنوعی دارد؛ برای مثال، یادگیری عمیق به بهبود تجربه‌ی کاربر کمک می‌کند. یادگیری عمیق به ناشران و تبلیغ‌کنندگان کمک می‌کند تا کمپین‌های تبلیغاتی را تقویت کنند و شبکه‌های تبلیغاتی را قادر می‌کند تا هزینه‌های مصرفی برای هر کمپین را کاهش دهند. با استفاده از یادگیری عمیق می‌توان تبلیغات را مبتنی بر داده ایجاد کرد تا برای هر کاربر مطابق با علاقه‌ها و جست‌وجوهایش محصولات مناسبی را تبلیغ کرد.

خلاصه مطالب درباره کاربردهای یادگیری عمیق

در این مطلب با برخی از کاربردهای معروف یادگیری عمیق آشنا شدیم. دیدیم که یادگیری عمیق تقریباً در هر حوزه‌ای از صنعت موردتوجه قرار گرفته است. از آن درحوزه‌هایی مانند تجارت الکترونیک، پزشکی، تبلیغات، تولید، سرگرمی و بسیاری صنایع دیگر استفاده می‌شود.

درواقع می‌توان گفت یادگیری عمیق، با سهولت کارها، زندگی ما را به‌شدت متحول کرده است و البته این تنها شروع کار است و قطعاً در آینده موارد دیگری را شاهد خواهیم بود.

برای آشنایی بیشتر با دیپ لرنینگ مطلب یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟ را مطالعه کنید.