عملکرد بهینه سازها در یادگیری عمیق چگونه است و کدام‌یک برای مدل شما بهتر است؟
بهینه‌ساز یا Optimizer نقش محوری در توسعه و کارایی شبکه‌های عصبی ایفا می‌کند. این ابزارهای قدرتمند که با الهام از مکانیزم‌های یادگیری مغز انسان طراحی شده‌اند به مدل‌های یادگیری ماشینی اجازه می‌دهند تا با کارایی بیشتر و سرعت بالاتر به اهداف یادگیری خود برسند. از…
پلتفرم Hugging Face چیست و چه کاربردهایی دارد؟
چقدر با پلتفرم Hugging Face آشنایی دارید. Hugging Face به‌عنوان یکی از پیشروهای عرصه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شناخته می‌شود و بستری است که امکانات گسترده‌ای را برای توسعه‌دهندگان، محققان و شرکت‌ها فراهم می‌کند تا بتوانند در پروژه‌های مختلف هوش مصنوعی از آن بهره‌مند…
LLM منبع باز چیست و بهترین مدل‌های بزرگ زبانی منبع باز کدام است؟
در این مقاله از برترین LLMهای منبع باز و کاربرد بهترین مدل‌های بزرگ زبانی را بررسی کرده‌ایم. اگرچه فقط یک سال از راه‌اندازی ChatGPT و محبوبیت LLMهای (انحصاری) می‌گذرد، جامعه منبع‌باز در حال حاضر دستاوردهای مهمی را در زمینه LLM منبع باز به دست آورده…
پیشگیری از بیش‌برازش در یادگیری عمیق با روش Dropout
شبکه‌های عصبی عمیق برای کار کردن به تعداد زیادی پارامتر نیاز دارند که این ویژگی در عین کارآمد شدن باعث ایجاد بیش‌برازش (Overfitting) در آنها می‌شود. برای مقابله با این مشکل، روش Dropout یا حذف کردن معرفی شده است که در حین آموزش واحدهایی از…
اپل ویژن پرو چطور مرزها را جابه‌جا می‌کند!
در عصری که فناوری و واقعیت مجازی با سرعتی شگفت‌انگیز در حال پیشرفت است، اپل، با معرفی Apple Vision Pro، مرزهای جدیدی را در این عرصه گشود. این دستگاه که نتیجه دهه‌ها تجربه و نوآوری در زمینه تکنولوژی‌های پوشیدنی و همراه است تعریف جدیدی از…
رنگ‌آمیزی عکس با یادگیری عمیق چگونه انجام می‌شود؟
رنگ‌آمیزی عکس با یادگیری عمیق چگونه انجام می‌شود؟ رنگ‌آمیزی عکس به‌معنای دریافت یک عکس سیاه‌وسفید در ورودی و تولید عکس رنگی در خروجی است؛ البته در اینجا منظور رنگی‌کردن عکس به‌شکل دستی یا استفاده از نرم‌افزاری مانند فتوشاپ نیست، بلکه منظور استفاده از یادگیری عمیق…
نُرم (Norm) چیست و چه انواعی دارد؟
پاسخ پرسش نُرم چیست در ابتدا بسیار ساده و سرراست است: نرم طول یا اندازه‌ی بردار است؛ بااین‌حال مفهوم نُرم (Norm) در حوزه‌ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد؛ زیرا از آن برای ارزیابی خطای مدل استفاده می‌شود. از نُرم برای محاسبه‌ی خطای…
پیش‌بینی تصادفات ترافیکی با یادگیری عمیق چطور ممکن است؟
پیش‌بینی تصادفات ترافیکی با یادگیری عمیق چطور ممکن می‌شود؟ دنیای امروزی یک مارپیچ بزرگ است که با لایه‌هایی از بتن و آسفالت به هم متصل شده‌اند و به ما امکان ناوبری با وسایل نقلیه را می‌دهد. بسیاری از پیشرفت‌های مرتبط با جاده‌ها، برای مثال GPS…
با معماری لی نت-۵ (LeNet-5) و لایه‌های آن آشنا شوید!
معماری لی نت-۵ (LeNet-5) چگونه است؟ در حوزه‌ی یادگیری عمیق (Deep Learning) شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، نوعی شبکه‌ی عصبی مصنوعی هستند که اغلب در شناسایی تصاویر به کار می‌روند؛ به‌عبارت دیگر، شبکه‌های عصبی کانولوشنی پایه‌واساس بینایی ماشین (Computer Vision)، مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)،…
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…
یادگیری انتقالی (Transfer Learning) چیست و چطور کار می‌کند؟
یادگیری انتقالی (Transfer Learning) چیست؟ اگر در زمینه‌ی یادگیری عمیق (Deep Learning) مطالعه فعالیت کنید، قطعاً به عبارت «یادگیری انتقالی» یا «Tranfer Learning» برخورده‌اید. یادگیری انتقالی یکی از شگفت‌انگیزترین ویژگی‌های شبکه‌ی عصبی محسوب می‌شود که در آن می‌توان از یک مدل آموزش‌دیده با یک مجموعه‌داده‌ی…
شبکه‌ی رزنت (ResNet) چیست و ساختار آن چگونه است؟
شبکه‌ی رزنت (ResNet) یا به‌صورت کامل، Residual Network یکی از شبکه‌های عمیق معروف است. این شبکه را شِیوکینگ رن (Shaoqing Ren)، کِیمینگ هی (Kaiming He)، ژان سان (Jian Sun) و زایانگیا ژوئنگ (Xiangyu Zhang) در سال ۲۱۰۵ معرفی کردند. مدل رزنت تاکنون یکی از محبوب‌ترین…
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟ آیا این دو یک چیز هستند؟
در این مقاله به‌صورت کوتاه یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) را معرفی و تفاوت‌های آنها با هم را بررسی کردیم. در این بخش خلاصه‌ای از مطالب گفته‌شده را آورده‌ایم:
• یادگیری ماشین چیزی میان علوم کامپیوتر (Computer Science) و آمار (Statistics) است. در آن کامپیوترها این توانایی را پیدا می‌کنند که بدون اینکه مستقیماً برای کاری برنامه‌ریزی شوند، یاد بگیرند آن را انجام دهند.
• یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ی خاصی از یادگیری ماشین است.
• یادگیری عمیق مبتنی بر ساختار لایه‌ای الگوریتم‌هایی موسوم به شبکه‌ی عصبی مصنوعی است.
• برخلاف یادگیری ماشین، یادگیری عمیق به داده‌های زیادی احتیاج دارد، اما برای عملکرد صحیح به مداخله‌های انسانی کمی نیاز دارد.
یادگیری عمیق (Deep Learning) چیست؟
یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرشاخه یادگیری ماشین (Machine Learning) است. این زیرشاخه در اصل یک شبکه‌ی عصبی (Neural Network) با سه یا چند لایه است. این شبکه‌های عصبی سعی در شبیه‌سازی رفتار مغز انسان دارند که به آنها این امکان را می‌دهد تا با تحلیل…