تعریف یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می گیرد، تقلید می کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را دارند ، بسیار مفید است و این روند را سریعتر و آسان تر می کند.

به نوعی می توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است به گونه ای که در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع، یادگیری را برای ماشین انجام می دهد و به این صورت ماشین درک بهتری از واقعیت های وجودی پیدا می کند و می تواند الگو های مختلف را شناسایی کند. در ساده ترین سطح، یادگیری عمیق را می توان راهی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی ها دانست. الگوریتم های یادگیری عمیق در سلسله مراتب افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار دارند در حالی که یادگیری ماشین سنتی بصورت خطی است.

برای فهم بهتر یادگیری عمیق، یک کودک نوپا را در نظر بگیرید که اولین کلمه ای که یاد گرفته “سگ” است. روشی که این کودک یاد گرفته که یک موجود “سگ” هست یا نه، آن است که به موجود اشاره می کند و کلمه “سگ” را می گوید. در این زمان والدین او می گویند ” بله آن یک سگ است” یا ” نه آن سگ نیست”. هرچه بیشتر این کودک به موارد مختلفی اشاره کند، بیشتر می فهمد چه نوع موجوداتی جز کلمه “سگ” دسته بندی می شوند. کاری که این کودک  نوپا انجام می دهد  بدون اینکه خودش بداند، در حقیقت به نوعی مشخص کردن یک مفهوم پیچیده است -تعریفی از یک سگ- با ساختن سلسه مراتبی است که در آن هر سطح انتزاعی با دانش ایجاد می شود که آن هم به نوبه خود از سلسه مراتب قبلی بدست آمده است و این کار همانند فرآیند یادگیری عمیق است