یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks) از جمله تکنیک‌های مهم در حوزه هوش مصنوعی و مهندسی محاسباتی هستند که در سال‌های اخیر پیشرفت‌های عظیمی کرده‌اند و برای بسیاری از کاربردها مفید هستند. در ادامه به پیشرفت‌ها و کاربردهای این فناوری‌ها اشاره می‌کنم:

پیشرفت‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی:

1. شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs): توسعه شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های عمیق به نام شبکه‌های عصبی عمیق، بهبود قابل ملاحظه‌ای در توانایی‌های یادگیری مدل‌ها و تشخیص الگوها داشته است.

2. یادگیری ژرف (Deep Learning): از زمان معرفی شبکه‌های عصبی عمیق، یادگیری ژرف تبدیل به یکی از پیشرفت‌های بزرگ در مدل‌سازی داده‌ها شده است که امکان استفاده از تعداد بیشتری از لایه‌ها و پارامترها را در مدل‌ها ممکن کرده است.

3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی به تعلیم ماشین‌ها برای انجام تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر پاداش در محیط‌های تعاملی کمک کرده‌اند.

4. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning): یادگیری عمیق ممکن کرده استفاده از داده‌های برچسب‌دار و برچسب‌نشده بهبود پیدا کند و از تعداد کمتری داده برچسب‌دار برای آموزش مدل‌ها ممکن شود.

کاربردهای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی:

1. بینایی ماشین: شبکه‌های عصبی عمیق موفق به دستیابی به دقت‌های بسیار بالا در تشخیص اشیاء و تصاویر شده‌اند. این کاربرد در خودروهای خودران، تشخیص چهره، دیاگرام‌خوان‌ها و دیگر حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

2. زبان طبیعی: شبکه‌های عصبی عمیق به ترجمه ماشینی، تولید متن طبیعی و تحلیل متن به نحوه‌ای بهبود یافته‌اند که امکان برقراری تبادلات معنایی با متن‌ها را فراهم می‌کنند.

3. پردازش گفتار: سیستم‌های تبدیل گفتار به متن (STT) و تولید گفتار مصنوعی (TTS) به کمک شبکه‌های عصبی عمیق توانسته‌اند به توانایی‌های بسیار بالایی در تبدیل و تولید گفتار دست یابند.

4. خودروهای خودران: از شبکه‌های عصبی برای تشخیص محیط، تصمیم‌گیری و کنترل خودروهای خودران استفاده می‌شود.

5. بهبود بهره‌وری تولید: تشخیص عیوب در محصولات و بهبود فرآیندهای تولید با کنترل‌های خودکار بر اساس یادگیری عمیق.

6. صنعت بازی‌سازی: ایجاد بازی‌های ویدئویی با تصاویر و رفتارهای واقع‌گرایانه به کمک شبکه‌های عصبی عمیق.

7. پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی و تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی.

8. بازاریابی: تحلیل داده‌های مشتری و پیش‌بینی الگوهای رفتار مشتریان برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی.

همچنین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی همچنان در حال توسعه و پیشرفت هستند و به مرور زمان ممکن است در بسیاری از صنایع و کاربردها از آن‌ها استفاده شود.

https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%B4%D8%A8%DA%A9%D9%87_%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C#:~:text=%D8%B4%D8%A8%DA%A9%D9%87%E2%80%8C%DB%8C%20%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C%20%DB%8C%D8%A7%20%D8%B4%D8%A8%DA%A9%D9%87%20%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C,%D9%85%D8%AD%D8%A7%D8%B3%D8%A8%D8%A7%D8%AA%20%D8%B3%D8%A7%D8%AF%D9%87%E2%80%8C%D8%A7%DB%8C%20%D8%A8%D9%87%20%D8%A7%D9%86%D8%AC%D8%A7%D9%85%20%D9%85%DB%8C%E2%80%8C%D8%B1%D8%B3%D8%A7%D9%86%D9%86%D8%AF.

منبع