در سری مقالات 15 ابزار برتر یادگیری علم داده در سال 2020 در قسمت‌های اول و دوم به معرفی بهترین و به روزترین ابزارها برای یادگیری ماشین و زبان‌های برنامه نویسی پرداختیم. در این قسمت از مقاله به فریم ورک‌های یادگیری عمیق یا Deep Learning و ابزار کارآمد مربوط به آن در سال‌های اخیر یعنی TensorFlow، Keras و Pythorch اشاره می‌نماییم. با منظومه ایرانیان در این مقاله همراه باشید.
یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست و چه کاربردی دارد؟
یادگیری عمیق که به اختصار به آن DL نیز گفته می‌شود یکی از توابع یا کارکردهای هوش مصنوعی است که در کنار ML (یادگیری ماشین) در توسعه هوش مصنوعی و به کارگیری آن در صنعت، نقش بسزایی را ایفا می‌نماید. یادگیری عمیق به معنای شبیه سازی یا کپی کردن رفتار مغز انسان در سیستم‌های پردازش داده و ایجاد الگوهای قابل استفاده در تصمیم گیری‌های ماشینی و الگوریتمی است. یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که در هوش مصنوعی (AI) که دارای شبکه‌هایی است که آن را قادر می‌سازد تا بتواند داده‌های بدون ساختار و بدون لیبل را بدون نظارت انسانی، بررسی و آنالیز بنماید. در بسیاری از مقاله‌ها و متون علمی به فریم ورک‌های یادگیری عمیق، شبکه عصبی عمیق نیز گفته می‌شود.
یادگیری عمیق در عصر ارتباطات و دنیای دیجیتال امروز، با دنیای صفر و یک‌ها دست در دست هم داده اند تا دیتا و پردازش داده را در تمام جوانب تکنولوژی پیاده سازی نمایند. اطلاعاتی که با عنوان Big Data در دنیای امروز از موتورهای جستجوگر اینترنتی، رسانه‌های اجتماعی، پلتفورم‌های تجارت الکترونیک و سایر فعالیت‌های آنلاین در سراسر دنیا به دست می‌آیند و این حجم غول پیکر از اطلاعات که به صورت روزانه در سراسر دنیا در حال تولید است به صورت ناخوانا در سیستم‌های کلود و رایانش ابری قابل جابجایی است اما مساله‌ای که در این بین از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، این است که به کمک فریم ورک‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین، این اطلاعات به داده‌هایی مفید و قابل استفاده تبدیل شوند. این داده‌ها، انچنان عظیم و گسترده و بدون ساختار مشخصی هستند که شاید قرن‌ها به طول بینجامد تا انسان بتواند آنها را دسته بندی، ارتباط دهی و ساختاربندی نماید. به همین دلیل و با توجه به اهمیت این Big Data در عصر امروز و ارزش بالای آنها در پیشرفت بشری و پیشروی رو به جلوی تکنولوژی، انسان‌ها به هیچ وجه حاضر نیستند این اطلاعات را از دست دهند پس هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق را طراحی نمودند تا بتوانند این اطلاعات را که به صورت فزاینده در حال استخراج هستند، دسته بندی نمایند و از آنها در کارکردهای درست استفاده نمایند.
تفاوت DL (یادگیری عمیق) و ML (یادگیری ماشین) در چیست؟
برای توضیح تفاوت‌های بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به مثال زیر توجه کنید: (مرجع: سایت Investopedia)
یکی از کمپانی‌های بزرگ درگاه پرداخت، که تمایل دارد تا بتواند پتانسیل‌های سواستفاده در سیستم پرداختی خود را کشف نماید، برای رسیدن به این هدف می‌تواند از ابزارهای یادگیری ماشین یا ML استفاده نماید. الگوریتم‌های محاسباتی به کار گرفته می‌شوند تا بتوانند همه معاملات و شرح آنها که در سیستم‌های پرداختی شرکت ثبت می‌شوند را جمع آوری و برای بررسی آنها الگوسازی نمایند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که به صورت سلسله مراتبی از سطوح مختلف شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند تا پردازش‌های یادگیری ماشین را انجام دهد. شبکه‌های عصبی مصنوعی بر اساس شبکه‌های عصبی مغز انسان ساخته شده‌اند که در آن گره‌های عصبی مانند یک تار عنکبوت به هم متصل شده‌اند، در حالی که سیستم‌های قدیمی برای آنالیز دیتا از معادلات خطی استفاده می‌کردند اما سلسله مراتب الگوریتم‌های یادگیری عمیق این امکان را برای ماشین‌ها فراهم می‌آوردند تا بتوانند از معادلات غیرخطی برای آنالیز دیتا استفاده نمایند.
رویکرد سنتی برای تشخیص سواستفاده‌های مالی در سیستم‌های درگاه پرداخت یا پولشویی‌های احتمالی باعث می‌شود تا حجم زیادی از اطلاعات مربوط به معاملات نیازمند به بررسی باشند. در حالیکه یک تکنیک غیرخطی یادگیری عمیق شامل زمان، موقعیت جغرافیایی، آدرس IP، نوع معامله و هر ویژگی دیگری که احتمالا به فعالیت‌های کلاهبرداری و سواستفاده مالی اشاره دارد، می‌باشد. اولین لایه شبکه عصبی، یک ورودی داده خام مانند مقدار معامله و عدد مورد معامله را دریافت کرده و پردازش‌های لازم را انجام داده و به صورت خروجی آن را به لایه بعدی شبکه عصبی منتقل می کند. لایه دوم، ورودی را دریافت نموده و و پردازش‌هایی مانند اضافه کردن دسته‌ای از اطلاعات دیگر مانند آی پی کاربران را روی آن انجام می‌دهد و سپس این دیتا را به لایه بعدی منتقل می‌نماید. لایه سوم نیز مانند لایه دوم دسته‌ای از اطلاعات خام دیگر مانند موقعیت جغرافیایی را به این اطلاعات دسته بندی شده اضافه می کند و الگوسازی ماشینی را تا حد زیادی ارتقا می‌بخشد و این روند در بین همه لایه‌های شبکه عصبی جریان می‌یابد تا در انتها به مدلسازی درستی از اطلاعات برسیم. پس به صورت خلاصه تفاوت یادگیری ماشین با یادگیری عمیق در این است که یادگیری ماشین به تنهایی در بسیاری از موارد قادر به دسته بندی دقیق اطلاعات نیست و دیتا باید به صورت دسته بندی شده به آن داده شود اما با ورود شبکه‌های عصبی عمیق به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانایی دسته بندی، گروه بندی و وارد کردن تدریجی اطلاعات خام به سیستم یادگیری داده می‌شود.
برترین فریم ورک‌های یادگیری عمیق در سال 2020
تا این قسمت از مقاله در مورد چگونگی کارکرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق که به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین می‌باشند را مرور نمودیم. در ادامه به بررسی فریم ورک‌های مربوط به DL می‌پردازیم.
5. فریم ورک TensorFlow
اگر همه فریم ورک‌های یادگیری عمیق را بر اساس میزان محبوبیت و کاربردی بودن مرتب نماییم بی شک TensorFlow در صدر این لیست قرار می‌گیرد. TensorFlow یک کتابخانه بسیار انعطاف‌پذیر و اپن سورس است که محاسبات عددی و ریاضی برای استفاده در الگوریتم‌های یادگیری ماشین را انجام می‌دهد. این کتابخانه به کاربران این امکان را می‌دهد که با استفاده از یک API، محاسبات خود را بر روی CPU و کارت گرافیک، توزیع و پردازش نمایند. این کتابخانه برای اولین بار توسط شرکت گوگل معرفی شد که خود گوگل نیز در آنالیز دیتای ابزار مختلف مانند جیمیل، یوتیوب، گوگل مپ، گوگل ترنسلیت، دراپ باکس و ... از آن استفاده می‌نماید. همچنین بسیاری از کمپانی‌های بزرگ دنیا مانند اوبر، Airbnb، Deep Minde نیز از آن استفاده می‌نمایند. TensorFlow یکی از فریم ورک‌های منطبق بر زبان برنامه نویسی پایتون است اما با زبان‌های C، جاوا و C# نیز به راحتی ارتباط برقرار می کند و به راحتی می توان الگوریتم های ریاضی و محاسباتی را به الگوریتم‌های یادگیری ماشین وارد نمود و یادگیری ماشین و آنالیز داده ها را به میزان بسیار زیادی تسهیل بخشید. یکی از بزرگ‌ترین مشکلات تنسورفلو این است که انجام پروسه های Debugging در این فریم‌ورک سخت و تقریبا غیرممکن است. در این راستا شرکت‌هایی مانند گوگل سرویس‌های جدیدی را معرفی نمودند که بتوان به واسطه آنها عملیات دینامیکی روی برنامه‌های نوشته شده انجام دهیم و به واسطه دیباگ برنامه‌ها، بتوان تغییراتی را به صورت سیال در آنها ایجاد نمود اما در واقع این سرویس‌ها هنوز کاربرد چندانی ندارند و توصیه کارشناسان بر این است که اگر سیستم یادگیری ماشین شما به فضایی دینامیک و سیال نیاز دارد از فریم‌ورک‌های دیگری برای یادگیری عمیق مانند Pythorch استفاده نمایید.
سرویس‌های تنسورفلو عبارتند از:
*تنسوربورد (TensorBoard)
امکاناتی که تنسورفلو برای تجسم داده‌ها و به تصویر کشیدن مراحل آموزش داده‌ها در اختیار کاربران قرار می‌دهد در سرویس تنسوربورد گردآوری شده است.
*TensorFlow Serving
انتخاب نوع و مدل یادگیری ماشین در سرویس TensorFlow Serving انجام می‌شود. در این سرویس، سیستم، مدل آموزش داده‌ها را دریافت می‌کند و آن را برای درخواست‌های پیش بینی و تشخیص آماده می‌نماید.
*TensorFlow lite
TensorFlow lite نسخه کوچک‌تر و سبک‌تر تنسورفلو است که می‌توان از آن بر روی گوشی‌های موبایل و و دستگاه‌های Embeded استفاده نمود.
6. فریم ورک Keras
شاید به جرات بتوان گفت که ساده‌ترین و ابتدایی‌ترین کتابخانه و فریم ورک در زمینه یادگیری عمیق Keras است که محدوده زیادی از شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق را پشتیبانی می‌نماید و برای ساختن نمونه‌های اولیه و تحلیل کد، بسیار ساده و کارآمد است. اگر جزو افراد مبتدی هستید، برای شروع می‌توانید از پایتون کراس شروع کنید و از آن برای پیاده سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق بهره ببرید.
7. فریم ورک Pytorch
همانطور که قبلا هم اشاره نمودیم استفاده از ابزارهای دیباگ در فریم ورک یا کتابخانه تنسورفلو ممکن نیست از همین رو برای پروژه‌هایی که نیاز به عملیات دیباگ دارند می توان از فریم ورک Pythorvh استفاده نمود که با کمک این کتابخانه می‌توان به راحتی از ابزارهای رایج دیباگ مانند PyCharm Debugging، pdb و ipdb استفاده نمود. یکی از شاخصه‌های اصلی کتابخانه Pythorch ماژولار بودن آن است. به واسطه این فریم ورک به راحتی می‌توانید از ماژول‌هایی آماده استفاده نمایید و از نتیجه کار آنها اطمینان داشته باشید زیرا آنها از پیش تمرین داده شده اند و به واسطه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، آماده دریافت و آنالیز اطلاعات می باشند اما نقطه ضعف پایترچ این است که قابلیت Visulization را به خودی خود ندارد و باید برای تجسم نتایج و داده‌ها به صورت خارجی به سرویس تنسوربورد متصل شود و برای ایجاد گراف‌ها و تجسم داده‌ها، از سرویس‌های تنسورفلو استفاده نمود.
نظر دهید
با استفاده از فرم نظردهی زیر به بهبود خدمات کمک کنید.