deep-learning

 

یادگیری عمیق، کلان داده و هوش مصنوعی

با ادامه یافتن افزایش حجم و پیچیدگی داده، یادگیری عمیق به یکی از بهترین روش ها برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی داده های بزرگ تبدیل شده است. با یادگیری عمیق شرکت ها و سازمان ها قادر به استفاده از قدرت هوش مصنوعی در تحلیل داده های غیر ساختار یافته مانند تصاویر، متن و صدا و لذا ارائه سرویس هایی مانند تفسیر تصویر، ترجمه خودکار، پردازش زبان طبیعی و غیره خواهند بود.

یادگیری عمیق درواقع زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که در آن از شبکه های عصبی استفاده شده است. در یادگیری عمیق به جای اینکه ویژگی های موردنیاز برای طراحی مدل به صورت دستی استخراج شوند( مانند روشهای مورد استفاده در یادگیری ماشین)، ویژگی ها به صورت خودکار استخراج شده و مدل بر آن اساس آموزش داده میشود.

در یادگیری عمیق دقت مدل رابطه مستقیمی با حجم داده دارد و هر چه داده بیشتر باشد مدل قوی تر خواهد بود. از طرف دیگی یکی از مهمترین چالش های استفاده از یادگیری عمیق، نیاز به  قدرت پردازش و پردازنده های گرافیکی پیشرفته، برای انجام محاسبات و پیچیدگی الگوریتمها، کتابخانه ها و مدیریت آنهاست.

برنامه های کاربردی که در محیط عملیاتی با استفاده از یادگیری عمیق کار می کنند عبارتند از:

  • ماشین های خودران
  • تجمیع اخبار و کشف تقلب اخبار
  • پردازش زبان طبیعی
  • دستیارهای مجازی
  • تشخیص بصری
  • تشخیص تقلب
  • تشخیص تأخیر رشد در کودکان
  • رنگ آمیزی تصاویر سیاه و سفید
  • افزودن صدا به فیلمهای بی صدا
  • ترجمه خودکار ماشین
  • تولید دست خط خودکار
  • بازیابی پیکسل در عکس ها

هدف اصلی پلتفرم دیتاسلوک ایجاد محیطی برای ساخت، آموزش، مدیریت و استقرار مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در مقیاس بالا  می باشد. دیتاسلوک با استفاده از زیرساخت های ابری، منابع پردازشی را به صورت کلاستر در اختیار کاربران قرار داده، و سعی در تسهیل استفاده از کتابخانه های شناخته شده و مدیریت مدلهای مرتبط دارد تا شرایطی را فراهم کند که شرکت ها و کاربران بدون درگیری با زیرساخت به توسعه مدلها بپردازند.

با استفاده از این پلتفرم تحلیل گران داده و محققان داده بدون نیاز یه درگیری با مسائلی نظیر چالش های پردازشی، ذخیره سازی و DevOps و MLOps می توانند روی الگوریتمهای خود و استخراج خرد از داده متمرکز شوند.