هوش مصنوعی

زمان خواندن: 18 دقیقه 

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا همان AI به معنای توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایفی است که بعضا نیازمند هوش و استنتاج انسانی هستند. هدف اصلی هوش مصنوعی، بهبود عملکرد کامپیوترها در انجام وظایفی است که پیش‌تر توسط انسان‌ها انجام می‌شد. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از طریق تجمیع داده‌ها و الگوریتم‌های پیچیده، قادر به یادگیری، استنتاج، تفکر و حل مسایل باشند. آن‌ها می‌توانند الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی‌ها و تصمیماتی را انجام دهند.

هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، یادگیری ماشین، پردازش سیگنال، رباتیک و موارد دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی می‌توان به خودران‌ها، معیارهای تصمیم‌گیری در حوزه‌های بهداشت و پزشکی، مشاوره، روباتیک و سیستم‌های پشتیبانی مشتری اشاره کرد. با پیشرفت روزافزون تکنولوژی، هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه است و به عنوان یکی از زمینه‌های روبه‌رشد و جذاب علمی و صنعتی در سال‌های آتی تاثیرگذاری زیادی بر دنیای ما خواهد داشت.

هوش مصنوعی به چه سطوحی تقسیم می‌شود؟

هوش مصنوعی را معمولا به سه سطح اصلی زیر تقسیم‌بندی می‌کنند:

1. هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI) که تحت عنوان هوش مصنوعی باریک (Narrow AI) نیز شناخته می‌شود شامل سیستم‌های هوش مصنوعی است که متخصص در انجام یک کار خاص هستند و این وظیفه را بهتر از انسان‌ها انجام می‌دهند. مثال‌هایی از هوش مصنوعی ضعیف شامل سیستم‌های ترجمه ماشینی، سیستم‌های پیشنهاددهنده فیلم و موسیقی و بازی کامپیوتری هستند.
2. هوش مصنوعی عمومی (General AI) که همچنین به عنوان هوش مصنوعی قوی (Strong AI) نیز شناخته می‌شود، به سطحی اشاره دارد که سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به انجام هر گونه وظیفه‌ای هستند که یک انسان می‌تواند انجام دهد. این سطح هوش مصنوعی فراتر از وظایف خاص و محدود است و قدرت تفکر، یادگیری، تفسیر و حل مسایل را در بسیاری از حوزه‌ها دارد. هوش مصنوعی عمومی هنوز در مرحله تحقق نیست و بسیاری از محققان و صاحب‌نظران در زمینه هوش مصنوعی در حال کار بر روی آن هستند.
3. هوش مصنوعی فوق بشری (Superintelligent AI) که به عنوان سطحی بالاتر از هوش مصنوعی عمومی و هدف نهایی هوش مصنوعی مطرح می‌شود. در این سطح، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به انجام وظایف با سطحی از هوش و قدرت بالاتر از انسان‌ها هستند. این سطح از هوش مصنوعی ممکن است به عنوان یک هدف طولانی‌مدت برای تحقق در دسترس قرار بگیرد و همچنان به یک موضوع مورد بحث و تحقیق در علم هوش مصنوعی است.

تقسیم‌بندی سطوح هوش مصنوعی ممکن است بر اساس دیدگاه‌های مختلف متفاوت است، اما تقسیم‌بندی‌های یاد شده مورد تایید بیشتر پژوهشگران و متخصصان قرار دارند.

شاخه‌های هوش مصنوعی کدامند؟

شاخه‌های هوش مصنوعی متنوع هستند، اما برخی از آن‌ها اهمیت بیشتری دارند. این شاخه‌ها به شرح زیر هستند:

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین به توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری الگوها و قوانین از داده‌ها و تجربیات خود اشاره دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به صورت نظارت شده (مانند شبکه‌های عصبی) یا بدون نظارت (مانند خوشه‌بندی) عمل کنند. یادگیری تقویتی نیز یک زیرشاخه مهم از یادگیری ماشین است که به تقویت عملکرد سیستم‌ها از طریق پاداش‌ها و تنبیه‌ها می‌پردازد. در یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised Learning)، سیستم با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی متناظر آن‌ها آموزش می‌بیند. به طور مثال، با ارائه تصاویر خرس و توضیحات متناظر آن‌ها به سیستم، آن را آموزش می‌دهیم تا بتواند در آینده تصاویر خرس را تشخیص دهد. در این روش، سیستم تلاش می‌کند تا یک تابع مشخصی را یاد بگیرد که ورودی را به خروجی متناظر تبدیل کند. در یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning) سیستم با استفاده از داده‌های ورودی بدون برچسب آموزش می‌بیند. به عبارت دیگر، سیستم به طور خودکار الگوها، ساختارها یا خوشه‌بندهای موجود در داده‌ها را شناسایی می‌کند. این روش برای کشف الگوها و روابط پنهان در داده‌ها مفید است و می‌تواند به عنوان مرحله‌ای اولیه در پیش‌پردازش داده‌ها استفاده شود.

علاوه بر این دو روش اصلی، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نیز یک بخش مهم از یادگیری ماشین است. در این روش، سیستم به عنوان یک عامل با محیط تعامل می‌کند و بر اساس پاداش‌ها و تنبیه‌ها، تلاش می‌کند یک رفتار بهینه را یاد بگیرد. این روش به خصوص در مسایلی مانند بازی‌های کامپیوتری و کنترل ربات‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری ماشین بسیار متنوع هستند و شامل شبکه‌های عصبی مصنوعی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و غیره می‌شوند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

پردازش زبان طبیعی یکی دیگر از حوزه‌های مهم در زمینه هوش مصنوعی است که به بررسی و تحلیل زبان طبیعی انسانی و درک و تولید متن بر اساس آن می‌پردازد. هدف اصلی NLP، تفاهم و تعامل ماشین با زبان انسانی است. در پردازش زبان طبیعی، الگوریتم‌ها و روش‌های مختلفی برای پردازش و تحلیل متون دیگر زبان استفاده می‌شود. اولین مورد تحلیل و تفسیر متن است. این فرایند شامل تحلیل و استخراج اطلاعات از متن است. مانند شناسایی قطعات گفتاری، تشخیص قسمت‌های جمله (مانند فاعل، فعل و مفعول)، تشخیص افعال، نام‌ها، صفت‌ها و ارتباطات معنایی بین کلمات و جملات.

مورد بعد تولید متن است. در این حوزه، سیستم‌ها می‌توانند بر اساس قوانین و الگوریتم‌ها متن تولید کنند. به عنوان مثال، سیستم‌های تولید خودکار خلاصه‌های متنی، ترجمه ماشینی و تولید متن براساس ورودی‌های مشخص مانند سوالات و دستورات، فرآیند فوق را انجام می‌دهند. سومین مورد ترجمه ماشینی است. در این حوزه، سیستم‌ها در ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر کمک می‌کنند. در این حالت از روش‌های مبتنی بر قوانین تا روش‌های مبتنی بر داده‌ها و یادگیری ماشین به منظور ترجمه متون استفاده می‌شود. تحلیل و تشخیص احساسات را باید یکی دیگر از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی توصیف کنیم. این حوزه به بررسی و تشخیص احساسات و نظرات مرتبط با متن می‌پردازد. با استفاده از تکنیک‌های NLP، سیستم‌ها می‌توانند احساسات مثبت، منفی یا خنثی در متن‌ها را تشخیص دهند.

پردازش زبان طبیعی در پرسش و پاسخ ماشینی نیز کاربرد دارد. در این حوزه، سیستم‌ها قادر به درک سوالات و ارائه پاسخ‌های منطقی به آن‌ها هستند. از سیستم‌های سوال و پاسخ چت‌باکس گرفته تا سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش، سازمان‌ها می‌تواند به روش‌های مختلف از پردازش زبان طبیعی استفاده کنند. همچنین، در پردازش زبان طبیعی از روش‌ها و فنون مختلفی مانند تحلیل احتمالاتی زبان (Probabilistic Language Modeling)، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، تحلیل نحوی و گرامری (Syntactic and Grammatical Analysis)، تحلیل موضوعی (Topic Analysis)، تحلیل و تفسیر نهان‌ها و ارتباطات معنایی (Semantic Analysis and Interpretation) و استخراج اطلاعات (Information Extraction) استفاده می‌شود. پردازش زبان طبیعی در مقایسه با دیگر حوزه‌های هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه‌ها و برنامه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد که از آن جمله باید به موتورهای جست‌وجو و پرسش و پاسخ مبتنی بر متن اشاره کرد که از پردازش زبان طبیعی برای بهبود عملکرد جست‌وجوهای مبتنی بر متن و بهبود دقت در پاسخ به سوالات کاربران استفاده می‌شود.

همچنین، در زمینه تحلیل اخبار و نظرات نیز کاربرد دارد. با استفاده از تحلیل متن و تشخیص احساسات، می‌توان اخبار و نظرات کاربران را بررسی کرده و اطلاعات مربوطه را استخراج کرد. یکی دیگر از کاربردهای بالقوه در ارتباط با خلاصه‌سازی متن است. با استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی، می‌توان متون طولانی را به صورت خلاصه ترجمه کرد و اطلاعات مهم را استخراج کرد.

بینایی ماشین (Computer Vision)

بینایی ماشین به توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص، تفسیر و فهم تصاویر و ویدئوها می‌پردازد. این شاخه شامل تشخیص الگوها، تشخیص چهره، اشیا، تحلیل تصاویر پزشکی و غیره است. هدف اصلی بینایی ماشین، بهبود قدرت بینایی ماشین‌ها به حدی است که بتوانند مانند انسان‌ها تصاویر را تحلیل و درک کنند. در بینایی ماشین، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای پردازش و تحلیل تصاویر و ویدیوها استفاده می‌شود. این روش‌ها به شرح زیر هستند:

تشخیص الگو، این فرایند شامل تشخیص و تفاوت قائل شدن بین الگوها و ویژگی‌های مختلف در تصاویر است. به عنوان مثال، تشخیص چهره، تشخیص وسایل نقلیه، تشخیص اشیا خاص مانند سگ یا گربه و غیره از جمله این موارد است. تحلیل و تفسیر تصاویر راهکار بعدی دیگر در این زمینه است که شامل تحلیل و استخراج اطلاعات از تصاویر است. به طور مثال، تشخیص و شمارش اشیا در تصویر، تشخیص و شناسایی نوشته‌ها و کلمات، تحلیل و تشخیص اشکال هندسی و معماری در تصاویر و غیره از جمله این موارد است. بد نیست بدانید که بینایی ماشین در بسیاری از حوزه‌ها و برنامه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد. اولین مورد خودران‌ها است. ماشین‌های هوشمندی که توانایی تشخیص علایم راهنمایی و رانندگی، تشخیص خودروهای دیگر، تشخیص و پیشگیری از تصادفات و غیره را دارند. این فناوری در زمینه پزشکی نیز می‌تواند برای تشخیص و طبقه‌بندی بیماری‌ها از طریق تحلیل تصاویر پزشکی مثل اشعه ایکس، اسکن MRI و غیره مفید باشد. بینایی ماشین در سیستم‌های نظارتی و امنیتی مانند دوربین‌های مداربسته و سیستم‌های تشخیص هوشمند، برای تشخیص تهدیدات، تشخیص رفتار مشکوک و شناسایی افراد مورد استفاده قرار می‌گیرد. در صنعت و تولید نیز به شکل گسترده از این فناوری استفاده می‌شود. بینایی ماشین در خطوط تولید و کارخانه‌ها می‌تواند در تشخیص خطاها، کنترل کیفیت، ردیابی محصولات و روباتیک مورد استفاده قرار بگیرد. در سیستم‌های بازیابی اطلاعات تصویری (Image Retrieval) نیز برای جستجو و دسته‌بندی تصاویر بر اساس محتوا و ویژگی‌های آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. در سیستم‌های واقعیت افزوده، برای تشخیص و تعامل با محیط و اجسام واقعی و افزودن المان‌های مجازی و تغییر ظاهر تصاویر از فناوری فوق استفاده می‌شود.

پردازش گفتار (Speech Processing)

پردازش گفتار یکی دیگر از حوزه‌های کلیدی هوش مصنوعی و پردازش سیگنال است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری قدرت تشخیص، تفسیر و پردازش گفتار انسان را می‌دهد. هدف اصلی پردازش گفتار، تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از سیگنال‌های صوتی و گفتاری است. در پردازش گفتار، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای تحلیل و پردازش سیگنال‌های صوتی و گفتاری استفاده می‌شود. در این حوزه، سیستم‌ها به تشخیص سیگنال‌های صوتی مختلف، مانند سیگنال‌های موسیقی، سیگنال‌های گفتاری و سیگنال‌های نویزی می‌پردازند. همچنین، در زمینه تبدیل سیگنال‌های صوتی به متن نیز کاربرد دارند. در این حوزه، سیستم‌ها سعی می‌کنند سیگنال‌های گفتاری را به متن تبدیل کنند. این فرایند شامل تشخیص آواهای مختلف و تجزیه و تحلیل ساختار گفتار است.

رباتیک (Robotics)

رباتیک (Robotics) علمی است که به طراحی، ساخت، و برنامه‌ریزی ربات‌ها می‌پردازد. ربات‌ها، تجهیزات الکترونیکی هوشمندی هستند که قادر به انجام وظایف مشخصی در محیط‌های خودکار و تعامل با جهان فیزیکی هستند. آن‌ها می‌توانند با استفاده از حسگرها اطلاعات را دریافت کرده، تشخیص دهند، تصمیم‌گیری کنند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

علم رباتیک از ترکیب علوم مختلفی مانند مهندسی مکانیک، الکترونیک، کامپیوتر، هوش مصنوعی و کنترل به وجود آمده است. رباتیک در حوزه‌های گوناگونی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله خطوط تولید صنعتی، پزشکی، خدمات، کشاورزی، فضا، آموزش و تحقیقات علمی. مسائلی که در رباتیک مورد بررسی قرار می‌گیرند عبارتند از طراحی مکانیکی ربات‌ها، کنترل حرکت و موقعیت‌یابی، برنامه‌ریزی رفتار و تصمیم‌گیری، شناخت محیط و تشخیص اطلاعات از آن، هماهنگی و همکاری بین ربات‌ها و انسان‌ها و طراحی الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند. تحقیقات در علم رباتیک پیوسته در جریان است تا ربات‌ها قادر به انجام وظایف پیچیده‌تر و متنوع‌تر باشند و بتوانند در محیط‌های مختلف کار کنند.

استدلال و دانش (Reasoning and Knowledge)

استدلال و دانش (Reasoning and Knowledge) در حوزه هوش مصنوعی به مفاهیمی اشاره دارد که به طور مشابه با فرایند استدلال و استفاده از دانش ارتباط دارند. استدلال، فرایندی است که از طریق استنتاج و نتیجه‌گیری از اطلاعات موجود به دست آوردن نتایج جدید و قابل قبول منتهی می‌شود. این فرایند می‌تواند بر اساس قوانین منطقی، قوانین دامنه مسئله، قواعد تجربی و حتی قوانین اخلاقی صورت بگیرد. در هوش مصنوعی، استدلال به وسیله الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی پیاده‌سازی می‌شود. این الگوریتم‌ها و مدل‌ها به منظور تفسیر و استفاده از دانش موجود در سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی می‌شوند. دانش در هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌ای از حقایق، اصول، قوانین، نمونه‌ها و تجربیات باشد که توسط انسان یا خود سیستم جمع‌آوری و ذخیره می‌شود.

استفاده از دانش و استدلال در هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا سیستم‌ها بتوانند مسایل پیچیده را حل کنند، تصمیم‌های بهتری بگیرند و به عنوان نیروی کمکی برای انسان‌ها در فرایندهای تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار بگیرند. استدلال و دانش در هوش مصنوعی در زمینه‌های گوناگونی مانند تولید خودکار مقالات، پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگو، تصمیم‌گیری خودکار و تفسیر داده‌ها، توصیه‌گرها، و سیستم‌های خبره کاربرد دارد. هدف اصلی در استدلال و استفاده از دانش در هوش مصنوعی، بهبود قابلیت‌های سیستم‌ها در فهمیدن و تفسیر کردن اطلاعات، ارائه تفسیر منطقی و قابل قبول از داده‌ها و ایجاد قابلیت‌های تصمیم‌گیری هوشمند و خودکار است. تحقیقات در این حوزه نیز به شکل جدی مورد توجه قرار دارد تا روش‌ها و الگوریتم‌هایی توسعه پیدا کنند تا بتوانند استدلال پویا و منطقی را در سیستم‌های هوشمند فراهم کنند.

هوش محاسباتی (Computational Intelligence)

هوش محاسباتی یک حوزه از هوش مصنوعی است که در آن الگوریتم‌ها و روش‌هایی برای مدل‌سازی و تقلید از رفتار و عملکرد سیستم‌های زنده و هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند. این حوزه از هوش مصنوعی سعی در تقلید و شبیه‌سازی روش‌های ذهنی و هوشمندانه انسان و سایر موجودات زنده دارد.

هوش محاسباتی شامل سه زیرحوزه اصلی است که عبارتند از شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)، الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms) و سامانه‌های فازی (Fuzzy Systems). شبکه‌های عصبی مصنوعی بر اساس ساختار عصبی مغز و عملکرد اندام‌های حسی و حرکتی موجودات زنده طراحی شده‌اند و قادرند الگوها و روابط پیچیده را در داده‌ها تشخیص دهند و پیش‌بینی کنند. الگوریتم‌های تکاملی بر مبنای مفهوم تکامل طراحی شده‌اند و قادر به بهبود و بهینه‌سازی مسایل پیچیده با استفاده از روش‌های گسترشی، انتخاب و ترکیب جمعی جواب‌ها هستند. سامانه‌های فازی بر اساس منطق فازی و قواعد غیردقیق طراحی می‌شوند و قادرند با استفاده از مدل‌سازی عدم قطعیت و تعاملات پیچیده، تصمیم‌گیری‌هایی در شرایط مبهم داشته باشند. از جمله کاربردهای هوش محاسباتی می‌توان به تشخیص الگو، پیش‌بینی، بهینه‌سازی، کنترل، تصمیم‌گیری هوشمند، تصمیم‌گیری چندمعیاره و سیستم‌های توصیه‌گر اشاره کرد. هوش محاسباتی در حوزه‌های مختلفی مانند علوم زیستی، مهندسی، مدیریت، تصمیم‌گیری استراتژیک و تحقیقات عملیاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

علم داده‌ها (Data Science)

علم داده (Data Science) یک رشته تحقیقاتی و تجربی است که فناوری‌ها، روش‌ها و الگوریتم‌های محاسباتی را برای تحلیل، استخراج دانش و اطلاعات از داده‌ها به کار می‌برد. علم داده در برگیرنده مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌های متنوعی است که به منظور درک بهتر داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها، استخراج الگوها و اطلاعات مفید، و پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمند بر اساس داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. علم داده شامل مجموعه گسترده‌ای از مفاهیم و تکنیک‌ها است که شامل استخراج داده (Data Extraction)، پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)، تحلیل داده (Data Analysis)، مدل‌سازی و پیش‌بینی (Modeling and Prediction)، ارزیابی و تفسیر نتایج (Evaluation and Interpretation of Results) و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics) می‌شود.

متخصصان علم داده از تکنولوژی‌ها و ابزارهای متنوعی برای انجام فعالیت‌های خود استفاده می‌کند، از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R، روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده مانند استخراج و تبدیل داده، تصویرسازی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، و ابزارهای مدیریت داده مانند پایگاه‌های داده.

علم داده در حوزه‌های مختلفی مانند علوم زیستی، بهداشت عمومی، اقتصاد، بازاریابی، مالی، فناوری اطلاعات، و صنعت به کار می‌رود. به عنوان مثال، در علوم زیستی، علم داده می‌تواند در تحلیل داده‌های ژنتیکی، شبیه‌سازی پروتئین، تشخیص بیماری‌ها و توسعه داروهای جدید مورد استفاده قرار بگیرد. در حوزه مالی، علم داده به تحلیل رفتار بازارها، پیش‌بینی قیمت‌ها، مدیریت ریسک و تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری کمک می‌کند. به طور خلاصه، علم داده ابزارها و تکنیک‌هایی را فراهم می‌کند که امکان استخراج دانش و اطلاعات از داده‌ها را فراهم می‌کند و تصمیم‌گیری‌های هوشمند بر اساس این دانش و اطلاعات را تسریع و بهبود می‌بخشد. همچنین، علم داده می‌تواند به صورت فزاینده در توسعه فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش مهمی ایفا کند و به بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری و ارتقای عملکرد سازمان‌ها کمک کند.

داده کاوی (Data Mining)

داده کاوی (Data Mining) فرایندی است که در آن اطلاعات مفید، الگوها و روابط نهفته در مجموعه‌ای از داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌ها و روش‌های محاسباتی و آماری استخراج می‌کند. هدف اصلی داده کاوی، کشف الگوها و اطلاعاتی است که قبلا شناخته نشده‌اند و می‌توانند در تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌ها مورد استفاده قرار بگیرند. فرایند داده کاوی شامل مراحل مختلفی است. اولین مورد تعریف هدف است. در این مرحله، هدف و سوالاتی که می‌خواهیم از داده‌ها پاسخ بگیریم، مشخص می‌شود. به طور مثال، می‌تواند شامل پیش‌بینی رفتار مشتریان، تشخیص نقاط ضعف در یک سیستم، یا شناسایی الگوهای مخفی در داده‌ها باشد. مرحله بعد جمع‌آوری داده‌ها است. در این مرحله، داده‌های مورد نیاز برای تحلیل جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های آنلاین، فایل‌ها و غیره به دست آید. مرحله بعد پیش‌پردازش داده‌ها است. در این مرحله، داده‌ها پاکسازی، تبدیل و تهیه می‌شوند تا برای مراحل بعدی آماده شوند. این فرآیند شامل حذف داده‌های ناقص، تکراری یا نامتعارف، تبدیل فرمت‌ها، نرمال‌سازی داده‌ها و انجام دیگر فرآیندهای پیش‌پردازش است.

مرحله بعد انتخاب ویژگی (Feature Selection) است. در این مرحله، ویژگی‌های مهم و مفیدی که برای تحلیل و استخراج الگوها وجود دارند، انتخاب می‌شوند. این کار باعث کاهش ابعاد داده‌ها و بهبود عملکرد مدل‌ها می‌شود. مرحله بعد نوبت به استخراج الگوها می‌رسد. در این مرحله، با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلفی مانند روش‌های آماری، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و معادلات ریاضی، الگوها و روابط نهفته در داده‌ها استخراج می‌شود. ارزیابی و تفسیر نتایج آخرین مرحله است که در آن اطلاعات مفید، الگوها و روابط نهفته در مجموعه‌ای از داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌ها و روش‌های محاسباتی و آماری استخراج می‌کند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق (Deep Learning) یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) عمل می‌کند. در یادگیری عمیق، ساختارهای شبکه‌های عصبی با تعداد زیادی لایه (عمیق) استفاده می‌شوند که قادر به یادگیری روابط پیچیده و نهفته در داده‌ها هستند. شبکه‌های عصبی عمیق، به صورت متناوب لایه‌هایی از نورون‌ها و واحدهای پردازشی دارند که اطلاعات را از لایه ورودی به لایه خروجی منتقل می‌کنند. هر لایه در یک شبکه عصبی عمیق، با استفاده از توابع ریاضی و وزن‌دهی، ورودی را تبدیل به خروجی می‌کند. این فرایند به صورت متناوب تکرار می‌شود تا شبکه قادر به استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر و بیشتر از داده‌ها شود. با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توان الگوها، وابستگی‌ها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرد و در کاربردهای مختلف مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تحلیل متن، تحلیل اجتماعی و بسیاری دیگر استفاده کرد. یادگیری عمیق مزایای مختلفی در اختیار ما قرار می‌دهند.  اولین مورد استخراج ویژگی‌های پیچیده است. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، می‌توان ویژگی‌های پیچیده‌تر و بیشتری را از داده‌ها استخراج کرد که قبلا به سختی قابل تشخیص بوده‌اند. یادگیری عمیق در حوزه‌هایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص الگو، ترجمه گفتار و تولید متن، عملکرد بسیار بهتری نسبت به روش‌های سنتی دارد. در یادگیری عمیق، نیازی به تعریف دستی ویژگی‌ها نیست. شبکه‌های عصبی عمیق قادر به یادگیری خودکار ویژگی‌های مناسب برای داده‌ها هستند.

هرچند که یادگیری عمیق به عنوان یک روش قوی در بسیاری از برنامه‌ها موفق بوده است، اما نیاز به داده‌های بزرگ و پرچالش و منابع محاسباتی قدرتمند دارد. همچنین، آموزش و تنظیم شبکه‌های عصبی عمیق ممکن است زمان‌بر و پیچیده باشد. با این حال، به دلیل توانایی یادگیری تقریبا خودکار و استخراج ویژگی‌های پیچیده، یادگیری عمیق به عنوان یک ابزار قدرتمند برای حل مسایل پیچیده در بسیاری از حوزه‌ها شناخته شده است و در طی سال‌های اخیر، موفقیت‌های بسیاری را در بسیاری از وظایف ماشینی و هوش مصنوعی به دنبال داشته است.

بخوانید : آنتی ویروس ها و فایروال با چه محدودیت هایی روبه‌رو هستند ؟