زنگ خطر برای ذخایر ماچا با افزایش عطش جهانی برای این چای خاص ژاپنی تأثیر کیف پول سرد (Cold Wallet) بر امنیت صرافی‌ها رونمایی مایکروسافت از هویت بصری جدید هوش مصنوعی کوپایلت طرح ژاپن برای تولید جنین انسانی از سلول‌های بنیادی چرا نباید مشکلات عاطفی و مسائل خصوصی‌مان را با هوش مصنوعی در میان بگذاریم؟ مشاهده تولد یک سیاه‌چاله بزرگ برای اولین بار (۴ مرداد ۱۴۰۴) ماهواره مخابراتی ناهید ۲ با موفقیت به فضا پرتاب شد+ فیلم سامسونگ برای گلکسی A17 از همان پردازنده گلکسی A16 استفاده می‌کند اضافه‌شدن چند قابلیت هوش مصنوعی به آپدیت جدید ویندوز ۱۱ (۱ مرداد ۱۴۰۴) سه نگرانی سم آلتمن درباره آینده هوش مصنوعی برای هیدراته ماندن بدن چه بنوشیم و از چه چیزی اجتناب کنیم؟ همکاری وزارت ارتباطات و معاونت علمی ریاست جمهوری برای مقابله با تهدیدات سایبری ۵۱ درصد دستگاه‌های اجرایی به ارتقای امنیت شبکه نیاز دارند رئیس سازمان فناوری اطلاعات از مذاکره برای صادرات پیام‌رسان‌های بومی خبر داد ویدئو | ربات انسان‌نمایی که می‌تواند خودش باتری‌هایش را تعویض کند با شکایت صدا و سیما، دادگاه بدوی به توقف فعالیت آپارات‌اسپرت رأی داده است (۳۱ تیر ۱۴۰۴) تأثیرات تغییر شکر نوشابه کوکاکولا با نظر ترامپ چه خواهد بود؟ نسخه ویندوز واتساپ حذف می‌شود | جایگزین: نسخه تحت وب مایکروسافت مشکل کُندی ویندوز ۱۱ را برطرف می‌کند ایران موفق به تست زیرمداری با ماهواره‌بر قاصد شد (۳۰ تیر ۱۴۰۴) ایلان ماسک اپلیکیشن هوش مصنوعی Baby Grok را برای کودکان عرضه می‌کند
سرخط خبرها

درباره یادگیری عمیق و ماشینی هوش مصنوعی| از کاربرد‌های پزشکی تا پیش بینی بازار سهام

  • کد خبر: ۱۷۲۳۴۶
  • ۱۱ خرداد ۱۴۰۲ - ۱۷:۲۹
درباره یادگیری عمیق و ماشینی هوش مصنوعی| از کاربرد‌های پزشکی تا پیش بینی بازار سهام
هوش مصنوعی (AI) با استفاده از روش‌های مختلفی مانند شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، سعی در تقلید و شبیه‌سازی هوش انسانی دارد.

به گزارش شهرآرانیوز، هوش مصنوعی به کمک یادگیری عمیق، امکان تشخیص الگو‌های پیچیده و پردازش داده‌های بزرگ را به طور خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی دارد.

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، توانایی تشخیص الگو‌های پیچیده در داده‌های بزرگ را داراست. در واقع، شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌هایی هستند که با تعداد بسیار زیادی از لایه‌های عصبی، به صورت خودکار و بدون نیاز به تعریف دقیق الگوریتم، توانایی یادگیری از داده‌های ورودی را دارند.

با استفاده از یادگیری عمیق، امکاناتی مانند تشخیص چهره، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، شناسایی اشیاء و موارد دیگر بهبود یافته است. برای مثال، به عنوان یک کاربرد مهم، یادگیری عمیق در تشخیص تصاویر پزشکی بسیار مفید است و به پزشکان کمک می‌کند تا بیماری‌های پیچیده را با دقت بیشتری تشخیص دهند.

همچنین، یادگیری عمیق در حال حاضر در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله صنایع خودروسازی، پزشکی، پردازش تصویر، تحلیل داده‌های مالی و غیره.

چه تفاوتی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی وجود دارد؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری ماشینی (Machine Learning) هر دو زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند و هدف اصلی آن‌ها آموزش ماشین‌ها برای تشخیص الگو‌های پیچیده در داده‌ها است. با این حال، تفاوت‌های مهمی بین این دو وجود دارد.

یادگیری ماشینی، فرایندی است که در آن ماشین‌ها از طریق الگوریتم‌های آموزشی به صورت خودکار از داده‌های ورودی یاد می‌گیرند و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی‌هایی را انجام می‌دهند. برای مثال، با استفاده از یادگیری ماشینی، می‌توان به ماشین یاد داد که با توجه به مشخصه‌هایی مانند قد، وزن و سن، پیش‌بینی کند که آیا فردی دارای اضافه وزن است یا نه.

اما برای مقابله با چالش‌های پیچیده‌تر، یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، برای تشخیص الگو‌های پیچیده‌تر و پردازش داده‌های بزرگ، استفاده می‌شود. در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی با تعداد بسیار زیادی از لایه‌های عصبی، به صورت خودکار و بدون نیاز به تعریف دقیق الگوریتم، توانایی یادگیری از داده‌های ورودی را دارند. برای مثال، با استفاده از یادگیری عمیق، می‌توان به شبکه عصبی آموزش داد که با توجه به تصویر یک حیوان، بتواند آن را با دقت بالا شناسایی کند.

بنابراین، تفاوت اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی، در سطح پیچیدگی الگو‌هایی است که هر کدام از آن‌ها قادر به تشخیص آن‌ها هستند. یادگیری عمیق برای الگو‌های پیچیده‌تر و داده‌های بزرگی که نیاز به پردازش موازی دارند، مناسب است، در حالی که یادگیری ماشینی برای الگو‌های ساده‌تر و داده‌های کمتر، کارایی بهتری دارد.

آیا یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی قیمت‌های بازار سهام نیز استفاده می‌شود؟

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توان به هوش مصنوعی آموزش داد که با توجه به داده‌های مربوط به نرخ سوددهی شرکت‌ها، شاخص‌های بازار و هر گونه داده مربوط به شرایط بازار، پیش‌بینی قیمت‌های بازار سهام را انجام دهد.

با استفاده از یادگیری ماشینی، می‌توان الگو‌های پیچیده‌تر را در داده‌های بازار سهام شناسایی کرد. برای مثال، با استفاده از شبکه‌های عصبی، می‌توان به ماشین‌ها آموخت که با توجه به اخبار و رویداد‌های مربوط به شرکت‌های مختلف، پیش‌بینی کنند که قیمت سهم آن شرکت در بازار چگونه تغییر می‌کند.

به طور کلی، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نقش بسیار مهمی در توسعه فناوری‌های آینده دارند و بسیاری از کاربرد‌های آن‌ها هنوز هم در حال بررسی و تحقیق هستند.

گزارش خطا
ارسال نظرات
دیدگاه های ارسال شده توسط شما، پس از تائید توسط شهرآرانیوز در سایت منتشر خواهد شد.
نظراتی که حاوی توهین و افترا باشد منتشر نخواهد شد.
پربازدید
{*Start Google Analytics Code*} <-- End Google Analytics Code -->