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.

کد خبر: ۱۷۲۳۴۶

تاریخ : ۱۱ خرداد ۱۴۰۲ - ۱۷:۲۹

نوشته

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.

{$sepehr_key_1246}

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.