یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق یا Deep Learning که البته خیلی ها ترجیح میدن از واژه دیپ لرنینگ استفاده کنن، تلاش می‌کنه نحوه یادگیری دانش توسط انسان رو تقلید کنه. یادگیری عمیق یک جزء مهم از علم داده به حساب میاد که آمار و مدلسازی تخمینی رو شامل میشه.
یادگیری عمیق برای کاربردهایی مثل جمع ‌آوری، تحلیل و تفسیر مجموعه‌ وسیعی از داده ها ایده آله و به دانشمندان داده کمک می کنه تا فرآیندها رو سریع تر و آسون تر پیش ببرن.
یادگیری عمیق در واقع نوعی از تکنولوژی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستش که در ساده ترین حالت، میشه اونو به عنوان روشی برای خودکارسازی تحلیل های پیش بینی کننده در نظر گرفت. الگوریتم های رایج در یادگیری ماشین خطی هستن، اما الگوریتم های یادگیری عمیق به صورت سلسله مراتبی پشته سازی شدن و پیچیدگی و مفهوم عمیق تری دارن.
برای درک بهتر یادگیری عمیق، کودک خردسالی رو در نظر بگیرین که اولین کلمه ای که یاد گرفته «گل» هستش. کودک با اشاره به اجسام مختلف و گفتن کلمه «گل» می‌تونه یاد بگیره که گل چیه و چی نیست. اگر اشاره کودک درست باشه، والدینش میگن «درسته، این گله» و در غیر اینصورت میگن «نه، این گل نیست».
همزمان با اشاره کودک به اجسام مختلف، اون می‌تونه با ویژگی هایی که یک گل داره بیشتر آشنا بشه. در واقع کودک بدون اینکه حتی اطلاع داشته باشه، داره یک مفهوم پیچیده، یعنی «گل» رو ساده سازی می‌کنه.
هر بار که کودک یک مفهوم جدید و ساده تر از یک مفهوم کلی و پیچیده رو یاد می‌گیره یک لایه اطلاعاتی در مغزش تشکیل میشه. با افزایش این لایه ها، در نهایت سلسله مراتبی شامل لایه هایی از مفاهیمی با درجه سختی و پیچیدگی متفاوت ایجاد میشه که مفهوم «گل» رو برای کودک قابل فهم می‌کنه. بنابراین، در یادگیری عمیق، به دست آوردن دانش با استفاده از مثال انجام میشه.

فهرست مطالب
یادگیری عمیق چطور کار می کند؟
چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟
آشنایی با متدهای یادگیری عمیق
تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین
چالش ها و محدودیت های یادگیری عمیق
مثال هایی از به کارگیری یادگیری عمیق در حوزه های مختلف

یادگیری عمیق چطور کار می کند؟

برنامه های کامپیوتری که از یادگیری عمیق استفاده می کنن در واقع از فرآیندی مشابه با فرآیند یادگیری مفهوم «گل» در مثال بالا بهره می برن. هر الگوریتم در سلسله مراتب با بررسی غیرخطی داده ورودی اش، از دانشی که کسب کرده برای ساخت یک مدل آماری به عنوان خروجی استفاده می کنه.
این کار اونقدر تکرار میشه تا خروجی به سطح رضایت بخشی از دقت رسیده باشه. تعداد لایه هایی که داده ها در اونها پردازش میشن معمولا اونقدر زیاده که با واژه Deep تناسب داره. در تکنولوژی رایج یادگیری ماشین، فرآیند یادگیری تحت نظارت انجام میشه. برنامه نویس خیلی دقیق و مشخص نکات لازم رو در اختیار کامپیوتر قرار میده. اینطوری کامپیوتر میتونه تصمیم بگیره که آیا یک تصویر حاوی گل هست یا نه.
این فرآیند زمان بر و پیچیده تحت عنوان استخراج ویژگی ها شناخته میشه و نرخ موفقیت کامپیوتر دقیقا به توانایی برنامه نویس برای تعیین یک مجموعه ویژگی برای یک مفهوم (مثلا گل) بستگی داره. مزیت یادگیری عمیق اینه که برنامه بدون نیاز به نظارت، ویژگی ها رو خودش می سازه. یادگیری بدون نظارت نه تنها سریع تره بلکه معمولا دقت خیلی بالاتری هم داره.
در وهله اول مقداری داده آموزشی در اختیار برنامه کامپیوتری قرار می گیره که عموما شامل مجموعه ای از تصاویر هستش که توسط انسان نشانه گذاری شدن. مثلا تصاویری که با مفهوم گل نشانه گذاری شدن و تصاویری که فاقد متا تگ گل هستن. برنامه با استفاده از اطلاعات دریافتی از داده آموزشی، یک مجموعه ویژگی رو برای مفهوم گل می سازه و یک مدل پیش بینی کننده رو ایجاد می کنه.
در این مثال، کامپیوتر ممکنه در اولین مرحله به دنبال یک گیاه با گلبرگ بگرده و هر تصویری که دارای این المان ها بود رو با عنوان تصویر حاوی گل دسته بندی کنه. نکته مهم اینه که برنامه از نشانه گذاری هایی که انسان مشخص کرده خبر نداره. در واقع برنامه با بررسی الگوهای پیکسلی در یک داده دیجیتال، به دنبال المان های مذکور میگرده.

یادگیری عمیق چطور کار می کند؟

با بررسی تصویرهای بیشتر، پیچیدگی و دقت مدل پیش بینی کننده افزایش پیدا می کنه. برخلاف کودکی که بالاتر به عنوان مثال فرض شد، برنامه به چند هفته یا حتی ماه نیاز نداره تا مفهوم «گل» رو درک کنه. در واقع الگوریتم های Deep Learning با استفاده از یک مجموعه آموزشی این قابلیت رو دارن تا میلیون ها تصویر رو دسته بندی کنن و تمام تصاویری که در اونها گل وجود داره رو در عرض چند دقیقه مشخص کنن.
برای اینکه به سطح رضایت بخشی از دقت برسیم، برنامه های یادگیری عمیق باید به داده های آموزشی وسیع و قدرت پردازشی بالا دسترسی داشته باشن. هیچ کدام از این دو نیازمندی تا پیش از ظهور ابر داده (Big Data) و پردازش ابری در دسترس برنامه نویسان قرار نداشت.
برنامه نویسی الگوریتم های یادگیری عمیق میتونه با استفاده از خروجی تکرار شونده خودش، مدل های آماری پیچیده تری رو بسازه. به همین دلیل این الگوریتم ها امکان ساخت مدل های پیش بینی کننده دقیق با استفاده از داده های وسیع نشانه گذاری و ساختاربندی نشده رو ارائه میدن. با توجه به اینکه حضور اینترنت اشیاء (IoT) هر روز در زندگی ما پررنگ تر میشه، تکنولوژی یادگیری عمیق از اهمیت زیادی برخورداره. علت اینه که اکثر داده هایی که توسط انسان و ماشین ها تولید میشن نشانه گذاری و ساختاربندی نشده هستن.

چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟

یادگیری عمیق در حال حاضر یکی از مهمترین تکنولوژی هایی هستش که در ماشین های خودران استفاده میشه. این تکنولوژی امکان تشخیص یک تابلوی توقف یا درک تفاوت یک عابر پیاده از یک چراغ برق رو برای ماشین میسر می کنه.
دستگاه های مصرفی مثل گوشی های هوشمند، تبلت ها، تلویزیون ها و بلندگوها هم با استفاده از این تکنولوژی قابلیت کنترل صوتی رو در دسترس کاربران خودشون قرار میدن.
در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری به صورت مستقیم از طریق تصاویر، متن یا صدا یاد می گیره تا چطور طبقه بندی ها رو انجام بده. مدل های Deep Learning میتونن دقت فوق العاده بالایی داشته باشن و حتی در برخی سناریوها عملکردی بهتر از انسان رو نشون بدن.
این مدل ها با استفاده از مجموعه های وسیعی از داده های نشانه گذاری شده/نشده و معماری های شبکه عصبی با لایه های بسیار زیاد، آموزش داده میشن. به کارگیری یادگیری عمیق در صنایع مختلف مزایای زیادی رو به همراه داره. در حوزه ای کامرس (تجارت الکترونیک) یا کسب و کارهایی که خدماتشون رو آنلاین ارائه میدن، امکان شناخت نیازها، علایق و رفتارهای خرید مشتریان وجود داره.
کسب و کارها میتونن با ثبت و تفسیر احساسات و نظرات مشتریان، بهترین راهکارها و پیشنهادها رو به کاربران خودشون ارائه بدن و اینطوری روابط و ارتباطات بهتری داشته باشن. با استفاده از ابر داده و توانمندی های تحلیلی و تفسیری یادگیری عمیق، امکان پیش بینی ترندها و نیازها و در نتیجه ارائه گزینه های متناسب و پاسخ های شخصی سازی شده میسر میشه.
با استفاده از یادگیری عمیق میشه توانایی پیش بینی و دفاع از خود رو در حوزه امنیت سایبری ایجاد کرد. بهره وری بیشتر و کارایی بهتر با بهبود زمان های پاسخگویی میسر میشه.
بدون شک هوش مصنوعی و یادگیری عمیق انقلاب های بعدی در حوزه تکنولوزی هستن و در آینده ای نزدیک، با استفاده از آنها دستاوردهای چشمگیری رو کسب می کنیم.

آشنایی با متدهای یادگیری عمیق

برای ساخت مدل های یادگیری عمیق قدرتمند، متد های مختلفی مورد استفاده قرار می گیره. این تکنیک ها شامل کاهش نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از ابتدا و Dropout میشه. کاهش نرخ یادگیری
نرخ یادگیری یک فراپارامتر (عاملی که پیش از فرآیند یادگیری، سیستم یا شرایطی رو برای عملکرد سیستم تعریف می کنه) هستش که کنترل می کنه هر بار که وزن مدل تغییر می کنه، برای پاسخ به خطای تخمین زده شده، مدل چقدر تغییر رو تجربه می کنه.
نرخ های یادگیری بسیار بالا ممکنه به فرآیندهای آموزشی ناپایدار یا یادگیری مجموعه ای غیر ایده آل از وزنه ها منتهی بشه. از سمت دیگه، نرخ های یادگیری خیلی کم ممکنه باعث ایجاد یک فرآیند آموزشی طولانی بشه که پتانسیل گیر کردن رو داره.
در متد کاهش نرخ یادگیری که به اون بازپخت نرخ یادگیری یا نرخ های یادگیری تطبیقی هم میگن، فرآیند تطبیق نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان آموزش هستش. ساده ترین و رایج ترین انطباق های نرخ یادگیری در طول آموزش شامل تکنیک هایی برای کاهش نرخ یادگیری در طول زمان هستش. انتقال یادگیری
این فرآیند شامل تکمیل یک مدل از قبل آموزش دیده هستش. در این متد به یک رابط برای اجزای داخلی یک شبکه از قبل طراحی شده نیاز داریم. ابتدا، کاربران داده های جدید حاوی طبقه بندی هایی که تا پیش از این ناشناخته بودن رو در اختیار شبکه موجود قرار میدن. وقتی که تنظیمات لازم برای شبکه انجام شد، وظایف جدید رو میشه با توانمندی های توسعه یافته شبکه برای دسته بندی جزئی تر انجام داد.
مزیت متد انتقال یادگیری اینه که نسبت به روش های دیگه به داده های خیلی کمتری نیاز داره و در نتیجه، زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش میده. آموزش از ابتدا
این روش به یک توسعه دهنده نیاز داره که مجموعه داده های نشانه گذاشته شده وسیعی رو جمع آوری و یک معماری شبکه رو پیکربندی کنه. این شبکه باید بتونه ویژگی ها و مدل ها رو از طریق مجموعه داده های آماده شده، یاد بگیره. این تکنیک برای کاربردهایی که نیازمند خروجی شامل تعداد بسیار زیادی دسته بندی هستن و به ویژه برای کاربردهای جدید خیلی مناسبه.
اما به طور کلی از این روش به صورت رایج استفاده نمیشه، چرا که به مقادیر داده زیادی نیاز داره و به همین دلیل آموزش شبکه ممکنه روزها یا حتی هفته ها طول بکشه.

تکنیک Dropout

در این روش سعی بر این هستش تا در طول آموزش با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی، مشکل تناسب بیش از حد در شبکه هایی با مقادیر زیادی از پارامترها برطرف بشه. ثابت شده که متد Dropout میتونه با وظایف یادگیری نظارت شده در بخش هایی مثل تشخیص گفتار، دسته بندی سند و زیست شناسی محاسباتی، عملکرد شبکه های عصبی رو بهبود بده.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

همونطوری که گفته شد، یادگیری عمیق در واقع بخشی از تکنولوژی یادگیری ماشینه که از نظر روش حل مساله متفاوت به حساب میاد. در یادگیری ماشین، یک فرد خبره باید در فرآیندی تحت عنوان استخراج ویژگی، اکثر ویژگی های مورد نظر رو شناسایی کنه. اما در سمت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به صورت فزاینده ویژگی‌های مورد نظر رو درک می کنن و به همین دلیل نیازی به وجود یک نیروی خبره انسانی نیست.
در واقع به همین دلیل آموزش الگوریتم های یادگیری عمیق به مراتب بیشتر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین طول میکشه. برای مثال، ممکنه با صرف چند ثانیه تا نهایتا چند ساعت بتونیم یک مدل یادگیری ماشین کارآمد رو برای پاسخگویی به مساله تعیین شده آماده کنیم. اما آماده سازی و آموزش مدل یادگیری عمیق گاهی تا چند هفته زمان می بره.
اما وقتی موقع تست مدل میرسه، اوضاع برعکس میشه. تست الگوریتم‌های یادگیری عمیق زمان به مراتب کمتری نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارن. علاوه بر این، هر چقدر مجموعه داده آموزشی مدل یادگیری ماشین حجیم تر بشه، زمان لازم برای تست به طور محسوسی بالاتر میره.
بر خلاف یادگیری عمیق، برای اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین نیازی به تجهیزات پرهزینه و پردازشگرهای گرافیکی بالارده نیست. بسیاری از دانشمندان داده، حداقل در حال حاضر یادگیری ماشین رو به یادگیری عمیق ترجیح میدن. دلیل این انتخاب قابلیت تفسیر بهتر یا توانایی درک راه حل ها هستش. الگوریتم های یادگیری ماشینی همچنین مواقعی که داده ها کوچک هستن ترجیح داده میشن. اما در شرایطی مثل تشخیص گفتار و NLP (پردازش زبان طبیعی) که حجم داده ها وسیعه و هیچ نیروی انسانی برای درک یا شناسایی ویژگی ها وجود نداره، یادگیری عمیق به یادگیری ماشین ترجیح داده میشه.

چالش ها و محدودیت های یادگیری عمیق

شاید بزرگترین محدودیت مدل های یادگیری عمیق ضرورت یادگیری از طریق مشاهده باشه. این یعنی مدل ها فقط به چیزی که از طریق داده‌های آموزشی یاد گرفتن اکتفا می‌کنن. اگر کاربری یک مجموعه کوچک از داده داشته باشه یا داده از منبع مشخصی باشه که لزوما در مفهوم کلی تر مناسب کاربرد مورد نظر نیست، مدل‌ها نمیتونن اون داده‌ها رو تعمیم بدن و در نتیجه عملکردشون پیرامون داده‌های آموزشی محدود میشه.
سوگیری های شناختی یکی دیگر از مشکلات اصلی و مهم مدل‌های یادگیری عمیق هستش. اگر یک مدل با داده ای آموزش ببینه که حاوی سوگیری بوده، در نتیجه پیش بینی های خروجی هم با سوگیری همراه هستش. برای برنامه نویسان یادگیری عمیق، این یکی از مشکلات آزاردهندس، چرا که مدل ها یاد می‌گیرن به ازای هر تغییر کوچکی، اجزای اطلاعاتی رو از همدیگه جدا کنن.
اغلب اوقات، عواملی که مدل با استفاده از اون اطلاعات رو از هم جدا می‌کنه برای برنامه نویس کاملا شفاف نیست. مثلا، مدلی که صورت رو تشخیص میده ممکنه خصوصیات چهره افراد رو بر اساس نژاد و جنسیت بررسی کنه، اما برنامه نویس از این موضوع اطلاع نداره.
نرخ یادگیری یکی دیگر از چالش های اصلی در مدل های یادگیری عمیق هستش. اگر نرخ خیلی بالا باشه، مدل خیلی سریع همگرا میشه و در نتیجه خروجی ایده آلی رو ارائه نمیده. در سمت مقابل، اگر نرخ خیلی پایین باشه، فرآیند دسته بندی داده ها ممکنه دچار اختلال بشه و دستیابی به یک راهکار حتی سخت از حالت قبل باشه.
نیازمندی های سخت افزاری برای مدل های یادگیری عمیق می‌تونه محدودیت هایی رو ایجاد کنه. واحدهای پردازش گرافیک چند هسته ای و سایر واحدهای پردازشی قدرتمند برای بهبود کارایی و کاهش زمان لازم برای ارائه خروجی ضروری هستن. طبیعتا تهیه این تجهیزات به هزینه بالایی نیاز داره. از سایر قطعات سخت افزاری مورد نیاز برای بهره گیری مناسب از یادگیری عمیق میشه به حافظه رم سریع، هارد دیسک یا اس اس دی اشاره کرد.
از دیگر محدودیت‌ها و چالش‌های یادگیری عمیق میشه به موارد زیر اشاره کرد:
یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده نیاز داره. علاوه بر این، مدل های دقیق و قدرتمندتر به پارامترهای بیشتری نیاز دارن که طبیعتا اونها هم داده های مختص خودشون رو می‌خوان. پس از آموزش، مدل های یادگیری عمیق بی انعطاف میشن و نمیتونن وظایف رو به صورت مالتی تسکینگ انجام بدن. اونها میتونن راه حل های بهینه و دقیق رو فقط برای یک مشکل مشخص ارائه بدن. حتی حل یک مشکل مشابه نیازمند آموزش مجدد سیستم هستش.
هر کاربردی که به منطق نیاز داره (مثل برنامه نویسی یا استفاده از شیوه های علمی)، برنامه ریزی بلند مدت و دستکاری داده های الگوریتمی، کاملا فراتر از تکنیک های فعلی یادگیری عمیقه و حتی با استفاده از مجموعه های وسیع داده امکان پذیر نیستن.
از اونجایی که مدل‌های یادگیری عمیق اطلاعات رو به شیوه ای مشابه با مغز انسان پردازش می‌کنن، اونها میتونن بسیاری از وظایفی که نیروهای انسانی انجام میدن رو برعهده بگیرن. یادگیری عمیق در حال حاضر در رایج ترین ابزارهای تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و نرم افزار تشخیص گفتار مورد استفاده قرار می گیره.
میزان استفاده از این ابزارها روز به روز در حال گسترش هستش و میشه نمونه هایی از اونها رو در ماشین های خودران و سرویس های ترجمه زبان مشاهده کرد. مثال های استفاده از یادگیری عمیق تمام کاربردهایی که به تحلیل ابر داده ها نیازه رو شامل میشه.
از این بین، مواردی که روی پردازش زبان طبیعی، ترجمه زبان، تشخیص پزشکی، سیگنال های تریدینگ در بازار بورس، امنیت شبکه و تشخیص تصویر تمرکز دارن، امروزه بیشترین میزان استفاده از این تکنولوژی رو به خودشون اختصاص دادن.

یادگیری عمیق و تجربه مشتری:

مدل های یادگیری عمیق در حال حاضر برای چت بات ها یا نرم افزار های گفتگوی آنلاین در وب سایت ها مورد استفاده قرار می گیرن. از اونجایی که مدل های یادگیری عمیق در آینده ای نزدیک به کارآمدی بیشتری دست پیدا می کنن، انتظار میره بسیاری از کسب و کارها از صنایع مختلف از این تکنولوژی برای بهبود تجربه مشتری یا CX خودشون استفاده کنن و میزان رضایت مندی مشتری رو افزایش بدن. تولید متن:
ماشین ها میتونن گرامر و استایل یک متن رو یاد بگیرن و بعدش با استفاده از این مدل به صورت خودکار یک متن جدید تولید کنن که کاملا از نظر املاء، گرامر و استایل با متن اصلی مطابقت داشته باشه. مثال‌هایی از به کارگیری یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلف
یادگیری عمیق در هوافضا و نظامی:
یادگیری عمیق برای تشخیص اشیاء در تصاویر ماهواره ای مورد استفاده قرار می گیره و اتاق های عملیاتی اینطوری میتونن مناطق مهم، امن یا نا امن برای نیروها رو به راحتی مشخص کنن.
اتوماسیون صنعتی:
یادگیری عمیق از طریق ارائه سرویس هایی که به صورت خودکار نزدیک بودن بیش از حد کارگر یا اشیاء به یک دستگاه رو تشخیص میده، میزان ایمنی کارگران در محیط هایی مثل کارخانه یا انبارها رو افزایش میده. اضافه کردن رنگ به عکس و ویدئو:
به لطف مدل های یادگیری عمیق، رنگی کردن تصاویر و ویدیوهای سیاه و سفید و قدیمی به راحتی امکان پذیر شده. در گذشته نه چندان دور، این کار به شدت زمان بر بود و افراد خبره باید از طریق فرآیندهای کاملا دستی، تصاویر رو رنگی می کردن.
تحقیقات پزشکی: محققان سرطان برای تشخیص خودکار سلول های سرطانی، امروزه از مدل های یادگیری عمیق در روش های خود استفاده می کنن.
دید کامپیوتری: یادگیری عمیق به طور چشمگیری دید کامپیوتری رو ارتقاء داده و حالا کامپیوترها این توانایی رو دارن تا با دقت فوق العاده زیادی، اشیاء رو تشخیص بدن و تصاویر رو طبقه بندی کنن. همچنین قابلیت هایی مثل ترمیم و تقسیم بندی تصاویر هم امروزه به راحتی در دسترس قرار داره. یادگیری عمیق در صنعت نفت و گاز:
شرکت های بزرگ نفتی با استفاده از هوش مصنوعی تونستن هزینه های لازم برای فرآیند مکان یابی، استخراج، فرآوری و ارسال نفت و محصولات پتروشیمی رو به طور محسوسی کاهش بدن. شبکه های عصبی در مدل های یادگیری عمیق برای نمایان کردن اطلاعاتی استفاده شدن که تا قبل از این ناشناخته بودن.
این مدل ها برای اهداف مهمی مثل مدلسازی لرزه ای، خودکارسازی برنامه ریزی های اکتشافات یا فعالیت های مهندسی، پیش بینی خرابی ماشین آلات و بهینه سازی زنجیره های تامین مورد استفاده قرار گرفتن.
صنعت ساخت و ساز: شرکت های فعال در حوزه ساخت و ساز با استفاده از مدل های یادگیری عمیق میتونن سریع ترین و بهینه ترین مسیرها برای ساخت یک ساختمان یا تکمیل یک پروژه عمرانی وسیع رو پیدا کنن. مدل شبیه سازی های پروژه رو به صورت گام به گام انجام میده و تمام مراحل مثل پی کنی، اجرای بتن آرمه و غیره رو آزمایش می کنه تا در نهایت به بهینه ترین ترکیب برسه.
نکته ای که در خصوص پروژه های عمرانی وجود داره اینه که خیلی از اونها منحصر به فرد هستن و همین موضوع باعث میشه تا عملا اطلاعات آموزشی از قبل وجود نداشته باشه. در واقع به همین دلیل چند سال پیش، ساخت و ساز یکی از حوزه هایی بود که به میزان خیلی کمی از تکنولوژی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می کرد.
اما حالا با به کارگیری روش یادگیری تقویتی، شبیه سازی ها اساسا به مجموعه داده مورد نیاز برای مدل یادگیری عمیق تبدیل شدن و این محدودیت تا حد زیادی کاهش پیدا کرده.
خدمات مالی: در صنعت خدمات مالی فرصت های زیادی برای به کارگیری یادگیری عمیق وجود داره. برای مثال شرکت های فوق العاده بزرگی که خدمات سرمایه گذاری رو ارائه میدن با استفاده از قابلیت تحلیل متن مبتنی بر یادگیری عمیق، فرصت های تریدینگ و مطابقت با قوانین حکومتی رو ارزیابی کنن.
مدل های یادگیری عمیق به اونها کمک می کنه تا حجم وسیعی از داده متنی رو در زمان بسیار کوتاهی پردازش کنن و از نتایج اون برای تجزیه و تحلیل و جمع آوری فرصت های بکر سرمایه گذاری بهره ببرن.
امنیت سایبری: موارد استفاده از یادگیری عمیق در امنیت سایبری در حال افزایش هستش. یکی از مزایای یادگیری عمیق نسبت به سایر شیوه ها، دقت بالای اونه. در خیلی از موارد، بهبود حاصل از به کارگیری مدل های یادگیری عمیق باعث شده تا نرخ تشخیص به 99.9 درصد نزدیک بشه.
خطرات و هزینه های بسیار بالای ناشی از عدم تشخیص یک تهدید امنیتی باعث شده تا هزینه های به کارگیری یادگیری عمیق به چشم نیاد. یادگیری عمیق میتونه نقش های مختلف و مهمی رو در استراتژی امنیت سایبری ایفا کنه. موارد استفاده شامل تشخیص خودکار نفوذ با نرخ کشف استثنایی، تشخیص بدافزار و URL و کدهای مخرب، عملکرد خیلی خوبی داره.
شبکه اجتماعی: قدرت یادگیری عمیق باعث شده تا در شبکه های اجتماعی هم از اون استفاده بشه. مثلا پینترست رو در نظر بگیرین. این شبکه اجتماعی یک ابزار جستجوی بصری رو در اختیار کاربر قرار میده تا با زوم کردن روی یک شئی خاص در یک تصویر پین شده، تصاویری حاوی اشیاء، رنگ ها، الگوها یا سایر مواردی که از نظر بصری مشابه هستن رو پیدا کنه.