انجام پروژه های یادگیری عمیق-انجام پروژه های deep learning-

برای سفارش پروژه های یادگیری عمیق چه باید کرد؟

تیم هوش مصنوعی سایت azsoftir آماده انجام پروژه هایه یادگیری عمیق در محیط متلب وپایتون می باشد.

پروژه های خود را میتوانید از قسمت ثبت سفارش پروژه یا از طریق ایمیل زیر azsoftir@gmail.com یا شماره تماس 09367292276 ثبت کنید.

چه خدماتی در حوزه یادگیری عمیق قابل انجام است :

انجام پروژه های یادگیری عمیق دانشجویی
انجام پروژه های یادگیری عمیق در متلب
انجام پروژه های دیپ لر نینگ
انجام پروژه های کمک درسی یادگیری عمیق

انجام پروژه های یادگیری عمیق در پایتون python

انجام پروژه های deep learning در پایتون ومتلب

یادیگری عمیق چه مفهومی دارد ؟

یکی از موضوعاته روز  در حوزه   هوش مصنوعی یادگیری عمیق می باشد.یاد گیری عمیق زیر شاخه ی از یادگیری ماشین می باشد,یادگیری عمیق به دلیل قابلیت یادگیری بالا امروز در حوزه های گسترده ی استفاده می شود مثله پردازش تصویر-پردازش صوت وسیگنال ….داری قدرت بالایی در حوزه یادگیری هوشمند  می باشد.

یادگیری عمیق با الگو گیری از عمکرد مغز قادر به پیشبینی وتولید خروجی می باشد.

یادگیری عمیق در واقع بر گرفته از شبکه عصبی می باشدکه از چندین لایه تشکیل یافته است ساختار وعملکرد مشابهی مانند شبکه عصبی دارد.

الگوریتم های یادگیری عمیق مبتنی بر چهار نوع می باشد :

1-الگوریتم های یادگیری نظارت شده
2-الگوریتم های یادگیری بدون نظارت
3-الگوریتم های یادگیری تقویتی
4- الگوریتم های نیمه نظارتی

 فهم یادگیری عمیق

ابتدا باید با مفهوم شبکه عصبی آشنا شد,در واقع یادگیری عمیق همان شبکه های عصبی هستند که دارایه لایه های بیشتری نسبت به شبکه های عصبی می باشد به هر تعداد که به عمق شبکه عصبی برویم مدلیهای شبکه عصبی پیچیده تر خواهد شد.

در یادگیری عمیق ویژگی سلسله مراتبی ویژگیهایه غیر خطی را استخراج میکنیم در مرحله بعد داده ها رو به دسته بندی پاس می دهیم بعد این اتریبوت ها رو با هم ترکیب می کنیم تا بتواند عمل پیش بینی را انجام دهد .

هر چقدر این سلسله مراتب عمیق تر باشد ویزگیهایه غیر لاینر زیادی استخراج می شود .

در هر حال یادگیر عمیق بسیار بالاتر از شبکه عصبی چند لایه وپرسپترون می باشدمجموعه از روش های برای یادگیری عمیق ایجاد می کندبه هر حال یادگیری عمیق به ما اجازه می دهد سیستم های یادگیر با قابلیت ها بالا مثله پیش بینی را ایجاد کنیم .

دلایل اسمه عمیق برای الگوریتم های فوق چیست ؟

شبکه عصبی از دو لایه بنام لایه ورودی ولایه پنهان تشکیل می شوداین نوع ساختار شبکه  عصبی برای محاسبه هاس پیچیده تر  مناسب نخواهد بود. بنابراین ساختارهایی با لایه های ورودی وپنهان بزرگتر معرفی می شود از این نوع ساختار برای یادگیری عمیق استفاده می شود.در ساختار شبکه های عمیق از کم سطح ترین لایه ها برای جمع آوری داده ها مثله متن وتصویر استفاده می شود .

زمینه های استفاده ازالگوریتم های یادگیری عمیق 

خودرو های خودران -لیست پیشنهادی در انواع سایت های اجتماعی -فروشگاهی-خبری..-پردازش تصویر- امنیت اطلاعات-اکونومیکیس-پردازش صوت-پردازش سیگنال-

امور پزشکی-

مراجل انجام پروژه یادگیری عمیق

برای انجام یک پروژه یادگیری عمیق، مراحل زیر را می‌توانید دنبال کنید:

تعریف مسئله یادگیری عمیق: ابتدا باید مسئله‌ای را که قصد حل آن را دارید، به طور دقیق تعریف کنید. برای مثال، شناسایی تصاویر، تشخیص الگوها، ترجمه ماشینی و غیره.

جمع‌آوری داده‌ها یادگیری عمیق: برای آموزش مدل یادگیری عمیق، نیاز به داده‌های آموزشی مناسب دارید. باید داده‌های لازم را جمع‌آوری کنید و آن‌ها را برای استفاده در مدل آماده کنید.

پیش‌پردازش داده‌ها یادگیری عمیق : ممکن است نیاز به پیش‌پردازش داده‌ها باشد تا آن‌ها را برای استفاده در مدل آماده کنید. این فرآیند می‌تواند شامل تغییر اندازه تصاویر، استخراج ویژگی‌ها، نرمال‌سازی داده‌ها و غیره باشد.

طراحی معماری مدل: باید معماری مدل یادگیری عمیق را انتخاب کنید. این شامل انتخاب لایه‌ها، تعداد نورون‌ها، تابع فعال‌سازی و سایر پارامترهای مدل است.

آموزش مدل یادگیری عمیق : با استفاده از داده‌های آموزشی، مدل را آموزش دهید. این شامل انتخاب الگوریتم آموزش، تعیین تعداد دوره‌ها و سایر پارامترهای آموزش است.

ارزیابی مدل یادگیری عمیق : پس از آموزش مدل، باید آن را ارزیابی کنید. استفاده از داده‌های ارزیابی جداگانه از داده‌های آموزشی می‌تواند به شما کمک کند تا عملکرد مدل را بررسی کنید.

بهبود مدل: در صورت لزوم، می‌توانید مدل را بهبود دهید. این شامل تغییر پارامترهای مدل، افزودن لایه‌ها یا تغییر معماری است.

استفاده از مدل یادگیری عمیق : پس از آموزش و بهبود مدل، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی و استفاده در محیط عملی استفاده کنید.

این مراحل فقط یک راهنمای کلی هستند و بسته به پروژه خاص شما، ممکن است نیاز به مراحل دیگری داشته باشید. همچنین، تجربه و دانش شخصی شما نیز می‌تواند در انجام پروژه مفید باشد.

مراحل انجام پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق

انجام یک پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق معمولاً شامل مراحل زیر است:

جمع‌آوری داده پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق: این مرحله شامل جمع‌آوری تصاویر مورد نیاز برای پروژه است. می‌توانید از منابع عمومی مانند پایگاه‌داده‌های عمومی یا وب سایت‌ها استفاده کنید. همچنین، ممکن است نیاز به برچسب‌گذاری داده‌ها (تعیین دسته‌بندی یا توصیف تصاویر) باشد.

پیش‌پردازش داده پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق: در این مرحله، تصاویر را به فرمت مناسب برای استفاده در الگوریتم‌های یادگیری عمیق تبدیل می‌کنید. این شامل تغییر اندازه تصاویر، تبدیل به سطوح خاکستری، نرمال‌سازی و تصحیح تصاویر است.

طراحی معماری شبکه عصبی پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق: در این مرحله، باید معماری شبکه عصبی را برای پروژه خود طراحی کنید. این شامل تعیین تعداد لایه‌ها، نوع لایه‌ها (مانند لایه‌های پیچشی یا تماماً متصل) و تعداد نورون‌ها در هر لایه است.

آموزش مدل: در این مرحله، مدل شبکه عصبی را با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش می‌دهید. این شامل انتخاب الگوریتم بهینه‌سازی، تعیین تابع هزینه و تعیین پارامترهای آموزش است. می‌توانید از الگوریتم‌های معروف مانند SGD (Stochastic Gradient Descent) یا Adam استفاده کنید.

ارزیابی مدل پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق: پس از آموزش مدل، باید آن را بر روی داده‌های ارزیابی تست کنید. این مرحله شامل محاسبه معیارهای ارزیابی مانند دقت (accuracy)، صحت (precision) و بازخوانی (recall) است.

بهینه‌سازی و تنظیم مدل: در این مرحله، می‌توانید مدل خود را بهبود بخشیدید. این شامل تغییر پارامترهای آموزش، تغییر معماری شبکه یا افزودن لایه‌های جدید است.

استفاده از مدل: پس از آموزش و بهینه‌سازی مدل، می‌توانید از آن برای پردازش تصاویر جدید استفاده کنید. می‌توانید تصاویر ورودی را به مدل بدهید و نتایج را بررسی کنید.

این مراحل عمومی برای انجام یک پروژه پردازش تصویر در یادگیری عمیق هستند. البته، ممکن است بسته به پروژه خاص شما، مراحل دیگری نیز وجود داشته باشد که باید به آنها توجه کنید.

ابزارهای معروف انجام پروژه یادگیری عمیق

در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning)، تعداد زیادی ابزار و کتابخانه معروف وجود دارد که برای انجام پروژه‌های مربوط به این حوزه استفاده می‌شوند. در زیر، تعدادی از ابزارهای معروف در زمینه یادگیری عمیق را برای شما لیست می‌کنم:

TensorFlow: TensorFlow یکی از قدرتمندترین و پراستفاده‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این ابزار امکان ایجاد و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را فراهم می‌کند.

PyTorch: PyTorch نیز یک کتابخانه محبوب در زمینه یادگیری عمیق است که توسط Facebook توسعه داده شده است. این ابزار از ساختارهای داینامیکی برای تعریف و آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.

Keras: Keras یک کتابخانه برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی است که بر روی TensorFlow، Theano و CNTK اجرا می‌شود. این ابزار به عنوان یک رابط بالا برای تعریف شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود و دارای سطح بالایی از سهولت در استفاده است.

Caffe: Caffe یک کتابخانه یادگیری عمیق متن‌باز است که برای سرعت و کارآیی بالا طراحی شده است. این ابزار قابلیت اجرای سریع شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کند و در پروژه‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند، مناسب است.

Theano: Theano یک کتابخانه عمومی برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق است. این ابزار امکان تعریف و بهینه‌سازی عملیات‌های عددی را فراهم می‌کند و بر روی GPU نیز قابل اجرا است.

MXNet: MXNet یک کتابخانه یادگیری عمیق قابل حمل و قابل توسعه است که توسط Apache توسعه داده شده است. این ابزار از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند Python، R، Julia و Scala پشتیبانی می‌کند.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): CNTK یک کتابخانه یادگیری عمیق توسعه داده شده توسط مایکروسافت است. این ابزار امکان ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را با استفاده از چندین زبان برنامه‌نویسی مانند C++ و Python فراهم می‌کند.

این تنها چند نمونه از ابزارهای معروف در زمینه یادگیری عمیق هستند. همچنین، بسته به نیازها و پروژه خاص شما، ممکن است ابزارهای دیگری نیز برای شما مناسب باشند.