شبکه های عصبی مصنوعی چیست؟ هرآنچه باید درباره ANN بدانید!

شبکههای عصبی برنامههای رایانهای هستند که سعی میکنند مانند انسانها الگوهایی را از مثالهای مختلف بیاموزند. آنها این کار را با شکستن مثال به قسمت های کوچکتر و مشاهده نحوه اتصال این قسمت ها به یکدیگر انجام می دهند.
آنها بر اساس روشی که مغز انسان کار می کند طراحی شده اند و قادر به یادگیری الگوهای پیچیده و پیش بینی موارد مختلفی بر اساس نوع شبکه خود، هستند. و همچنین در حوزه توسعه هوش مصنوعی و شکبه های عصبی ، زبان پایتون بسیار مفید و قدرتمند حاضر شده است.
در سالهای اخیر، محبوبیت و عمومیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین افزایش یافته است. در این حوزه جذاب ، شبکه های عصبی مصنوعی یا همان Artificial neural network (ANN) یکی از محبوب ترین و پرکاربردترین الگوریتم ها در یادگیری ماشین هستند.
پایتون به دلیل سادگی، انعطاف پذیری و کتابخانه های قدرتمند، به یک زبان های برنامه نویسی محبوب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است.
پایتون یک زبان های سطح بالا است، به این معنی که بسیاری از جزئیات سطح پایین را انتزاعی می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا به جای نگرانی در مورد مدیریت حافظه و سایر جزئیات سطح پایین، روی حل مشکلات تمرکز کنند.
پایتون دارای اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و چارچوب هایی است که به طور گسترده در توسعه هوش مصنوعی استفاده می شود.
این کتابخانه ها وابزار ها شامل NumPy، Pandas، Matplotlib، Scikit-learn، TensorFlow و غیره هستند. این کتابخانه ها ابزارهایی را برای دستکاری داده ها، تجسم داده ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق فراهم می کنند که توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در پایتون را آسان می کند
پایتون همچنین از چندین پارادایم برنامه نویسی، از جمله برنامه نویسی شی گرا، رویه ای (procedural) و تابعی (functional) پشتیبانی می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که بهترین رویکرد را برای یک مشکل خاص انتخاب کنند.
علاوه بر این، پایتون زبانی آسان برای یادگیری است و دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان است، که آن را به یک زبان ارزشمند برای مبتدیان و توسعه دهندگان با تجربه در توسعه هوش مصنوعی تبدیل می کند.
در این مقاله، شما را با اصول اولیه شبکه های عصبی در پایتون آشنا می کنیم و به شما کمک می کنیم تا با ساخت شبکه های عصبی خود شروع کنید.
ما در اینجا به موضوعات زیر خواهیم پرداخت:
شبکه های عصبی چیست؟

شبکه های عصبی مصنوعی نوعی از هوش مصنوعی (AI) هستند که برای شبیه سازی نحوه عملکرد مغز انسان طراحی شده اند.
آنها از تعداد زیادی گره یا نورون های پردازشی به هم پیوسته تشکیل شده اند که برای پردازش اطلاعات با هم کار می کنند.
این نورونها در لایههایی سازماندهی میشوند که هر لایه عملکرد خاصی مانند دریافت ورودیها، پردازش آنها و انتقال آنها به لایه بعدی را انجام میدهد.
برای برقراری شبکه عصبی ،اتصالات بین نورون ها وزن دهی می شوند (به این معنی که در علوم اعصاب و علوم کامپیوتر، وزن به قدرت یا دامنه ارتباط بین دو گره تعریف میشود) ،این وزن ها یا گستره ارتباطات هر گره با دیگری، در طول فرآیند یادگیری به منظور بهبود توانایی شبکه در تشخیص الگوها ، پیش بینی تنظیم می شوند.
شبکه های عصبی برای طیف گسترده ای از کاربردها، از جمله پردازش تصویر و پردازش گفتار، پردازش زبان طبیعی و مدل های پیش بینی کننده استفاده می شوند.
استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی برای کارهایی مفید است که در آن ورودی ها پیچیده و تفسیر آنها دشوار است، یا در جایی که الگوریتم های سنتی به مقدار زیادی تنظیم دستی نیاز دارند.
انواع شبکه های عصبی
انواع شبکه های عصبی انواع مختلفی از شبکه های عصبی وجود دارد که هر کدام معماری و هدف خاص خود را دارند. برخی از محبوب ترین انواع شبکه های عصبی عبارتند از:
1. شبکه های عصبی Feedforward یا پیشخور:
این شبکه های عصبی ابتدایی ترین نوع شبکه عصبی هستند. آنها از یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده اند.لایه ورودی داده ها را دریافت می کند، لایه های پنهان داده ها را پردازش می کنند و لایه خروجی یک پیش بینی تولید می کند.
این شبکه ها به عنوان نورون ادراکی های چند لایه (multi-layer perceptrons) نیز شناخته می شوند. هر لایه یک تبدیل غیرخطی ورودی را انجام می دهد. شبکه های عصبی پیشخور معمولاً برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون و تشخیص الگو استفاده می شوند.

2. شبکه های عصبی همگشتی یا هم آمیختهConvolutional neural networks (CNN) :
این شبکه های عصبی برای تشخیص تصویر و ویدئو ، تشخیص اشیاء و تقسیم بندی های مختلف طراحی شده اند.
آنها از تکنیکی به نام کانولوشن Convolution برای فیلتر کردن و تبدیل داده های ورودی استفاده می کنند. شبکه عصبی همگشتی (ConvNet/CNN) در واقع یک الگوریتم یادگیری عمیق است که میتواند یک تصویر را به عنوان ورودی دریافت کند،ویژگی های مهم شامل (وزنها و سوگیریهای قابل یادگیری) را به جنبهها/اشیاء مختلف در تصویر اختصاص دهد و بتواند یکی را از دیگری متمایز کند.

3. شبکه های عصبی بازگشتی(RNN) Recurrent neural networks:
این شبکه های عصبی برای پردازش داده های متوالی مانند داده های سری زمانی، گفتار و متن که ساختار زمانی یا ترتیبی دارند طراحی شده اند. آنها از حلقه های بازخورد (feedback) برای انتقال اطلاعات از یک مرحله زمانی به مرحله دیگر استفاده می کنند.
آنها حلقههایی در معماری خود دارند که به اطلاعات اجازه میدهد به شبکه بازگردانده شوند، که شبکه را قادر میسازد ورودیهای قبلی را به خاطر بسپارد و از آنها برای پیشبینی در مورد ورودیهای آینده استفاده کند.
RNN ها را می توان برای کارهایی مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و پیش بینی سری های زمانی استفاده کرد. با این حال، آنها می توانند از مشکل ” محو شدگی گرادیان “ رنج ببرند، که می تواند توانایی آنها را برای یادگیری وابستگی های طولانی مدت محدود کند.

4. شبکه های متخاصم مولد (GAN) Generative adversarial networks:
اینشبکه ها از دو شبکه تشکیل شده اند: یک شبکه مولد و یک شبکه تشخیص یا متمایز کننده. شبکه مولد داده های جدیدی مانند تصاویر یا موسیقی ایجاد می کند، در حالی که شبکه تشخیص دهنده ،واقعی یا جعلی بودن آن داده ها را ارزیابی می کند.
این دو شبکه با هم در یک بازی“مینیمکس (minimax)” آموزش داده می شوند، جایی که مولد سعی می کند داده های واقعی تری ایجاد کند و متمایز کننده سعی می کند بین داده های واقعی و جعلی تمایز قائل شود.
GAN ها را می توان برای کارهایی مانند تولید تصویر، تولید ویدئو و افزایش داده (data augmentation) استفاده کرد.

5. شبکه های حافظه کوتاه مدت_بلند مدت Long short-term memory networks (LSTM) :
این شبکه ها نوعی RNN هستند که برای به خاطر سپردن توالی های طولانی از داده ها طراحی شده اند. آنها دارای “سلول های حافظه” ویژه ای هستند که می توانند اطلاعات را برای مدت زمان طولانی ذخیره کنند، که به آنها امکان می دهد وابستگی داده های طولانی مدت را یاد بگیرند.
این مدل نوعی از شبکههای عصبی بازگشتی هستند که برای برطرف کردن مشکل محو شدگی گرادیان در RNN های سنتی طراحی شدهاند. آنها معمولا برای تشخیص گفتار، ترجمه زبان و تشخیص دست خط استفاده می شوند.

اینها تنها چند نمونه از انواع شبکه های عصبی موجود هستند و تنوع و ترکیبات زیادی از این معماری ها برای کارهای خاص استفاده می شود. انتخاب معماری شبکه به وظیفه خاص و ماهیت داده های ورودی بستگی دارد.
نحوه کار شبکه های عصبی
.در ابتدا از شما دعوت میکنیم ویدئوی زیر را که نحوه کار شبکه عصبی مصنوعی را به زبان ساده توضیح میدهد ببینید
شبکههای عصبی برنامههای رایانهای هستند که سعی میکنند مانند انسانها الگوهایی را از مثالهای مختلف بیاموزند. آنها این کار را با شکستن مثال به قسمت های کوچکتر و مشاهده نحوه اتصال این قسمت ها به یکدیگر انجام می دهند.
در طول یادگیری، نمونههای زیادی از ورودیها و خروجیهای مربوطه به شبکه نشان داده میشود. سپس اتصالات بین نورون های خود را تنظیم می کند تا بتواند خروجی مناسب را برای هر ورودی بهتر تولید کند.
هنگامی که شبکه عصبی مصنوعی آموزش داده شد، می توان از آن برای پیش بینی ورودی های جدیدی که قبلاً ندیده استفاده کرد. این باعث می شود شبکه های عصبی برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی بسیار مفید باشند، جایی که آنها می توانند یاد بگیرند که الگوها و روابط را در داده های پیچیده تشخیص دهند.
برای انجام این کار، شبکه های عصبی از نورون های مصنوعی استفاده می کنند که مانند واحدهای تصمیم گیری کوچک هستند. هر نورون مقداری ورودی می گیرد، با آن ورودی محاسباتی را انجام می دهد و سپس یک خروجی تولید می کند.
خروجی های یک مجموعه از نورون ها به ورودی های مجموعه بعدی تبدیل می شوند و این روند تا زمانی ادامه می یابد که شبکه یک خروجی کلی را بتواند به صورت صحیح تولید کند.
با نگاه کمی تخصصی تر میتوان گفت که شبکههای عصبی نوعی الگوریتم یادگیری ماشینی هستند که بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان مدلسازی میشوند.
آنها از لایه هایی از گره ها یا نورون های به هم پیوسته تشکیل شده اند که داده های ورودی را برای تولید نتایج خروجی پردازش می کنند.
نورون ها در یک شبکه عصبی سیگنال های ورودی را دریافت می کنند که در وزن اتصال ضرب می شوند و سپس جمع می شوند. سپس این مجموع از طریق یک تابع فعال سازی، که سیگنال خروجی نورون را تعیین می کند، منتقل می شود. سپس خروجی هر نورون به لایه بعدی نورون ها منتقل می شود تا خروجی نهایی تولید شود.
آموزش یک شبکه عصبی شامل تنظیم وزن اتصال بین نورون ها است تا شبکه بتواند داده های ورودی را به نتایج خروجی به طور دقیق ترسیم کند.
این کار از طریق فرآیندی به نام نام پس انتشار یا (backpropagation) انجام می شود که در آن خروجی شبکه با خروجی مورد نظر مقایسه می شود و وزن ها به گونه ای تنظیم می شوند که اختلاف بین این دو به حداقل برسد.
در توسه این فرآیند انواع مختلفی از شبکه های عصبی وجود دارد که درقسمت بالاتر به آنها اشاره به عنوان مثال، شبکه های عصبی پیشخور (Feedforward) ساده ترین نوع شبکه عصبی هستند که از لایه های ورودی، پنهان و خروجی تشکیل شده اند.
شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) معمولاً برای پردازش تصویر و ویدئو استفاده میشوند، در حالی که شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی دادهها، مانند پردازش زبان طبیعی استفاده میشوند.
شبکههای عصبی در سالهای اخیر به دلیل توانایی آنها در یادگیری الگوها و روابط پیچیده در دادهها، محبوبیت فزایندهای پیدا کردهاند، و آنها را در طیف گستردهای از کاربردها، از جمله تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده مفید میسازد.
کتابخانه های محبوب در حوزه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مصنوعی در پایتون
پایتون چندین کتابخانه محبوب یادگیری عمیق دارد که رابط های کاربری آسانی را برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی پیچیده ارائه می دهند. در اینجا تعدادی از محبوب ترین کتابخانه های یادگیری عمیق در پایتون آورده شده است:
1. TensorFlow :

که توسط گوگل توسعه داده شده است، یک کتابخانه یادگیری عمیق قدرتمند و انعطاف پذیر است که می تواند برای طیف گسترده ای از وظایف، از تشخیص تصویر و گفتار گرفته تا پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده شود. هم APIهای سطح بالا مانند Keras و هم APIهای سطح پایین را برای سفارشی سازی بیشتر فراهم می کند.
2. Keras :

یک API شبکه عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده است که در اولویت نسبت بهTensorFlow، Theano یا CNTK اجرا می شود Keras .به گونه ای طراحی شده است که استفاده از آن آسان باشد، با یک رابط کاربری ساده و شهودی برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق استفاده میشود.
3. PyTorch :

که توسط فیس بوک توسعه داده شده است، یک چارچوب یادگیری عمیق محبوب است که بر انعطاف پذیری و سهولت استفاده تأکید دارد. PyTorch یک نمودار محاسباتی پویا ارائه میکند که در مقایسه با چارچوبهای نمودار استاتیک مانند TensorFlow، استفاده کارآمدتر از حافظه و زمانهای محاسباتی سریعتر را فراهم میکند.
4. Caffe :

یک کتابخانه یادگیری عمیق است که توسط Berkeley Vision and Learning Centeتوسعه یافته است که برای آموزش سریع و کارآمد شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) طراحی شده است. برای شتاب GPU بهینه شده است و معمولاً برای کارهای بینایی رایانه مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا استفاده می شود.
5. Theano :

یک کتابخانه یادگیری عمیق محبوب است که توسط مؤسسه الگوریتمهای یادگیری مونترال (MILA) توسعه یافته است. این یک رابط سطح بالا برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی و همچنین یک رابط سطح پایین برای سفارشی سازی بیشتر و بهینه سازی عملکرد ارائه می دهد.
هر کدام از این کتابخانه ها نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند و انتخاب کدام یک از آنها به نیازهای خاص پروژه شما بستگی دارد. با این حال، همه این کتابخانه ها ابزارهای قدرتمندی برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق در پایتون ارائه می دهند.
نحوه راه اندازی یک شبکه عصبی مصنوعی در پایتون
ایجاد یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در پایتون می تواند برای مبتدیان کمی دلهره آور باشد، اما نگران نباشید، ما شما را از طریق مراحل راهنمایی می کنیم.
ابتدا باید کتابخانه های لازم را نصب کنید که شامل کتابخانه های NumPy، pandas و TensorFlow می شود. می توانید این کار را با اجرای دستورات زیر در خط فرمان یا ترمینال خود انجام دهید:
pip install numpy
pip install pandas
pip install tensorflow
هنگامی که این کتابخانه ها را نصب کردید، می توانید شروع به ساخت شبکه عصبی مصنوعی کنید. در اینجا
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
# load the dataset مجموعه داده را بارگیری کنید
dataset = pd.read_csv(‘your_dataset.csv’)
# separate the independent variables (X) from the dependent variable (y)
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
# split the dataset into training and testing sets مجموعه داده را به مجموعه های آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# create the ANN model مدل شبکه عصبی مصنوعی را ایجاد کنید
model = tf.keras.models.Sequential( )
# add the input layer and the first hidden layer لایه ورودی و اولین لایه پنهان را اضافه کنید
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=6, activation=’relu’, input_dim=X_train.shape[1]))
# add the second hidden layer لایه پنهان دوم را اضافه کنید
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=6, activation=’relu’))
# add the output layer لایه خروجی را اضافه کنید
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation=’sigmoid’))
# compile the model مدل را کامپایل کنید
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
# train the model مدل را آموزش دهید
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=100)
# evaluate the model مدل را ارزیابی کنید
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(‘Test accuracy:’, test_acc)
ابتدا مجموعه داده را با استفاده از پانداس بارگذاری می کنیم و متغیرهای مستقل و وابسته را از هم جدا می کنیم.
سپس، با استفاده از train_test_split از scikit-learn، مجموعه داده را به مجموعههای آموزشی و آزمایشی تقسیم میکنیم.
سپس، مدل ANN را با استفاده از Sequential از TensorFlow ایجاد می کنیم. لایه ورودی و دو لایه مخفی را اضافه می کنیم که هر کدام دارای 6 واحد و با استفاده از تابع فعال سازی ReLU فعال میشوند.
سپس لایه خروجی را با 1 واحد و با استفاده از تابع فعال سازی سیگموئید اضافه می کنیم.
ما مدل را با استفاده از بهینه ساز adam و تابع binary_crossentropy loss function کامپایل می کنیم. همچنین مشخص می کنیم که می خواهیم دقت را به عنوان یک پارامتر متریک دریافت کنیم.
ما مدل را با استفاده از روش برازش و دادههای آموزشی، با مشخص کردن اندازه دستهای 32 و آموزش برای 100 دوره آموزش میدهیم.
در نهایت، مدل را با استفاده از داده های تست ارزیابی می کنیم و دقت تست را چاپ می کنیم.
توجه داشته باشید که این فقط یک الگوی اولیه است و باید آن را بر اساس مجموعه داده و مسئله خاص خود بهینه سازی کنید.
برای بهبود عملکرد مدل خود می توانید با استفاده از فراپارامترهای مختلف،توابع فعال سازی و الگوریتم های بهینه سازی مدل خود را آزمایش کنید.
امیدوارم این آموزش به شما کمک کند تا بتوانید در پایتون یک شبکه عصبی مصنوعی ایجاد کنید.
پیشنهاد اسمارتک به شما
اگر به دنبال شروع یا ادامه قدرتمند مسیر هوش مصنوعی هستید پیشنهاد ما را از دست ندهید.
مینی دوره پایتون
شروع از صفر
اگه به هوش مصنوعی علاقه داری و نمیدونی از کجا شروع کنی؛ اگه تحصیلات مرتبط با هوش مصنوعی نداری ولی دوست داری وارد دنیای هوش مصنوعی بشی؛ بوتکمپ شروع از صفر یکی از بهترین دوره های هوش مصنوعی هست که با مدرک معتبر شما میتوایند وارد فضای کسب و کار هوش مصنوعی بشوی
این دوره که 70 ساعت طول میکشه و در 3 ماه آموزشی مسیر درست و کاربردی هوش مصنوعی را یادمیگیری و آماده میشی برای متخصص شدن.
متخصص شو
در بین افراد علاقه مند به هوش مصنوعی، افرادی هستند که به طور پراکنده تا حدودی با هوش مصنوعی آشنا هستند، حتی برنامه نویسی را فراگرفته اند و تا جاهایی پیش رفته اند و اکنون دنبال متخصص شدن و پیدا کردن راه تخصصی خود هستند. بوتکمپ متخصص شو برای این طراحی شده است که این افراد ابتدا با ساختار شبکه های عصبی و یادگیری عمیق که زیرشاخه یادگیری ماشین است آشنا شوند و سپس به سمت تخصص مورد علاقه خود یعنی یادگیری عمیق تخصصی با رویکرد بینایی ماشین یا NLP حرکت کنند. در این بوتکمپ ابتدا 20 ساعت با مفاهیم پایه و معماری های پایه یادگیری عمیق آشنا شده و پس از انتخاب تخصص مورد علاقه خود یعنی بینایی ماشین یا NLP؛ 25 ساعت در حوزه مورد نظر با خدمات جانبی فراوان آموزش ها را فرا می گیرند.
بوتکمپ طراحی و توسعه کسب و کار هوش مصنوعی
افراد زیادی هستند که به اندازه کافی در زمینه هوش مصنوعی آموزش دیده اند و دوره ها و منابع مختلف را بررسی کرده و دید نسبتا خوبی نسبت به هوش مصنوعی پیدا کرده اند ولیکن یک مشکل اساسی دارند. این افراد هنوز خوب تجربه کسب نکرده اند و در صورت ورود به بازار کار به مشکلات زیادی از جمله ناامیدی دچار میشوند. بوتکمپ AI master طراحی شده تا افراد با حضور یک منتور خوب و با مسائل واقعی دست و پنجه نرم کنند و ریسک حضور در محیط های کسب و کار را کاهش دهند. این بوتکمپ شامل 35 ساعت آموزش اصول تجاری سازی و حرفهای در هوش مصنوعی است که شامل 10 جلسه 90 دقیقه ای منتورینگ با حضور افراد باتجربه صنعت میباشد. در پایان افراد یک مساله واقعی را حل کرده و با رزومه و تجربه خوبی وارد فضای کار میشوند.
بوت کمپ جامع
اگه تو هم از اونایی هستی که اسم هوش مصنوعی رو شنیدی ولی نمیدونی از کجا شروع کنی ؛ اگه از دیدن دوره های پراکنده هوش مصنوعی خسته شدی و دنبال یه دوره کامل هستی، کالج هوش مصنوعی اسمارتک دقیقا همونیه که میخوای، تا وارد سرزمین هوش مصنوعی بشی و اون رو فتح کنی
180 ساعت دوره آموزشی در مدت 6 ماه از پایتون مقدماتی تا اصول تجاری سازی هوش مصنوعی. در این مدت شما با پروژه هایی که در کلاس ها انجام میدین و با راهبری فردی، میتونین در آخر دوره این انتظار را داشته باشید که به یک متخصص تازه کار در هوش مصنوعی تبدیل بشین و بعد از اون میتونین با انجام پروژه های واقعی در صنعت تجربه کسب کنید. در تمام این مسیر، شتابدهنده اسمارتک در کنار شماست تا اول از همه یک مهندس هوش مصنوعی بشید و بعد از اون بتونید وارد بازار کار بشین و پروژه انجام بدین و یا کسب و کار خودتون را راه اندازی کنید.
نتیجه
شبکه های عصبی یکی از مهیج ترین زمینه های تحقیق در هوش مصنوعی هستند. شبکه های عصبی بر اساس ساختار مغز انسان، با توانایی یادگیری و انطباق با ورودی های داده جدید، مدل سازی شده اند.
آنها از نورون های مصنوعی تشکیل شده اند که در لایه ها با هم کار می کنند تا ویژگی ها را از داده ها استخراج کنند و پیش بینی کنند.
این مدلها میتوانند روابط پیچیده بین ورودیها و خروجیها را بیاموزند و آنها را برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده ایدهآل میسازند.
ساخت شبکه عصبی در پایتون شامل چندین مرحله کلیدی از جمله بارگذاری و پیش پردازش داده ها، تعریف معماری شبکه عصبی، کامپایل شبکه، آموزش شبکه، ارزیابی عملکرد آن و انجام پیش بینی است.
اولین لایه نورون ها لایه ورودی و آخرین لایه لایه خروجی نامیده می شود. در بین لایه های ورودی و خروجی، یک یا چند لایه پنهان می تواند وجود داشته باشد.
تعداد نورونها در هر لایه، نوع تابع فعالسازی مورد استفاده و وزن اتصالها همگی پارامترهایی هستند که میتوانند برای بهینهسازی عملکرد شبکه عصبی تنظیم شوند.
شبکههای عصبی با استفاده از مجموعه دادهای که حاوی ورودیها و خروجیهای مربوطه است، آموزش داده میشوند. در طول فرآیند آموزش، شبکه عصبی وزن اتصالات را تنظیم می کند تا تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده خود و خروجی های واقعی در مجموعه داده را به حداقل برساند.
در نتیجه، شبکه های عصبی ابزار قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده یادگیری ماشین در طیف وسیعی از حوزه ها هستند.
با در دسترس بودن کتابخانه های یادگیری عمیق محبوب در پایتون، ساخت و آموزش شبکه های عصبی بیش از هر زمان دیگری در دسترس و آسان تر شده است. درک اصول و تکنیک های اساسی شبکه های عصبی می تواند به توسعه دهندگان و دانشمندان داده کمک کند تا مدل های یادگیری ماشینی موثرتر و دقیق تری بسازند.
منابع بیشتر جهت یادگیری
در اینجا چند منبع برای یادگیری و کاوش بیشتر در ANN در پایتون وجود دارد:
1. وب سایت https://www.tensorflow.org
2. وب سایت کراس: https://keras.io
3. وب سایت https://pytorch.org
4. کتاب یادگیری عمیق با پایتون اثر فرانسوا شولت
5. کتاب شبکه های عصبی و یادگیری عمیق نوشته مایکل نیلسن
6. تخصص یادگیری عمیق Coursera توسط AndrewNg
- برنامه Nanodegree یادگیری عمیق Udacity
8. دوره آموزش عمیق عملی برای کدنویسان Fast.ai
9. کانال های یوتیوب مانند TensorFlow، PyTorch و Sentdex
10. مسابقات و انجمن های Kaggle برای تمرین عملی و حمایت از جامعه.
این منابع فرصت های یادگیری متنوعی را برای مبتدیان و متخصصان پیشرفته در
یادگیری عمیق و ANN ارائه می دهد.
منابع مقاله
مجموعه آموزش “شبکه های عصبی از ابتدا در پایتون” توسط Sentdex در YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=Wo5dMEP_BbI&list=PLQVvvaa0QuDcjD5BAw2DxE6OF2tius3V3
آموزش “راهنمای مبتدی برای شبکه های عصبی در پایتون” توسط Springboard: https://www.springboard.com/blog/beginners-guide-neural-network-in-python-scikit-learn-0-18
دوره آموزشی “مقدمه ای بر شبکه های عصبی در پایتون” توسط DataCamp: https://www.datacamp.com/courses/neural-networks-in-python
آموزش “ساخت یک شبکه عصبی ساده از ابتدا در پایتون” توسط KDNuggets: https://www.kdnuggets.com/2019/11/building-simple-neural-network-scratch-python.html
آموزش “یک شبکه عصبی ساده در پایتون” توسط Thales Sehn Körting: https://towardsdatascience.com/a-simple-neural-network-in-python-2f5cf132f7f0
«یادگیری عمیق با پایتون» نوشته فرانسوا شولت: این کتاب مقدمه ای جامع برای یادگیری عمیق با استفاده از پایتون با تمرکز بر کتابخانه کراس ارائه می دهد.
«شبکههای عصبی و یادگیری عمیق» نوشته مایکل نیلسن: این کتاب آنلاین با مثالهای تعاملی پایتون، معرفی مفصلی از شبکههای عصبی و مفاهیم یادگیری عمیق ارائه میکند.
«آموزش عمیق پایتون» نوشته ایوان واسیلف: این کتاب اصول یادگیری عمیق با استفاده از پایتون را با مثالهای عملی و کدهای تکهای پوشش میدهد.
«آموزش عمیق عملی برای کدنویسان» نوشته جرمی هاوارد: این دوره آنلاین مقدمه ای عملی برای یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه fast.ai با تمرکز بر برنامه های کاربردی ارائه می دهد.
آموزش دستی ماشین با Scikit-Learn، Keras و TensorFlowنوشته اورلین جرون: این کتاب مقدمه ای جامع برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با استفاده از پایتون، همراه با مثال های عملی با استفاده از کتابخانه های محبوب ارائه می دهد
“مقدمه ای بر یادگیری عمیق با پایتون” نوشته جیسون براونلی: این دوره آنلاین مقدمه ای عملی برای یادگیری عمیق با استفاده از پایتون با تمرکز بر کتابخانه Keras ارائه می دهد
“مبانی یادگیری عمیق با پایتون، تنسورفلو و کراس” توسط هولزر بالاز: این دوره آنلاین مقدمه ای برای مبتدیان برای یادگیری عمیق با استفاده از پایتون، تنسورفلو و کراس ارائه می دهد.
“Building Deep Learning Applications with Keras” توسط DavidBelanger و :Oriol Vinyals این کتاب مقدمه ای عملی برای ساخت برنامه های یادگیری عمیق با استفاده از Kerasارائه می دهد.
“آموزش عمیق در پایتون” توسط DataCamp: این دوره آنلاین مقدمه ای جامع برای یادگیری عمیق با استفاده از Python همراه با مثال های عملی با استفاده از Keras و TensorFlow ارائه می دهد.
“تسلط بر یادگیری ماشین” نوشته جیسون براونلی: این وب سایت منابع زیادی را در مورد یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با استفاده از پایتون ارائه می دهد، از جمله آموزش، پست های وبلاگ و کتاب های الکترونیکی رایگان.

علی عطائی فر
فارق التحصیل از هنرستان هوانوردی مجمع صنعت
فارق التحصیل کاردانی از دانشگاه هواپیما ساها در رشته اویونیک
دیدگاهتان را بنویسید