انجام پروژه های یادگیری عمیق – Deep Learning

 انجام پروژه های یادگیری عمیق 

انجام پروژه های یادگیری عمیق - رایا پروژه

 

 یادگیری عمیق چیست ؟

 

یادگیری عمیق یا Deep learning (که به عنوان یادگیری ساختارمند عمیق یا  یادگیری سلسله وار تعریف می سود ) قسمتی  از خانواده بزرگ تر روش های یادگیری مبتنی بر نمایش دادن داده های یادگیری می باشد و در مقابل الگوریتم های مخصوص کار می باشد . امکان دارد یادگیری نظارت شده ، نیمه نظارت شده یا بدون نظارت باشد ؛ رایا پروژه بهترین مرجع  انجام پروژه های یادگیری  عمیق در ایران است.

معماری های یادگیری عمیق هم مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی بازگشتی و شبکه های باور عمیق  حوزه هایی مانند بینایی رایانه، شناسایی کردن گفتار، پردازش کردن زبان طبیعی، شناسایی کردن صوت، فیلترینگ شبکه های اجتماعی، بیوانفورماتیک، ترجمه ماشینی ، طراحی کردن دارو و برنامه بازی های تخته ای استفاده شده اند که در آن ها نتیجه های قابل مقایسه ای با متخصصان انسانی و یا برتر از آن ها ارائه کرده اند.

مدل های یادگیری عمیق به صورت  نه زیاد روشن از الگوهای پردازش اطلاعاتی و  ارتباطی در سیستم های عصبی زیستی گرفته شده اند اما فرق های زیادی درقابلیت های ساختاری و عملکردی با مغزهای زیستی (به خصوص مغز انسان) دارند، که سبب  عدم همخوانی آن ها با شواهد علوم اعصاب می باشد .

 

یادگیری عمیق، دسته ای از الگوریتم های یادگیری ماشین است که به 3 حالت زیرتوصیف می شود:

 

از آبشاری از لایه های چندگانه واحد های پردازش غیرخطی برای استخراج کردن و تبدیل ویژگی استفاده می شود. در هر لایه تالی، از خروجی لایه قبلی به عنوان ورودی استفاده می شود .

 به صورت نظارت شده (مانند طبقه بندی) و یا بدون نظارت (مانند تحلیل الگو) یادگیری می کنند.

 لایه های چندگانه ای از نمایش را یادگیری می کنند که متناسب با سطح های گوناگونی از انتزاعات می باشند ، این سطح ها زنجیره ای  از مفاهیم را ایجاد می کنند .

 تاریخچه و پیشینه یادگیری عمیق چیست ؟ 

 

معنای یادگیری عمیق برای نخستین بار در تاریخ و سال 1980 به حالت یک استدلال نظری معرفی شد. ولی این مفهوم به 2 دلیل بزرگ ، در حال حاضر بیشتر از گذشته مورد توجه قرار گرفته است و مفید بوده است. این دلایل به شرح زیر می باشد :

1 ) Deep Learning به تعداد زیادی از داده‌ها را نیاز دارد . مثلا، برای توسعه دادن خودروهای خودران، تعداد بسیار زیادی از تصاویر  و هزاران ساعت ویدئو مورد نیاز می باشد .

2 ) یادگیری عمیق به قدرت پردازشی بالایی نیاز دارد. واحدهای پردازنده گرافیکی قدرتمندی که در Deep Learning استفاده می‌شوند، هزینه زیادی دارند. در حالتی که این پردازنده ‌ها با سیستم رایانش ابری همگام سازی کنند ، تیم ‌های توسعه می‌توانند میزان زمان آموزشی یک شبکه یادگیری عمیق را از چند هفته‌ به چند ساعت‌ یا حتی کمتر کاهش و تبدیل کنند .

 

  کاربرد های یادگیری عمیق چیست ؟ 

 

کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه: الگوریتم‌های یادگیری عمیق می توانند زبان‌های گوناگون را به یکدیگر ترجمه کنند. این توانایی برای مسافران، تاجران و… بسیار سودمند و مفید است.

کاربرد یادگیری عمیق در چت بات: Chatbot  چت بات ها به دلیل بهره گیری از تکنولوژی موضوع عمیق می‌توانند نوعی پشتیبانی کارآمد و مفید ذاشته باشند . در اکثری از شرکت‌ها از چت بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه دادن  خدمات پشتیبانی آنلاین برای کاربر های خود استفاده می کنند .

 

کاربرد یادگیری عمیق در صنایع دفاعی و هوافضا

 

برای شناسایی کردن اشیا در داخل فضاپیما ها از یادگیری عمیق استفاده می شود. با این روش مناطق مورد نظر مشخص می شود و همچنین مناطق امن و ناامن مشخص می شوند.

 

کاربرد یادگیری عمیق در رانندگی خودکار

 

محققان اتومبیل های خودران و بدون سرنشین برای خودکار سازی شناسایی شی ء هایی مثل چراغ های راهنمایی، هشدارهای توقف ، افراد پیاده از یادگیری ماشین استفاده می کنند.

 

کاربرد یادگیری عمیق در تحقیقات پزشکی

 

در زمینه سرطان از یادگیری عمیق برای تشخیص  خودکار سلول‌ های سرطانی استفاده می شود . گروه هایی در دانشگاه UCLA یک میکروسکوپ بسیار پیشرفته اختراع کردند که از دیتاستی با ابعاد بسیار بالا برای آموزش مدل یادگیری عمیق برای شناسایی کرددن دقیق سلول‌های سرطانی استفاده می کند .

 

کاربرد یادگیری عمیق در الکترونیک

 

دستگاه هایی که در سیستم های پاسخ گویی به صدای انسان نیاز دارند از ویژگی یادگیری ماشین برای تشخیص صدای انسان و درک کردن منظور و توضیحات فرد و پاسخگویی به او استفاده می کنند.

 

کاربرد یادگیری عمیق در اتوماسیون صنایع

 

یادگیری عمیق به بهترشدن ایمنی کارگران دراطراف ماشین‌آلات سنگین توسط تشخیص خودکار زمانی که افراد یا اشیا در فاصله نا امنی از ماشین‌ها قرار می گیرند، کمک می‌کند.

کاربرد یادگیری عمیق در پردازش هنرهای تجسمی

 

کاربرد پردازش تصویر در هنرهای تجسمی روز به روز در حال افزایش یافتن می باشد . برای نمونه در شناسایی دوره ای که نقاشی متعلق به آن می باشد ، مشخص کردن سبک یک کار هنری و اجرای آن بر روی یک تصویر یا فیلم می تواند با مدل های یادگیری عمیق عملی شود .

 

کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص و شناسایی گفتار

 

تشخیص گفتار نخستین و موفق ترین نمونه ی بکارگیری یادگیری عمیق می باشد .

 

کاربرد یادگیری عمیق در ترجمه ی ماشینی

 

 

کاربرد یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک

 

کاربرد یادگیری عمیق در نظرکاوی

 

کاربرد یادگیری عمیق در فیلتر محتوای غیر اخلاقی

 

بسیاری از سایت ها با محتوای غیر اخلاقی از طرف کاربران روبه رو هستند. فیلتر کردن این محتوا به صورت دستی کار سختی می باشد. با داشتن داده های لازم و الگوریتم های یادگیری عمیق می توان محتوای غیر اخلاقی را از اخلاقی تشخیص داد.

به صورت خلاصه تر میتوان کاربرد های یادگیری ماشین را در موارد مقابل خلاصه کرد :تلیغات، بازسازی تصاویر، کشف تقلب و کلاهبرداری، نظامی، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، کشف دارو و سم شناسی، مدیریت ارتباط با مشتری و بسیاری از موارد دیگر از کاربردهای این فناوری هستند. نرم افزار پلاک خوان  و نرم افزار تشخیص چهره نرم افزار تبدیل عکس به متن، سرویس های آنلاین مثل سرویس تبدیل صوت به متن، سرویس احراز هویت با چهره ، سرویس آنلاین پلاک خوان شرکت هوش داده مهتاب با بکارگیری مدل یادگیری عمیق به دقت قابل توجهی دست یافته است.

رایا پروژه  با افتخار آماده پذیرفتن و انجام پروژه های  یادگیری عمیق شما توسط تیم و افرادی متخصص ومجرب وبا تجربه و مهارت چندین ساله در زمینه های مختلف انجام پروژه های یادگیری عمیق می باشد . 

 

استفاده از یادگیری عمیق  در فیلم و ویدیو ها

 

سفارش پروژه های یادگیری عمیق - رایا پروژه

 

شما میتوانید از یادگیری عمیق در فیلم های مختلف  استفاده کنید و با استفاده از این تکنولوژی قادر خواهید بود تا تمامی تصویر و ویدیو ها را بازسازی کنید و تمام ظاهر و حتی لحن گفتار یک ویدیو را عینن مانند ویدیو اصلی شبیه سازی و بازسازی کنید .

 

نکات قابل توجه در رابطه با انجام پروژه های یادگیری عمیق

 

 پروژه های یادگیری عمیق شما توسط یک تیم پویا وبا تجربه چندین ساله انجام می شود.

  پروژه های یادگیری عمیق شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام می شود.

 پروژه های یادگیری عمیق شما در کمترین زمان و مناسب ترین قیمت انجام می شود.

 پس از اتمام پروژه های یادگیری عمیق شما عزیزان ، پروژه شما دارای  48 ساعت پشتیبانی رایگان می باشد.

 

 خدمات رایا پروژه در زمینه  انجام پروژه های  یادگیری عمیق

 

انجام پروژه های یادگیری عمیق  در تمامی گرایش ها

انجام پروژه های یادگیری عمیق در رشته وگرایش های مهندسی

 انجام پروژه های یادگیری عمیق در رشته وگرایش های کامپیوتر

 انجام پروژه های یادگیری عمیق

انجام پروژه های یادگیری عمیق در حوزه های مختلف

رایا پروژه با دارا بودن بهترین متخصصان یادگیری عمیق، شما در هر جای این کشور عزیز که  باشین بهتون عالی ترین خدمات رو ارائه خواهد داد.

در ارائه دادن خدمات پروژه ها ، کمترین قیمت و بالاترین کیفیت ، دستور کارماست .

« ممنون از انتخاب و اعتماد شما سروران گرامی  »

برای  ثبت سفارش پروژه در رایا  پروژه دو راه وجود دارد :

1-ثبت سفارش پروژه در سایت

2- ثبت سفارش پروژه در واتساپ

که در هر دو مورد کارشناسان ما

در سریع ترین زمان با شما ما در ارتباط خواهند بود .

قیمت  بستگی به پروژه شما و زمانی که می خواهید پروژه تحویل داده شود متغیر است .

ولی کمترین قیمت انجام پروژه های یادگیری عمیق  در رایا  پروژه ارائه می شود .

پس از اینکه پروژه  یادگیری عمیق شما توسط متخصصان ما بررسی و تایید شد ، قیمت نهایی به شما اعلام می شود و در صورت رضایت ۲۵ تا ۵۰ درصد قیمت پروژه برای شروع گرفته می شود ،و مابقی هزینه پس از اتمام کار گرفته می شود .

زمان اتمام پروژه را شما عزیزان مشخص می کنید .

ولی همیشه سعی در این بوده پروژه های شما زودتر از وقتی که تعیین کرده اید ارسال شود .

پروژه های شما عزیزان توسط متخصصان با انگیزه و کار بلد انجام می شود ،و تا  ۴۸ ساعت بعد از تحویل فایل نهایی در صورت نیاز اگر  موردی برای تغییر بود متخصصان ما برایتان تغییر خواهند داد .

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

تبریک 😍 ، شما 1 دقیقه در این صفحه بوده اید

و این برایمان با ارزش است❤️

تشکر از کاربران رایا پروژه

به همین دلیل شما مشمول 20 دقیقه مشاوره رایگان پروژه خواهید بود