یادگیری عمیق و کاربردهایش در پایش ماشینی سلامت

یادگیری عمیق و کاربردهایش در پایش ماشینی سلامت • • • • °°• یادگیری عمیق و کاربردهایش در پایش ماشینی سلامت یادگیری عمیق و کاربردهایش در پایش ماشینی سلامت مهمترین کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه پزشکی و سلامت · یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی برنامه های راهگشا را ارائه می دهد یادگیری عمیق حجم عظیمی از داده ها، از جمله سوابق بیماران، گزارشات پزشکی و سوابق بیمه را جمع آوری می کند و از شبکه های عصبی برای ارائه بهترین نتایج استفاده می کند › › یادگیریعمیقیادگیری عمیق آموزش یادگیری عمیق به زبان ساده › › یادگیریعمیق آموزش یادگیری عمیق کاربردهای دیپ‌لرنینگ چیست؟ آموزش یادگیری عمیق را چگونه آغاز کنیم؟ مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین مسیر شغلی یادگیری عمیق چگونه است؟ سخن پایانی از مهم‌ترین دغدغه‌های بشر پس از پیشرفت نسبی تکنولوژی، آموزش رفتارهای انسان‌گونه به ماشین بود همین امر سبب شد تا شاهد تولید روزافزون رباط‌های مختلف و محبوبیت بیش‌ازپیش هوش مصنوعی باشیم؛ ربات‌هایی که امروز دست‌کمی از انسان ندارند آموزش یادگیری عمیق امروزه به یکی از جذاب‌ترین دوره‌های آموزشی در دنیا تبدیل شده است در چند سال اخیر هوش مصنوعی در صدر ت یادگیری عمیق در انواع صنایع از ساخت ماشین گرفته تا دستگاه‌های پزشکی کاربرد دارد با آموزش یادگیری عمیق و متخصص شدن در آن می‌توانید در زمینه‌های زیر فعالیت داشته باشید شروع آموزش یادگیری عمیق می‌تواند دلهره‌آور و پیچیده باشد؛ به‌خصوص اگر در مسیر یادگیری بدون ساختار گام بردارید، به نتیجه موردنظرتان نخواهید رسید خبر خوب این است که برای فراگیری آموزش یادگیری عمیق نیازی به هیچ مدرک پیشرفته یا دکترایی ندارید بدین منظور می‌توانید در یک دوره یادگیری عمیق شرکت کنید اما قبل از این‌که وارد دنیای بی‌انتهای دیپ‌لرنینگ شوی برای آموزش دیپ‌لرنینگ و مبانی یادگیری عمیق نیازی نیست به طور کامل به یادگیری ماشین مسلط باشید مفاهیم کلیدی و مهمی که باید در این زمینه یاد داشته باشید، عبارت‌اند از الگوریتم‌های نظارت شده و نظارت نشده، معیارهای ارزیابی برای دسته‌بندی و رگرسیون، تکنیک‌های اعتبارسنجی، شیب نزولی، مدل‌های خطی، بیش برازش و کم برازش، بایاس واریانس و غیره مدل‌های یاد قطعاً یکی از دلایلی که ممکن است شما به آموزش یادگیری عمیق روی بیاورید، آینده شغلی آن است این مهارت و تخصص طیف گسترده‌ای از مشاغل را در برمی‌گیرد مهندس نرم‌افزار، تحلیلگر تحقیق، مهندس داده، توسعه‌دهنده نرم‌افزار و غیره از جمله این مشاغل است خالی‌ازلطف نیست که به این نکته نیز اشاره کنیم که در حال حاضر، تعداد موقعیت‌های شغلی مرتبط با یادگیری عمیق چ انفجار حجم عظیمی از داده‌ها در دنیای امروز تمام صنایع را دگرگون کرده است مدیریت و استفاده از این داده‌ها در جهت پیشبرد اهداف مهم کار بسیار دشواری است که از عهده انسان برنمی‌آید از همین رو علمی به وجود آمد که به آن یادگیری عمیق می‌گویند البته که این دانش تاکنون توانسته کمک‌های به سزایی به بشر از تشخیص دقیق سلول‌های سرطانی گرفته تا کمک به معلولین › › یادگیری عمیق یا چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟ › › یادگیری عمیق چه تکنیک‌هایی دارد؟ نحوه‌ی عملکرد چیست؟ تفاوت یادگیری ماشینی با یادگیری عمیق چیست؟ ۱۵ مثال از کاربرد یادگیری عمیق جمع‌بندی تکنیک‌های یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌ی بزرگی از داده‌ها راه‌حل‌هایی را ارائه می‌دهند که هدفشان تبدیل جهان به مکانی کارآمد و ایمن است لیست زیر هرچند ذاتا بسیار پیچیده است، مروری کلی از محبوب‌ترین تکنیک‌های یادگیری عمیق را برای توسعه‌ی فرایند‌ها و حل بسیاری از مشکلات ارائه می‌دهد در ادامه‌ی مطلب می‌خوانید تکنیک‌های یادگیری عمیق چیست شبکه‌ه یادگیری عمیق از داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع آنلاین بی‌شمار برای تجزیه‌وتحلیل و ارائه‌ی راه‌حل استفاده می‌کند با پیشرفت فناوری و اطلاعات، تکنیک‌های یادگیری عمیق نیز پیشرفت می‌کنند وقتی سیستم‌های محاسباتی از حجم عظیمی از کلان‌داده‌ها داده‌های استخراج‌شده از رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جست‌وجوی اینترنتی و موارد دیگر استفاده می‌کنند، به جریان ان یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هر دو زیرمجموعه‌هایی از هوشمصنوعی هستند هر دو فرایند شامل استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ارائه‌ی اطلاعات در زمینه‌ای خاص هستند؛ با این حال، آن‌ها از جهاتی متفاوت از یک‌دیگرند که در ادامه آن‌ تفاوت‌ها را بیان کرده‌ایم یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی استتکنیک‌های مختلفی که در یا نکته‌ی کلیدی در فهم یادگیری عمیق این است که بدانید کدام‌یک از حوزه‌های تکنولوژی از آن استفاده می‌کنند؛ به عنوان مثال، شرکت‌های بزرگ اینترنتی آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی‌ای دارند که دانش را در زمینه‌ی تگ کردن خودکار عکس افراد یا سایر مواردی که شناسایی می‌کند، بسط داده‌اند اگرچه برخی افراد این برنامه‌ها را مفید می‌دانند، اشخاص دیگر نگران پیامدهای استفا در این مطلب به یادگیری عمیق پرداختیم توضیح دادیم تکنیک‌های یادگیری عمیق چیست و به تفاوت‌های آن با یادگیری ماشین پرداختیم همچنین پاسخ دادیم نحوه‌ی عملکرد چیست و نمونه‌هایی از آن را بررسی کردیم امیدواریم مطالعه‌ی این مطلب برای شما مفید بوده‌باشد نظرات خود را با ما به‌اشتراک بگذارید منبع › › یادگیری عمیق چیست؟ کاربرد یادگیری عمیق › › یادگیری عمیق چیست؟ روش‌های یادگیری عمیق کاربرد یادگیری عمیق یادگیری عمیق چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟ به‌صورت خلاصه تعریف یادگیری عمیق را می‌توان این‌گونه بیان کرد اگر به این تعریف نگاه کنیم می‌فهمیم که در واقع یادگیری عمیق یکی از روش‌های یادگیری ماشین است در این روش ماشین‌ها یاد می‌گیرند که بر اساس مدل‌هایی شبیه شبکه‌های عصبی مغز انسان مفاهیم سطح بالا و انتزاعی را یاد بگیرند استفاده از یادگیری عمیق کمک می‌کند که ماشین‌ها بتوانند تصمیم‌هایی شبیه در یادگیری عمیق از روش‌های متفاوتی استفاده می‌شود این روش‌ها بسته به کاربردهای متفاوت یادگیری عمیق و نوع داده‌های ورودی و خروجی موردنیاز انتخاب می‌شود از میان این انواع یادگیری عمیق ما چند شیوه بسیار مرسوم را در اینجا معرفی می‌کنیم یادگیری عمیق در بسیاری از چیزهایی که ما به طور روزمره از آن‌ها استفاده می‌کنیم کاربرد دارد بسیاری از ابزارهای هوشمند، ربات‌ها، سامانه‌های توصیه‌گر و … از فناوری‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند در معرفی روش‌های یادگیری عمیق به برخی از کاربردهای این موضوع اشاره کردیم در ادامه برخی از مشهورترین کاربردهای یادگیری عمیق را معرفی می‌کنیم دستیارهای پاسخ به این سؤال می‌تواند بسیار ساده و هم‌زمان بسیار پیچیده باشد ممکن است پاسخ‌ها به این سؤال به نظر پیش‌پاافتاده و بدیهی بیایند اما یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شباهت‌ها و تفاوت‌های مهمی دارند که در ادامه درباره آن‌ها حرف می‌زنیم اول‌ازهمه باید بگوییم که این دو کاملاً چیزهای متضادی از هم نیستند در واقع یادگیری عمیق یکی از روش‌های یادگیری ماشین › › بهره گیری از روش های یادگیری ماشین در مطالعات بهداشت و سلامت › › یادگیری ماشین، به عنوان یکی از به روز ترین روشهای بکارگیری هوش مصنوعی، هنوز به طور گسترده ای برای مطالعه روابط بین جامعه و سلامت مورد استفاده قرار نگرفته است › برنامهنویسی › تفاوت یادگیری ماشینی در مقایسه با یادگیری عمیق در چیست؟ › برنامهنویسی › در واقع، یادگیری عمیق، به نوعی همان فرم تکامل یافتۀ یادگیری ماشین به شمار می رود و از شبکۀ عصبی و قابل برنامه ریزی استفاده می کند تا بتواند قابلیت تصمیم گیری را در ماشین ها ایجاد کند در این مطلب، به شرح تفاوت های میان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق خواهیم پرداخت › › تفاوتیادگیریتفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق — راهنمای کاربردی › › تفاوتیادگیری آموزش مبانی یادگیری عمیق زمان ۲ ساعت و ۵۵ دقیقه، مدرس سعید محققی برای علاقه‌مندان به فراگیری مباحث یادگیری عمیق از پایه مناسب است و فرد پیش از مشاهده این آموزش باید با مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنایی داشته باشد

---

یادگیری عمیق و کاربردهایش در پایش ماشینی سلامت
دسته بندی : مدیریت
تگ : یادگیری عمیق, پایش ماشینی سلامت, داده¬های بزرگ

download - دانلود