توضیح دهید یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند.
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که خود شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است. این به استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی چند لایه برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف، از تشخیص تصویر و گفتار تا ترجمه ماشینی و بازی‌های پیچیده مانند گو یا شطرنج اشاره دارد.

در یادگیری ماشین سنتی، ویژگی‌ها به صورت دستی مهندسی شده و به مدل تغذیه می‌شوند. در مقابل، یک مدل یادگیری عمیق یاد می‌گیرد که ویژگی‌ها را خودش شناسایی کند، فرآیندی که به عنوان یادگیری بازنمایی نیز شناخته می‌شود. این امر از طریق استفاده از لایه‌های متعدد، که هر کدام شامل نورون‌های متصل به هم هستند، امکان‌پذیر می‌شود که با هم کار می‌کنند تا ویژگی‌های به طور فزاینده انتزاعی را از داده‌های input شناسایی و استخراج کنند.

هر نورون چندین input را دریافت می‌کند و وزنی را به هر کدام اعمال می‌کند. input‌های وزن‌دار سپس جمع می‌شوند، قبل از اینکه از طریق یک تابع فعال‌سازی عبور کنند که تعیین می‌کند آیا نورون فعال خواهد شد یا خیر. به این ترتیب، هر لایه قادر است داده‌های input را تبدیل کرده و به لایه بعدی منتقل کند.

همانطور که داده‌ها از شبکه عصبی عبور می‌کنند، بیشتر و بیشتر تغییر می‌کنند، تا اینکه لایه output نهایی نتیجه مورد نظر را تولید می‌کند. به عنوان مثال، در طبقه‌بندی تصویر، لایه output شامل یک نورون برای هر کلاس خواهد بود و نورونی با بالاترین مقدار، کلاسی را که تصویر به آن تعلق دارد نشان می‌دهد.

در طول آموزش، وزن‌های نورون‌ها به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که پیش‌بینی‌های مدل به تدریج دقیق‌تر شوند. این کار را می‌توان از طریق روش‌های مختلفی انجام داد، از جمله پس‌انتشار، که گرادیان تابع خطا را نسبت به وزن‌ها محاسبه می‌کند و اجازه می‌دهد وزن‌ها به گونه‌ای به‌روزرسانی شوند که خطا را به حداقل برسانند.

در کل، یادگیری عمیق امکان ایجاد مدل‌های پیچیده‌ای را فراهم می‌کند که قادر به یادگیری مستقیم از داده‌های خام هستند، بدون نیاز به مهندسی ویژگی دستی. این تکنیک بسیار قدرتمندی ثابت شده است و منجر به پیشرفت‌های متعددی در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی شده است.