دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ چیست؟ و چرا اهمیت دارد؟

دیپ لرنینگ یکی از جدیدترین و پیشرفته‌ترین روش‌های یادگیری ماشینی است که به کمک شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های پیچیده، قادر است تا از داده‌های بزرگ و پیچیده، الگوهای پنهان و روابط پیچیده را استخراج کند. این فناوری در حال حاضر در صنایع مختلفی مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی و حتی بازیابی اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گیرد و به دلیل قابلیت‌های بسیار پیشرفته‌ای که دارد، در حال جایگزینی روش‌های سنتی یادگیری ماشینی می‌باشد.

تاریخچه و پیشینه دیپ لرنینگ

تاریخچه دیپ لرنینگ به سال‌های پیش از اینترنت بازمی‌گردد، اما پیشرفت‌های چشمگیری در این حوزه با پیشرفت اینترنت و دسترسی به داده‌های بزرگ ایجاد شد. در دهه 1990، شبکه‌های عصبی عمیق ابتدا به شکل نظری مطرح شدند، اما به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری و الگوریتم‌های یادگیری ضعیف، پیشرفت چشمگیری نداشتند. اما با پیشرفت تکنولوژی سخت‌افزار و افزایش توان محاسباتی، امکان تحقق شبکه‌های عصبی عمیق و دیپ لرنینگ ایجاد شد.

در سال 2006، گروهی از پژوهشگران به رهبری جفری هینتون، با ارائه الگوریتم backpropagation و استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، موفق به کسب نتایج قابل توجهی در حوزه تشخیص تصویر شدند. این پیشرفت‌ها، توجه دیگر پژوهشگران را به سمت دیپ لرنینگ کشاند. در سال 2012، ارائه شبکه عصبی عمیق استفاده شده در مسابقه تشخیص تصویر ImageNet، توسط گروهی از پژوهشگران به رهبری الکس کریز، باعث شگفتی جهانی شد. این شبکه با نام AlexNet، با دقت یک میلیونم، یعنی دقتی بهتر از انسان در تشخیص تصاویر، برنده مسابقه شد. از آن پس، پژوهشگران در سراسر جهان به پژوهش‌های مختلف در این حوزه پرداختند و شبکه‌های عصبی عمیق با دقت بالاتر و کارایی بهتر در حل مسائل مختلف، ارائه شدند. همچنین، با پیشرفت تکنولوژی سخت‌افزار و افزایش توان محاسباتی، امکان استفاده از دیپ لرنینگ در برنامه‌های کاربردی و صنایع مختلف افزایش یافت.

پیشنهاد کارینوتک: خرید سرویس ماهانه ادوب کانکت

شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟

شبکه‌های عصبی عمیق، یک نوع از شبکه‌های عصبی هستند که از بخش‌هایی به نام لایه‌های پنهان (hidden layers) تشکیل شده‌اند. این لایه‌های پنهان، به کمک الگوریتم‌های یادگیری، اطلاعات ویژگی‌های پنهان و پیچیده را از داده‌های ورودی استخراج می‌کنند و به شبکه کمک می‌کنند تا به بهترین نتایج در حل مسئله برسد.
شبکه‌های عصبی عمیق، به دلیل توانایی آن‌ها در استخراج ویژگی‌های پنهان از داده‌های ورودی، به عنوان یکی از قدرتمندترین روش‌های یادگیری ماشینی شناخته می‌شوند. این شبکه‌ها به طور گسترده در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات، تحلیل سیگنال‌های صوتی و حتی در بازیابی اطلاعات بیولوژیکی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

از جمله معروفترین شبکه‌های عصبی عمیق می‌توان به شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks) برای تشخیص تصویر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های ترکیبی (Hybrid Neural Networks) اشاره کرد.

مقاله معرفی 13 اپلیکیشن برتر جهت برقراری تماس‌ تصویری در موبایل را از دست ندهید!

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، الگوریتم‌هایی هستند که به کمک داده‌های ورودی، با استفاده از روش‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، رگرسیون و …، مدل‌هایی برای پیش‌بینی، تصمیم‌گیری، دسته‌بندی و … ایجاد می‌کنند. این مدل‌های یادگیری ماشینی، با استفاده از داده‌های ورودی، به صورت خودکار و بهبودپذیر، الگوهای پنهان و روابط پیچیده را از داده‌ها استخراج می‌کنند و با استفاده از این الگوها، به انجام وظایف مختلفی مانند پیش‌بینی، تصمیم‌گیری، تشخیص و دسته‌بندی داده‌ها می‌پردازند.

با توجه به نحوه یادگیری، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به دو دسته نظارت شده (Supervised Learning) و بدون نظارت (Unsupervised Learning) تقسیم می‌شوند. در الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده، به مدل‌های یادگیری، داده‌های ورودی به همراه برچسب (Label) ارائه می‌شود و مدل بر اساس این برچسب‌ها، الگوهای پنهان و روابط پیچیده را استخراج می‌کند. در الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، داده‌های ورودی بدون برچسب به مدل ارائه می‌شود و مدل بر اساس خودش، الگوهای پنهان و روابط پیچیده را استخراج می‌کند.

علاوه بر این دو دسته، الگوریتم‌هایی مانند یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نیز در حوزه یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در یادگیری تقویتی، مدل با تعامل با یک محیط، قوانین و رفتار مناسب برای کسب پاداش را یاد می‌گیرد. این نوع یادگیری بیشتر در حوزه بازی‌های کامپیوتری و رباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرد.

همچنین بخوانید: چگونه از آموزش آنلاین درآمد داشته باشیم؟

مسائل و چالش‌های موجود در حوزه دیپ لرنینگ

حوزه دیپ لرنینگ، با وجود توانایی بالا در حل مسائل پیچیده، با چالش‌های متعددی نیز مواجه است. برخی از این چالش‌ها عبارتند از:
1. محدودیت‌های داده‌ها: شبکه‌های عصبی عمیق به داده‌های بزرگ و متنوعی نیاز دارند تا بتوانند به بهترین نتایج در حل مسئله برسند. با وجود اینکه حجم داده‌ها در دسترس برای دیپ لرنینگ افزایش یافته است، اما هنوز هم در بسیاری از حوزه‌ها به داده‌های کافی برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق نمی‌رسیم.
2. محدودیت‌های سخت‌افزاری: شبکه‌های عصبی عمیق برای آموزش و اجرا، نیاز به توان پردازشی بالا دارند. با این حال، توانایی پردازشی سخت‌افزارها زیاد نیست و در برخی موارد اجرای شبکه‌های عصبی عمیق نیاز به سیستم‌های پردازشی گرافیکی (GPU) یا تراشه‌های ویژه دارد.
3. پیچیدگی مدل‌ها: شبکه‌های عصبی عمیق با افزایش تعداد لایه‌های پنهان، پیچیدگی بیشتری پیدا می‌کنند و برای آموزش این مدل‌ها نیاز به تعداد بیشتری پارامتر دارند. این موضوع باعث افزایش زمان و هزینه‌های آموزش و اجرای مدل‌های دیپ لرنینگ می‌شود.
4. ترجمه یکپارچه: در حوزه ترجمه ماشینی، یکی از چالش‌های اصلی ترجمه یکپارچه جملات است. با توجه به تنوع زبان‌ها و ساختارهای زبانی، ترجمه یکپارچه جملات به زبان دیگر هنوز یک چالش بزرگ در حوزه دیپ لرنینگ است.
5. تعامل بین انسان و ماشین: با توجه به پیشرفت دیپ لرنینگ، تعامل بین انسان و ماشین به عنوان یک چالش در حوزه دیپ لرنینگ مطرح شده است. این چالش شامل مسائلی مانند تعامل موثر صدا و گفتار با دستگاه‌های هوشمند و تعامل موثر با ربات‌ها در محیط‌های پویا و پیچیده است.
به طور کلی، دیپ لرنینگ همچنان در حال توسعه و بهبود است، و با پیشرفت تکنولوژی، رویکردهای نوینی مانند یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نمود نیز به کار گرفته می‌شوند. همچنین، استفاده از معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی، مانند شبکه‌های بازگشتی و شبکه‌های پیچشی، باعث افزایش کیفیت و سرعت آموزش و اجرای مدل‌های دیپ لرنینگ شده است.

پیشنهاد بعدی: خرید بیگ بلو باتن

کاربردهای مختلف دیپ لرنینگ در صنایع مختلف

دیپ لرنینگ به دلیل قابلیت‌های بالایی که در حل مسائل پیچیده دارد، در صنایع مختلفی از جمله پزشکی، تجارت، صنعت، رباتیک و … مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از کاربردهای مختلف دیپ لرنینگ عبارتند از:
1. پزشکی: در حوزه پزشکی، دیپ لرنینگ می‌تواند در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها، درمان بیماری‌ها، تصاویر پزشکی و تحلیل داده‌های بزرگ در پزشکی کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند در تشخیص سرطان، تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌های قلبی، تشخیص آسم و … کاربرد داشته باشند.
2. تجارت: در حوزه تجارت، دیپ لرنینگ می‌تواند در پیش‌بینی بازده سرمایه‌گذاری، پیش‌بینی تقاضا و تأمین در بازار، محاسبه قیمت‌ها و تحلیل داده‌های بازار کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند در پیش‌بینی بازده سرمایه‌گذاری در بورس، پیش‌بینی قیمت‌های مسکن و … کاربرد داشته باشند.
3. صنعت: در حوزه صنعت، دیپ لرنینگ می‌تواند در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، کنترل کیفیت محصولات و پیش‌بینی خطاهای ماشینی کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند در پیش‌بینی خطاهای تولید، بهینه‌سازی عملیات تولید و تشخیص عیوب در محصولات کاربرد داشته باشند.
4. رباتیک: در حوزه رباتیک، دیپ لرنینگ می‌تواند در کنترل حرکت ربات‌های هوشمند، تشخیص و پیش‌بینی رفتار اشیاء در محیط، و تشخیص شیء در تصاویر و ویدئوها کاربرد داشته باشد. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند در کنترل ربات‌های پرنده و ماشین‌های خودران، تشخیص حیوانات در تصاویر و … کاربرد داشته باشند.
به طور کلی، دیپ لرنینگ به دلیل قابلیت‌های بالایی که در حل مسائل پیچیده دارد، در صنایع مختلفی مورد شده بالا می‌تواند کاربرد داشته باشد و با استفاده از این تکنولوژی می‌توان بهبود و بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش هزینه‌ها، افزایش کیفیت و بهبود عملکرد در محصولات و خدمات ارائه شده را به دست آورد.

مسیر یادگیری دیپ لرنینگ

مسیر یادگیری دیپ لرنینگ برای هر کسی ممکن است متفاوت باشد، اما در کل می‌توان چند مرحله اصلی را برای شروع یادگیری دیپ لرنینگ معرفی کرد:
۱. آشنایی با مفاهیم پایه: برای شروع یادگیری دیپ لرنینگ، باید از مفاهیم پایه شروع کنید. به عنوان مثال، باید با مفاهیمی مانند شبکه‌های عصبی، تابع هزینه، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و مفاهیمی مانند backpropagation و gradient descent آشنا شوید.
۲. مطالعه کتاب‌ها و منابع آموزشی: برای پیشرفت در یادگیری دیپ لرنینگ، شما باید به دنبال کتاب‌ها و منابع آموزشی مناسب باشید. مثلاً، کتاب Deep Learning که از نوشته‌های Ian Goodfellow، Yoshua Bengio و Aaron Courville است، یکی از بهترین و معتبرترین کتاب‌های یادگیری دیپ لرنینگ است.
۳. پیاده سازی پروژه‌های عملی: برای بهبود مهارت‌های خود در یادگیری دیپ لرنینگ، باید پروژه‌های عملی را پیاده‌سازی کنید. برای مثال، می‌توانید با پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در مسائل مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، تشخیص صدا و غیره، مهارت‌های خود را بالا ببرید.
۴. شرکت در دوره‌های آموزشی و کارگاه‌ها: شرکت در دوره‌های آموزشی و کارگاه‌های مرتبط با دیپ لرنینگ، می‌تواند به شما کمک کند تا با روش‌های جدید و به‌روز این حوزه آشنا شوید.
۵. مطالعه مقالات علمی: مطالعه مقالات علمی در حوزه دیپ لرنینگ، می‌تواند به شما کمک کند تا با تحولات جدید در این حوزه آشنا شوید و بتوانید روش‌های بهتری را برای حل مسائل پیچیده‌تر پیدا کنید.

دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی

دیپ لرنینگ یکی از روش‌های محبوب و پرکاربرد در هوش مصنوعی است که برای یادگیری از داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده می‌شود. در واقع، دیپ لرنینگ با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق که شامل چندین لایه مخفی هستند، قادر به پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان از آن‌ها می‌باشد.
در هوش مصنوعی، دیپ لرنینگ به عنوان یکی از روش‌های مهم برای حل مسائل دسته‌بندی، رگرسیون، تشخیص الگو، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بسیاری دیگر از مسائل پرکاربرد استفاده می‌شود. همچنین، دیپ لرنینگ در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی، فیزیک، شیمی، برق، مکانیک و … استفاده می‌شود.
در کاربردهای واقعی، دیپ لرنینگ اغلب به صورت مدل‌های پیچیده‌ای پیاده‌سازی می‌شود که قادر به یادگیری الگوهای پیچیده و استخراج ویژگی‌های پنهان از داده‌های بزرگ و پیچیده هستند. این مدل‌ها معمولاً با استفاده از داده‌های بزرگ و تعداد بالای پارامترها، آموزش داده می‌شوند و به دلیل پیچیدگی بالایشان، نیاز به سخت‌افزار قدرتمندی دارند.
به طور خلاصه، دیپ لرنینگ به عنوان یکی از روش‌های پرکاربرد و موثر در هوش مصنوعی، برای یادگیری از داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان از آن‌ها به کار می‌رود. استفاده از دیپ لرنینگ در بسیاری از حوزه‌ها و کاربردهای واقعی، باعث شده است که این روش به یکی از مهمترین و موثرترین روش‌های هوش مصنوعی تبدیل شود.

دیپ لرنینگ در پایتون

پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب برای دیپ لرنینگ است. در پایتون، چندین کتابخانه محبوب برای دیپ لرنینگ وجود دارد که با استفاده از آن‌ها می‌توانید شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کنید، داده‌ها را پردازش کنید و الگوریتم‌های بهینه‌سازی را اجرا کنید. در زیر، به برخی از کتابخانه‌های محبوب برای دیپ لرنینگ در پایتون اشاره می‌کنیم:
۱. TensorFlow: TensorFlow یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های دیپ لرنینگ است که توسط گوگل ایجاد شده است. این کتابخانه با ارائه ابزارهای گسترده‌ای برای ساخت شبکه‌های عصبی، مدیریت داده‌ها و اجرای الگوریتم‌های بهینه‌سازی، به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا به راحتی شبکه‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنند.
۲. PyTorch: PyTorch یک کتابخانه دیگر برای دیپ لرنینگ است که توسط فیسبوک ایجاد شده است. این کتابخانه با ارائه ابزارهای گسترده‌ای برای ساخت شبکه‌های عصبی و اجرای الگوریتم‌های بهینه‌سازی، به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا به راحتی شبکه‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنند. PyTorch همچنین دارای یک رابط کاربری ساده و قابل فهم است که برنامه‌نویسان را برای کار با آن ترغیب می‌کند.
۳. Keras: Keras یک کتابخانه دیگر برای دیپ لرنینگ است که برای ساخت شبکه‌های عصبی سریع و ساده طراحی شده است. این کتابخانه از TensorFlow به عنوان موتور پایه استفاده می‌کند، اما با ارائه یک رابط برنامه‌نویسی ساده‌تر و قابل فهم‌تر، برنامه‌نویسان را در ساخت شبکه‌های عصبی کمک می‌کند.
۴. SciPy: SciPy یک کتابخانه عمومی برای پردازش علمی در پایتون است که شامل ابزارهایی برای پردازش داده‌های بزرگ، اجرای الگوریتم‌های بهینه‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. این کتابخانه می‌تواند برای داده‌های دیپ لرنینگنیز استفاده شود، به عنوان مثال برای پردازش داده‌های بزرگ، پیش‌پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها.
همچنین، برای یادگیری دیپ لرنینگ در پایتون، دانستن مفاهیم پایه‌ای مانند شبکه‌های عصبی، تابع هزینه، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و backpropagation بسیار مهم است. مطالعه کتاب‌هایی مانند “Deep Learning” نوشته Ian Goodfellow، Yoshua Bengio و Aaron Courville و یا دوره‌های آموزشی آنلاین نیز می‌تواند به برنامه‌نویسان کمک کند تا این مفاهیم را بهتر فهمیده و بهترین روش‌ها را برای حل مسائل پیچیده‌تر پیدا کنند.

یک مثال ساده از پیاده‌سازی یک شبکه عصبی در پایتون

در این مثال، یک شبکه عصبی ساده برای تشخیص ارقام دست‌نویس بر روی دیتاست MNIST پیاده‌سازی خواهیم کرد. برای این کار، از کتابخانه Keras که یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های دیپ لرنینگ در پایتون است، استفاده می‌کنیم.
ابتدا، کتابخانه Keras را با استفاده از دستور زیر نصب کنید:

سپس، کد زیر را برای ساخت و آموزش شبکه عصبی اجرا کنید:

در این کد، ابتدا دیتاست MNIST بارگیری شده و پس از تغییر اندازه داده‌های آن به یک بعد و نرمال‌سازی، برچسب‌های آن به فرمت دسته‌ای تبدیل می‌شوند. سپس یک شبکه عصبی با دو لایه مخفی از نوع Dense و Dropout و یک لایه خروجی از نوع softmax ساخته و با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی RMSprop و تابع هزینه categorical_crossentropy آموزش داده می‌شود. در نهایت، دقت مدل بر روی داده‌های تست ارزیابی می‌شود.

تمرین ماشین لرنینگ با پایتون
برای تمرین ماشین لرنینگ با پایتون، می‌توانید از یکی از دیتاست‌های معروف مانند دیتاست Iris، مجموعه داده‌های خودروهای مصرف سوخت EPA یا دیتاست Titanic استفاده کنید. در ادامه، به یک مثال ساده برای دیتاست Iris اشاره می‌کنیم:
دیتاست Iris شامل اطلاعاتی درباره ۱۵۰ گل آی‌ریس با سه ویژگی طول و عرض گلبرگ و همچنین نام گونه‌های آی‌ریس است. هدف ما در این تمرین، پیش‌بینی نام گونه‌های آی‌ریس بر اساس ویژگی‌های گلبرگ است.
ابتدا، دیتاست Iris را از کتابخانه scikit-learn بارگیری کنید:

سپس، داده‌ها را به دو بخش آموزشی و تست تقسیم کنید:

در ادامه، یک مدل ساده از نوع درخت تصمیم گیری برای پیش‌بینی گونه‌های آی‌ریس ساخته و با استفاده از داده‌های آموزشی آن را آموزش دهید:

سپس، دقت مدل بر روی داده‌های تست را با استفاده از کتابخانه scikit-learn محاسبه کنید:

در نهایت، می‌توانید ماتریس درهم‌ریختگی مدل بر روی داده‌های تست را با استفاده از کتابخانه scikit-learn نیز محاسبه کنید:

با این تمرین، شما می‌توانید با استفاده از یکی از دیتاست‌های معروف و کتابخانه‌های پایتون محبوب برای دیپ لرنینگ، مهارت‌های خود را در زمینه ماشین لرنینگ ارتقا دهید.

دیپ لرنینگ در متلب matlab

در متلب (Matlab) نیز می‌توانید از ابزارهای پردازش تصویر و دیپ لرنینگ برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده کنید. برای پیاده‌سازی دیپ لرنینگ در متلب، می‌توانید از ابزارهای مختلفی مانند پکیج Deep Learning Toolbox استفاده کنید.

در ادامه، یک مثال ساده از پیاده‌سازی دیپ لرنینگ برای تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از پکیج Deep Learning Toolbox در متلب را بررسی می‌کنیم:

ابتدا، تصاویر مورد نظر را از پوشه‌های مختلف بارگیری کرده و به شکل داده‌های ورودی پیش‌پردازش کنید. سپس، می‌توانید یک شبکه عصبی پیچیده با استفاده از توابع موجود در پکیج Deep Learning Toolbox ایجاد کنید. در این مثال، از شبکه عصبی Convolutional Neural Network (CNN) استفاده می‌کنیم.

در این مثال، ابتدا داده‌های ورودی با استفاده از تابع imageDatastore بارگیری می‌شوند. سپس، داده‌ها به دو بخش آموزشی و تست تقسیم می‌شوند. در ادامه، با استفاده از توابع مختلف پکیج Deep Learning Toolbox، یک شبکه عصبی با چندین لایه پیچیده ایجاد می‌شود. سپس، با استفاده از توابع دیگر این پکیج، پارامترهای شبکه عصبی تنظیم شده و شبکه با داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود.

در نهایت، با استفاده از تابع classify، می‌توانید شبکه عصبی آموزش داده شده را بر روی داده‌های تست اعمال کرده و دقت آن را روی داده‌های تست ارزیابی کنید. به عنوان مثال:

در این مثال، با استفاده از تابع classify، برچسب‌های پیش‌بینی شده برای داده‌های تست حساب می‌شوند و سپس دقت شبکه عصبی بر روی داده‌های تست محاسبه می‌شود.

به طور خلاصه، با استفاده از پکیج Deep Learning Toolbox در متلب، می‌توانید به راحتی دیپ لرنینگ را پیاده‌سازی کنید و از آن برای تحلیل داده‌های پیچیده و حل مسائل مختلف هوش مصنوعی استفاده کنید.

جمع بندی

در این بخش، با مفهوم دیپ لرنینگ و کاربردهای آن در هوش مصنوعی آشنا شدید. دیپ لرنینگ با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، قابلیت یادگیری از داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان از آن‌ها را دارد. این روش در بسیاری از حوزه‌ها و کاربردهای واقعی مانند پردازش تصویر، تشخیص الگو، ترجمه ماشینی و غیره، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
همچنین، در متلب نیز می‌توانید از پکیج Deep Learning Toolbox برای پیاده‌سازی دیپ لرنینگ و تحلیل داده‌های پیچیده استفاده کنید. با استفاده از این پکیج، می‌توانید شبکه‌های عصبی پیچیده را ایجاد و تنظیم کنید و از آن‌ها برای حل مسائل هوش مصنوعی استفاده کنید.