آموزش جامع یادگیری عمیق با گوگل ارث انجین

امروزه داده های ماهواره‌ای به یکی از ابزارهای ضروری برای پایش و مدیریت محیط زیست، برنامه‌ریزی کشاورزی، توسعه شهری و بسیاری از زمینه‌های علمی و صنعتی تبدیل شده‌اند. این داده‌ها منبعی غنی از اطلاعات ارزشمند هستند که می‌توانند با کمک فناوری‌های نوین تحلیل شوند. یکی از پیشرفته‌ترین روش‌ها در این زمینه، بهره‌گیری از شبکه‌های عمیق برای پردازش این داده‌ها است.

با این حال، آماده‌سازی و انتقال داده‌های ماهواره‌ای برای تحلیل و مدل‌سازی اغلب یکی از چالش‌برانگیزترین مراحل است. دوره آموزشی ما به شما امکان می‌دهد تا با ترکیب تکنیک‌های پیشرفته انتقال داده از Google Earth Engine (GEE) و آموزش شبکه‌های عمیق در محیط Google Colab، این فرآیند را به ساده‌ترین و مؤثرترین شکل ممکن انجام دهید. این محصول آموزشی با تمرکز بر کاربردهای عملی و واقعی، تمامی مراحل از انتقال داده تا مدل‌سازی را پوشش می‌دهد و راهکاری جامع برای تحلیل داده‌های مکانی ارائه می‌دهد.

این محصول آموزشی یک بستر کدنویسی پیشرفته و قدرتمند مبتنی بر زبان پایتون را در اختیار شما قرار می‌دهد. از انتقال داده‌های ماهواره‌ای گرفته تا آموزش و پیاده‌سازی شبکه‌های عمیق در این آموزش با رویکردی عملی و کاربرپسند طراحی شده تا شما را در هر گام از تحلیل داده‌های مکانی همراهی و راهنمایی کند.

شکل 1: نمایش کلی از ساختار آموزش

این محصول با ارائه آموزش‌های جامع و گام‌به‌گام، تمامی مراحل انتقال داده‌ها و طراحی شبکه‌های عمیق را پوشش می‌دهد. از کاربردهای رگرسیون و طبقه‌بندی در شبکه‌های کانوولوشنی گرفته تا تولید نقشه‌های دقیق برای تحلیل مناطق خاص، این دوره آموزشی ابزاری قدرتمند برای علاقه‌مندان به تحلیل داده‌های ماهواره‌ای فراهم می‌آورد.

برای محققان و متخصصانی که در حوزه سنجش از دور و GIS فعالیت می‌کنند، این دوره رویکردی عملی و قابل اجرا در پروژه‌های واقعی ارائه می‌دهد. با استفاده از محیط Google Colab و بهره‌گیری از ابزارهای بهینه‌سازی شده، این آموزش نه تنها روند پیاده‌سازی را ساده‌تر می‌کند، بلکه به صرفه‌جویی در زمان و تسریع فرآیند طراحی پیشرفته نیز کمک می‌کند. خروجی نهایی به‌صورت نقشه‌هایی با فرمت استاندارد است که در نرم‌افزارهای GIS به‌راحتی قابل استفاده خواهد بود.

ویدئوی معرفی دوره توسط مدرس را در زیر ببینید:

توضیحات محصول:

این دوره شامل 8 قسمت آموزشی کاربردی است که به صورت گام‌به‌گام طراحی شده است. این مراحل شامل نحوه انتقال تصاویر ماهواره‌ای از Google Earth Engine، پاک‌سازی داده‌ها، و آماده‌سازی آن‌ها برای یادگیری عمیق است. همچنین، طراحی، آموزش و ارزیابی مدل‌های عمیق و در نهایت خروجی به صورت نقشه‌های GeoTIFF  که برای نرم‌افزارهای GIS قابل استفاده است.آنچه در جلسات یاد می‌گیرید شامل موارد زیر است:

بخش اول به بررسی مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی اختصاص دارد و با معرفی نرون‌ها و ساختار شبکه‌های عصبی آغاز می‌شود. در این بخش، توابع خطا (Loss Functions) و روند یادگیری در شبکه‌های عصبی و عمیق به‌طور کامل توضیح داده شده و با مثال‌های ساده و کاربردی تشریح می‌شود. همچنین، تفاوت‌های بین شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) مورد بررسی قرار می‌گیرد و اصول اولیه کانولوشن (Convolution) به شما آموزش داده خواهد شد.

در قسمت های بعدی، یک مسئله رگرسیون به‌صورت جامع مورد بررسی قرار می‌گیرد. به‌عنوان نمونه، تخمین رطوبت خاک انتخاب شده است تا روند کار به‌صورت عملی و قابل درک توضیح داده شود. در این قسمت ها، مراحل مختلف از آماده‌سازی داده‌های ورودی تا طراحی و آموزش مدل رگرسیون برای دستیابی به پیش‌بینی دقیق، به‌صورت گام‌به‌گام ارائه می‌شود. این مثال کاربردی شما را با نحوه استفاده از شبکه‌های عمیق برای حل مسائل دنیای واقعی در حوزه تحلیل داده‌های مکانی آشنا می‌کند.

در بخش دوم، انتقال تصاویر ماهواره‌ای از Google Earth Engine به Google Drive به‌طور کامل آموزش داده می‌شود. در این بخش، نحوه استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند Geemap و Folium برای نمایش و بررسی داده‌های ماهواره‌ای به تفصیل شرح داده می‌شود. این آموزش شامل بررسی تفاوت‌های موجود میان داده‌های ذخیره‌شده در Google Earth Engine و Google Drive  است.

در پایان این بخش، فرآیند پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning) معرفی می‌شود تا از کیفیت بالای داده‌های ورودی برای مراحل بعدی اطمینان حاصل شود. این گام حیاتی تضمین می‌کند که تنها داده‌های سالم و بدون اشکال وارد مراحل آموزش مدل‌های یادگیری عمیق شوند.

شکل 2: توزیع نمونه های رطوبت خاک

بخش سوم به آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری عمیق اختصاص دارد. در این بخش، داده‌ها به فرمت tfrecord تبدیل می‌شوند، که یکی از فرمت‌های بهینه و استاندارد برای آموزش شبکه‌های عمیق در TensorFlow است. این فرآیند با هدف افزایش کارایی و مدیریت بهتر داده‌ها در مراحل آموزش طراحی شده است.

برای تضمین دقت و پایداری مدل، از روش 5-fold Cross Validation استفاده می‌شود. در این روش، داده‌ها به پنج بخش تقسیم می‌شوند و پنج فایل جداگانه با فرمت tfrecord تولید می‌شوند. این استراتژی امکان ارزیابی دقیق‌تر مدل را فراهم کرده و به بهبود عملکرد آن در شرایط واقعی کمک می‌کند.

بخش چهارم به فرآیند آموزش و ارزیابی یک مدل عمیق اختصاص دارد. در این قسمت، یک شبکه عمیق با ساختار Encoder طراحی می‌شود. این طراحی به‌صورت لایه‌به‌لایه انجام می‌گیرد و هر مرحله از ساختار مدل به‌طور کامل توضیح داده می‌شود تا درک درستی از نحوه عملکرد شبکه ایجاد شود.

پس از طراحی، مدل با استفاده از داده‌های train آموزش داده می‌شود و عملکرد آن بر روی داده‌های Validation ارزیابی می‌شود. بهترین مدل بر اساس نتایج ارزیابی انتخاب و ذخیره می‌شود. در پایان این قسمت، مدل ذخیره‌شده با استفاده از داده‌های Test مورد آزمون نهایی قرار می‌گیرد تا عملکرد آن در پیش‌بینی داده‌های جدید سنجیده شود.

شکل 3: فرایند آموزش شبکه عمیق

بخش پنجم به تخمین رطوبت خاک در مکان‌های دلخواه اختصاص دارد. در این بخش، مدل آموزش‌دیده بارگذاری می‌شود و از آن برای پیش‌بینی مقادیر رطوبت خاک در مناطق مشخص استفاده می‌گردد. با استفاده از ورودی‌های جدید، شما قادر خواهید بود تا تخمین‌های دقیقی از رطوبت خاک در نقاط مختلف به دست آورید. این فرآیند به شما امکان می‌دهد تا توانایی مدل را در پیش‌بینی مقادیر واقعی و کاربرد آن در سنجش‌های میدانی ارزیابی کنید.

در بخش های ششم تا هشتم، به بررسی کاربرد Semantic Segmentation پرداخته می‌شود. در این بخش، مراحل طراحی مشابه مثال‌های قبلی تکرار می‌شود، اما با اعمال تغییرات لازم در هر مرحله. یکی از این تغییرات، طراحی و آموزش شبکه‌های Encoder-Decoder و استفاده از Residual Connections بین لایه های Encoder و Decoder است.

شکل 4: نمایش RGB از نمونه ای از داده

با توجه به اینکه در اینجا داده‌های هدف به‌صورت تصویر هستند، برخلاف مثال قبلی که خروجی عددی اسکالر داشت، در این مورد باید نتایج به‌صورت نقشه‌های نهایی تولید شوند. به همین دلیل، خروجی‌ها به فرمت GeoTIFF ذخیره می‌شوند تا امکان استفاده در نرم‌افزارهای GIS و تحلیل‌های مکانی فراهم شود. این رویکرد به شما کمک می‌کند تا با استفاده از شبکه‌های عمیق، تحلیل‌های دقیق‌تری از داده‌های تصویری به‌دست آورید.

شکل 5: نمایش target از نمونه ای از داده