متنوع

ما هو التعلم العميق ولماذا أصبح أكثر صلة من أي وقت مضى؟

ما هو التعلم العميق ولماذا أصبح أكثر صلة من أي وقت مضى؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

التعلم الالي؟ تعلم عميق؟ الذكاء الاصطناعي؟ أصبحت هذه المصطلحات مرادفة للعصر الحديث. المصطلحات التي يحب الناس طرحها في المحادثات على وسائل التواصل الاجتماعي وفي مقالات التفكير. ومع ذلك ، فإن فهم هذه المصطلحات بشكل صحيح سيساعد في وضع تصور لكيفية تأثير بعض أحدث التقنيات في العالم على حياتك.

لقد تطرقنا بالفعل إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لكنك اليوم ستستكشف ابن العم الأقل شهرة لهذه التقنيات ، التعلم العميق. لذا ، فإنه يطرح السؤال ، ما مدى معرفتك بالتعلم العميق؟

راجع أيضًا: خذ الذكاء الاصطناعي الخاص بك ومعرفتك العميقة إلى المستوى التالي من خلال هذه الحزمة المتقدمة

بالنسبة للمبتدئين ، فإن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية ، والخوارزميات المستوحاة من الدماغ البشري ، من كميات كبيرة من البيانات. يعد التعلم العميق جزءًا من مجموعة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على تمثيل بيانات التعلم.

مقدمة مختصرة

ربما تكون قد قرأت ذلك وشعرت ببعض الارتباك. باختصار ، يستخدم التعلم العميق وجميع جوانب الذكاء الاصطناعي الحديث البيانات لاتخاذ قرارات "ذكية" شبيهة بالإنسان. التعلم العميق يعلم أجهزة الكمبيوتر للتعلم بشكل أساسي من خلال الأمثلة أو البيانات.

لوضع هذا في المنظور ، يتم استخدام التعلم العميق للسيارات بدون سائق ، مما يمكّن المركبات من التعرف على المركبات الأخرى ، وعلامات التوقف ، وحتى المشاة ، بينما يضع التعلم العميق أيضًا في مركز المنتجات الاستهلاكية مثل المساعد الصوتي الذي يقود السماعات الذكية ، وتقنية التعرف على الوجه ، وحتى في بعض صفحات الويب الشهيرة.

ستغوص اليوم في عالم التعلم العميق وتدرس كيف ستغير هذه المجموعة الفرعية من التعلم الآلي حياتك.

عالم التعلم العميق

مرة أخرى ، البيانات هي المفتاح وتقع في قلب التعلم العميق. قد تتعلم مهارة جديدة من خلال الممارسة والخبرة. نماذج التعلم العميق تفعل الشيء نفسه. بالعودة إلى مثال السيارة ذاتية القيادة ، قد يفحص نموذج الكمبيوتر الآلاف من علامات التوقف قبل اكتساب القدرة على تحديد علامة التوقف.

تتعلم نماذج الكمبيوتر للتعلم العميق أداء مهام التصنيف مباشرة من الصور أو النصوص أو حتى الصوت. يمكن لنموذج التعلم العميق أن "يتعلم" ليكون دقيقًا ، بل ويتفوق على مبدعيه البشر.

يتم "تدريب" هذه النماذج على استخدام مجموعات كبيرة من البيانات المصنفة بالإضافة إلى هياكل الشبكات العصبية ، وهو أمر سنستكشفه لاحقًا في المقالة.

لماذا الان؟

يضع التعلم العميق في طليعة الذكاء الاصطناعي الذي يساعد في تشكيل الأدوات التي نستخدمها لتحقيق مستويات هائلة من الدقة. دفعت التطورات في التعلم العميق هذه الأداة إلى النقطة التي يتفوق فيها التعلم العميق على البشر في بعض المهام مثل تصنيف الكائنات في الصور.

تتطلب نماذج التعلم العميق وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء ، وتستخدم كميات كبيرة من البيانات المصنفة. احتاجت سيارة Tesla بدون سائق التي تجلس خلفها إلى ملايين الصور وآلاف الساعات من الفيديو قبل أن تكتسب القدرة على قيادتك إلى المنزل.

تعلم اتخاذ القرار الصحيح

تستخدم بعض طرق التعلم العميق الأكثر شيوعًا المستخدمة اليوم ما يسمى ببنية الشبكة العصبية. الآن ، الشبكة العصبية هي سلسلة من الخوارزميات التي تسعى للتعرف على العلاقات الأساسية في مجموعة من البيانات من خلال عملية تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري.

يكمن جمال الشبكة العصبية في قدرتها على تحقيق أفضل النتائج دون الحاجة إلى إعادة تصميم معايير الإخراج. يمكنهم التعرف على الأنماط من خلال البيانات ، والمضي قدمًا في اتخاذ قرار دقيق.

مرة أخرى ، تعتمد تقنيات التعلم العميق على الشبكات العصبية المعقدة والطبقات الثقيلة لتحديد صورة أو صوت أو نص. قد تحتوي الشبكات العصبية التقليدية فقط 2-3 طبقات مخفية، بينما يمكن أن تحتوي الشبكات العميقة على ما يصل إلى 150.

بعد إنشاء نموذج الخوارزمية الخاص بك ، ما لديك هو نموذج التعلم العميق الذي يحاكي البنية البيولوجية للدماغ. التعلم العميق هو في الأساس التعلم الآلي على المنشطات. تعالج كل طبقة المعالم ، وبشكل عام ، تستخرج كل طبقة جزءًا من المعلومات القيمة.

كما وصفه معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "MIT News" ، "تتكون الشبكة العصبية المصممة بشكل فضفاض على دماغ الإنسان من آلاف أو حتى ملايين من عقد المعالجة البسيطة المترابطة بكثافة".

"يتم تنظيم معظم الشبكات العصبية اليوم في طبقات من العقد ، وهي عبارة عن" تغذية للأمام "، مما يعني أن البيانات تتحرك خلالها في اتجاه واحد فقط."

"قد تكون العقدة الفردية متصلة بعدة عقد في الطبقة الموجودة أسفلها ، والتي تتلقى منها البيانات ، والعديد من العقد في الطبقة التي فوقها ، والتي ترسل البيانات إليها."

هذا يطرح السؤال ، كيف يتم استخدام التعلم العميق اليوم؟

التعلم العميق عبر الصناعة

لقد تسللت نماذج التعلم العميق إلى عالمك بالفعل ، مما أدى إلى تحقيق مجموعة من الاختراقات في الصناعات الرئيسية بدءًا من عالم الإلكترونيات الاستهلاكية التي تمتد قوتها إلى مجالات الطيران والدفاع.

يتم استخدام التعلم العميق بشكل أكثر شيوعًا في تطبيقات الترجمة السمعية والكلامية الآلية الموجودة في التطبيقات والأجهزة الذكية. تساعد تطبيقات التعلم العميق هذه الأنظمة في التعرف على صوتك وتقديم استجابات دقيقة.

أثناء تواجدهم في المجال الطبي ، يستخدم الباحثون التعلم العميق للكشف عن الخلايا السرطانية. حتى الشركات الصناعية تستخدم التعلم العميق لتحسين حياة الموظفين ، وتحديد متى يتعرض العمال لخطر إيذاء أنفسهم أثناء تشغيل الآلات الثقيلة.

ستستمر أدوات التعلم العميق في تغيير طريقة عمل الأشخاص وإنشاء المنتجات وحتى تصميمها. هذه ليست سوى البداية.


شاهد الفيديو: Deep Learning in Arabic التعلم العميق او التعلم بعمق والذكاء الاصطناعي بالعربي (يونيو 2022).