The التعلم العميق Diaries

The التعلم العميق Diaries

Blog Article

في الجزء المتبقي من الفصل، ستتعرف على اثنتين من أكثر شبكات التعلم العميق شيوعًا، وهما الشبكات المتكررة والشبكات الالتفافية.

كتاب معجم مصطلحات التعلم الآلي والتعلم العميق وعلم البيانات

على سبيل المثال، في مثال صور الحيوانات، قد يصنف نموذج التعلم العميق "الطائرة" على أنها "سلحفاة" إذا تم بالخطأ إدخال صور لأشياء غير الحيوان في مجموعة البيانات.

وتعمل أبحاث التعلم الآلي على أتمتة هذه العملية وتحسينها. عن طريق استخدام البرمجيات التي تحلل كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية، تستطيع الأعمال تحقيق النتائج بصورة أسرع.

يحتوي النموذج على بيانات فقط للعناصر التي اشتريتها بالفعل. ومع ذلك، يمكن للشبكة العصبونية الاصطناعية اقتراح عناصر جديدة لم تقم بشرائها من خلال مقارنة أنماط الشراء الخاصة بك مع تلك الخاصة بعملاء آخرين مماثلين.

خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج. 

تظهر هذه الأمثلة التطبيقية للتعلم العميق في مجال التعلم الآلي قدرة التقنية على تحسين الأداء وتحقيق نتائج أفضل في مجالات مختلفة.

أدى انتشار أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء إلى توليد بيانات صحية مهمة. تقوم برامج تعلّم الآلة بتحليل هذه المعلومات ودعم الأطباء في التشخيص والعلاج في الوقت الفعلي.

يلعب التعلم العميق دورًا حاسمًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة، حيث تقوم الشبكات العصبيّة بمعالجة بيانات الاستشعار، مما يمكّن المركبات من إدراك بيئتها والاستجابة لها.

الفصل الثاني- التعلم العميق الخاضع للأشراف: في الفصل الثاني، يصف الكتاب الشبكات العصبية الاصطناعية وهيكلها وعملية التعلم والمفاهيم المطلوبة مثل: دالة التنشيط، دالة الخسارة، مناهج تهيئة الاوزان الاولية، التحسين والتحديات في تعلم الشبكات العميقة.

في عالم الذكاء الاصطناعي، تعمل شبكات التعلم العميق بمثابة العمود الفقري لعدد لا يحصى من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور وحتى معالجة اللغة الطبيعيّة. ولذلك، فإنّ فهم تعقيدات هذه الشبكات يتطلّب فحصًا دقيقًا لمكوناتها الأساسية.

بالطبع هذا لا يعني أنّ بناء أنظمة التعلم العميق هو أمرٌ تفاصيل إضافية سهل، ولكنه أسهل نسبيًا مقارنة بأنظمة التعلُّم الآلي التقليدية.

إن مواجهة هذه التحديات والتعامل معها بشكل فعال يمكن أن يساهم في تحقيق تقدم مستدام في مجال التعلم العميق وتطبيقاته المستقبلية.

تعزز التقنيات المستخدمة في التعلم العميق القدرة على التعرف على الأجسام وتحليل المشاهد والمواقف المرورية بطرق أكثر تفصيلاً وذكاء.