ما هو التعلم العميق - Deep Learning : برامج التعلم العميق والذكاء الاصطناعي شهدت تطورًا كبيرًا مؤخرًا. الإحصاءات تظهر أن قيمتها السوقية قد تصل إلى 930 مليون دولار بحلول عام 2025. هناك زيادة بنسبة 450% في عدد الأعمال والوظائف التي تتطلب مهارات الذكاء الاصطناعي في غضون التسع سنوات الأخيرة.
فهو يعني فهم النظم الحاسوبية للبيانات باستخدام شبكات عصبية متقدمة. كما يتيح ذلك استخدام تقنيات تعلم الآلة لفهم وتحليل البيانات بشكل أعمق. كما أن تطبيقات التعلم العميق تشمل استخدامات واسعة مثل تحسين محركات البحث على الإنترنت، وتعزيز التعرف على الصور والوجوه، وتطوير الروبوتات الذكية، مما يجعلها تلعب دورًا أساسيًا في التقدم التكنولوجي.
ماذا يقصد بالتعلم العميق ؟
يعدّ التعلم العميق مفهومًا حديثًا في مجال التكنولوجيا، حيث يشير إلى تفوق النظم الحاسوبية في فهم وتحليل البيانات باستخدام شبكات عصبية متقدمة. كما أنه يتيح استخدام تقنيات تعلم الآلة لفهم وتحليل البيانات بشكل أعمق وأكثر تعقيدًا.
التعلم العميق (Deep Learning) يشكل فئة فرعية متقدمة ضمن مجال تعلم الآلة (Machine Learning)، يعتمد فيها على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم التمثيلي. يتميز هذا النهج بقدرته على محاكاة العمليات الذهنية في الدماغ البشري، حيث يستلهم تصميمه من بنية القشرة الدماغية ووظائفها.
يهدف إلى تقليد مجموعة واسعة من قدرات الدماغ، مثل فهم اللغة الطبيعية، والتعرف على الأصوات والصور، وتنفيذ مهام متنوعة بنفس الفعالية والفهم كما يفعل الإنسان.
التعلم العميق يعد إنجازًا بارزًا في العلوم الحاسوبية المعاصرة، حيث نجح العلماء في تطوير شبكات البرسبترون العصبونية (Perceptron) بناءً على مفهوم ووظائف الشبكات العصبية. يتضمن هذا النهج إنشاء شبكات عصبية متقدمة قادرة على معالجة البيانات ذات التعقيد العالي بشكل أكثر شمولًا وتركيزًا، مما يميزه عن تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
الفرق بين التعلم العميق وتعلم الآلة
خلافا للاعتقاد الشائع ، فإن التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي أكثر عمومية وشمولية من التعلم العميق. يعتقد العديد من غير المتخصصين خطأ أن التعلم العميق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هي مفاهيم مترادفة وتستخدم لتنفيذ نفس الوظائف التقنية.
من الجدير بالذكر أن خوارزميات التعلم الآلي يمكن تغذيتها ببيانات منظمة لتحليلها واستخلاص استنتاجات مفهومة. بالمقابل، كما أنه يتطلب بيانات غير منظمة ومعقدة، مثل النصوص المكتوبة، والصور، ومقاطع الفيديو، والأصوات، واللغات.
بالإضافة إلى ذلك، يتسم الـ Deep Learning بحاجته إلى تدخل بشري أقل مقارنةً بتعلم الآلة. ولكنه يتطلب قوة حاسوبية هائلة لمواجهة التحديات الأكثر تعقيدًا، ومعالجة كميات ضخمة من البيانات باستخدام أجهزة وتقنيات محددة.وهو عكس تعلم الآلة الذي يستفيد من كميات أقل من البيانات وقوة حاسوبية أقل أيضًا.
ببساطة، التعلم الآلي هو عملية جعل أجهزة الكمبيوتر قادرة على أداء المهام دون الحاجة إلى برمجة صريحة. وهي تعتمد على خوارزميات أبسط ، مثل أشجار القرار أو التنبؤ الخطي، في حين أن الـ Deep Learning يتطلب تطوير خوارزميات أكثر تعقيدا مع طبقات متعددة، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN).
في حين يعتمد تعلم الآلة على تطوير نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات معينة، كما أنه يتميز بالتفوق في استخدام الشبكات العصبية العميقة لتمثيل وتحليل البيانات بطريقة تشبه بنية الدماغ البشري.
التعلم العميق والذكاء الاصطناعي
التعلم العميق هو تفرع هام في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يعتمد بشكل أساسي على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لفهم وتحليل البيانات بشكل تشبه العمليات الذهنية في الدماغ البشري.
كما أنه يهدف إلى إنشاء نماذج قادرة على معالجة بيانات معقدة، وتنفيذ مهام متقدمة مثل التعرف على الصور والصوتيات، وتحسين أداء الأنظمة في مجموعة واسعة من التطبيقات.
في سياق الذكاء الاصطناعي، يعتبر الـ Deep Learning مكملًا أساسيًا للتقنيات الأخرى، حيث يسهم في تعزيز قدرة الأنظمة الذكية على التعلم والتفاعل مع البيئة بطريقة ذكية.
كما يتضمن ذلك تحليل اللغة الطبيعية، وتحسين محركات البحث، وتطوير التطبيقات الذكية.مما يجعل التعلم العميق أحد الركائز الرئيسية في تقدم مجال الذكاء الاصطناعي.
يشكل الـ Deep Learning جزءًا أساسيًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يسهم في تعزيز قدرة الأنظمة الذكية على التعلم وتكامل المعرفة بشكل أفضل.
خوارزميات التعلم العميق
خوارزميات الـ Deep Learning تشكل النواة الأساسية لفهم وتطبيق التعلم العميق في مجال الذكاء الاصطناعي. كما أن هذه الخوارزميات تعتمد على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة. وهي تركيب تقني يحاكي بنية ووظائف الشبكات العصبية في الدماغ البشري. يتمثل التفرغ في تعلم الأنماط المعقدة والتمثيل العميق للمعلومات في مستويات متعددة داخل هذه الشبكات.
أحد الأمثلة البارزة على خوارزميات الـ Deep Learning هي الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تستخدم هذه الشبكات في تحليل الصور والرؤية الحاسوبية، حيث تكون قادرة على تحديد وتصنيف الأشكال والأنماط في الصور بشكل دقيق. بالإضافة إلى ذلك، تعتمد الشبكات العصبية العميقة على خوارزميات تشغيلية تمكنها من استخراج السمات المميزة من البيانات، وتحسين أداء التعلم الآلي.
خوارزميات التعلم العميق تتطور باستمرار مع التقدم التكنولوجي. وتُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، على سبيل المثال التعرف على الكائنات خوارزميات التعلم تبدو وكأنها تؤثر على التقدم التكنولوجي الكبير. وتستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، على سبيل المثال التعرف على البيانات في الصور، ونظام الترجمة، وتحليل البيانات الكبيرة.
كما تمثل هذه الخوارزميات الأساس لتقنيات التعلم العميق، وتساهم بشكل كبير في توفير التكنولوجيا الصناعية وتحليل الرياح. حيث تستند إلى أسس تحاكي طريقة التعلم في الأساس.
أساسيات التعلم االعميق
التعلم العميق هو مجال من الذكاء الاصطناعي حيث يركز على تطوير أنظمة يمكنها التعلم من البيانات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح. كما أنه يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي نماذج رياضية مستوحاة من الدماغ البشري.
1.الشبكات العصبية الاصطناعية
تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقات من العقد، حيث ترتبط كل عقدة بأخرى. يمكن أن يكون لكل عقدة وزن، والذي يحدد مقدار التأثير الذي يمارسه إدخالها على الناتج.
يمكن تمثيل البيانات في الشبكات العصبية الاصطناعية بعدة طرق. كما يمكن تمثيل الصور كمجموعة من الأرقام، حيث يمثل كل رقم شدة بكسل واحد. حيث يمكن تمثيل النص كسلسلة من الحروف، حيث يمثل كل حرف رقمًا. كما أنه يمكن تمثيل السلاسل الزمنية كسلسلة من الأرقام، حيث يمثل كل رقم قيمة في الوقت المناسب.
2.تعلم الشبكات العصبية الاصطناعية
تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية من البيانات. يتم تقديم البيانات إلى الشبكة، ويتم ضبط أوزان العقد لتحسين أداء الشبكة. يمكن أن يتم ذلك باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات، بما في ذلك الانحدار التكراري والتعلم الآلي المعزز. وفيما يلي بعض التطبيقات علي التعلم العميق:
- الرعاية الصحية: يمكن استخدامها لتشخيص الأمراض وتطوير علاجات جديدة.
- الطاقة: كما يمكن أن يستخدم في تحسين جميع أنواع الطاقة.
- النقل: يمكن استخدامه كسيارات ذاتية القيادة.
- الخدمات المالية: كما يمكن استخدامها للاستثمار بشكل محدد.
- التجارة الإلكترونية: كما يمكن استخدامها لتوصيات المنتجات لتجربة العملاء.
مستقبل الـ التعلم العميق
يستمر هذا المجال في النمو في السنوات القادمة. من حيث أصبحوا يدركون المزيد والمزيد من التقدير، مما يؤدي إلى مجموعة متنوعة من التطبيقات الجديدة.
مفاهيم أساسية
فيما يلي بعض المفاهيم الأساسية للتعلم العميق:
هي المدخلات التي تستخدم بيانات الشبكات الاصطناعية لتعلمها. يمكن أن تكون بيانات صورًا أو نصًا أو أرقامًا أو أي نوع آخر من المعلومات.
- البيانات: هي المدخلات التي تستخدمها الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلمها. يمكن أن تكون البيانات صورًا أو نصًا أو أرقامًا أو أي نوع آخر من المعلومات.
- الوزن: هو قيمة تحدد مقدار التأثير الذي يمارسه إدخال العقدة على الناتج. يتم ضبط الأوزان أثناء عملية التعلم.
- الطبقة: هي مجموعة من العقد المتصلة ببعضها البعض. تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقات متعددة.
- الانحدار التكراري: هي خوارزمية تستخدم لضبط أوزان الشبكات العصبية الاصطناعية.
- التعلم الآلي المعزز: هي خوارزمية تستخدم لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية على اتخاذ الإجراءات التي تؤدي إلى ردود فعل إيجابية.
ملاحظات:
الـ Deep Learning هو مجال التطور السريع، وهناك العديد من المفاهيم والتقنيات الجديدة التي يتم تطويرها.
من المهم فهم أساسيات التعلم قبل محاولة تطبيقه على مشكلة محددة.
تطبيقات التعلم العميق
الـ Deep Learning تقنية عامة يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، وليس فقط لفهم الصور ومقاطع الفيديو. فهي تشمل بعض العناصر المحددة لتطبيقات الـ Deep Learning، مثل التمييز على الكلام وترجمة اللغات وكتابة النص.
تطبيقات متنوعة الـ Deep Learning بين تحسين محركات البحث على الإنترنت، وتطوير تقنيات التعرف على الصور والفيديوهات، إلى تطبيقات متقدمة مثل التشخيص الطبي الذكي.
1.الرعاية الصحية والطب
بفضل التكنولوجيا الحديثة واعتماد الذكاء الاصطناعي، تركز على خوارزميات التعلم العميق، والذكاء الاصطناعي في مجالات الطب الصحي. تكلفة هذه الخوارزميات إمكانية تحليل وفحص البيانات بسرعة في هذا القطاع. مما يؤدي إلى رعاية المرضى بشكل أكبر، والتكلفة، وتشخيص الأمراض.
على سبيل المثال، تعتمد أداة Aidoc على خوارزميات التعلم العميق لتحفيز الباحثين في اكتشافات مبتكرة واختراع الجسم والانسداد بشكل فعال. وفي هذا المجال، بدأ فريق في جامعة كاليفورنيا في تطوير تقنية تصوير خلايا الدم بشكل سريع وفّعال دون التأثير الضار على هذه الخلايا، مما يسهم في تحليلات دقيقة في المستقبل.
خوارزميات التعلم أيضًا في فحص النتائج الطبية العميقة مثل التصوير المغناطيسي والأشعة السينية باستخدام شبكات التلافيفية CNN. وفي هذا المجال الدقيق، لم تتم دراسة جينيت في Annals of Oncology أن شبكات CNN قادرة على تحليل صور الأمراض الدقيقة تتفوق على الأطباء بنسبة 10%.
كما تشمل هذه الـ التعلم العميق الوسائط المتعددة في مجال الرعاية الصحية، من الكشف عن الأمراض إلى تحسين عمليات البحث وتصنيع تطبيقات الدوائي، وحتى التنبؤ بالوفيات في المستشفيات، مما يؤدي إلى تطوير الطب ورعاية المرضى.
2.التعليم العميق لتسويق التسويق الرقمي
أصبح التعلم جزءًا أساسيًا من تعدد التسويق الإلكتروني، حيث تقوم بإدارة قنوات التسويق، مثل فيسبوك، بالاستفادة الرقمية من مختلف الـ Deep Learning لتحسين تجربة المتسوقين والمعلنين. يتم ذلك من خلال تطبيق تحليلات النص العميق "Deep Text"، الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي في التعامل مع اللغة الطبيعية بشكل يسهل بتفاهم البشر. وبالتالي هذه التقنية لتصفية "موجز الأخبار" الشخصية للمستخدمين، واكتشاف المحتوى الجديد، وتحليل النصوص الفعالة.
شاهد الإحصائيات إلى أن أكثر من 51% من المسوقين يبالون بالاستثمار في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتحليل جمهورهم المستهدف في عام 2019. ويوجد 52% من جهات التسويق أن الذكاء الاصطناعي يساهم في نجاح حملاتهم التسويقية، ونتيجة لذلك 41% منهم لتسريع النمو نتيجة لاستخدام هذه التأثيرات. ومن المتوقع أن يقوم بـ 80% من أعماله برسوم أكثر من ربع مهامهم التسويقية خلال الخمس سنوات توقف.
يعتمد العديد من المسوقين على تقنيات تعلم الخيال والتعلم التي تقدم محتوى مخصص، وتحليل الفيديو، والتواصل الفعّال مع جمهورهم، والاستفادة من تفضيلاتهم وسلوكياتهم. واستمر هذا في التفوق في التفاعل مع العملاء لتحسين تقديم العروض والتخطيط في العمل. من بين الأمثلة على ذلك، تقدم منصة "Google Cloud Video Intelligence" تحليلات لمقاطع الفيديو وتمكين إعدادات مخصصة لمستخدميها.
3.تحسين وتطوير الخدمات الرقمية
يلعب التعلم دورًا كبيرًا بشكل ملحوظ في تحسين وتطوير الخدمات الرقمية، حيث تستفيد الشركات من هذه التقنية في منتجاتها المبتكرة. على سبيل المثال، ولابد من الوصول إلى تطبيق المساعد الصوتي Apple Siri لتوجيه المستخدمين من الصوت إلى تعليمات الكمبيوتر، مما يمكن أجهزة iPhone من الوصول إلى المعلومات بسهولة عبر طرح أسئلتهم.
كما تعتمد خدمة البحث الصوتي على نطاق واسع، مثل Google Voice Search، على خوارزميات التعلم لفهم العملاء الصوتيين وتحويلاتها إلى نتائج البحث عن أدوات فعالة، مما يوفر تجربة فعالة وسلسة للمستخدمين.
في مجال البحث المرئي للجوال، تطبيق "CamFind" مثالًا على استخدام التعلم، حيث يسمح للمستخدمين بالبحث باستخدام صور مختارة من النصوص، مما يجعل سهولة وفعالية أكثر.
ويستفيد أيضًا نظام تسجيل الدخول من هذه التقنية في التفاعل مع العملاء ويعملون بشكل فعال. تسمح هذه الروبوتات بالتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي، حيث توفر استجابات فورية وتفاعل فعال مع العملاء، مما يسهم في تعزيز التجربة الرقمية وتحسين الحلول الفورية لاحتياجاتهم.
4.في الطريقة التعليمية
ابتكار تقنيات التعلم والتعلم بشكل متزايد في مجال التعليم لتحسين تجربة التجربة الفعالة والفعالة التعليمية. كاميرا للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل أداء وتكييف طالب الطرق التعليمية والمناهج والبيانات التي تم جمعها أثناء تعلمها. وإلى ذلك في تحفيز التعلم وتحفيز المشاركة.
تُعتبر أدوات مثل "Quizlet" و"SchooLinks" من الأمثلة على استخدام الـ Deep Learning في التعليم. تسمح "Quizlet" بشكل خاص بتنمية المهارات والبطاقات الفعالة، في حين تُقدر "SchooLinks" طلاب من تصميم مساراتهم التعليمية المستثمرة من معلومات متخصصة حول أعضاءهم وجزء منهم.
هذه تساهم في تحليل البيانات بشكل متقدم، وتشمل توقعات دقيقة حول مؤتمر الطلاب واحتياجاتهم التعليمية. كما يتيح ذلك للمعلمين اتخاذ الإجراءات المستنيرة والتكاملية الفعالة لتحقيق الأهداف التعليمية.
5.في الترفيه
في عالم التكنولوجيا، تأتي تقنيات التعلم والذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء. نجد يوتيوب وأمازون ونتفليكس من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتخصيص عروض الأفلام والأغاني ومقاطع الفيديو وفقًا لتفضيلات وسلوكيات العملاء. كما تخطط أيضًا لتصوير أصوات الممثلين بعمق إلى ترجمات نصية تلقائية أو دمج الأصوات في الأفلام السينمائية الصامتة.
خوارزميات التعلم العميق لتحليل الوقت في الواقع تعتمد على اتجاهات العملاء الحالية، مما يمكن الشركات من التفاعل مع جمهورها بشكل سريع. يمكن أن يتطلع المستهلكون المستقبليون إلى أن يكون المحتوى المستهدف مفيدًا ويتوقعون الأفلام المرغوبة ومقاطع الفيديو الاستهلاكية الحالية ويتنبون بشهرها المستقبلي. تستخدم بعض الشركات أيضًا هذه العناصر الموسيقية باستخدام نماذج من نماذج الـ Deep Learnin
6.تقصي الحقائق والشائعات
تعتمد غرف الأخبار وصالات التحرير على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لمواجهة التحديات المتعلقة بالأخبار المزيفة. باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، قام باحثون في جامعة واترلو الكندية بتطوير نظام يقوم بتقييم المقالات الإخبارية تلقائيًا باستخدام تقنيات الـ Deep Learning للكشف عن المعلومات المضللة. وهناك منصات مثل Snopes و FactCheck.org و PolitiFact تستخدم أيضًا التكنولوجيا لتحقق الحقائق.
أحد أبرز الأدوات في هذا السياق هي تقنية التحليل الرقمي "InVID"، التي تعتمد على خوارزميات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي للكشف عن الأخبار المزيفة وتحليل المعلومات المضللة. توفر "InVID" أكثر من 15 أداة تستخدم لتقصي الحقائق، بما في ذلك تجزئة الفيديو إلى صور ثابتة للبحث العكسي عبر محركات البحث الكبيرة واستخراج البيانات الوصفية للفيديوهات وتحليلها والكشف عن التلاعب في الصور.
7.المركبات ذاتية القيادة
تعتمد السيارات ذاتية القيادة على أجهزة استشعار متنوعة مثل الكاميرات ونظام تحديد المواقع GPS لجمع البيانات من البيئة المحيطة، ثم يتم معالجتها باستخدام خوارزميات التعلم العميق لاتخاذ قرارات تتعلق بالقيادة. يتطلب ذلك فهمًا دقيقًا لأربعة مكونات أساسية: التصور والإدراك (Perception)، معرفة الخريطة والموقع المبدئي (Localization)، التنبؤ بالأشياء المحيطة (Prediction)، واتخاذ القرارات (Decision Making).
8.المناخ والارصاد الجوية
تطورت تقنيات الـ Deep Learning وأنظمة الذكاء الاصطناعي لتسهيل فهم وتحليل بيانات الأرصاد الجوية والأبحاث البيولوجية، مما يمكننا من التنبؤ بالظواهر الطبيعية واتخاذ التدابير الاحترازية المناسبة. على سبيل المثال، يعتمد الباحثون في جامعة واترلو الكندية على خوارزميات التعلم العميق لكشف نقاط التحول في التغير المناخي، مما يساعد في تحذير المجتمع من آثاره واتخاذ الإجراءات الضرورية.
إذا كنت تنوي تطبيق مثل هذه التقنيات في مشروعك أو خدماتك، يمكنك الاستعانة بخدمات التعلم العميق المتاحة على منصة خمسات. تقدم هذه المنصة خدمات متعددة تتيح لك الوصول إلى خبراء ومحترفين في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، والحصول على الدعم الذي تحتاجه لتحسين مشروعك التقني.
تحديات التعلم العميق
1. الجودة الضعيفة للبيانات
رغم تقدم خوارزميات الـ Deep Learning، إلا أنها تواجه تحديات كبيرة في تعاملها مع بيانات عالية الجودة. البيانات الرديئة، التي تحتوي على أخطاء وقيم متطرفة، تعيق أداء الخوارزميات وتتطلب جهودًا كبيرة لتنظيفها وتحسينها.
2. خداع التعلم العميق
في حين يعتقد البعض أن خوارزميات التعلم العميق لا يمكن خداعها، إلا أن الواقع يظهر إمكانية تلاعب بعضها. دراسات أظهرت إمكانية تشويه نتائج هذه الخوارزميات بتلاعب متعمد في البيانات التي تتعامل معها.
3. عدم فهم السياق بشكل جيد
خوارزميات التعلم العميق تعتمد على كميات كبيرة من البيانات، لكنها قد تفتقر إلى فهم جيد للسياق الذي تعمل فيه. يتطلب تحسينها فهمًا أعمق للبيانات وتكاملًا أفضل بين الإدخال والإخراج.
4. ضغوط على المؤسسات
تشير الدراسات إلى أن المؤسسات تواجه ضغوطًا متزايدة للاستثمار في التعلم العميق، وهو ما يمكن أن يؤدي إلى زيادة التوتر والحاجة للتركيز على هذه التقنيات بشكل أكبر.
5. قرصنة التعلم العميق
تظهر تخوفات من أن تكون الشبكات العصبية عرضة للقرصنة والهجمات الإلكترونية، خاصةً في المجالات التي تعتمد على تقنيات الـ Deep Learning، مثل السيارات ذاتية القيادة.
رغم هذه التحديات، يظل الـ Deep Learning فعّالًا إذا تم التفرغ لتحسين وتطوير الخوارزميات والتغلب على الصعوبات التقنية والاقتصادية.
أنواع التعلم العميق:
تنوعت التقنيات في مجال الـ Deep Learning لتلبية متطلبات مختلفة، مما يتيح تطبيقها في سياقات متعددة. إليك تفصيل دقيق لبعض أنواع التعلم العميق:
1. التعلم الموجه (Supervised Learning):
وهو يمثل الأغلبية الساحقة من نماذج التعلم في مجال التعلم الآلي، حيث يعتمد على وجود أزواج من البيانات الدخل والبيانات الخرج. يتم تدريب الشبكة على ربط نموذج البيانات الدخل X بنموذج البيانات الخرج Y باستخدام أمثلة تدريبية. يتم بعد ذلك اختبار أداء الشبكة على أمثلة جديدة تختلف عن تلك التي تم تدريبها عليها. على سبيل المثال، قد تُدرَّب الشبكة على ربط صور لمجموعة من الأشكال بأسماء تلك الأشكال. وعند عرض إحدى هذه الأشكال بلون مختلف أو بمتغيرات مختلفة، تظهر قدرة الشبكة على التعرف عليها بفضل عملية التدريب.
1. التعلم الغير الموجه (Unsupervised Learning):
في هذا النوع من التعلم، يتواجد فقط نماذج الدخل، ولا توجد نماذج للخرج. واحدة من الأنواع الأكثر شهرة في هذا السياق هي تقنية العنقدة (Clustering). يتم عرض مجموعة كبيرة من الأغراض، مثل الصور، النصوص، ومقاطع الفيديو، على نموذج العنقدة. بعد ذلك، يقوم النموذج بتجميع الأغراض المتشابهة استنادًا إلى خصائصها. يندرج تحت هذا النوع من التعلم النماذج القادمة من الشبكات، والتي تتسم بتحليل الأغراض وتجميعها بناءً على التشابه فيما بينها.
2. تعلم التعزيز (Reinforcement Learning):
التعلم التعزيزي هو عملية تدريب نماذج التعلم الآلي على اتخاذ سلسلة من القرارات من خلال التفاعل مع البيئة المحيطة. يتعلم الوكيل، الذي يقوم بتنفيذ نماذج التعلم، كيفية تحقيق هدف معين في بيئة قد تكون معقدة وغير معروفة بشكل دقيق. تعتمد هذه النماذج على مبدأ التجربة والخطأ للوصول إلى حل للمشكلة المحددة. تعتمد استراتيجية التعلم التعزيزي على منح المكافآت عند تحقيق الوكيل للنجاح في المهمة أو فرض عقوبات عند الإخفاق. تأتي هذه المكافآت أو العقوبات على شكل ربح أو خسارة نقاط، والهدف النهائي هو تعظيم المكافأة الإجمالية.
الاختلافات بين الشبكات العصبية والتعلم العميق
الشبكات العصبية هي نماذج رياضية مستوحاة من الدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبية من طبقات من العقد، حيث ترتبط كل عقدة بأخرى. يمكن أن يكون لكل عقدة وزن، والذي يحدد مقدار التأثير الذي يمارسه إدخالها على الناتج.
التعلم العميق هو مجال من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة يمكنها التعلم من البيانات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح. يعتمد الـ Deep Learning على الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي نوع من الشبكات العصبية التي تحتوي على العديد من الطبقات.
الاختلافات الرئيسية بين الشبكات العصبية والتعلم العميق هي:
.webp "الشبكات العصبية والتعلم العميق")
الشبكات العصبية يمكن أن تكون بسيطة أو معقدة، بينما التعلم العميق يركز على استخدام الشبكات العصبية المعقدة.
الشبكات العصبية يمكن استخدامها لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بينما التعلم العميق يستخدم بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب تعلمًا تلقائيًا من البيانات.
فيما يلي بعض الأمثلة المحددة للاختلافات بين الشبكات العصبية والتعلم العميق:
- الشبكات العصبية البسيطة يمكن استخدامها لأداء مهام بسيطة، مثل التمييز بين الصور السوداء والبيضاء.
- الشبكات العصبية المعقدة يمكن استخدامها لأداء مهام أكثر تعقيدًا، مثل التعرف على الوجوه أو ترجمة اللغات.
- يمكن استخدام الشبكات العصبية في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل التعرف على الكلام وتحليل البيانات وتطوير الألعاب.
يستخدم التعلم العميق بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب تعلمًا تلقائيًا من البيانات، مثل التعرف على الصور وترجمة اللغات وتطوير السيارات ذاتية القيادة.
بشكل عام، يمكن القول أن الشبكات العصبية هي الأساس الذي يعتمد عليه التعلم العميق. التعلم العميق هو مجال من الذكاء الاصطناعي يركز على استخدام الشبكات العصبية المعقدة لتعلم المهام من البيانات.