التعلم العميق هو أقرب ما يمكننا الوصول إليه لمحاكاة العقل البشري.
ما هي التقنية الكامنة وراءه؟
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من البيانات.
ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية؟
الشبكات العصبية الاصطناعية هي برامج تعلم آلي مستوحاة من بنية ووظيفة العقل البشري، وهي قادرة على تعلم الأنماط المعقدة من البيانات من خلال معالجتها عبر طبقات متعددة. تعتمد هذه الشبكات على بيانات التدريب للتعلم وتحسين دقتها مع مرور الوقت.
الهدف الأساسي من التعلم العميق هو تمكين الآلات من تعلم وفهم الأنماط والعلاقات المعقدة من كميات كبيرة من البيانات بطريقة مماثلة لكيفية معالجة العقل البشري للمعلومات. لنكون أكثر تحديداً، كلمة “العميق” في التعلم العميق تشير فقط إلى عمق الطبقات في الشبكة العصبية (3+ طبقات).
كيف يعمل؟
في التعلم العميق:
- يتم إدخال البيانات في شبكة عصبية تتكون من طبقات مترابطة من العقد (الخلايا العصبية).
- كل طبقة تعالج بيانات الإدخال بطريقة هرمية، حيث تبني كل طبقة لاحقة على التمثيلات التي تعلمتها الطبقات السابقة (المخرجات).
- الطبقات الأعمق من الشبكة تتعلم ميزات مجردة ومعقدة بشكل متزايد من البيانات الخام.
بعض مكونات التعلم العميق تشمل:
1. الشبكات العصبية التطبيقية (CNNs)
CNNs هي نوع من الشبكات العصبية العميقة تُستخدم عادة لمهام التعرف على الصور ورؤية الكمبيوتر. وهي مصممة لتعلم التسلسلات الهرمية المكانية للميزات من الصور تلقائياً.
2. الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
RNNs هي نوع آخر من الشبكات العصبية العميقة تُستخدم عادة لمهام معالجة البيانات التسلسلية، مثل معالجة اللغة الطبيعية وتوقع السلاسل الزمنية. لديها اتصالات تشكل دورات موجهة، مما يسمح لها بالتقاط التبعيات الزمنية في البيانات.
3. التعلم المعزز العميق
التعلم المعزز العميق يجمع بين التعلم العميق ومبادئ التعلم المعزز لتمكين الوكلاء من تعلم السلوك الأمثل من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي التغذية الراجعة في شكل مكافآت أو عقوبات.
4. التعلم بالنقل
التعلم بالنقل هو تقنية في التعلم العميق حيث يتم نقل المعرفة المكتسبة من تدريب نموذج واحد على مهمة معينة وتطبيقها على مهمة ذات صلة. يسمح للنماذج العميقة بأن تُدرب بكفاءة أكبر، خاصة عندما تكون البيانات المُصنفة نادرة.
التطبيقات
التعرف على الصور ورؤية الكمبيوتر: الشبكات العصبية التطبيقية (CNNs)، أحدثت ثورة في مهام التعرف على الصور مثل اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور والتعرف على الوجه.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والمحولات طورت بشكل كبير مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل ترجمة اللغة وتحليل المشاعر وإنتاج النص والتعرف على الكلام.
في الختام، أحدث التعلم العميق ثورة في الذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة بنية العقل البشري وعملية التعلم. هذه الخوارزميات القوية، المبنية على الشبكات العصبية الاصطناعية، يمكنها استخراج أنماط معقدة من مجموعات البيانات الضخمة. التعلم العميق مُستخدم ومقبول بالفعل على نطاق واسع عبر صناعات مختلفة، مما يدفع الابتكارات في رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والمزيد. مع استمرار تطور المجال، يمكننا توقع تطورات أكبر في قدرات التعلم العميق.
