ثريد لعشاق الذكاء الإصطناعي !
الشبكة العصبونيه (Neural Network)
فكرتها بشكل مبسط للمبتدئين بعالم الحاسب
صفي ذهنك .. أقرأ و تعلم ثم إستزد علماً 👍🏻
الشبكة العصبونيه (Neural Network)
فكرتها بشكل مبسط للمبتدئين بعالم الحاسب
صفي ذهنك .. أقرأ و تعلم ثم إستزد علماً 👍🏻
الشبكة العصبونية هي محاكاه لطريقة عمل الدماغ البشري .. حينما تنظر إلى مجموعة كبيرة من الموز بمختلف مستويات النضج و الأحجام
ستكتشف ببساطة أنها جميعاً موز لأنك رأيت أنواع كثيرة من الموز سابقاً و دماغك إستجاب بسرعة و تعرف عليها بسهوله
ستكتشف ببساطة أنها جميعاً موز لأنك رأيت أنواع كثيرة من الموز سابقاً و دماغك إستجاب بسرعة و تعرف عليها بسهوله
في منتصف القرن الماضي تسائل العلماء .. كيف نجعل الحاسب يفكر بنفس الطريقة ؟
فأستلهموا هذا الإكتشاف من ملايين العصبونات الدماغيه للإنسان و التي تقوم بتحليل كل شيء و تعطي النواتج في لمح البصر .. فسبحان الخالق
فأستلهموا هذا الإكتشاف من ملايين العصبونات الدماغيه للإنسان و التي تقوم بتحليل كل شيء و تعطي النواتج في لمح البصر .. فسبحان الخالق
الشبكة العصبونية تتكون من خلايا أو عصبونات كثيرة مترابطة ببعضها وكل خلية تعمل بشكل بسيط و مع تأثير كل الخلايا المتصله ببعضها ينتج لدينا سلوك عام للشبكة وهو الناتج .. ( نفس الشيء يصير بالدماغ و بالكمبيوتر )
حوسه ؟ كمل و تفهم أكثر
حوسه ؟ كمل و تفهم أكثر
الشبكة تمتلك ٣ طبقات
١- input layer طبقة مدخلات
٢- hidden layer طبقة مخفية
٣- output layer طبقة مخرجات
كل طبقة تحمل عدد من الخلايا
و كل خلية تحمل قيمة ما
( دايم يكون فيه اكثر من طبقة مخفية )
١- input layer طبقة مدخلات
٢- hidden layer طبقة مخفية
٣- output layer طبقة مخرجات
كل طبقة تحمل عدد من الخلايا
و كل خلية تحمل قيمة ما
( دايم يكون فيه اكثر من طبقة مخفية )
تعتمد الشبكة العصبونية بشكل كبير على الخوارزميات
جميع المدخلات اللتي ستستقبلها الشبكة ستتحول الى معادلات حسابيه بداخل كل خليه
و وفقاً لنواتج المعادلات ستتأثر الشبكة
حلوين ؟ حلوين ..
جميع المدخلات اللتي ستستقبلها الشبكة ستتحول الى معادلات حسابيه بداخل كل خليه
و وفقاً لنواتج المعادلات ستتأثر الشبكة
حلوين ؟ حلوين ..
في طبقة المدخلات ستدخل بياناتك و ستتحول تلقائياً تلك البيانات إلى شكل رقمي تستطيع الشبكة من خلاله التعامل مع تلك البيانات
ستخوض المدخلات معركة حسابية بداخل الشبكة و إذا لم تكن صالحه ستضيع و تموت بداخل الشبكة
أما إذا كانت ذات قيمة عاليه ستناضل حتى النهايه !
ستخوض المدخلات معركة حسابية بداخل الشبكة و إذا لم تكن صالحه ستضيع و تموت بداخل الشبكة
أما إذا كانت ذات قيمة عاليه ستناضل حتى النهايه !
تلك المعركة الحسابية هي ما يحدث في الطبقة المخفية
فلكل عملية حسابيه نسبة فعالية تؤثر على الخليه
إذا كانت الخلية نسبة فعاليتها عاليه ستنتقل إلى مرحلة أخرى في الشبكه
ثم إلى أخرى ... إلى أن تصل الى طبقة المخرجات
فلكل عملية حسابيه نسبة فعالية تؤثر على الخليه
إذا كانت الخلية نسبة فعاليتها عاليه ستنتقل إلى مرحلة أخرى في الشبكه
ثم إلى أخرى ... إلى أن تصل الى طبقة المخرجات
الجميل في طبقة المخرجات هو أنك تستطيع تحديد المجال للناتج الذي سيظهر لك
مثلاً : إذا كان المدخل لديك صورة قطة
و أردت من الشبكة أن تكتشف تلك الصوره هل هي قطة أم لا
فستضع في قسم المخرجات النواتج المحتمله لديك
الناتج الأول : قطة
الناتج الثاني : ليست قطة
مثلاً : إذا كان المدخل لديك صورة قطة
و أردت من الشبكة أن تكتشف تلك الصوره هل هي قطة أم لا
فستضع في قسم المخرجات النواتج المحتمله لديك
الناتج الأول : قطة
الناتج الثاني : ليست قطة
في الإستخدامات المتقدمة للشبكة قد لا تعرف ماهو الناتج الذي من الممكن أن يظهر لك فتضطر إلى استخدام الشبكه مرات كثيرة جداً جداً
و هذا ما يعرف بتمرين الشبكة
فلماذا تتمرن ؟
و هذا ما يعرف بتمرين الشبكة
فلماذا تتمرن ؟
يجب على الشبكة أن تتمرن قبل أن تعمل .. يجعلها التمرين أكثر دقة و بكل مره تعمل الشبكة ستكتشف شيئاً ما جديد ! مثل الطفل في عملية إكتشافه للأشياء من حوله
ماذا نستفيد من الشبكة العصبونية ؟
١- التنبؤ بالمستقبل بالإعتماد على بيانات سابقة
٢- إتخاذ القرارات الصعبه و المعقدة
٣- التعرف على أدق التفاصيل
٤- متابعة سلامة البيانات و رصد مخاطرها
٥- إكتشاف الأدوية و تشخيص الأمراض
٦- التفاعلات الكيميائيه
و غيرها الكثير
١- التنبؤ بالمستقبل بالإعتماد على بيانات سابقة
٢- إتخاذ القرارات الصعبه و المعقدة
٣- التعرف على أدق التفاصيل
٤- متابعة سلامة البيانات و رصد مخاطرها
٥- إكتشاف الأدوية و تشخيص الأمراض
٦- التفاعلات الكيميائيه
و غيرها الكثير
للمختصين : تسلسل الشبكة العصبونية في الذكاء الإصطناعي كالتالي :
(Artificial Intelligence-> Machine Learning -> Deep Learning-> Neural Network)
(Artificial Intelligence-> Machine Learning -> Deep Learning-> Neural Network)
سأتوقف هنا و سأكمل لاحقاً بتفصيل أكثر
أرحب بجميع الأستفسارات 🎩
أرحب بجميع الأستفسارات 🎩
جاري تحميل الاقتراحات...