ثريد | الـ Deep Learning - التعلم العميق - ما هو وكيف يعمل و ما هي تطبيقاته
ما هو التعلم العميق ؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، والتي هي أساسا شبكة عصبية مع ثلاث طبقات أو أكثر. تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري ــ وإن كان بعيداً عن مطابقة قدرته ــ مما يسمح له "بالتعلم" من كميات كبيرة من البيانات.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، والتي هي أساسا شبكة عصبية مع ثلاث طبقات أو أكثر. تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري ــ وإن كان بعيداً عن مطابقة قدرته ــ مما يسمح له "بالتعلم" من كميات كبيرة من البيانات.
في حين أن الشبكة العصبية مع طبقة واحدة لا تزال قادرة على التنبؤات التقريبية ، والطبقات الخفية الإضافية يمكن أن تساعد على تحقيق أقصى قدر من الدقة وصقلها.
إن التعلم العميق يدفع العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والخدمات التي تعمل على تحسين التشغيل الآلي ، وأداء المهام التحليلية والمادية من دون تدخل بشري. وتكمن تكنولوجيا التعلم العميقة وراء المنتجات والخدمات اليومية (مثل المساعدين الرقميين
والنقالات التلفزيونية القائمة على الصوت ، والكشف عن الاحتيال في بطاقات الائتمان) فضلاً عن التقنيات الناشئة (مثل السيارات الذاتية القيادة).
كيف يعمل التعلم العميق
شبكات التعلم العصبي العميق ، أو الشبكات العصبية الاصطناعية تحاول محاكاة الدماغ البشري من خلال مزيج من مدخلات البيانات
كيف يعمل التعلم العميق
شبكات التعلم العصبي العميق ، أو الشبكات العصبية الاصطناعية تحاول محاكاة الدماغ البشري من خلال مزيج من مدخلات البيانات
والأوزان والتحيز وتعمل هذه العناصر معا للتعرف على الأجسام الموجودة في البيانات وتصنيفها ووصفها بدقة.
تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من العقد المترابطة كل بناء على الطبقة السابقة لصقل وتحقيق الحد الأمثل للتنبؤ أو التصنيف. ويسمى هذا التقدم في الحسابات عبر شبكة
تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من العقد المترابطة كل بناء على الطبقة السابقة لصقل وتحقيق الحد الأمثل للتنبؤ أو التصنيف. ويسمى هذا التقدم في الحسابات عبر شبكة
الانتشار الأمامي. طبقات المدخلات والمخرجات لشبكة عصبية عميقة تسمى طبقات مرئية. طبقة الإدخال هي حيث يقوم نموذج التعلم العميق ببث البيانات للمعالجة ، وطبقة المخرجات هي حيث يتم التنبؤ أو التصنيف النهائي.
وهناك عملية أخرى تسمى عملية الظهر تستخدم الخوارزميات مثل هبوط التدرج ، لحساب الأخطاء في التنبؤات ومن ثم تعديل الأوزان والتحيزات للدالة من خلال التحرك إلى الوراء من خلال الطبقات في محاولة لتدريب النموذج. ويسمح الانتشار الأمامي والظهر معا لشبكة عصبية بإجراء تنبؤات وتصحيح أي أخطاء
تبعا لذلك. بمرور الوقت ، الخوارزمية تصبح تدريجياً أكثر دقة.
ويصف ما سبق أبسط أنواع الشبكات العصبية العميقة في أبسط العبارات. ومع ذلك ، خوارزميات التعلم العميق معقدة بشكل لا يصدق ، وهناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية لمعالجة مشاكل محددة أو مجموعات البيانات. على سبيل المثال
ويصف ما سبق أبسط أنواع الشبكات العصبية العميقة في أبسط العبارات. ومع ذلك ، خوارزميات التعلم العميق معقدة بشكل لا يصدق ، وهناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية لمعالجة مشاكل محددة أو مجموعات البيانات. على سبيل المثال
إن الشبكات العصبية المتشابكة (CNN) التي تستخدم في المقام الأول في تطبيقات الرؤية الحاسوبية وتصنيف الصور ، قادرة على اكتشاف السمات والأنماط داخل الصورة والمهام التمكينية مثل اكتشاف الأجسام أو التعرف عليها. في عام 2015 وضعت شبكة سي إن إن الإنسان في تحدي التعرف على الأجسام لأول مرة.
وعادة ما تستخدم الشبكة العصبية المتكررة (RNN) في تطبيقات التعرف على اللغة الطبيعية والكلام حيث أنها تسخر من البيانات المتسلسلة أو المتسلسلة مرات.
تطبيقات التعلم العميق
إن تطبيقات التعلم العميق في العالم الحقيقي جزء من حياتنا اليومية
تطبيقات التعلم العميق
إن تطبيقات التعلم العميق في العالم الحقيقي جزء من حياتنا اليومية
ولكنها في معظم الحالات مدمجة بشكل جيد في المنتجات والخدمات لدرجة أن المستعملين لا يدركون ما يجري في الخلفية من معالجة معقدة للبيانات. وتشمل بعض هذه الأمثلة ما يلي:
إنفاذ القانون
ويمكن لخوارزميات التعلم العميق أن تحلل بيانات المعاملات وتتعلم منها لتحديد الأنماط الخطرة التي تشير إلى احتمال حدوث نشاط احتيالي أو إجرامي. ومن الممكن أن يؤدي التعرف على الكلام ، والرؤية الحاسوبية ، وغير ذلك من تطبيقات التعلم العميق إلى تحسين كفاءة وفعالية
ويمكن لخوارزميات التعلم العميق أن تحلل بيانات المعاملات وتتعلم منها لتحديد الأنماط الخطرة التي تشير إلى احتمال حدوث نشاط احتيالي أو إجرامي. ومن الممكن أن يؤدي التعرف على الكلام ، والرؤية الحاسوبية ، وغير ذلك من تطبيقات التعلم العميق إلى تحسين كفاءة وفعالية
تحليل التحقيقات من خلال استخلاص الأنماط والأدلة من تسجيلات الصوت والفيديو ، والصور ، والوثائق ، وهو ما يساعد أجهزة إنفاذ القانون على تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة أكبر.
الخدمات المالية
وتستعين المؤسسات المالية بانتظام بالتحليلات التنبؤية من أجل تحريك التجارة الخوارزمية في الأسهم ، وتقييم المخاطر التجارية بالنسبة للموافقات على القروض ، وكشف الاحتيال ، والمساعدة في إدارة حوافظ الائتمان والاستثمار للعملاء.
وتستعين المؤسسات المالية بانتظام بالتحليلات التنبؤية من أجل تحريك التجارة الخوارزمية في الأسهم ، وتقييم المخاطر التجارية بالنسبة للموافقات على القروض ، وكشف الاحتيال ، والمساعدة في إدارة حوافظ الائتمان والاستثمار للعملاء.
خدمة العملاء
وتدمج منظمات عديدة تكنولوجيا التعلم العميق في عملياتها لخدمة العملاء. إن الدردشة ــ التي تستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات والخدمات وبوابات خدمة العملاء ــ تشكل شكلاً مباشراً من أشكال منظمة العفو الدولية. تستخدم الثرثرة التقليدية اللغة الطبيعية وحتى التعرف البصري
وتدمج منظمات عديدة تكنولوجيا التعلم العميق في عملياتها لخدمة العملاء. إن الدردشة ــ التي تستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات والخدمات وبوابات خدمة العملاء ــ تشكل شكلاً مباشراً من أشكال منظمة العفو الدولية. تستخدم الثرثرة التقليدية اللغة الطبيعية وحتى التعرف البصري
توجد عادة في قوائم النداء الشبيهة بالمركز. ومع ذلك ، فإن الحلول الأكثر تعقيدا للمشاورة تحاول أن تحدد ، من خلال التعلم ، إذا كانت هناك ردود متعددة على الأسئلة الغامضة. وبناء على الردود التي تتلقاها ، تحاول المحادثة الإجابة على هذه الأسئلة مباشرة أو توجيه المحادثة إلى مستخدم بشري.
المساعدون الافتراضيون مثل أبل سيري ، أمازون أليكسا ، أو جوجل مساعد يوسع فكرة الدردشة من خلال تمكين وظيفة التعرف على الكلام. وهذا يخلق طريقة جديدة لإشراك المستخدمين بطريقة شخصية.
الرعاية الصحية
وقد استفادت صناعة الرعاية الصحية كثيرا من قدرات التعلم العميقة منذ رقمنة سجلات وصور المستشفيات. تطبيقات التعرف على الصور يمكن أن تدعم أخصائيي التصوير الطبي وأخصائيي الأشعة ، مما يساعدهم على تحليل وتقييم المزيد من الصور في وقت أقل.
وقد استفادت صناعة الرعاية الصحية كثيرا من قدرات التعلم العميقة منذ رقمنة سجلات وصور المستشفيات. تطبيقات التعرف على الصور يمكن أن تدعم أخصائيي التصوير الطبي وأخصائيي الأشعة ، مما يساعدهم على تحليل وتقييم المزيد من الصور في وقت أقل.
جاري تحميل الاقتراحات...