ما هو ال Deep Learning ؟
لتعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، وهو في الأساس شبكة عصبية مكونة من ثلاث طبقات أو أكثر. تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري - وإن كان بعيدًا عن مطابقة قدرته - مما يسمح له "بالتعلم" من كميات كبيرة من البيانات. بينما لا يزال
لتعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، وهو في الأساس شبكة عصبية مكونة من ثلاث طبقات أو أكثر. تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري - وإن كان بعيدًا عن مطابقة قدرته - مما يسمح له "بالتعلم" من كميات كبيرة من البيانات. بينما لا يزال
بإمكان الشبكة العصبية ذات الطبقة الواحدة إجراء تنبؤات تقريبية يمكن أن تساعد الطبقات المخفية الإضافية في تحسين الدقة وتحسينها. يقود التعلم العميق العديد من تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تعمل على تحسين الأتمتة ، وأداء المهام التحليلية والمادية دون تدخل بشري. تكمن تقنية
تعلم العميق وراء المنتجات والخدمات اليومية (مثل المساعدين الرقميين ، وأجهزة التحكم عن بعد التليفزيونية التي تدعم الصوت ، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان) بالإضافة إلى التقنيات الناشئة (مثل السيارات ذاتية القيادة).
ما سبق يصف أبسط أنواع الشبكات العصبية العميقة بأبسط المصطلحات. ومع ذلك ، فإن خوارزميات التعلم العميق معقدة بشكل لا يصدق ، وهناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية لمعالجة مشاكل أو مجموعات بيانات محددة. فمثلا،
يمكن للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ، المستخدمة بشكل أساسي في تطبيقات رؤية الكمبيوتر وتصنيف الصور ، اكتشاف الميزات والأنماط داخل الصورة ، مما يتيح المهام ، مثل اكتشاف الأشياء أو التعرف عليها. في عام 2015 ، تفوقت شبكة CNN على إنسان في تحدي التعرف على الأشياء لأول مرة.
تُستخدم الشبكة العصبية المتكررة (RNNs) عادةً في تطبيقات التعرف على الكلام واللغة الطبيعية لأنها تستفيد من بيانات السلاسل المتسلسلة أو الزمنية.
جاري تحميل الاقتراحات...