ما هو التعليم العميق وأهميتة

التعليم العميق – Deep learning هو نوع جديد من الخوارزميات التي تجاوزت جميع العلامات السابقة لتصنيف الصور والنصوص والكلمات. يعمل التعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بشأن هذه الكائنات. الشبكات العصبية هي في الأساس نفس الأنظمة التي نستخدمها لمعالجة البيانات مثل الصور والنصوص والكلمات لاتخاذ القرارات ومثال على الأستخدام الممتازة للتكنولوجيا الحديثة التي كانت موجودة منذ العصور “التَّرْجَمَةً في الوقت الفعلي”. وهو يدعم بعض أهم التطبيقات حول العالم، مثل السيارات ذاتية القيادة والترجمة الفورية.

التعليم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي ، وهي تقنية تعد أجهزة الحاسوب لأداء المهام بشكل طبيعي مع البشر. على سبيل المثال ، التعلم العميق هو التقنية الكامنة وراء السيارات ذاتية القيادة ، مما يمكّنها من التعرف على علامة التوقف أو تمييز المشاة عن عمود الإنارة أو مفتاح التحكم الصوتي الموجود في الأجهزة الاستهلاكية مثل الهواتف. دون استخدام اليدين والأجهزة اللوحية وأجهزة التلفزيون ومكبرات الصوت.

كيف يعمل التعلم العميق

تمر خوارزميات التعلم العميق بعملية تحويلات غير خطية لبيانات الإدخال والنماذج الإحصائية. لذلك تطبق كل طبقة تحويلًا غير خطي لمدخلاتها وتستخدم ما تتعلمه لإنشاء نموذج إحصائي كمخرج. تستمر هذه الطبقات في التكرار حتى يصل الإخراج إلى مستوى مقبول من الدقة. في أعمق طبقة.

الشبكات العصبية العميقة – DNNs هي نوع جديد ومحسّن من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الحاسوب بأداء مهام مثل البشر. و تستخدم هذه البرامج نفس خوارزمية التعلم مثل الدماغ البشري ، ولكن يمكن أن تكون أسرع في تطوير قدراتها. بمجرد اكتمال التدريب ، يمكن لهذه الآلات أداء مهام معينة بدقة قريبة من مستوى الإنسان. نحن نتصل بهم أثناء التدريب والفرز الدقيق لملايين الصور ، يوضح قدرته على التعرف على القط في بضع دقائق.

لتحقيق مستوى مقبول من الدقة، تتطلب برامج التعلم العميق الوصول إلى كميات هائلة من بيانات التدريب وقوة المعالجة. لم يكن أي من هذين الأمرين متاحًا بسهولة للمبرمجين حتى وقت كانت فيه البيانات الضخمة والحوسبة السحابية شيئًا. ولأن برمجة التعلم العميق قادرة على إنشاء نماذج إحصائية معقدة مباشرة من مخرجاتها التكرارية ، فهي قادر أيضا على إنشاء نماذج تنبؤيه دقيقة من كميات من البيانات غير المصنفة وغير المهيكلة ، وهو أمر مهم لأن إنترنت الأشياء – IoT لا يزال أكثر انتشارًا ، حيث إن معظم البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة البشر والآلات غير منظمة وغير مؤرخة.

أصبحت رؤية الحاسوب جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. حيث باتت قادرة على التعرف على الوجوه والأشياء والكلام والتعرف على الإيماءات وحتى التعرف على النصوص. تُستخدم رؤية الحاسوب في كل جانب من جوانب الحياة الحديثة تقريبًا. يتم استخدامه للتعرف على الوجه ، والتعرف على الأشياء ،والكلام ، والإيماءات ، وترجمة النصوص ، والتقاط الصور، الخ….

ما هي أهمية التعليم العميق؟

القدره على تحقيق شيء ذي قيمة ومعنى ، وحل المشكلات المعطاة له بطريقة محددة للغاية. تم استخدام التعلم الآلي لتصنيف الصور والنصوص لعقود من الزمن ، ولكن تم تجاوز هذا الحاجز. يجب أن تكون الخوارزميات دقيقة للعمل لقد تمكن التعلم العميق أخيرًا من اختراق هذا الحاجز ونقلنا إلى أماكن لم نكن بها من قبل.

حدود التعلم العميق

أكبر قيود على عملية التعلم هي أنها تتم أثناء الملاحظات ، مما يعني أن المعلومات تقتصر على ما كان موجودًا في البيانات التي تم تدريب النموذجات عليها ، أي إذا كان لدى المستخدم كَمّيَّة من البيانات أو مصدر معين لا يمثل بالضرورة المجال الوظيفي الأوسع ، فلن تتعلم النموذجات بطريقة عامة

تعد مسألة الانحراف مشكلة رئيسة لنماذج التعلم العميق. حيث تتعلم تلك النماذج التمييز بناءً على الاختلافات الدقيقة في عناصر البيانات ، بمعنى أخر ، قد يتخذ نظام التعرف على الوجوه قرارات بشأن خصائص الأشخاص بناءً على أشياء مثل العرق أو الجنس دون أن يكون المبرمج على علم بذلك.

وبذلك يتيح التعلم العميق إمكانية إنجاز المهام التي لم تكن مشتركة سابقًا في مجال التعلم الآلي. نحن على وشك فهم المطورين ورجال الأعمال كيفية استخدام التعلم الآلي لتعزيز نتائج الأعمال ، وتسهيل إنجاز الكثير من المهام بنقرة زر واحدة.

محمد موسي

مطور واجهات اماميه ومصمم جرافيك و أجيد برامج التصميم جيمب, إنكسيب, فوتوشوب، اليستريتور، إنديزين. لدي خبره في تطوير وتعريب بلوجر فقد عملت مدير الدعم الفني بإحدي المنتديات وأعشق التدوين وصناعه وتحرير المحتوي منذ عام 2007.

أترك تعليق

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *