التعلم العميق: تعريف ومبادئ التعلم العميق
يتضمن التعلم العميق نشر شبكة عصبية اصطناعية تم تدريبها مسبقًا. إنها ممارسة للذكاء الاصطناعي ناتجة عن التعلم التلقائي أو التعلم الآلي.
الفهرس
- ما هو التعلم العميق؟
- من يستخدم التعلم العميق؟
- كيف تعمل خوارزمية التعلم العميق؟
- ما هو مكان التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي؟
- كيف تعمل خوارزمية التعلم العميق؟
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو طريقة ذكاء اصطناعي مشتقة من مفهوم التعلم الآلي . تعتمد طريقة التعلم العميق المزعومة هذه بشكل أكثر تحديدًا على مفهوم الشبكة العصبية الاصطناعية.
مع بنية غير خطية ، تأخذ الشبكة العصبية الاصطناعية شكل شبكة من مجموعات وحدات تنفيذ المعلومات (التي تمثل الخلايا العصبية) متراكبة في طبقات ومتصلة ببعضها البعض عبر الموصلات (المشابك). من هناك ، تقوم بمعالجة المعلومات من خلال نماذج انتشار لتفعيل هذه الوحدات ، وتفعيلها بعد عتبة معينة.
من يستخدم التعلم العميق؟
يُستخدم التعلم العميق في العديد من السياقات وحالات الاستخدام ، على سبيل المثال:
- التعرف على الصور
- التعرف على الصوت
- معالجة اللغة ،
- الروبوتات
- الأمن الإلكتروني،
- المعلوماتية الحيوية …
يمكننا أيضًا أن نذكر التقنيات المخصصة للمساعدة في القيادة والوسائل التشخيصية في القطاع الطبي.
كيف تعمل خوارزمية التعلم العميق؟
بعد أن تم تدريبه مسبقًا على أساس الأمثلة ، يمكن عادةً استخدام شبكة عصبية اصطناعية في التعرف على الصور ، لتحديد قطة على سبيل المثال. سيتم تخصيص كل طبقة من طبقات الشبكة لتحديد سمة من سمات الحيوان: الصورة الظلية ، والرأس ، والأذنان ، والأرجل الأربعة ، والمعطف ، وما إلى ذلك. تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية أيضًا على نطاق واسع في المعالجة التلقائية للغة أو معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
ما هو مكان التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي؟
يمكن اعتبار التعلم العميق خطوة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي. في نشأته ، كان الأخير راضٍ عن الاستجابة لقواعد محددة سلفًا بناءً على نموذج معرفي. ثم ظل تدخل المبرمج ضروريًا لإتقان النظام أو لدمج وظائف أخرى أو قواعد جديدة فيه.
مثل التعلم الآلي الإحصائي ، يجعل التعلم العميق الذكاء الاصطناعي مستقلاً من خلال السماح له بدمج قواعد جديدة بمفرده. يسمح التحسن الأسي في قوة الحوسبة وتطوير التطبيقات ذات الصلة بالتعلم العميق لتوليد طبقات أكثر تعقيدًا وكثافة من الخلايا العصبية.
التعلم العميق مقابل التعلم الآلي: ما الفرق؟
التعلم العميق هو طريقة للتعلم الآلي. يعتمد كلا النهجين على مبدأ التعلم الآلي. ومع ذلك ، هناك اختلافات ملحوظة. بالنسبة للتعلم الآلي ، عادةً ما يتم تحديد القيم والمتغيرات مسبقًا. على عكس التعلم العميق الذي يتضمن أيضًا أنظمة رؤية الكمبيوتر .
نمذجة النتائج هي أيضا عرضة للتغيير. إنه نموذج إحصائي للتعلم الآلي والتحسين العددي للتعلم العميق. أخيرًا ، تختلف الأجهزة في عمليات التطبيق. من الأفضل الاعتماد على بنية المعالج المركزي (CPU) للتعلم الآلي. التعلم العميق أكثر ملاءمة لوحدة معالجة الرسومات (GPU).