The Definitive Guide to تقنية التعلم العميق

The Definitive Guide to تقنية التعلم العميق

Blog Article

وجديرٌ بالذكر أنّ التعلم العميق يختلف اختلافًا جوهريًا عن التعلُّم الآلي التقليدي. إذا تناولنا المثال السابق، سيحتاج خبير التعلّم الآلي التقليدي إلى قضاء وقت طويل في هندسة نظام تعلُّم آلي لاكتشاف الميزات والسمات التي تُمثِّل القطّة.

في مجال التعلم العميق، يُمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. يتم تحديد المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلُم من البيانات التي تحصل عليها، وتحدد كميّة ونوعيّة البيانات التي يُمكن أن تتعلمها هذه الآلات.

التعلم المعزز هو أسلوب يتم فيه إرفاق قيم معطاة بأنواع مختلفة من الخطوات التي يجب على اللوغاريتم المرور بها. لذا، هدف النموذج هو تجميع أكبر قدر من نقاط المعطيات والوصول في النهاية إلى هدف نهائي.

خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج. 

هذه مجرد بعض الاستخدامات الشائعة للتعلم العميق في تحليل البيانات. يجب أن نلاحظ أن هناك إمكانيات أكثر للاستفادة من تحليل البيانات بواسطة التعلم العميق في المستقبل، حيث ستستمر التقنيات في التطور والتحسين.

تظهر الحجج النظرية والبيولوجية أنه لبناء مثل هذه الأنظمة ، هناك حاجة إلى نماذج معمارية عميقة تتضمن العديد من طبقات المعالجة اتبع الرابط غير الخطية.

لذلك، فإن فهم أهمية وتطبيقات التعلم العميق يعد أمرًا ضروريًا للتفوق في التكنولوجيا الرقمية وتحسين العمليات والأنظمة الذكية المستقبلية.

تستخدم تقنية التعلم العميق في تصنيف الصور في العديد من المجالات والصناعات، مثل التصوير الفوتوغرافي وتحليل الصور الطبية والتعرف على الوجوه وتصنيف المنتجات في التجارة الإلكترونية.

تبرع المظهر إنشاء حساب دخول أدوات شخصية إنشاء حساب

تعمل الطبقات المخفية في الشبكات العصبية العميقة بنفس الطريقة. إذا كانت خوارزمية التعلم العميق تحاول تصنيف صورة حيوان، فإن كل طبقة من طبقاتها المخفية تعالج سمة مختلفة للحيوان وتحاول تصنيفها بدقّة. ويُعد عدد الطبقات المخفيّة وعدد العقد في كل طبقة مخفيّة من اختيارات التصميم التي يُمكن أن تختلف بناءً على المُهمة المُحدّدة وتعقيد البيانات.

مشاريع التعلم العميق مشروعك الأول للتعلم العميق في بايثون خطوة بخطوة

يستطيع تطبيق التعلم العميق أن يحلل كميات كبيرة من البيانات بشكل أكثر عمقًا وأن يكشف عن رؤىً جديدة ربما لم يتم تدريبه عليها. على سبيل المثال، فلنفترض أن هناك نموذج تعلم عميق يتم تدريبه على تحليل مشتريات المستهلكين.

تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب دروس ومقالات

تستفيد الأنظمة التي تعتمد على التعلم العميق من القدرة على تحليل البيانات بشكل مفصل، وتعلم الأنماط وتطوير نماذج تعلم آلي دقيقة تتحسن بمرور الوقت.