يتمتع التعلم العميق بالقدرة على إحداث ثورة في مجالات مثل الطب والأمن السيبراني، وهو يحدث تأثيرًا بالفعل. من تخصيص التوصيات على منصات التجارة الإلكترونية إلى إنشاء أنماط فنية جديدة، يعمل التعلم العميق على تغيير حياتنا اليومية.
تعرف على كيفية عمل هذه الأداة القوية، وكيف تتناسب مع النطاق الأوسع للتعلم الآلي، وكيف تستخدمها الصناعات المختلفة.
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ونوع من الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمعالجة المعلومات. الشبكة العصبية الاصطناعية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهي تتكون من عقد مترابطة تعمل مثل الخلايا العصبية من خلال معالجة المعلومات ونقل الإشارات إلى العقد الأخرى.
تستخدم الشبكات العصبية العميقة طبقات متعددة من عقد المعالجة هذه. تتعلم كل طبقة كيفية التعرف على الأنماط المتزايدة التعقيد من البيانات التي تم تدريبها عليها. ولهذا السبب يطلق عليه اسم التعلم “العميق” – فكلما زاد عدد الطبقات، زادت قدرة التعلم على التعقيد.
التعلم العميق ماهر في أداء المهام التي تتطلب دقة عالية في التعرف على الأنماط وتحليل البيانات المعقدة. تشمل التطبيقات الشائعة للتعلم العميق التعرف على الصور (على سبيل المثال، التعرف على الوجه في الصور)، ومعالجة اللغة الطبيعية (على سبيل المثال، تشغيل برامج الدردشة الآلية والترجمة الآلية)؛ التعرف على الكلام (على سبيل المثال، المساعدين الصوتيين مثل Siri وAlexa)؛ ومنصات التوصية (على سبيل المثال، اقتراح المنتجات التي قد تعجبك على منصات التسوق عبر الإنترنت).
كيف يعمل التعلم العميق؟
تحتوي أنظمة التعلم العميق على ثلاث طبقات رئيسية: طبقة الإدخال، والطبقة المخفية، وطبقة الإخراج. يحدد عمق الطبقات المخفية نوع المهام التي يمكن أن يؤديها نموذج التعلم العميق. وإليك كيف يعمل:
طبقة الإدخال
قبل أن يتمكن النموذج من تنفيذ المهام، تدخل البيانات الأولية إلى الشبكة. يعتمد تنسيق البيانات على المهمة. على سبيل المثال، يمكن أن تكون وحدات بكسل من صورة، أو كلمات في جملة، أو قيمًا رقمية تمثل قراءات أجهزة الاستشعار المتصلة بالإنترنت. يصبح كل عنصر في البيانات قيمة رقمية يمكن للشبكة معالجتها.
الطبقة المخفية
هذا هو المكان الذي يتم فيه معظم العمل، ويتطلب عادةً عدة طبقات مخفية مكدسة فوق بعضها البعض. مع تقدم البيانات عبر الطبقات المخفية، يتم تحسينها بشكل متزايد وتمثل المزيد من الميزات المجردة. فكر في صورة لا تزال ضبابية أو منقطة بعض الشيء بينما يستغرق تحميل موقع الويب بعض الوقت.
طبقة الإخراج
هذه هي الطبقة الأخيرة حيث يقوم النظام بتسليم المعلومات المعالجة. يعتمد هيكل طبقة الإخراج على غرض الشبكة. في التعرف على الصور، قد يقوم بتعيين الاحتمالات لفئات مختلفة (على سبيل المثال، قطة، كلب، طائرة). في مهمة ترجمة اللغة، قد يتم إنشاء الجملة المترجمة بلغة أخرى.
التعلم العميق مقابل التعلم الآلي
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. يتفوق التعلم العميق في التعامل مع البيانات المعقدة وتحقيق دقة عالية لأداء المهام المعقدة. في حين أن أساليب التعلم الآلي التقليدية تتطلب درجة كبيرة من التوجيه البشري، فإن التعلم العميق يمكن أن يحقق المزيد من تلقاء نفسه.
وإليك ما يعنيه ذلك: يعتمد التعلم الآلي غالبًا على هندسة الميزات، حيث يحدد التدخل البشري الميزات ذات الصلة ويستخرجها من البيانات التي تستخدمها خوارزمية التعلم. يمكن أن تكون هذه عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب معرفة مكثفة. يمكن للتعلم العميق أن يتعلم الميزات مباشرة من البيانات الأولية من خلال طبقاتها المخفية المتعددة. يتيح ذلك لنماذج التعلم العميق أداء المهام المعقدة ومعالجة البيانات عالية الأبعاد بشكل أكثر فعالية.
تطبيقات التعلم العميق
أصبح التعلم العميق أداة قوية في العديد من المجالات نظرًا لقدرته على تحديد الأنماط المعقدة في البيانات. يمكن لنماذج التعلم العميق أن تحقق مستويات عالية من الدقة في أداء المهام، بل وتنافس في بعض الأحيان الذكاء البشري. يمكن لهذه النماذج أن تتعلم من مجموعات البيانات الكبيرة دون الحاجة إلى برمجة واضحة في كل خطوة. فيما يلي بعض التطبيقات الشائعة للتعلم العميق:
آلي
تعتبر تقنيات التعلم العميق ضرورية للسيارات ذاتية القيادة لتمييز وتحديد محيطها. ومن خلال تحليل بيانات الكاميرا، يمكن لهذه السيارات التعرف على الأشياء مثل المشاة والمركبات وإشارات المرور، مما يسمح لها بالتنقل على الطرق.
التجارة الإلكترونية
يعمل التعلم العميق على تخصيص تجربة العميل عبر الإنترنت من خلال اقتراح المنتجات أو الأفلام أو الموسيقى أو أي محتوى آخر قد يثير اهتمامه. توصيات المنتج هذه مستمدة من السلوك السابق وسجل التصفح.
يعمل التعلم العميق أيضًا على تشغيل المساعدين الصوتيين، مما يسمح لك بالتفاعل مع جهازك عبر الأوامر المنطوقة. يمكن لهذه النماذج التعرف على اللهجات المختلفة وضوضاء الخلفية، مما يجعل التعرف على الكلام أكثر دقة وسهولة في الاستخدام.
ترفيه
يواجه منشئو المحتوى صعوبات في تصميم المحتوى ليناسب تفضيلات المستخدم الفردية والحفاظ على تفاعل الجمهور. يمكن للتعلم العميق تخصيص توصيات المحتوى أو إنشاء تأثيرات خاصة واقعية في ألعاب الفيديو والأفلام.
تمويل
يمكن لنماذج التعلم العميق تحليل المعاملات المالية لتحديد الأنماط التي تشير إلى النشاط الاحتيالي. وهذا يساعد البنوك وشركات بطاقات الائتمان والمؤسسات المالية الأخرى على منع الخسائر المالية.
الدواء
يمكن للأطباء استخدام التعلم العميق لتحليل الصور الطبية، مثل تحليل الفحوصات الطبية مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي للكشف عن التشوهات والمساعدة في تشخيص الأمراض. يمكن أن يساعد تحليل البيانات هذا الأطباء على تحديد السرطان وتقييم كسور العظام وتقييم الحالات الطبية الأخرى.
علم الروبوتات
تكافح الروبوتات التقليدية في المهام التي تتطلب مهارات حركية دقيقة ومعالجة معقدة للأشياء. يمكن للتعلم العميق أن يحسن براعة الروبوتات من خلال تمكينها من التعلم من مجموعات البيانات الضخمة من عمليات المحاكاة والتفاعلات في العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتعلم العميق أن يعزز التعرف على الكائنات للروبوتات، مما يسمح لها بالتعرف على الأشياء والتفاعل معها بشكل أكثر دقة.
الأسئلة الشائعة حول التعلم العميق
ما هي أمثلة التعلم العميق؟
تعد خوارزميات التعلم العميق مفيدة للتعرف على الصور والوجه، وتحديد الأفراد في الصور ومقاطع الفيديو بدقة عالية. تشمل التطبيقات وضع العلامات على وسائل التواصل الاجتماعي، وأنظمة الأمان، وفتح الهواتف الذكية. يمكن لخوارزميات التعلم العميق أيضًا اكتشاف التهديدات السيبرانية والاستجابة لها بشكل أكثر فعالية. ومن خلال تحليل أنماط حركة مرور الشبكة، يمكنهم تحديد الأنشطة الضارة.
ما الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟
التعلم العميق هو تقنية معقدة في مجال التعلم الآلي. توفر العديد من خوارزميات التعلم الآلي الأساسية إمكانية تفسير أفضل، مما يعني أنه يمكنك في كثير من الأحيان فهم العوامل التي تؤثر على قرارات النموذج. تعد نماذج التعلم العميق أكثر غموضًا بعض الشيء، وقد يكون من الصعب فك رموز عمليات اتخاذ القرار الخاصة بها بسبب شبكة المعلومات المعقدة داخل الطبقات المخفية.
كيف يعمل التعلم العميق؟
يؤدي التعلم العميق المهام عن طريق محاكاة بنية الدماغ البشري ووظيفته. يعتمد التعلم العميق على الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي مستوحاة بشكل فضفاض من الشبكات العصبية البيولوجية في الدماغ. على عكس الشبكات العصبية الأبسط، يتضمن التعلم العميق طبقات متعددة من هذه الخلايا العصبية الاصطناعية، وغالبًا ما تكون مكدسة فوق بعضها البعض مثل الهرم.
ما فائدة التعلم العميق؟
يتميز التعلم العميق بالمهارة في أداء المهام التي تتطلب دقة عالية في التعرف على الأنماط وتحليل البيانات المعقدة، ولكنه ليس ضروريًا لجميع مهام التعلم الآلي. تشمل التطبيقات الشائعة للتعلم العميق التعرف على الصور ورؤية الكمبيوتر (على سبيل المثال، التعرف على الوجه في الصور)، ومعالجة اللغة الطبيعية (على سبيل المثال، تشغيل برامج الدردشة الآلية والترجمة الآلية)؛ التعرف على الكلام (على سبيل المثال، المساعدين الصوتيين مثل Siri وAlexa)؛ ومنصات التوصية (على سبيل المثال، اقتراح المنتجات التي قد تعجبك على منصات التسوق عبر الإنترنت).
لماذا يعد التعلم العميق مهمًا؟
تكمن قوة التعلم العميق في قدرته على تعلم أنماط معقدة من كميات كبيرة من البيانات، مما يمكنه من أداء المهام التي كانت مستحيلة على الآلات في السابق. غالبًا ما تتفوق نماذج التعلم العميق الآن على الأداء البشري في مجالات محددة، ويمكن لهذه النماذج أتمتة المهام التي كانت في السابق يدوية أو كثيفة العمالة، مثل التعرف على الوجه في المسائل الأمنية.
اكتشاف المزيد من موقع الربوح
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.