The Fact About تقنية التعلم العميق That No One Is Suggesting
The Fact About تقنية التعلم العميق That No One Is Suggesting
Blog Article
في الجزء المتبقي من الفصل، ستتعرف على اثنتين من أكثر شبكات التعلم العميق شيوعًا، وهما الشبكات المتكررة والشبكات الالتفافية.
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.
تتحول الشركات الترفيهية إلى التعلم الآلي لتحسين فهمها لجماهيرها المستهدفة وتقديم محتوى جذاب ومخصص عند الطلب.
في الختام، يقف التعلم العميق في طليعة التقنيّات التحويليّة التي تعيد تشكيل عالمنا اليوم. فمن خلال البنية المُعقّدة للشبكات العصبية والقدرة على التعلُم بشكلٍ مُستقل من مجموعات البيانات الضخمة، يعمل التعلم العميق على تمكين الآلات من تمييز الأنماط المُعقّدة، والتعرف على الصور، وفهم اللغة، وإجراء التنبؤات وما إلى ذلك.
رؤية الحاسوب هي قدرة الحواسيب على استخراج المعلومات والرؤى من الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدام تقنيات التعلم العميق في فهم الصور بنفس الطريقة التي يستخدمها البشر. لرؤية الحاسوب تطبيقات عديدة، مثل الآتي:
يمكن لنماذج التعلم العميق أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت استنادًا إلى سلوك المستخدم. لا تتطلب تباينات كبيرة في مجموعات البيانات المسماة. على سبيل المثال، مراعاة الشبكات العصبونية التي تقترح كلمات أو تصححها تلقائيًا عن طريق تحليل سلوكك في الكتابة.
إذا كنت تنوي اقتحام هذا المجال الواعد، فيُمكنك الاطِلاع على جميع مقالاتنا الخاصّة بالذكاء الاصطناعي والتي ستُسهِّل عليك الخطوات للوصول إلى هدفك النهائي وستضعك في أوّل الطريق لتمضي في مسارك المهني كمُحترف في مجال الذكاء الاصطناعي. ولا تنسَ الاشتراك في موقعنا ليصلك كل ما هو جديد!
تُعد أيضًا من المكونات المهمة للتقنيات الناشئة مثل السيارات ذاتية القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.
تجد أساليب تعلّم الآلة صعوبةً في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات النصية، وذلك لأن مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب يمكن أن تحتوي على فروق واختلافات لا حصر لها. ومن ناحية أخرى، تستطيع نماذج التعلم العميق فهم البيانات غير المهيكلة وتقديم ملاحظات عامة بدون استخراج السمات يدويًا.
اختبار هذه الخوارزميات على مجموعة من الصور غير المعروفة.
الفصل الأول – مقدمة إلى التعلم الآلي والتعلم العميق: يبدأ هذا الفصل بتعريف التعلم. بعد ذلك، يتم تلخيص ومقارنة مفهوم التعلم الآلي ومقارباته المختلفة مثل: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والمعزز، وشبه الإشراف، والإشراف الذاتي، والنشط، والاونلاين، ومتعدد المهام، والانتقالي.
على الرغم من أن هذا الأسلوب يعمل على أفضل نحو في بيئات البيانات غير اليقينية والمعقدة، فإنه نادرًا ما يتم تطبيقه في سياقات الأعمال.
تتكوّن شبكة التعلم العميق من طبقات من الخلايا العصبيّة الاصطناعية والاتصالات المعقدة، وهي عبارة عن بنية مُعقّدة مُصمّمة للتعلم والتنبؤ من البيانات، وفيما يلي نبذة سريعة عن انقر على الرابط هذه الطبقات:
يمكن للأنظمة التي تستخدم التعلم العميق في مجال التعلم الآلي أن تتعلم وتتطور بشكل مستمر، مما يساهم في تقدم التكنولوجيا وتحقيق التحسين المستمر في الأداء.