The 5-Second Trick For التعلم العميق
The 5-Second Trick For التعلم العميق
Blog Article
مقالات السلاسل الزمنية أفضل الطرق لتحليل السلاسل الزمنية
تعمل تقنية التعلم العميق على تشغيل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل ما يلي:
يشير التعلم العميق إلى نوع من تعلم الآلة يهدف إلى تعلم النماذج والمعرفة من البيانات المتاحة. يعتمد هذا النوع من التعلم على الذكاء الاصطناعي ويستخدم شبكات عصبونية متعددة الطبقات لمحاكاة عملية التعلم البشرية.
وتعمل أبحاث التعلم الآلي على أتمتة هذه العملية وتحسينها. عن طريق استخدام البرمجيات التي تحلل كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية، تستطيع الأعمال تحقيق النتائج بصورة أسرع.
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.
على الرغم من أن التعلم العميق يعتمد على الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك اختلافًا بينهما. فالذكاء الاصطناعي يشير إلى القدرة العامة للأنظمة الذكاء على القيام بمهام تشابه القدرات العقلية للبشر، بينما يهتم التعلم العميق بتطوير نماذج تقنية التعلم العميق ومعرفة عن طريق تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص النماذج والأنماط منها.
يتم تطبيق التعلم العميق في مجال التعلم الآلي لتحليل وتفسير البيانات بصورة أكثر تفصيلًا، وتحقيق نتائج أفضل في تحقيق الأهداف المحددة. الشكل التالي يوضح استخدام التعلم العميق في مجال التعلم الآلي:
تُعد أيضًا من المكونات المهمة للتقنيات الناشئة مثل السيارات ذاتية القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.
في هذا المقال سنقدم لك نظرة شاملة على التعلم العميق وتطبيقاته العملية. ستتعرف على مفهوم التعلم العميق وأهميته في تحقيق تجاوب أكبر للأنظمة الذكية.
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.
تحتوي الشبكة العصبونية الاصطناعية على كثير من العُقَد التي تدخل البيانات فيها. هذه العُقَد تمثل طبقة الإدخال للنظام.
تحتوي مجموعات البيانات المتطايرة على تباينات واختلافات كبيرة. ومن الأمثلة على ذلك هو مبالغ سداد القرض في أحد البنوك.
فهرسة العبارات الأساسية التي تدل على المشاعر، مثل التعليقات الإيجابية والسلبية على وسائل التواصل الاجتماعي
ومن ناحية أخرى، فإن أولئك الذين ينتجون نطاقًا أوسع من الإجابات لديهم المزيد من العُقَد.