ما هو التعلم العميق (Deep Learning) وما هي استخداماته؟

التعلم العميق هو فرع فرعي من التعلم الآلي. هذا الفرع الفرعي هو في الأساس شبكة عصبية بثلاث طبقات أو أكثر. تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري، مما يسمح بتدريبها من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات لأداء مهمة محددة.

لذا، من المهم أن نعرف أن ثورة الحوسبة الجديدة مبنية حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تستخدم هذه التقنيات البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج المستقبلية. يشرح التعلم المتعمق توصيات أمازون عند التسوق عبر الإنترنت أو فهم نيتفليكس لتفضيلاتك لمشاهدة أفلام من نوع معين.

على الرغم من أن أجهزة الكمبيوتر القائمة على الذكاء الاصطناعي يشار إليها غالبًا باسم “الذكية”، إلا أن معظم هذه الأنظمة لا تتعلم بشكل مستقل وتتطلب برمجة بشرية. يقوم علماء البيانات بإعداد المتغيرات واختيارها للتحليل والتنبؤ. من ناحية أخرى، يمكن للتعلم العميق تنفيذ هذه المهام تلقائيًا.

ستتعرف من خلال بقية هذه المقالة كل ما تحتاجه حول التعلم العميق وكيف يعمل وتطبيقاته.

تعريف التعلم العميق (Deep Learning)

التعلم العميق (بالإنجليزية: Deep learning) هو مجموعة فرعية من مناهج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تحاكي كيفية تعلم الناس. هذا المفهوم هو أحد أساسيات علم البيانات ويتم تطبيقه عادة في الإحصاء والنمذجة التنبؤية. ساعدت هذه الاستراتيجية علماء البيانات من خلال تسريع جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها.

ببساطة، يعمل التعلم المتعمق على أتمتة التحليل التنبؤي. على عكس خوارزميات التعلم الآلي الخطي، تصبح خوارزميات التعلم المتعمق الهرمية أكثر تعقيدًا وتجريدًا مع كل مستوى.

لفهم التعلم الشبكي العميق، ضع في اعتبارك هذا المثال: يقول طفل صغير كلمة “كلب” لأول مرة، لكنه ليس لديه أي فكرة عما تعنيه. في كل مرة، يشير إلى شيء جديد ويقول “كلب”. يستجيب والدا الطفل لكل حركة بـ “نعم، هذا كلب” أو “لا، هذا ليس كلبًا”. بعد مرور بعض الوقت، يفهم الطفل أن جميع الكلاب تشترك في صفات معينة. ما يحدث هنا هو أنه بدون فهم الطفل، يتم إنشاء تسلسل هرمي من التجريدات في ذهنه؛ التجريدات المبنية على مفاهيم الطبقات السابقة في كل مستوى، مما أدى إلى تشكيل مفاهيم معقدة ومجردة.

تاريخ التعلم العميق

يُعتقد أن التعلم الآلي بدأ في الخمسينيات من القرن الماضي، عندما قدم عالم الرياضيات البريطاني آلان تورينج “آلة تعلم” تتضمن الذكاء الاصطناعي. ثم أنشأ آرثر صموئيل أول برنامج للتعلم الآلي. وقد حسّن برنامجه مهارات لعبة الداما لجهاز كمبيوتر IBM حيث لعب المزيد من الألعاب. تم تطوير العديد من طرق التعلم الآلي على مدى العقود منذ ذلك الحين.

في البداية، رفض باحثو التعلم الآلي الشبكات العصبية بسبب مشكلة “الحد الأدنى المحلي”، والتي بدا أنها تنتج أقل خطأ في الأوزان غير الصحيحة. ومع ذلك، حققت بعض طرق التعلم الآلي، مثل الرؤية الآلية والتعرف على الوجه، تقدمًا كبيرًا. يمكن لـ Adaboost، وهي طريقة تعلم آلي تم إنشاؤها في عام 2001، التعرف على الوجوه في صورة في الوقت الفعلي. يقوم الكمبيوتر بتصفية الصور عبر مجموعات القرار وتحديد ما إذا كانت هناك بقعة مضيئة بين البقع الداكنة، والتي قد تمثل جسر الأنف.

قبل تقديم وحدات معالجة الرسومات، كانت الشبكات العصبية تفتقر إلى القوة. مع هذا الجهاز الجديد، تمكن الباحثون من تشغيل الصور والتحقق منها وتحليلها على أجهزة الكمبيوتر المكتبية بدلاً من أجهزة الكمبيوتر العملاقة. كان التقدم الأكثر أهمية في الشبكات العصبية هو تضمين كميات هائلة من البيانات المصنفة من ImageNet، وهي مجموعة من ملايين الصور المصنفة على الإنترنت.

مع إنشاء هذه القاعدة البيانات، حلت عملية التعهيد الجماعي محل الجهد الذي يستغرق وقتًا طويلاً في تصنيف الصور يدويًا، مما أدى إلى كمية لا حصر لها من بيانات التدريب للشبكات. لقد جعلت العديد من شركات التكنولوجيا مكتبات التعلم العميق الخاصة بها متاحة كمصدر مفتوح في السنوات الأخيرة. تشمل الأمثلة Google Tensorflow، ووحدات Torch مفتوحة المصدر من Facebook، وAmazon DSSTNE على GitHub، وCNTK من Microsoft.

كيف يعمل التعلم العميق؟

يجب أن تتصرف برامج الكمبيوتر بشكل مشابه للطفل في المثال السابق للتعرف على صورة كلب. تطبق كل خوارزمية من خوارزميات التعلم العميق نهج التحويل الخطي على مدخلاتها بطريقة هرمية ثم تستخدم ما تعلمته لإنشاء نموذج إحصائي كمخرجات. سيستمر هذا الإجراء حتى يصل منتجنا إلى درجة مقبولة من الدقة. يشير مصطلح “عميق” في التعلم المتعمق إلى عدد الطبقات التي يجب أن تمر عبرها البيانات.

في deep learning، يجب علينا أولاً توفير بيانات التدريب لخوارزمية الكمبيوتر. في حالتنا، تتكون بيانات التدريب من صور تحمل علامة “كلب” و”غير كلب”، والتي حددناها بالفعل. باستخدام المعلومات التي تم الحصول عليها من بيانات التدريب، يكتشف البرنامج مجموعة ميزات الكلب وبالتالي ينشئ نموذجًا تنبؤيًا.

في هذا المثال، يتنبأ نموذجنا بأن أي حيوان بأربع أرجل وذيل هو كلب. بالطبع، تكتشف الخوارزمية وجود أربع أرجل وذيل بناءً على الأنماط التي تشكلها وحدات بكسل البيانات الرقمية. يجب تشغيل النموذج عدة مرات للحصول على الدرجة المناسبة من التعقيد والدقة.

لتحقيق درجة مقبولة من الدقة، يجب أن تتمتع أنظمة التعلم المتعمق بالقدرة على الوصول إلى كمية كبيرة من بيانات التدريب بالإضافة إلى قوة معالجة كبيرة. وقد أصبحت كل هذه الأمور متاحة للمبرمجين في عصر البيانات الضخمة والحوسبة السحابية.

ما هي العلاقة بين الشبكات العصبية والتعلم العميق؟

تتضمن مقالة “ما هو التعلم العميق؟” قسمًا عن الشبكات العصبية. تعتمد معظم نماذج deep learning على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة المعروفة باسم الشبكات العصبية الاصطناعية، ولهذا السبب غالبًا ما يشار إلى التعلم المتعمق باسم التعلم العصبي العميق (Deep Neural Learning) أو الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networking).

هناك عدة أنواع من الشبكات العصبية، بما في ذلك:

• الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks)
• الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks)
• الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)
• الشبكات العصبية المغذية الأمامية (Feedforward Neural Networks)

في حين أن لكل منها فوائد واستخدامات فريدة، إلا أنها تعمل جميعًا بنفس الطريقة تقريبًا. تتلقى كل هذه الشبكات العصبية البيانات ويمكنها تصحيح تفسير النموذج للمدخلات.

تستخدم الشبكات العصبية التجربة والخطأ في عملياتها، الأمر الذي يتطلب كمية كبيرة من البيانات للتدريب. ليس من المستغرب أن تتطور الشبكات العصبية مع انتقال الشركات إلى تحليلات البيانات الضخمة وبدء تخزين كميات كبيرة من البيانات. في التجسيدات المبكرة للنموذج، تكون تقديرات الكمبيوتر لمحتوى الصورة أو أجزاء الكلام معقدة للغاية. نتيجة لذلك، يجب تصنيف البيانات المستخدمة في مرحلة التدريب حتى يتمكن النموذج من تحديد دقة تنبؤاته.

تتمتع العديد من الشركات التي تستخدم البيانات الضخمة بالقدرة على الوصول إلى كميات هائلة من المعلومات. ومع ذلك، نظرًا لأن غالبية هذه البيانات غير منظمة، فهي غير فعّالة. لا يمكن تدريب نماذج الديب ليرنينج على بيانات غير منظمة. لا يمكن فحص هذه البيانات غير المنظمة إلا بواسطة نماذج التعلم المتعمق التي تم تدريبها مسبقًا وحققت درجة مقبولة من الدقة.

إذا، ما هو الفرق بين الشبكات العصبية والتعلم العميق؟

كما أوضحنا، يشير التعلم العميق إلى الشبكات العصبية التي تحتوي على طبقات متعددة. تمرر الشبكات العصبية البيانات عبر عدة طبقات مترابطة، حيث تقوم كل عقدة بإجراء عمليات بسيطة على البيانات وتمرر النتائج إلى العقدة التالية. تستخرج كل طبقة لاحقة ميزات أكثر تعقيدًا، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج دقيقة في طبقة الإخراج.

يظهر التمييز بين الشبكات العصبية والتعلم العميق بشكل واضح في عدد الطبقات المخفية. تحتوي الشبكات العصبية الأساسية على طبقة مخفية واحدة أو اثنتين، بينما يمكن أن تحتوي الشبكات العميقة على عشرات أو حتى مئات الطبقات. يؤدي زيادة الطبقات عادةً إلى تحسين الدقة، ولكنه يتطلب المزيد من موارد الحوسبة ووقت التدريب.

يتطلب التعلم العميق تصنيفًا معقدًا للمعلومات عبر طبقات متعددة من الشبكة العصبية. على سبيل المثال، يمكن للشبكة العصبية المدربة على صور الطيور التمييز بين التفاصيل الدقيقة بين أنواع الطيور المختلفة. كلما زاد عدد الطبقات وزادت البيانات المستخدمة للتدريب، زادت دقة النموذج في التصنيف.

يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق موارد حوسبة قوية، حيث تتم معالجة البيانات في الطبقات المخفية باستخدام أوزان يتم تعديلها أثناء التدريب. تتمتع وحدات معالجة الرسومات بالقدرة على التعامل مع الحسابات المعقدة بسرعة، مما يجعلها مثالية لدعم عمليات التدريب المكثفة في التعلم العميق.

ما هي طرق التدريب على التعلم العميق؟

انخفاض معدل التعلم (Learning Rate Decay)

معدل التعلم هو أحد المعلمات الفائقة. والمعلمة الفائقة هي العامل الذي يحدد النظام ويحدد الظروف التشغيلية قبل عملية التعلم. يحسب معدل التعلم التغير في أوزان النموذج الناتج عن خطأ تقديري. سيؤدي معدل التعلم المرتفع إلى عدم استقرار عملية التدريس أو يؤدي إلى نتائج تعلم غير مرضية. كما يؤدي معدل التعلم المنخفض للغاية إلى إبطاء عملية التدريب أو إنهائها.

التعلم بالنقل (Transfer Learning)

يتضمن التعلم الانتقالي إكمال النماذج التي تم تدريسها سابقًا. يضيف المستخدمون في البداية بيانات جديدة من فصول لم يتم اكتشافها سابقًا إلى الشبكة الحالية. ومع تكيف الشبكة، تتحسن قدرتنا على التصنيف، مما يسمح لنا بإنجاز أشياء جديدة. يتطلب هذا النهج بيانات أقل بكثير من الطرق السابقة، وبالتالي يتم تقليل وقت الحساب إلى بضع ساعات أو دقائق.

التدريب من الصفر (Training from Scratch)

في أسلوب التعلم من الصفر، يجب على المبرمج جمع كمية كبيرة من البيانات المصنفة وبناء بنية الشبكة لتعلم النموذج والميزات. إن هذا النهج هو الأنسب للتطبيقات الجديدة أو متعددة الطبقات. ومع ذلك، نظرًا للكم الهائل من البيانات المطلوبة، نادرًا ما يتم استخدام هذه الاستراتيجية. في هذا النهج، قد تستغرق عملية التدريب أيامًا أو حتى أسابيع.

التخفيف والتسرب (Dropout)

يحاول نهج الإزالة العشوائية معالجة مشكلة الإفراط في التجهيز في الشبكات ذات المعلمات الكثيرة. يتم تحقيق ذلك أثناء التدريب عن طريق إزالة الوحدات والاتصالات عشوائيًا من الشبكات العصبية. وقد ثبت أن استراتيجية الإزالة العشوائية تزيد من أداء الشبكات العصبية في التعلم الخاضع للإشراف. وهذا صحيح بشكل خاص في مجالات مثل التعرف على الكلام وتصنيف المستندات وعلم الأحياء الحاسوبي.

ما هو الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي؟

يختلف التعلم العميق عن التعلم الآلي العادي، والذي يستخدم التعلم الخاضع للإشراف. على سبيل المثال، لنفترض أننا أردنا تعليم الكمبيوتر اكتشاف الكلاب في الصور. لهذا، كان علينا أن نصف للكمبيوتر بالتفصيل السمات التي يجب البحث عنها أثناء البحث عن الصور. في الواقع، كان علينا إنشاء المعايير للكمبيوتر لتحديد ما إذا كان الكلب موجودًا في الصورة أم لا.

هذا الإجراء، المعروف باسم استخراج الميزات، شاق، ويعتمد أداء الكمبيوتر تمامًا على قدرة المبرمج على تحديد مجموعة خصائص الكلب. ومع ذلك، على عكس التعلم الآلي، لا يتطلب التعلم المتعمق الإشراف ويمكنه اكتشاف مجموعة من السمات تلقائيًا. التعلم غير الخاضع للإشراف أسرع وأكثر دقة.

بشكل عام، إذا كنت مهتمًا بالتعلم العميق، فنحن نوصي بالبدء بتدريب التعلم الآلي والتقدم إلى تدريب deep learning بمجرد إتقان المبادئ. ولذلك، عليك بقراءة هذا المقال: التعلم الآلي: فهم أساسيات Machine Learning وتطبيقاته المتقدمة.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق؟

إليك جدول شامل يوضح الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق:

ما هي تطبيقات التعلم العميق؟

في بقية هذا المقال، سنتعرف على العديد من تطبيقات التعلم العميق. يستخدم deep learning بشكل شائع للتنبؤ بالطقس وكذلك اكتشاف الأمطار والزلازل والتسونامي، مما يساعد في تنفيذ الضمانات المطلوبة.

علاوة على ذلك، باستخدام التعلم المتعمق، يمكن للروبوتات تفسير الكلام وتوفير النتيجة المرجوة. يسمح التعلم العميق للأدوات بالتمييز بين الأشخاص والأشياء في الصور التي يتم تغذيتها بها. تمكن خوارزميات التعلم الذكي العميق المعلنين من الاستفادة من البيانات لتقديم عروض في الوقت المناسب وإعلانات عرض مخصصة. من أبرز تطبيقات التعلم العميق هي:

الطب

تحليل التصوير الطبي هو أحد أمثلة تطبيقات التعلم العميق في الطب. يسمح بالتحليل الدقيق والسريع لكميات هائلة من الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب ومسح التصوير بالرنين المغناطيسي. يمكن استخدامه لتشخيص مجموعة متنوعة من الاضطرابات، بما في ذلك السرطان ومرض الزهايمر وأمراض القلب والأوعية الدموية.

يمكن أيضًا استخدام التعلم الذكي العميق في النمذجة التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بأمراض معينة وإعطاء استراتيجيات علاج مخصصة. علاوة على ذلك، يمكن لخوارزميات التعلم المتعمق أن تساعد في تصميم الرعاية الصحية من خلال التنبؤ بكيفية تفاعل المريض مع علاج معين بناءً على سماته الفردية.

يستخدم التعلم العميق أيضًا في الطب لاكتشاف الأدوية وتطويرها. يمكن استخدام خوارزمياته للتنبؤ بفعالية وسلامة الأدوية الجديدة، مما يقلل من الوقت والنفقات المرتبطة بتطوير الأدوية.

الزراعة

أظهر التعلم العميق وعدًا هائلاً في عالم الزراعة. يسمح هذا البحث للمزارعين بتعزيز التقنيات الزراعية والزراعية مع الاستفادة القصوى من الموارد المتاحة. أحد أهم استخدامات deep learning في الزراعة هو مراقبة المحاصيل وإدارتها.

قد تقدم خوارزميات التعلم المتعمق نظرة ثاقبة لنمو المحاصيل وصحة التربة وأنماط الطقس من خلال تقييم كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها من أجهزة الاستشعار والطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية، مما يسمح للمزارعين باتخاذ قرارات أكثر تعليماً فيما يتعلق بالري والتسميد وإدارة الآفات.

يمكن أن يوفر التعلم العميق اقتراحات بناءً على الاحتياجات المحددة لكل نبات، وبالتالي زيادة أداء المنتج والحد من هدر الموارد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد خوارزميات deep learning في التنبؤ بأداء المنتج. يتيح هذا للمزارعين اتخاذ قرارات أفضل بشأن زراعة المحاصيل وحصادها وتخزينها.

تطبيق آخر للتعلم العميق في الزراعة هو تطوير أنظمة الزراعة المستقلة. يمكن للروبوتات المستقلة المجهزة بخوارزميات التعلم العميق أداء مهام مثل زراعة الأعشاب الضارة وحصادها وإزالتها.

تطوير البرمجيات

يعد التعلم عبر الشبكات العصبية العميقة أمرًا حيويًا في تطوير البرمجيات، وخاصة معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور والفيديو، واختبار البرمجيات. تعد معالجة اللغة الطبيعية أحد أكثر الاستخدامات شيوعًا للتعلم العميق في تطوير البرمجيات. يمكنه تفسير الكلمات البشرية والاستجابة لها. هذا مفيد بشكل خاص لإنشاء برامج الدردشة والمساعدين الافتراضيين وأتمتة خدمة العملاء.

يتم استخدام التعلم العميق أيضًا في التعرف على الصور والفيديو، مما يسمح للبرمجيات باكتشاف وتحليل الصور والأفلام المعقدة. استخدام آخر للتعلم العميق في تطوير البرمجيات هو اختبار البرمجيات، والذي يمكن استخدامه للكشف عن عيوب البرمجيات والمشكلات ومنعها. يمكن لخوارزميات التعلم عبر الشبكات العصبية العميقة اكتشاف الأنماط والشذوذ في كميات هائلة من التعليمات البرمجية. هذا يسمح لمهندسي البرمجيات بحل المشكلات قبل أن تصبح مشاكل.

بشكل عام، سيؤدي الاستخدام الواسع النطاق للتعلم العميق إلى تحويل أعمال تطوير البرمجيات، مما يسمح بإنشاء برمجيات أكثر ذكاءً وكفاءة. ومع تقدم تكنولوجيا التعلم العميق، قد نتوقع المزيد من الاستخدامات الجديدة في تطوير البرمجيات.

توليد النص

في توليد النص، نعطي نصًا للآلة لتعلم قواعد وأسلوب النص باستخدامها. تصمم الآلة نموذجًا باستخدام هذا النص. يمكن لهذا النموذج إنشاء نص جديد تلقائيًا يتوافق مع تهجئة وقواعد وأسلوب النص السابق.

الفضاء والجيش

في صناعة الفضاء، يمكن للأقمار الصناعية التعرف على الأشياء باستخدام التعلم المتعمق. في الجيش، بمساعدة ذلك النوع، يتم تحديد الأماكن الآمنة وغير الآمنة للشركة.

الأتمتة الصناعية

يزيد التعلم المتعمق من سلامة العمال في المصانع والمستودعات. على سبيل المثال، عندما يكون العامل أو الجسم قريبًا جدًا من الآلة، يكتشفه التعلم العميق.

إضافة اللون

باستخدام نماذج deep learning، يمكننا تلوين الصور ومقاطع الفيديو بالأبيض والأسود. في الماضي، كانت هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب الكثير من العمل اليدوي.

ما هي أهمية التعلم العميق؟

يقتصر التعلم الآلي على البيانات المنظمة وشبه المنظمة، لكن deep learning يعمل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة.

يمكن لخوارزميات deep learning تنفيذ المهام المعقدة بكفاءة، لكن خوارزميات التعلم الآلي لا تستطيع ذلك. تكتشف تقنيات التعلم الآلي الأنماط من البيانات المصنفة، لكن التعلم العميق يأخذ كميات هائلة من البيانات الواردة ويحللها لاستخراج خصائص من كائن. مع ارتفاع كمية البيانات، ينخفض ​​أداء خوارزميات التعلم الآلي؛ وبالتالي، نحتاج إلى نموذج تعلم عميق للاحتفاظ بالأداء.

ما هي القيود التي تحول دون استخدام التعلم العميق؟

على الرغم من ظهور تطبيقات جديدة للتعلم العميق على أساس يومي، إلا أنه لا يزال يُنظر إليه على أنه تخصص متطور له عدة حدود. تشمل هذه القيود:

كمية كبيرة من البيانات

يتطلب deep learning كمية هائلة من بيانات التدريب لإنتاج إجابات أكثر وضوحًا وأكثر صلة. على غرار الدماغ البشري، تحتاج خوارزمية التعلم العميق إلى حالات للتعلم من الأخطاء وتعزيز أدائها.

الافتقار إلى المرونة

تتعلم الآلات حاليًا بطرق مقيدة للغاية، مما قد يؤدي إلى أخطاء. تتطلب شبكات التعلم المتعمق بيانات لمعالجة مشكلة معينة. إذا طُلب من الشبكة القيام بمهمة خارج هذا النطاق، فمن المرجح أن تفشل.

الافتقار إلى الشفافية

بينما تقوم الشبكات العصبية بتمشيط ملايين مجموعات البيانات للكشف عن الأنماط، فإن فهم كيفية وصولها إلى نتيجة قد يكون صعبًا. يعد التنبؤ بالأداء أمرًا صعبًا بسبب الافتقار إلى الانفتاح في كيفية معالجة البيانات وتحديدها وشرحها.

على الرغم من التحديات، يقترب علماء البيانات من إنشاء نماذج تعلم عميق أكثر دقة. يمكن لهذه النماذج التعلم دون إشراف، وتقنيات deep learning أسرع وأكثر فعالية.

كيف يؤثر التعلم العميق على حياتنا اليومية؟

تُستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة قد تكون غير مرئية لنا. على سبيل المثال، يكتشف Facebook تلقائيًا أصدقائك في الصور الجديدة ويضع علامات عليها دون أن تدرك ذلك.

تساهم المساعدات الرقمية مثل Siri وCortana وAlexa وGoogle Now في تحليل اللغة والتعرف على الصوت باستخدام التعلم العميق. يمكن لـ Skype ترجمة المحادثات المنطوقة في الوقت الفعلي.

تمنع خدمات البريد الإلكتروني البريد العشوائي قبل وصوله إلى صندوق الوارد الخاص بك، ويستخدم PayPal التعلم المتعمق لمنع الاحتيال في الدفع. يتيح لك تطبيق CamFind التقاط صورة لأي كائن والبحث عنه باستخدام تقنية البحث المرئي.

تستخدم Google التعلم العميق لتوفير إجابات دقيقة، وحقق برنامج AlphaGo من DeepMind انتصارًا كبيرًا في لعبة Go. يمكن لبرنامج WaveNet من DeepMind توليد الكلام البشري الطبيعي.

يستخدم Google Translate التعلم المتعمق لترجمة النصوص والمحادثات، ويمكن لـ Google Planet تحديد مكان التقاط الصور. بالإضافة إلى ذلك، طورت Google TensorFlow، وهي مكتبة برمجيات تدعم تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

لا يزال التعلم العميق في مراحله المبكرة، لكنه يعد بإحداث ثورة في المستقبل. يتم اختبار السيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على الشبكات العصبية للكشف عن الأشياء وإشارات المرور. يمكن لخوارزميات deep learning المساعدة في التنبؤ بأسعار الأسهم وظروف الطقس.

تخيل المساعدين الرقميين الذين يمكنهم تقديم المشورة لك لبيع الأسهم أو اتخاذ تدابير وقائية قبل العاصفة. يمكن لخوارزميات التعلم المتعمق إنقاذ الأرواح من خلال دعم التشخيص المبكر للأمراض وتطوير أنظمة علاج فعالة.

مع تقدم التعلم العميق، تنفتح فرص عمل واعدة في هذا المجال.

كيف هو سوق العمل في مجال التعلم العميق ودخله؟

السؤال هو ما إذا كان التعلم الذكي العميق يوفر إمكانيات عمل ورواتب محتملة. والإجابة هي نعم؛ فهو واعد للغاية، والحاجة إلى هذه الوظيفة تتزايد كل يوم.

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي ندرة شديدة في الخبرة. حاليًا، توظف جميع المنظمات الأفراد الذين يتمتعون بقدرات تعليمية واسعة النطاق. ومن المتوقع أن يصبح وجود مثل هؤلاء المحترفين المؤهلين ضرورة متزايدة الأهمية للشركات التي تهدف إلى البقاء قادرة على المنافسة وتعزيز الابتكار. هناك طلب كبير على مهندسي التعلم الآلي لأن علماء البيانات ومهندسي البرمجيات يفتقرون إلى القدرات اللازمة. وقد نما منصب مهندس التعلم الآلي لتلبية هذه الحاجة.

وفقًا لـ Glassdoor، يبلغ متوسط ​​دخل مهندس التعلم الآلي حوالي 118000 دولار سنويًا. وفقًا لـ PayScale، يتراوح نطاق التعويض لمهندس التعلم الآلي بين 167000 دولار و80000 دولار. سيزداد نمو هذه التكنولوجيا في السنوات القادمة مع تحسن أنظمة وأدوات التعلم المتعمق وتوسع استخدامها عبر القطاعات.

ما هي المتطلبات الأساسية لبدء التعلم العميق؟

إن البدء في deep learning ليس بالأمر الصعب، ولكنه يتطلب بنية أساسية ومعقدة. قبل الخوض في التعلم العميق، تحتاج أولاً إلى فهم بعض الأساسيات. لدراسة التعلم المتعمق، تحتاج إلى معرفة الموضوعات التالية:

إتقان لغة برمجة بايثون بشكل كامل

لتطبيق التعلم العميق على مواقف العالم الحقيقي، يجب أن يكون لديك فهم جيد لبرمجة بايثون. يمكنك تحقيق ذلك باستخدام دورة تدريب برمجة بايثون. ستعلمك هذه الدورة لغة بايثون بطريقة عملية وفريدة من نوعها، مما يسمح لك بالاستعداد لسوق العمل.

إتقان كامل لرياضيات التعلم الآلي

يجب أن تكون على دراية بالمشتقات والجبر الخطي والحسابات العددية للتعلم الآلي والمفاهيم الأساسية الأخرى.

إتقان كامل للإحصاء والاحتمال

للتقدم في أي مهمة للتعلم الآلي، يجب عليك أولاً فهم المفاهيم الأساسية للإحصاء والاحتمال. يجب أن تفهم الأفكار الأساسية والرئيسية للإحصاء لأنها أساسية لمعظم مفاهيم التعلم العميق.

فهم كامل لأساسيات التعلم الآلي

لتعلم أساسيات التعلم الآلي، يجب إتقان المواضيع التالية، بما في ذلك:

• الأساليب الحديثة للتعلم العميق
• شبكات التغذية الأمامية العميقة
• التنظيم للتعلم العميق
• التحسين لتدريب النماذج العميقة
• الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
• منهجية التعلم الذكي العميق
• مواضيع بحث deep learning
• نماذج العوامل الخطية
• المشفرات التلقائية
• تمثيل التعلم
• نماذج احتمالية منظمة للتعلم العميق
• نماذج مونت كارلو
• دالة التقسيم
• الاستدلال التقريبي
• نماذج التوليد العميقة

الكلمة الأخيرة

في مقال “ما هو التعلم العميق؟” حاولنا تقديم هذا الموضوع المثير للاهتمام بخلاف التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الذين قدمناهم من قبل. التعلم المتعمق مستوحى من كيفية عمل الدماغ البشري. مثل الطفل الذي يحاول التعرف على البيئة، تحاول خوارزميات deep learning بناء نماذج لتوقع النتائج.

لحسن الحظ، في عصر البيانات الضخمة، تمكنا من إنشاء نماذج تعلم عميق فعالة من كميات هائلة من البيانات. لقد غيرت هذه المشكلة بشكل دائم العديد من التخصصات، بدءًا من الأعمال التجارية إلى الدراسة الطبية. ومع ذلك، لا تزال هناك قيود وعقبات كبيرة في هذا المجال، ويجب أن نتذكر أن خوارزميات التعلم العميق يتم تدريبها على البيانات التي نقدمها لها، والتي غالبًا ما تكون متحيزة.

نأمل أن تكون هذه المقالة مفيدة لك. نرحب بتعليقاتك واستفساراتك التعليقات.

• المصدر