5 Simple Techniques For تقنية التعلم العميق

قم بإشراك المتعلمين في المهام الصعبة، مع التوجيهات الداعمة والتغذية الراجعة

تعمل تقنية التعلم العميق على تشغيل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل ما يلي:

يُستخدم التعلم العميق لمراقبة الجودة في التصنيع، والصيانة التنبؤيّة للآلات لتجنُب حدوث أي تلفيّات مُستقبليّة، وتحسين عمليات الإنتاج.

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.

وبالمثل، فإن الشبكات العصبونية للتعلم العميق، أو الشبكات العصبونية الاصطناعية، تتكون من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا داخل الكمبيوتر.

تسمى هذه العملية بالتعلم الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، لا تتحسن دقة النتائج إلا إذا كان لديك مجموعة بيانات واسعة ومتنوعة بما فيه الكفاية. على سبيل المثال، قد تحدد الخوارزمية القطط السوداء بدقة ولكنها قد تخفق في تحديد القطط البيضاء لأن مجموعة بيانات التدريب تحتوي على صور أكثر للقطط السوداء.

الفصل الرابع – التعلم المعزز العميق: في هذا الفصل، سنرى لماذا لا يمكن حل بعض المشكلات من خلال مناهج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والحاجة إلى التعلم المعزز في هذه المشكلات.

في استمرار للفصل، سوف نتعامل مع الأساليب الكلاسيكية المختلفة لحل المشكلات من خلال التعلم المعزز، وفي النهاية، سنرى سبب ظهور مجال بحث جديد يسمى التعلم المعزز العميق، وسوف ندرس مناهجه.

كلا، التعلم الآلي وعلم نور البيانات ليسا شيئًا واحدًا. علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم نهجًا علميًا لاستخراج المعاني والرؤى من البيانات. ويستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات لتحليل البيانات، وما التعلم الآلي إلا أداة منها.

في هذه الحالة، تحتاج إلى تسمية المزيد من صور القطط البيضاء وتدريب نماذج تعلم الآلة مرةً أخرى.

كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات المسماة لتدريب خوارزمية التعلم الآلي جزئيًا.

تستطيع التعامل مع مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات في بيئات ديناميكية وذات أحجام عالية ومعقدة.

يُمكنك محاولة تحديد الأنماط، مثل ما يلي: الحيوان له حوافر، فمن الممكن أن يكون بقرة أو غزال، ويمتلك عيون قطط، لذا من الممكن أن يكون نوعًا من القطط البريّة.

علاوة على ذلك، هناك حاجة إلى ضمان خصوصية البيانات والإجراءات الأمنية المناسبة لحمايتها من الاختراق والاستخدام غير المشروع. التفكير في هذه التحديات والعمل على حلها هو أمر بالغ الأهمية لمستقبل التعلم العميق واستفادتنا الكاملة منه.