How التعلم العميق can Save You Time, Stress, and Money.
How التعلم العميق can Save You Time, Stress, and Money.
Blog Article
التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي، حيث يُركِّز على تطوير وتدريب الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة، المُستوحاة في الأصل من بنية وعمل الدماغ البشري.
تتمثّل المُهمة الأساسيّة لعلم التعلم العميق في تدريب أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتعلُّم تمامًا كما يفعل البشر، حيث تقود تقنيّة التعلم العميق العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل المساعدين الرقميين، وأجهزة التحكم عن بُعد التي تعمل بالصوت، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان، والتعرُّف التلقائي على الوجه، والتقنيّات الناشئة مثل السيارات ذاتيّة القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.
تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات مخفيّة أخرى في الشبكة العصبيّة. تقوم هذه الطبقات المخفيّة بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية التي يمكن استخدامها لتحليل المُشكلة من عدّة زوايا مختلفة.
تعد تطبيقات التعلم العميق في تصنيف الصور أحد الاستخدامات الشائعة والفعالة لهذه التقنية. فباستخدام الشبكات العصبونية، يمكن لأنظمة التعلم العميق تحسين القدرة على تمييز الصور وتصنيفها بدقة عالية.
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.
قبل ظهور التعلم العميق ، اعتمدت أساليب التعلم الآلي التقليدية بشكل كبير على التمثيلات (اختيار الميزات) المستمدة من البيانات. تتطلب هذه الأساليب خبيرًا في مجال الموضوع لإجراء نور الإمارات استخراج الميزات يدويًا.
هناك العديد من المجالات التي تستفيد من الاستخدام الفعال للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، وفيما يلي بعض الأمثلة على مجالات التطبيق المبتكرة:
نماذج التعلم العميق هي ملفات كمبيوتر دربها علماء البيانات لأداء المهام باستخدام خوارزمية أو مجموعة محددة مسبقًا من الخطوات.
في هذا القسم، سنقوم بدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على البيئة وكيف يمكن استخدامه للحفاظ على نوعية الحياة. سنستكشف مفهوم الذكاء الاصطناعي ودوره في حماية البيئة، بالإضافة إلى تطبيقاته المختلفة وكيفية تحليل البيانات وإدارتها بفاعلية لتحقيق الاستدامة البيئية.
اختبار هذه الخوارزميات على مجموعة من الصور غير المعروفة.
إكتشف كيف يحدث الذكاء الاصطناعي في التعلم ثورة، من خلال تعزيز الفهم وتخصيص مسارات التعليم.
على سبيل المثال، في مثال صور الحيوانات، قد يصنف نموذج التعلم العميق "الطائرة" على أنها "سلحفاة" إذا تم بالخطأ إدخال صور لأشياء غير الحيوان في مجموعة البيانات.
تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب دروس ومقالات
تلعب التطبيقات العملية للتعلم العميق دورًا حاسمًا في مجالات مختلفة، مثل اللغة العربية وتصنيف الصور وتحليل البيانات.