Home > Posts > Artificial Intelligence > Deep Learning ، ما هو التعلم العميق Deep Learning

Deep Learning ، ما هو التعلم العميق Deep Learning

التعلم العميق او Deep Learning هو أسلوب تعلم الآلة يقوم به مدرسو الحاسبات للقيام بما يأتي بشكل طبيعي مع البشر، على سبيل المثال هو تقنية رئيسية وراء السيارات بدون سائق، مما يمكنهم من التعرف على علامة التوقف، أو تمييز أحد المشاة من عمود إنارة. إنه مفتاح التحكم الصوتي في أجهزة المستهلك مثل الهواتف والأجهزة اللوحية وأجهزة التلفزيون ومكبرات الصوت بدون استخدام اليدين.

يحصل هذا النوع من التعلم على الكثير من الاهتمام في الآونة الأخيرة ولسبب وجيه. إنها تحقق نتائج لم تكن ممكنة من قبل.

في هذا النوع من التعلم يتعلم نموذج الكمبيوتر أداء مهام التصنيف مباشرة من الصور أو النص أو الصوت. يمكن لنماذج التعلم العميق أن تحقق دقة متطورة، تتجاوز في بعض الأحيان الأداء على المستوى البشري.

يتم تدريب النماذج باستخدام مجموعة كبيرة من البيانات المصنفة وبنيات الشبكات العصبية التي تحتوي على طبقات متعددة.

كيف يحقق التعلم العميق Deep Learning نتائج مذهلة؟

في كلمة واحدة، الدقة… يحقق دقة التعرف على مستويات أعلى من أي وقت مضى.، كما يساعد تلك الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية على تلبية توقعات المستخدمين، وهو أمر حاسم لتطبيقات السلامة الحرجة مثل السيارات التي تعمل بدون سائق.

تحسنت التطورات الحديثة في التعلم العميق إلى درجة تفوق فيها على البشر في بعض المهام مثل تصنيف الأشياء في الصور، في الوقت الذي تم فيه تنظير التعليم العميق لأول مرة في الثمانينات، هناك سببان رئيسيان لم يصبحا مفيدًا إلا مؤخرًا:

يتطلب ايضا كميات كبيرة من البيانات، على سبيل المثال، يتطلب تطوير السيارة بدون سائق لملايين الصور وآلاف الساعات من الفيديو، كما يتطلب ايضا قوة حوسبة كبيرة أيضًا.

تحتوي وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء على بنية متوازية تتسم بالكفاءة للتعلم العميق، عند الجمع بين المجموعات أو الحوسبة السحابية، فإن هذا يتيح لفرق التطوير تقليل وقت التدريب من أسابيع إلى ساعات أو أقل.

أمثلة على تطبيقات الـ Deep Learning في العمل

تستخدم تطبيقات التعلم العميق – Deep Learning في الصناعات من القيادة الآلية إلى الأجهزة الطبية.

القيادة الآلية: يستخدم الباحثون في مجال السيارات التعلم العميق لاكتشاف الأشياء تلقائيًا مثل علامات التوقف وإشارات المرور. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام التعلم العميق للكشف عن المشاة، مما يساعد على تقليل الحوادث.

الفضاء والدفاع: يستخدم التعلم العميق لتحديد الأشياء من الأقمار الصناعية التي تحدد مجالات الاهتمام، وتحديد المناطق الآمنة أو غير الآمنة للقوات.

البحث الطبي: يستخدم باحثو السرطان التعلم العميق لاكتشاف الخلايا السرطانية تلقائياً. قامت الفرق في جامعة كاليفورنيا الأمريكية (UCLA) ببناء مجهر متقدم ينتج مجموعة بيانات عالية الأبعاد تستخدم لتدريب تطبيق تعليمي عميق لتحديد الخلايا السرطانية بدقة.

الأتمتة الصناعية: يساعد التعلم العميق على تحسين سلامة العمال حول الماكينات الثقيلة عن طريق الكشف التلقائي عندما يكون الأشخاص أو الأشياء على مسافة غير آمنة من الآلات.

الإلكترونيات: يستخدم التعلم العميق في الترجمة الآلية للسمع والكلام. على سبيل المثال، يتم تشغيل أجهزة المساعدة المنزلية التي تستجيب لصوتك وتعرف تفضيلاتك بواسطة تطبيقات التعلم العميق.

يعتبر التعلم المنظم العميق (المعروف أيضًا بالتعلم الهرمي) جزءًا من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي القائمة على تمثيل بيانات التعلم، بخلاف الخوارزميات الخاصة بالمهام. يمكن الإشراف على التعلم أو الإشراف عليه بشكل جزئي أو غير خاضع للإشراف.

error: Content is protected !!