التعلم العميق (Deep Learning) هو نوع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من البيانات. الشبكات العصبية الاصطناعية مستوحاة من الدماغ البشري، ويمكن استخدامها لحل مجموعة واسعة من المشاكل، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام.
أقسام المقالة
ما هو التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي؟
التعلم العميق (بالانجليزية: Deep Learning) هو طريقة تعلم أجهزة الكمبيوتر كيفية معالجة البيانات بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري. يمكن لنماذج التعلم العميق التعرف على الصور المعقدة والنصوص والأصوات وأنماط البيانات الأخرى لإنتاج رؤى وتوقعات دقيقة. يمكنك استخدام طرق التعلم العميق لأتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تحويل ملف صوتي إلى نص.
خوارزميات التعلم العميق
يتم تدريب خوارزميات التعلم العميق عادةً على مجموعات بيانات كبيرة من البيانات المصنفة. تتعلم الخوارزميات ربط الميزات في البيانات بالعلامات الصحيحة. على سبيل المثال، في مهمة التعرف على الصور، قد تتعلم الخوارزمية ربط ميزات معينة في صورة (مثل شكل كائن أو لون كائن) بالعلامة الصحيحة (مثل “كلب” أو “قطة”).
بمجرد تدريب خوارزمية التعلم العميق، يمكن استخدامها للتنبؤ ببيانات جديدة. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية التعلم العميق التي تم تدريبها للتعرف على صور الكلاب لتحديد الكلاب في صور جديدة.
الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي
يعتبر كل من التعلم العميق والتعلم الآلي فرعين من فروع الذكاء الاصطناعي، حيث يعتبر التعلم الآلي مصطلحا أوسع يشمل تقنيات مختلفة، بما في ذلك التعلم العميق. يمكن تدريب كل من خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق على بيانات مصنفة أو غير مصنفة، اعتمادًا على المهمة والخوارزمية.
يمكن تطبيق التعلم الآلي والتعلم العميق على مهام مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، غالبا ما يتفوق التعلم العميق على التعلم الآلي التقليدي في مهام التعرف على الأنماط المعقدة مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات بسبب قدرته على تعلم التمثيلات الهرمية للبيانات.
تطبيقات التعلم العميق
يمكن استخدام التعلم العميق في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:
- التعرف على الصور: لتحديد الأشياء والميزات في الصور، مثل الأشخاص والحيوانات والأماكن وما إلى ذلك.
- معالجة اللغة الطبيعية: للمساعدة في فهم معنى النص، كما هو الحال في برامج الدردشة لخدمة العملاء ومرشحات البريد العشوائي.
- التمويل: للمساعدة في تحليل البيانات المالية والتنبؤ باتجاهات السوق.
- النص إلى الصورة: تحويل النص إلى صور.
أنواع التعلم العميق
هناك العديد من الأنواع المختلفة من نماذج التعلم العميق. بعض الأنواع الأكثر شيوعًا تشمل:
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)
تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف على الصور ومعالجتها. وهي جيدة بشكل خاص في تحديد الكائنات في الصور، حتى عندما تكون هذه الكائنات غير واضحة جزئيا.
التعلم المعزز العميق
يُستخدم التعلم المعزز العميق في الروبوتات ولعب الألعاب. إنه نوع من التعلم الآلي يسمح بتعلم كيفية التصرف في بيئة ما من خلال التفاعل معها وتلقي المكافآت أو العقوبات.
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة لمعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. وهي جيدة بشكل خاص في فهم سياق الجملة أو العبارة، ويمكن استخدامها لإنشاء نص أو ترجمة لغات.
ما هي فوائد استخدام نماذج التعلم العميق؟
هناك عدد من الفوائد لاستخدام نماذج التعلم العميق، بما في ذلك:
- يمكنها تعلم العلاقات المعقدة بين الميزات في البيانات: وهذا يجعلها أقوى من طرق التعلم الآلي التقليدية.
- تدريب مجموعات البيانات الكبيرة: وهذا يجعلها قابلة للتطوير بشكل كبير، وقادرة على التعلم من مجموعة أوسع من التجارب، مما يجعل التنبؤات أكثر دقة.
- التعلم القائم على البيانات: يمكن لنماذج التعلم العميق التعلم بطريقة قائمة على البيانات، مما يتطلب تدخلاً بشريًا أقل لتدريبها، مما يزيد من الكفاءة وقابلية التطوير. تتعلم هذه النماذج من البيانات التي يتم إنشاؤها باستمرار، مثل البيانات من أجهزة الاستشعار أو وسائل التواصل الاجتماعي.
تحديات استخدام نماذج التعلم العميق
يواجه التعلم العميق أيضًا عددًا من التحديات، بما في ذلك:
- متطلبات البيانات: تتطلب نماذج التعلم العميق كميات كبيرة من البيانات للتعلم منها، مما يجعل من الصعب تطبيق التعلم العميق على المشكلات التي لا تتوفر فيها الكثير من البيانات.
- الإفراط في التجهيز: هو سلوك غير مرغوب فيه يحدث عندما يعطي نموذج التعلم الآلي تنبؤات دقيقة لبيانات التدريب ولكن ليس للبيانات الجديدة.
- التحيز: يمكن أن تكون هذه النماذج متحيزة بشكل محتمل، اعتمادًا على البيانات التي تستند إليها. يمكن أن يؤدي هذا إلى تنبؤات غير عادلة أو غير دقيقة. من المهم اتخاذ خطوات للتخفيف من التحيز في نماذج التعلم العميق.