The Definitive Guide to تقنية التعلم العميق

The Definitive Guide to تقنية التعلم العميق

Blog Article

وجديرٌ بالذكر أنّ التعلم العميق يختلف اختلافًا جوهريًا عن التعلُّم الآلي التقليدي. إذا تناولنا المثال السابق، سيحتاج خبير التعلّم الآلي التقليدي إلى قضاء وقت طويل في هندسة نظام تعلُّم آلي لاكتشاف الميزات والسمات التي تُمثِّل القطّة.

في مجال التعلم العميق، يُمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. يتم تحديد المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلُم من البيانات التي تحصل عليها، وتحدد كميّة ونوعيّة البيانات التي يُمكن أن تتعلمها هذه الآلات.

تتمثل إحدى تطبيقات التعلم العميق في تحليل البيانات في تحليل السلوك والتفاعلات الاجتماعية والاقتصادية. يمكن استخدامه في تحليل البيانات الاجتماعية من وسائل التواصل الاجتماعي ومنصات الويب للكشف عن الاتجاهات والميول وتوقع سلوك المستخدمين.

خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج. 

سيتعلم الذكاء الاصطناعي من الأنماط الموسيقية الموجودة لتوليد مقاطع موسيقية جديدة ومبتكرة. بالإضافة إلى ذلك، سنتناول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن…

الذكاء الاصطناعي التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني

اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

وهذا يسمح لها بتوقع النتائج بصورة أكثر دقة من مجموعة بيانات مدخلة معينة. على سبيل المثال، يمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور المفحوصة والتشخيصات المقابلة.

الخلايا العصبية الاصطناعية هي وحدات برمجية تسمى العُقَد، والتي تستخدم العمليات الحسابية الرياضية في معالجة البيانات.

تعمل الطبقات المخفية في الشبكات العصبونية العميقة بنفس الطريقة. إذا كانت خوارزمية التعلم العميق تحاول تصنيف صورة لحيوان، فإن كل طبقة من طبقاتها المخفية تعالج سمةً مختلفةً للحيوان وتحاول تصنيفه بدقة.

في عالم الذكاء الاصطناعي، تعمل شبكات التعلم العميق بمثابة العمود الفقري لعدد لا يحصى من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور وحتى معالجة اللغة الطبيعيّة. ولذلك، فإنّ فهم تعقيدات هذه الشبكات يتطلّب فحصًا دقيقًا لمكوناتها الأساسية.

بفضل مجموعة واسعة من الموارد عند الطلب المتاحة من خلال السحابة، يمكنك الوصول إلى موارد أجهزة غير محدودة تقريبًا للتعامل مع نماذج التعلم العميق من أي حجم.

لقد أظهر التعلم العميق نتائج واعدة في مجال التصوير الطبي، وتشخيص الأمراض من خلال الفحوصات الطبيَّة، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضيّة.

وهذا يفتح الأبواب لتطوير تطبيقات مبتكرة تساعد في تحقيق تحسينات هائلة في نور الإمارات الأنظمة الذكية والعمليات التقنية.