Considerations To Know About التعلم العميق

Considerations To Know About التعلم العميق

Blog Article

ما يقيد هذا الأسلوب هو أنه لا يستطيع أن يقدم تنبؤات دقيقة. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكنه تمييز الأنواع المحددة من نتائج البيانات بشكل مستقل.

وبالمثل، تتكوّن الشبكات العصبيّة في تكنولوجيا التعلم العميق -أو الشبكات العصبية الاصطناعيّة- من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا لتخزين وتحليل كميّات ضخمة من البيانات.

وتُعد البساطة وسهولة التصميم من مواطن قوة أسلوب التعلم تحت الإشراف هذا. وهو مفيد عند التنبؤ بمجموعة محدودة من النتائج المحتملة، أو تقسيم البيانات إلى فئات، أو جمع النتائج من لوغاريتمين آخرين من لوغاريتمات التعلم الآلي.

يحتوي التعلم العميق على العديد من حالات الاستخدام في مجالات السيارات والفضاء والتصنيع والإلكترونيات والبحوث الطبية وغيرها من المجالات. فيما يلي بعض الأمثلة على التعلم العميق:

لذا، يجب علينا التحسين المستمر في هذه المجالات والسعي لتطوير نماذج تعلم عميق أكثر شفافية وقابلة للتفسير.

ولكن، من الصعب تسمية ملايين من مجموعات البيانات غير المسماة. لنتمعن النظر أكثر في هذا الأمر:

في الواقع، هدفنا في كتابة وتجميع محتويات هذا الكتاب هو اكتساب المعرفة الكافية بالتعلم العميق ومقارباته المختلفة من خلال التأكيد على الموضوعات الهامة والجديدة وتقديم رؤية شاملة للتعلم العميق.

الطبقات المخفيّة في شبكة التعلم العميق، هي الطبقات الموجودة بين طبقة المُدخلات وطبقة المُخرجات. تسمى هذه الطبقات بال"مخفيّة" لأنّها لا يمكن ملاحظتها مباشرة من الخارج - فهي تؤدي حسابات وسيطة تُساعد الشبكة على تعلُّم الأنماط والتمثيلات المُعقّدة من البيانات المدخلة.

الحيوان لديه حوافر، ولذلك يمكن أن يكون بقرةً أو غزالًا.

ويمكنها أن تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم المعاني والعواطف التي تحتويها المقالة. ففي قطاع تجارة التجزئة، يستطيع التعلم الآلي بدون إشراف العثور على اتبع الرابط أنماط في مشتريات العملاء وتوفير نتائج تحليل البيانات، مثل "على الأرجح أن يشتري العميل الخبز إذا اشترى الزبدة أيضًا".

There is certainly a difficulty amongst Cloudflare's cache and also your origin Website server. Cloudflare displays for these faults and automatically investigates the result in.

وهذا يعني أن كل لوغاريتم للتعلم الآلي يُبنى على أساس دالة رياضية قابلة للتعديل. ويمكن فهم المبدأ الأساسي هكذا:

من المتوقع أن يستمر استخدام التعلم العميق في تحليل البيانات في النمو والتطور في المستقبل للاستفادة القصوى من البيانات والمعرفة.

اقرأ أيضًا: كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية؟