يأتي التعلم العميق كفرع من أهم فروع التعلم الآلي والذي تحاكي فيه خوارزميات الشبكات العصبية الإصطناعية آلية عمل الدماغ البشري مع كمية كبيرة من البيانات ليكون بمثابة أداة فورية في معالجة البيانات بمجرد تدريبها على ذلك دون الحاجة للإنسان ويرجع الفضل في تحسين التكنولوجيا والأتمتة للتعلم العميق الذي يدفع الذكاء الصناعي للتطوير والتحليل سواء في التطبيقات على الأجهزة الإلكترونية أو في الأنظمة الأمنية كالكاميرات والتعرف على الوجوه، ويعتبر التعلم العميق هو مسار يأخذ التكنولوجيا على نحو غير مسبوق.
التعلم العميق
يكّْون التعلم العميق بشكل مختصر الشبكات العصبية عديدة الطبقات ويأتي ضمن مسار البرمجة والذكاء الصناعي لتسهيل معالجة البيانات عن طريق استيعاب بيانات الإدخال سواء كانت صورة أو صوت وفي تلك الخطوة تمرر الشبكات العصبية البيانات من العقد المترابطة وبمجرد تمرير معلومة من طبقة لأخرى تظهر آلية العمل بشكل واضح، حيث تقوم كل نقطة توصيل في الطبقة بعمل معالجة بسيطة على البيانات وتستمر سلسلة المعالجة مع نقاط التوصيل الأخرى مع الأخذ في الاعتبار أن كل طبقة تركز على ميزة بمستوى يعلو الطبقة الأخيرة حتى تنشئ المخرجات.
الجدير بالذكر أنه بين طبقتي المدخلات والمخرجات تتواجد طبقات مخفية، وهنا يكمن الإختلاف بين الشبكات العصبية والتعلم العميق، لأن الشبكة العصبية الأساسية يمكن أن يكون لها طبقة أو طبقتين مخفيتان، أما شبكة التعلم العميق من الممكن أن تحتوي على عشرات الطبقات، كما من الممكن أن تؤدي زيادة عدد الطبقات والعُقد إلى زيادة دقة الشبكة مع العلم أن المزيد من الطبقات يتطلب المزيد من المعلومات.
تطبيقات التعلم العميق
تأتي تطبيقات التعلم العميق بشكل ملامس لحياتنا بهدف تيسيرها ومن أهمها الآتي:
- نظام السيارات ذاتية القيادة: تستخدم التعلم العميق في التعرف على الإشارات واللافتات.
- أنظمة الدفاع العسكري: تستخدمه للإشارة بشكل تلقائي لالتقاط الصور.
- تحليل الصور الطبية: يستخدم التعلم العميق للكشف عن الخلايا السرطانية.
- التعرف على الكلام ورؤية الحواسيب: يتم استخدام التعلم العميق في التطبيقات التعليمية لمعالجة اللغة الطبيعية.
التعلم العميق الذكاء الاصطناعي
وفرت الفصول الدراسية العالمية عبر الإنترنت فرصة لدراسة البرمجة بكل مساراتها من خلال الفصول الافتراضية أونلاين بهدف صقل الخبرات وزيادة عدد متقني لغة الآلة وكل ما يتعلق بها نظرًا لحاجة السوق العالمي لمثل تلك المجالات، وللمزيد بشكل أكثر تفصيًلا يمكنك تعلم مسار البرمجة من خلال منصة شعاع عبر الفصول الدراسية الرقمية.
أنواع التعلم العميق
يأتي التعلم العميق بثلاثة أنواع أساسية وهم كالآتي:
- التعلم الموجه: وهو الأكثر انتشارًا والذي يعتمد على وجود طبقة المدخلات والمخرجات والطبقة المخفية بينهما والذي يوجه الآلة ويعلمها بربط نموذج المدخلات بالمخرجات ويختبرها أكثر من مرة على أمثلة مغايرة للتأكد من عملها ومدى تعرف الشبكة على البيانات.
- التعلم غير الموجه: نمط يوجد به نظام إدخال بدون نماذج إخراج ومن أشهر أنواعه العنقدة بمعنى أنه يتم جمع كم كبير من البيانات على نموذج العنقدة ومن ثم ترتيبها حسب صفاتها بدون تدخل بشري.
- التعلم المعزز: ويعني تدريب نماذج التعلم الآلي لاتخاذ سلسلة قرارات عن طريق وكيل (أي الذي ينفذ نماذج التعلم) وتعتمد تلك النماذج على مبدأ التجربة والخطأ خصوصًا مع البيئات المجهولة حتى الوصول لحل المشكلة.
ماذا يقصد بالتعلم العميق؟
التعلم العميق وسيلة في مسار الذكاء الاصطناعي تقوم بتعليم الأجهزة كيفية معالجة البيانات بشكل يحاكي نوعًا ما آلية عمل الدماغ البشري وبذلك تتعرف نماذج التعلم العميق على الأنماط المعقدة من المدخلات والبيانات وتنتج رؤى وتنبؤات دقيقة.
ما الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟
تعلّم الآلة (ML) هو أحد من منهجيات الذكاء الاصطناعي (AI) بينما لتعليم العميق هو منهجية متقدمة لتعلّم الآلة والجدير بالذكر أن كل التعليم العميق هو تعلم للآلة.
ماذا يعني اختصار AI؟
اختصار (AI) يعنى الذكاء الاصطناعي وهو علوم الكمبيوتر المتخصصة بحل المشكلات المعرفية المرتبطة عادةً بالذكاء البشري كي تساعد الإنسان في العديد من المهام ولا يكون ذلك إلا بتوافر مدخلات حيث يتعامل معها ويعالجها الذكاء الصناعي.
في الختام، مسار البرمجة من المسارات الواعدة للعمل الحر وفهمك لغة الآلة والتعلم العميق يعني فرصة أكبر في الوصول لدخل دولاري عالي.