محتوي المقال
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو جزء من تعليم الالة، والذي بدوره يستخدم المعادلات الرياضية والاحصائية المسماه بالخوارزميات، لتوقع نتائج واقعية.
بالأساس، هو مكون من اكثر من طبقة، هدفها الأساسي هو محاكاة الطريقة التي يعمل بيها العقل البشري، عن طريق مجموعة من الخلايا العصبية. تماماً كالعقل البشري، تتفاعل جميع الخلايا العصبية مع بعضها لتقوم بوظائف محددة، يسمح لهذه الخلايا التعلم والتصرف والاستجابة بطريقة محاكية لطريقة عمل العقل البشري.
يقود التعلم العميق العديد من تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تعمل على أداء المهام التحليلية والمادية دون تدخل بشري. تكمن تقنية التعلم العميق وراء المنتجات والخدمات اليومية (مثل المساعدين الرقميين ، وأجهزة التحكم عن بعد التليفزيونية التي تدعم الصوت ، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان) بالإضافة إلى التقنيات الناشئة (مثل السيارات ذاتية القيادة).
لماذا ظهر التعلم العميق مؤخراً؟
على منصة كورسيرا – Coursera – يشرح الدكتور Andrew Ng وهو احد رواد الذكاء الاصطناعي وتعليم الالة في احد دوراته التي نرشحها بشدة لعلم التعليم العميق: Specialization in Deep Learning. انه علم ليس بالعلم الحديث، وموجود منذ بداية العقد الثاني من القرن الواحد وعشرين. يعتقد دكتور Andrew ان الحوسبة التي حدثت للعالم في العقد الاخير هي اهم اسباب ثورة تطور الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، اصبحنا نعيش حياتنا على وصائل التواصل الاجتماعي، اصبحنا نمضي وقتاً اكثر على الهواتف الذكية والحواسيب مما سمح لتجميع بيانات اكثر عن المستخدمين. الخوارزميات الموجودة من قبل قادرة على العمل بشكل كفء، ولكن بدون البيانات دقتها تصبح منخفضة.
كيف يعمل التعلم العميق؟
تحاول الشبكات العصبية ، أو الشبكات العصبية الاصطناعية ، محاكاة الدماغ البشري من خلال مجموعة من مدخلات البيانات والأوزان والتحيز. تعمل هذه العناصر معًا للتعرف بدقة على الكائنات داخل البيانات وتصنيفها ووصفها.
تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة من العقد المترابطة ، كل منها يعتمد على الطبقة السابقة لتحسين التنبؤ أو التصنيف وتحسينه. يسمى هذا التقدم في العمليات الحسابية عبر الشبكة بالانتشار الأمامي. تسمى طبقات الإدخال والإخراج للشبكة العصبية العميقة الطبقات المرئية. طبقة الإدخال هي المكان الذي يستوعب فيه نموذج التعلم العميق البيانات للمعالجة ، وطبقة المخرجات هي المكان الذي يتم فيه إجراء التنبؤ أو التصنيف النهائي.
عملية أخرى تسمى backpropagation تستخدم الخوارزميات ، مثل نزول التدرج ، لحساب الأخطاء في التنبؤات ثم تعديل أوزان وتحيزات الوظيفة عن طريق التحرك للخلف عبر الطبقات في محاولة لتدريب النموذج. معًا ، يسمح الانتشار الأمامي والانتشار العكسي للشبكة العصبية بعمل تنبؤات وتصحيح أي أخطاء وفقًا لذلك. بمرور الوقت ، تصبح الخوارزمية أكثر دقة بشكل تدريجي.
يمكنك الاطلاع على نبذة عن تعليم الالة والطريق الى تعلمها من هنا.
ما هي تطبيقات التعلم العميق؟
تعد تطبيقات التعلم العميق في العالم الحقيقي جزءًا من حياتنا اليومية ، ولكن في معظم الحالات ، يتم دمجها جيدًا في المنتجات والخدمات بحيث لا يكون المستخدمون على دراية بمعالجة البيانات المعقدة التي تحدث في الخلفية. تتضمن بعض هذه الأمثلة ما يلي:
تطبيق القانون
يمكن لخوارزميات التعلم العميق تحليل بيانات المعاملات والتعلم منها لتحديد الأنماط الخطيرة التي تشير إلى نشاط احتيالي أو إجرامي محتمل. يمكن أن يؤدي التعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر وتطبيقات التعلم العميق الأخرى إلى تحسين كفاءة وفعالية التحليل الاستقصائي من خلال استخراج الأنماط والأدلة من تسجيلات الصوت والفيديو والصور والوثائق ، مما يساعد تطبيق القانون على تحليل كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة.
الخدمات المالية
تستخدم المؤسسات المالية التحليلات التنبؤية بانتظام لدفع التداول الخوارزمي للأسهم ، وتقييم مخاطر الأعمال للموافقات على القروض ، واكتشاف الاحتيال ، والمساعدة في إدارة محافظ الائتمان والاستثمار للعملاء.
خدمة الزبائن
تدمج العديد من المؤسسات تقنية التعلم العميق في عمليات خدمة العملاء الخاصة بهم. تُعد روبوتات المحادثة – المستخدمة في مجموعة متنوعة من التطبيقات والخدمات وبوابات خدمة العملاء – شكلاً مباشرًا من أشكال الذكاء الاصطناعي. تستخدم روبوتات المحادثة التقليدية اللغة الطبيعية وحتى التعرف المرئي ، وهو موجود بشكل شائع في القوائم الشبيهة بمركز الاتصال. ومع ذلك ، تحاول حلول chatbot الأكثر تعقيدًا تحديد ما إذا كانت هناك إجابات متعددة للأسئلة الغامضة من خلال التعلم. بناءً على الردود التي يتلقاها ، يحاول روبوت المحادثة بعد ذلك الإجابة على هذه الأسئلة مباشرةً أو توجيه المحادثة إلى مستخدم بشري.
