Considerations To Know About التعلم العميق
Considerations To Know About التعلم العميق
Blog Article
في مشاكل الانحدار -حيث يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة مُستمرة- تتكوّن طبقة الإخراج عادةً من عقدة واحدة أو عقد مُتعددة، تنتج كل منها قيمة مستمرة كمخرجات النموذج.
سنناقش أيضًا التحديات والمخاوف المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئة، ونستعرض التقنيات الجديدة والمبتكرة التي يمكن استخدامها في…
على سبيل المثال، إذا تم إعطاؤك صورة لحيوان غير معروف وكان عليك تصنيفه، فستقارن هذا الحيوان بالحيوانات التي تعرفها بالفعل.
إذًا، إلى أي مدى يُمكن للآلات أن تتعلّم، وما هي الآليّة التي يتم من خلالها عمليّة التعلم، وما هي تطبيقات هذا المجال الواعد في وقتنا الحالي؟ هذا ما سنناقشه في هذا المقال.
وتجدر الإشارة إلى أنه تم النظر في هذا الفصل بعبارات عامة ولم تتم مناقشته بالتفصيل.
تستخدم الشبكات العصبية في التعلم العميق لتحليل الصور والفيديوهات، وتصنيفها وتفسيرها بشكل مفصل، مما يمكنها من تطوير تطبيقات مثل التعرف على الوجوه والعواطف.
اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من أساليب التعلم الآلي التي يشار إليها أيضًا باسم التعلم التمثيلي. يعد التعلم التمثيلي أو تعلم الميزات أسلوبًا يمنح الجهاز القدرة على اكتشاف العلاقات تلقائيًا من البيانات الأولية.
تبرع المظهر إنشاء حساب دخول أدوات شخصية إنشاء حساب
في المهام التوليدية، مثل إنشاء الصور، تنتج طبقة الإخراج البيانات التي تم إنشاؤها، ويعتمد تكوينها على طبيعة المحتوى الذي تم إنشاؤه (على سبيل المثال، قيم البكسل للصورة).
يتعلّم الناس من التجربة والخطأ، وكُلما كانت تجاربنا أكثر ثراءً، كلما أمكننا أن نتعلّم أكثر. هذا هو تحديدًا ما يقوم عليه علم التعلم العميق.
وهذا يعني أن كل لوغاريتم للتعلم الآلي يُبنى على أساس دالة رياضية قابلة للتعديل. ويمكن فهم المبدأ الأساسي هكذا:
لقد أظهر التعلم العميق نتائج واعدة في مجال التصوير الطبي، وتشخيص الأمراض من تفاصيل إضافية خلال الفحوصات الطبيَّة، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضيّة.
تعزز التقنيات المستخدمة في التعلم العميق القدرة على التعرف على الأجسام وتحليل المشاهد والمواقف المرورية بطرق أكثر تفصيلاً وذكاء.