New Step by Step Map For تقنية التعلم العميق
New Step by Step Map For تقنية التعلم العميق
Blog Article
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.
مشاريع تعلم الآلة مشروعك الأول للتعلم الآلي في بايثون خطوة بخطوة
تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات مخفيّة أخرى في الشبكة العصبيّة. تقوم هذه الطبقات المخفيّة بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية التي يمكن استخدامها لتحليل المُشكلة من عدّة زوايا مختلفة.
تسمى هذه العملية بالتعلم الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، لا تتحسن دقة النتائج إلا إذا كان لديك مجموعة بيانات واسعة ومتنوعة بما فيه الكفاية. على سبيل المثال، قد تحدد الخوارزمية القطط السوداء بدقة ولكنها قد تخفق في تحديد القطط البيضاء لأن مجموعة بيانات التدريب تحتوي على صور أكثر للقطط السوداء.
سيتعلم الذكاء الاصطناعي من الأنماط الموسيقية الموجودة لتوليد مقاطع موسيقية جديدة ومبتكرة. بالإضافة إلى ذلك، سنتناول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن…
تستخدم الشبكات العصبية في التعلم العميق لتحليل الصور والفيديوهات، وتصنيفها وتفسيرها بشكل مفصل، مما يمكنها من تطوير تطبيقات مثل التعرف على الوجوه والعواطف.
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.
لتجنب مثل هذه الأخطاء، يجب تنظيف ومعالجة كميات كبيرة من البيانات تفاصيل إضافية قبل أن تقوم بتدريب نماذج التعلم العميق.
تحتوي مجموعات البيانات المتطايرة على تباينات واختلافات كبيرة. ومن الأمثلة على ذلك هو مبالغ سداد القرض في أحد البنوك.
تستخدم السيارات ذاتية القيادة نماذج التعلم العميق لاكتشاف لافتات الطرق والمشاة تلقائيًا.
لقد ساهمت تقنيات التعلم العميق في تطوير معالجة اللغة الطبيعيّة بشكلٍ كبير، وقد أدّى ذلك إلى تحسينات كبيرة في الترجمة الآليّة وروبوتات الدردشة وتحليل المشاعر والتطبيقات الأخرى المُتعلقة باللغة.
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 خلال الفحوصات الطبيَّة، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضيّة.
الذكاء الاصطناعي تطور الذكاء الاصطناعي: كيف يغير حياتنا يوميًا