تعلم التمثيل

التعلم التمثيلي هو عملية في تعلم الآلة حيث تقوم الخوارزميات باستخراج الأنماط المهمة من البيانات الخام لإنشاء تمثيلات بيانات أكثر فهماً وإدارة. يمكن تصميم هذه التمثيلات لتكون قابلة للتفسير، مكشوفة للخصائص المخفية، أو استخدامها في التعلم النقل، وهو ما يمثل قيمة كبيرة للمهام الأساسية مثل تصنيف الصور واسترجاعها. تعتبر الشبكات العصبية العميقة نماذج للتعلم التمثيلي، حيث تقوم عادة بتشفير المعلومات وإسقاطها في فضاءات مختلفة قبل تمريرها إلى تصنيف خطي للتدريب. يمكن تصنيف التعلم التمثيلي إلى التعلم التمثيلي المشرف عليه والتعلم التمثيلي غير المشرف عليه. يستخدم الأول البيانات المصنفة لتعلم التمثيلات التي تساعد في حل مهام أخرى، بينما يتعلم الثاني التمثيلات من خلال البيانات غير المصنفة، مما يقلل من الحاجة إلى البيانات المصنفة عند التعامل مع مهام جديدة. في السنوات الأخيرة، أصبح التعلم الذاتي المشرف عليه قوة دافعة رئيسية وراء التعلم التمثيلي غير المشرف عليه، حيث وجد تطبيقات واسعة في رؤية الحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية.