التعلم العميق
التعلم العميق (DL) هو أسلوب ذكاء اصطناعي (AI) يستخدم لتعليم أجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات بطرق مستوحاة من الدماغ البشري.يمكن لنماذج التعلم العميق التعرف على الأنماط المعقدة في الصور والنصوص والصوت والبيانات الأخرى لتوليد رؤى وتوقعات دقيقة.
دور التعلم العميق
يوجد للتعلم العميق العديد من حالات الاستخدام في صناعة السيارات، والفضاء، والتصنيع، والإلكترونيات، والبحوث الطبية، وغيرها من المجالات. وفيما يلي بعض الأمثلة على التعلم العميق:
- تستخدم السيارات ذاتية القيادة نماذج التعلم العميق لاكتشاف إشارات الطرق والمشاة تلقائيًا.
- يستخدم نظام الدفاع التعلم العميق لتحديد مناطق الاهتمام في صور الأقمار الصناعية تلقائيًا.
- يستخدم تحليل الصور الطبية التعلم العميق للكشف تلقائيًا عن الخلايا السرطانية للتشخيص الطبي.
- تستخدم المصانع تطبيقات التعلم العميق للكشف تلقائيًا عن وجود الأشخاص أو الأشياء ضمن مسافة غير آمنة من الآلات.
يمكن تقسيم حالات استخدام التعلم العميق المختلفة هذه إلى أربع فئات: الرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ومحركات التوصية.
رؤية الكمبيوتر
تشير رؤية الكمبيوتر إلى قدرة أجهزة الكمبيوتر على استخراج المعلومات والرؤى من الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدام تقنيات التعلم العميق لفهم الصور. تستخدم الرؤية الحاسوبية تطبيقات مختلفة كما هو موضح أدناه:
- تعديل المحتوى لإزالة المحتوى غير الآمن أو غير المناسب تلقائيًا في أرشيفات الصور والفيديو
- التعرف على الوجه، والذي يحدد الوجوه والسمات مثل العيون المفتوحة والنظارات وشعر الوجه
- تصنيف الصور لتحديد شعارات العلامة التجارية والملابس ومعدات السلامة وتفاصيل الصورة الأخرى
التعرف على الكلام
يمكن لنماذج التعلم العميق تحليل الكلام البشري على الرغم من الاختلافات في أنماط التحدث، ودرجة الصوت، ونبرة الصوت، واللغة، واللهجة. يستخدم المساعدون الافتراضيون (مثل Amazon Alexa) وبرامج النسخ التلقائي التعرف على الكلام لأداء مهام مثل:
- يساعد وكلاء مركز الاتصال ويقوم بتصنيف المكالمات تلقائيًا.
- تحويل المحادثات السريرية إلى مستندات في الوقت الحقيقي.
- أضف ترجمات دقيقة إلى مقاطع الفيديو ونصوص الاجتماعات لتغطية المحتوى على نطاق أوسع.
معالجة اللغة الطبيعية
تستخدم أجهزة الكمبيوتر خوارزميات التعلم العميق لاستخلاص الأفكار والمعنى من البيانات النصية والمستندات. تتمتع هذه القدرة على معالجة النصوص الطبيعية التي ينشئها الإنسان بالعديد من حالات الاستخدام، بما في ذلك الميزات التالية:
- الوكلاء الافتراضيون الآليون وروبوتات الدردشة
- تلخيص المستندات أو المقالات الإخبارية تلقائيًا
- تحليل استخبارات الأعمال للمستندات الطويلة مثل رسائل البريد الإلكتروني وجداول البيانات
- فهرس العبارات الرئيسية المستخدمة للتعبير عن المشاعر (مثل التعليقات الإيجابية والسلبية على وسائل التواصل الاجتماعي)
محرك التوصية
يمكن للتطبيقات استخدام أساليب التعلم العميق لتتبع نشاط المستخدم وتطوير توصيات مخصصة. يمكنهم تحليل سلوك المستخدمين المختلفين ومساعدتهم على اكتشاف منتجات أو خدمات جديدة. على سبيل المثال، تستخدم العديد من شركات الوسائط والترفيه، مثل Netflix وFox وPeacock، التعلم العميق لتوفير توصيات فيديو مخصصة.
كيف يعمل التعلم العميق
تحاكي خوارزميات التعلم العميق الشبكات العصبية في الدماغ البشري.على سبيل المثال، يحتوي الدماغ البشري على ملايين الخلايا العصبية المترابطة التي تعمل معًا للتعلم ومعالجة المعلومات. على نحو مماثل، تتكون شبكات التعلم العميق أو الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقات متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا داخل جهاز الكمبيوتر.
الخلايا العصبية الاصطناعية هي وحدات برمجية تسمى العقد والتي تستخدم الحسابات الرياضية لمعالجة البيانات. الشبكات العصبية الاصطناعية هي خوارزميات تعلم عميق تستخدم هذه العقد لحل المشكلات المعقدة.
مكونات شبكة التعلم العميق
تنقسم مكونات الشبكة العصبية العميقة إلى طبقة الإدخال، والطبقة المخفية، وطبقة الإخراج:
- طبقة الإدخال: تحتوي الشبكة العصبية الاصطناعية على عدة عقد يتم تغذية البيانات إليها. تشكل هذه العقد طبقة الإدخال للنظام.
- الطبقات المخفية: تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات أخرى في الشبكة العصبية. تعمل هذه الطبقات المخفية على معالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتعدل سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية ويمكن استخدامها لتحليل المشكلات من العديد من الزوايا المختلفة.
- طبقة الإخراج: تتكون طبقة الإخراج من العقد التي تقوم بإخراج البيانات. نموذج التعلم العميق الذي ينتج إجابة "نعم" أو "لا" يحتوي على عقدتين فقط في طبقة الإخراج. من ناحية أخرى، تحتوي العقد التي تنتج نطاقًا أوسع من الإجابات على عدد أكبر من العقد.