The Ultimate Guide To التعلم العميق
The Ultimate Guide To 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.
يعمل التعلم العميق على اكتشاف الأنماط والصلات المخفية في البيانات، مما يمكن من توجيه القرارات الذكية واتخاذ إجراءات فعالة في البيئات التجارية والعلمية.
يمكنك تدريب نماذج التعلم العميق بشكل أسرع باستخدام مجموعات من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية لإجراء العمليات الرياضية المعقدة التي تتطلبها شبكاتك العصبونية.
يحتوي التعلم العميق على العديد من حالات الاستخدام في مجالات السيارات والفضاء والتصنيع والإلكترونيات والبحوث الطبية وغيرها من المجالات. فيما يلي بعض الأمثلة على التعلم العميق:
سيتعلم الذكاء الاصطناعي من الأنماط الموسيقية الموجودة لتوليد مقاطع موسيقية جديدة ومبتكرة. بالإضافة إلى ذلك، سنتناول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن…
يمكن لنماذج التعلم العميق أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت استنادًا إلى سلوك المستخدم. لا تتطلب تباينات كبيرة في مجموعات البيانات المسماة. على سبيل المثال، مراعاة الشبكات العصبونية التي تقترح كلمات أو تصححها تلقائيًا عن طريق تحليل سلوكك في الكتابة.
من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق، يمكن تحسين القدرة على تحليل وتفسير البيانات الضخمة بطرق أكثر دقة وتفصيلاً.
بعيدًا عن المُصطلحات المُعقّدة، تُحاول هذه الشبكات العصبيّة مُحاكاة سلوك الدماغ البشري - وإن كانت بعيدة كل البعد عن قدراته - مما يسمح لها "بالتعلم" من كميّات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ما سبق، يُمكن لنماذج التعلم العميق التعرُّف على الأنماط المُعقّدة اتبع الرابط في الصور والنصوص والأصوات وغيرها من البيانات لإنتاج تنبؤات دقيقة.
ضمان حماية البيانات من الاختراق واستخدامها غير المشروع وتحقيق الأمان والخصوصية في التعامل معها.
الفصل الثاني- التعلم العميق الخاضع للأشراف: في الفصل الثاني، يصف الكتاب الشبكات العصبية الاصطناعية وهيكلها وعملية التعلم والمفاهيم المطلوبة مثل: دالة التنشيط، دالة الخسارة، مناهج تهيئة الاوزان الاولية، التحسين والتحديات في تعلم الشبكات العميقة.
الفصل الأول – مقدمة إلى التعلم الآلي والتعلم العميق: يبدأ هذا الفصل بتعريف التعلم. بعد ذلك، يتم تلخيص ومقارنة مفهوم التعلم الآلي ومقارباته المختلفة مثل: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والمعزز، وشبه الإشراف، والإشراف الذاتي، والنشط، والاونلاين، ومتعدد المهام، والانتقالي.
تفريغ مقاطع الفيديو وتسجيلات الاجتماعات بدقة للحصول على محتوى أكبر.
تصنيف الصور لتحديد شعارات العلامات التجارية والملابس ومعدات الأمان وغيرها من تفاصيل الصورة
يمكن للأنظمة التي تستخدم التعلم العميق في مجال التعلم الآلي أن تتعلم وتتطور بشكل مستمر، مما يساهم في تقدم التكنولوجيا وتحقيق التحسين المستمر في الأداء.