التعلم العميق : ودوره في الذكاء الاصطناعي

هناك فرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. الا ان كلاهما (التعلم الآلي والتعلم العميق) يعتبر جزءًا من الذكاء الاصطناعي. 

على سبيل المثال , يعد إنشاء نماذجًا عنه أمرًا مكثفًا من الناحية الحسابية . وبالتالي يمكن أن يستمر التدريب لفترات قد تتجاوز شهورا حتى يمكن اتخاذ تنبؤات وقرارات جيدة .

نظرًا للبنيات المعقدة، غالبًا ما يكون من الصعب العثور على تعليمات النموذج الصحيحة ، وخاصة أن Google تعمل على عمليات التشغيل الآلي (Auto-ML) لمعالجة هذه العيوب باستمرار.

التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية

غالبا ما يعتمد التعلم العميق على استخدام قنوات الشبكات العصبية الاصطناعية. بالتالي فإن الشبكات العصبية الاصطناعية تعتبر بمثابة خوارزميات مصممة لتصلح مع النموذج البيولوجي للدماغ البشري.

يمكن استخدام الشبكات العصبية الصناعية للتعرف على الأنماط أو لمساعدة الإنسان في تكوين مجموعات وتصنيف شتى الكائنات.

تعمل خوارزمية التعلم العميق تمامًا مثل أي خوارزمية أخرى للتعلم الآلي فهي لا تختلف كثيرا عن غيرها من الخوارزميات الأخرى.

على سبيل المثال يتم تدريبها بواسطة البيانات. تتصف الشبكات العصبية الاصطناعية بالتعقيد ، مما يجعل تفسير بعض القرارات الفردية أمرًا صعبًا للفهم.

تحتوي الشبكة العصبية الاصطناعية المبسطة على طبقة إدخال وطبقة مخفية وطبقة إخراج.

يمكن ملاحظة ما يسمى بالأوزان وهي موجودة في الخلايا العصبية ذات الطبقة المخفية. بالتالي فهي تقوم بتعيين نتيجة الإخراج لإشارات الإدخال المختلفة.

وفي هذه العملية ، يتم عرض إشارات الإدخال وتحويلها عبر وظائف التنشيط.

وتتضمن الشبكات العصبية الاصطناعية هياكل بسيطة أو معقدة. حيث تتكون من طبقة الإدخال والطبقة المخفية وطبقة الإخراج. على سبيل المثال يمكن أن يكون للتعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية بنيات بسيطة أو معقدة.

الشبكات العصبية المعقدة 

 يمكن للإنسان بناء شبكة عصبية معقدة بشكل تعسفي. بالتالي ، لا بد أن تحتوي الشبكات العصبية الاصطناعية البسيطة على طبقة مخفية واحدة ليس أكثر، بينما الشبكات المعقدة قد تحتوي على أكثر من 100 طبقة مخفية.

وبالإشارة إلى التعلم العميق ، فإن ذلك يعني النماذج التي تحتوي على أكثر من طبقة مخفية. و بالتالي فإن هناك العديد من الأساليب والطرق المختلفة التي تتطلب دائمًا بنيات مختلفة ومتفاوتة إلى حد ما.

العمل مع البيانات الضخمة كمحرك

تعد المشاكل التقنية المتعلقة واحدة من أسباب الرجوع إلى خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية واستخدامها.

على سبيل المثال لا الحصر الصور غير المنظمة وأدوات التعرف على النص ، والتي يمكن إعادة عجلة إنتاجها بشكل جيد مع الشبكات العصبية.

ناهيك عن أن تعلم هذه الأنماط الأكثر تعقيدًا هو أمر نفسه في غاية التعقيد وذلك باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية. و بالتالي تلعب الشبكات العصبية الاصطناعية قوتها في مراحلها النهائية.

أضف إلى ذلك أيضًا في مجال البيانات المنظمة، يمكننا التعلم العميق تحقيق صفات تنبؤية جيدة للغاية وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي وهو الدماغ المفكر للروبوتات.

في الأساس، يحتاج الخبراء إلى كميات كبيرة من البيانات والتكنولوجيا المقابلة ومواد التصنيع أثناء عمليات التحليل.

كلما زادت كمية البيانات ، كان التعلم العميق أفضل

و على سبيل المثال التعرف على الصوت والنص والصور. هناك بعض بنيات الشبكات العصبية صممت خصيصا لهذا الغرض. للتعرف على الصور، بالتالي يتم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) في بعض الأحيان.

بالإضافة إلى ذلك يمكن أيضًا معالجة البيانات المنظمة بشكل أفضل مع استخدام الشبكات العصبية ، وعلى وجه الخصوص عند توفر العديد من البيانات.

تلعب التقنية الضخمة والكمية المتزايدة من البيانات دورًا حاسمًا في نجاح هذه الأساليب. ومع قلة البيانات الضخمة.

غالبًا ما يكون أداء الشبكات العصبية أسوأ حتى من التعلم الآلي التقليدي ، وقد ظهرت نتائجها السيئة من خلال رسم احصائي قام بتجربته مهندس الحاسوب أندرو إنج.

...

التعلم العميق مقابل الإجراء القياسي

من الناحية العملية ، يجد البعض بأن العديد من المستخدمين ليس لديهم حجم كبير من البيانات أو ربما أنهم ليسوا على مساحة كافية من النضج العقلي حول تعلم الآلة.

وهذه يضف على هذه التقنية بعض العيوب مثل أن الشبكات العصبية معقدة التصميم ولم توظف بعد كما صممت من اجله.

على سبيل المثال فهي قادرة على استكشاف العديد من المشكلات التقنية ، وبالمرتبة الأولى تحليل البيانات غير المنظمة مثل الفيديو والصوت والنص. 

ولا بأس بأنها تعد ميزة عالية الدقة في تطوير بيانات المستقبل ،وذلك بسبب أن النماذج تحتاج إلى الكثير من البيانات لإجراء تنبؤات جيدة.

أمثلة عن التعلم العميق:

• نظام التوصية والتوظيف في منصة Spotify.
• معالجة اللغات الطبيعية للمساعدين الرقميين Alexa أو Siri.
• المركبات ذاتية القيادة من شركات سيارات مثل تسلا و مرسيدس وغيرها.
• موسوعة الترجمة DeepLY.
• التعرف على الكائنات وتحليل الصور محركات جوجل.

بالطبع ، هناك أيضًا أمثلة تطبيقية أخرى عليها مثل إدارة علاقات العملاء (CRM) أو التجارة الإلكترونية وأنظمة الروبوتات الموجهة نحو المستخدم.

حيث أن تقنية التعلم العميق تستخدم في العديد من أنظمة التوصيات للشبكات العصبية لتغطية سلوك العملاء المعقد وإضفاء المزيد من الميزات.