Getting My تقنية التعلم العميق To Work
Getting My تقنية التعلم العميق To Work
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.
في مجال التعلم العميق، يُمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. يتم تحديد المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلُم من البيانات التي تحصل عليها، وتحدد كميّة ونوعيّة البيانات التي يُمكن أن تتعلمها هذه الآلات.
يُستخدم التعلم العميق لمراقبة الجودة في التصنيع، والصيانة التنبؤيّة للآلات لتجنُب حدوث أي تلفيّات مُستقبليّة، وتحسين عمليات الإنتاج.
تستخدم الشركات نماذج التعلم العميق في تحليل البيانات وإجراء تنبؤات في تطبيقات مختلفة.
وبالمثل، فإن الشبكات العصبونية للتعلم العميق، أو الشبكات العصبونية الاصطناعية، تتكون من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا داخل الكمبيوتر.
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.
هذه الخلايا العصبيّة الاصطناعيّة هي عبارة عن وحدات برمجيّة تُسمّى العُقَد، والتي تستخدم الحسابات الرياضيّة لمعالجة البيانات وحل المُشكلات. بالإضافة إلى ذلك، تتعلّم شبكات التعلم العميق من خلال اكتشاف الهياكل المُعقَّدة في البيانات التي تختبرها، ومن خلال بناء نماذج حسابيّة مُكوّنة من طبقات مُعالجة متعددة، يُمكن لخوارزميّات التعلم العميق التنبؤ واتخذا القرارات بدرجة كبيرة من الدقّة.
تحتوي الشبكة العصبونية الاصطناعية على كثير من العُقَد التي تدخل البيانات فيها. هذه العُقَد تمثل طبقة الإدخال للنظام.
نقل التعلم وفن استخدام النماذج المدربة مسبقًا في التعلم العميق
ويمكنها أن تستخدم معالجة اضغط هنا اللغة الطبيعية لفهم المعاني والعواطف التي تحتويها المقالة. ففي قطاع تجارة التجزئة، يستطيع التعلم الآلي بدون إشراف العثور على أنماط في مشتريات العملاء وتوفير نتائج تحليل البيانات، مثل "على الأرجح أن يشتري العميل الخبز إذا اشترى الزبدة أيضًا".
يمكن للروبوتات المجهزة بالتعلم العميق تحسين أداءها واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات التي تجمعها والتجارب التي تقوم بها.
تطوير نماذج تعلم عميق قابلة للتفسير وتوفير شفافية في عمل الأنظمة العميقة وتفسير النتائج والقرارات.
في هذا القسم، سنقدم لك نظرة شاملة عن البيانات الكبيرة وأهميتها. ستتعرف على مفهوم البيانات الكبيرة واستخداماتها المختلفة، وكيفية تحليلها واستخراج المعلومات منها. أهم النقاط فهم مفهوم البيانات الكبيرة وأهميتها في العالم الحديث استكشاف تطبيقات البيانات الكبيرة في مختلف المجالات تعرف على تقنيات معالجة وتحليل البيانات الكبيرة استخدام تقنيات التحليل الإحصائي وتعلم الآلة في استخراج…
ومن ناحية أخرى، فإن أولئك الذين ينتجون نطاقًا أوسع من الإجابات لديهم المزيد من العُقَد.