التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي، حيث يُركِّز على تطوير وتدريب الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة، المُستوحاة في الأصل من بنية وعمل الدماغ البشري.

تعمل تقنية التعلم العميق على تشغيل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل ما يلي:

التعلم المعزز هو أسلوب يتم فيه إرفاق قيم معطاة بأنواع مختلفة من الخطوات التي يجب على اللوغاريتم المرور بها. لذا، هدف النموذج هو تجميع أكبر قدر من نقاط المعطيات والوصول في النهاية إلى هدف نهائي.

من خلال هذا الفهم الأساسي، يركز التعلم الآلي في المبدأ الذي ينص على أن كل نقاط البيانات المعقدة يمكن ربطها رياضيًا عن طريق أنظمة الحاسوب ما دامت مزودة بالقدر الكافي من البيانات وقدرة الحوسبة على معالجة هذه البيانات.

تتطلب أساليب تعلّم الآلة التقليدية جهدًا بشريًا كبيرًا لتدريب البرمجيات. على سبيل المثال، في التعرف على صور الحيوانات، تحتاج إلى القيام بما يلي:

فباستخدام الشبكات العصبونية، يمكن تحسين دقة تصنيف الصور وتوفير تجربة مستخدم محسنة ونتائج أكثر تفصيلاً ودقة في استرجاع المحتوى المرئي.

فهو يساعد على تحديد العيوب وتقليل وقت التوقُّف عن العمل وتحسين الكفاءة العامّة.

هل يمكن لـ «التعلم العميق» سد فجوة الإنجاز؟ أخبار بي بي إس

على سبيل المثال، إذا تم إعطاؤك صورة لحيوان غير معروف وكان عليك تصنيفه، فسوف تقارنه بالحيوانات التي تعرفها بالفعل. على سبيل المثال، يمكنك أن تنظر إلى شكل عينيه اضغط هنا وأذنيه، وحجمه، وعدد أرجله، ونمط فراءه.

التعلم العميق هو أحد أنواع تقنية التعلم الآلي، الذي يشبه طريقة عمل الدماغ البشري. تحلل لوغاريتمات التعلم العميق البيانات باستخدام هيكل منطقي مماثل لذلك الذي يستخدمه البشر. ويستخدم التعلم العميق أنظمة ذكية تُسمى الشبكات العصبونية الاصطناعية لمعالجة المعلومات في طبقات.

يزود علماء البيانات اللوغاريتمات ببيانات تدريب مسماة ومعرَّفة من أجل تقييم العلاقات. وتحدد عينة البيانات كلاً من المدخلات والمخرجات للوغاريتم. على سبيل المثال، يتم التعليق على صور الأرقام المكتوبة باليد لتحديد أي رقم تقابله.

تطوير نماذج تعلم عميق قابلة للتفسير وتوفير شفافية في عمل الأنظمة العميقة وتفسير النتائج والقرارات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحليل وتفسير البيانات الضخمة بطرق أكثر دقة، وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات الذكية، وهذا يساعد في تحسين عمليات اتخاذ القرار وتحقيق النتائج المرجوة في مجالات مثل التسويق وعلوم البيانات.

باستخدام تطبيقات التعلم العميق في تصنيف الصور، يمكن توفير تحليل سريع ودقيق للصور وتحقيق إنتاجية وكفاءة أعلى في مختلف المجالات.