جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
استحوذ مفهوم أن الروبوتات أكثر ذكاءً من البشر على خيالنا الجماعي طالما كان هناك خيال علمي.
ومع ذلك ، في حين أن الذكاء الاصطناعي (AI) لم يصل بعد إلى هذا المستوى ، فقد حققنا اختراقات كبيرة في توليد ذكاء الآلة ، كما أثبتت اختبارات Google و Tesla و Uber باستخدام السيارات ذاتية القيادة.
قابلية التوسع وفائدة التعلم العميق ، نهج التعلم الآلي الذي يمكّن هذا التقدم التقني ، مسؤول جزئيًا عن الانتقال الناجح للذكاء الاصطناعي من الجامعات ومعامل البحث إلى المنتجات.
سيتم بناء ثورة الكمبيوتر القادمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق و آلة التعلم.
هذه التقنيات مبنية على القدرة على تمييز الأنماط ومن ثم التنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التي تم جمعها في الماضي. هذا ما يفسر سبب قيام أمازون بصنع الأفكار عند الشراء عبر الإنترنت أو كيف تعرف Netflix أنك تحب أفلام الثمانينيات الرهيبة.
على الرغم من أن أجهزة الكمبيوتر التي تستخدم مفاهيم الذكاء الاصطناعي تسمى أحيانًا "ذكية" ، إلا أن غالبية هذه الأنظمة لا تتعلم من تلقاء نفسها ؛ مطلوب التفاعل البشري.
يقوم علماء البيانات بإعداد المدخلات عن طريق اختيار المتغيرات التي سيتم تطبيقها فيها تحليلات تنبؤية. من ناحية أخرى ، يمكن أن يؤدي التعلم العميق هذه الوظيفة تلقائيًا.
يعمل هذا المنشور كدليل ميداني لأي من محبي البيانات المهتمين بمعرفة المزيد عن التعلم العميق ، واتساع نطاقه ، وإمكاناته المستقبلية.
ما هو التعلم العميق؟
يمكن اعتبار التعلم العميق بمثابة مجموعة فرعية من التعلم الآلي.
إنه مجال مبني على التعلم الذاتي والتحسين من خلال فحص خوارزميات الكمبيوتر.
التعلم العميق ، على عكس التعلم الآلي ، يعمل مع المصطنعة الشبكات العصبية، والتي من المفترض أن تحاكي طريقة تفكير الناس وتعلمهم. حتى وقت قريب ، كانت الشبكات العصبية مقيدة في التعقيد بسبب قيود طاقة الكمبيوتر.
ومع ذلك ، فإن التقدم في تحليلات البيانات الكبيرة قد مكّن شبكات عصبية أكبر وأكثر قوة ، مما مكّن أجهزة الكمبيوتر من مراقبة المواقف المعقدة وفهمها والاستجابة لها بشكل أسرع من الأشخاص.
نوصي بقراءة - شرح معمارية شبكة تسلا العصبية
استفاد كل من تصنيف الصور وترجمة اللغة والتعرف على الكلام من التعلم العميق. يمكنه معالجة أي مشكلة في التعرف على الأنماط دون الحاجة إلى تفاعل بشري.
إنها في الأساس عبارة عن ثلاث طبقات أو أكثر الشبكة العصبية. تسعى هذه الشبكات العصبية إلى محاكاة نشاط الدماغ البشري ، وإن كان ذلك بنجاح محدود ، من خلال تمكينه من "التعلم" من كميات هائلة من البيانات.
بينما لا يزال بإمكان طبقة واحدة من الشبكة العصبية إنتاج تنبؤات تقريبية ، يمكن أن تساعد المزيد من الطبقات المخفية في تحسين الدقة وضبطها.
ما هي الشبكة العصبية؟
تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية على شبكات عصبية تُرى في دماغ الإنسان. عادة ، تتكون الشبكة العصبية من ثلاث طبقات.
المستويات الثلاثة هي المدخلات والمخرجات والمخفية. تظهر الشبكة العصبية أثناء العمل في الرسم البياني أدناه.
نظرًا لأن الشبكة العصبية الموضحة أعلاه تحتوي على طبقة مخفية واحدة فقط ، فقد أطلق عليها اسم "الشبكة العصبية الضحلة".
تتم إضافة المزيد من الطبقات المخفية إلى مثل هذه الأنظمة لتشكيل هياكل أكثر تعقيدًا.
ما هي الشبكة العميقة؟
في الشبكة العميقة ، تتم إضافة العديد من الطبقات المخفية.
يصبح تدريب مثل هذه التصميمات معقدًا بشكل متزايد مع زيادة عدد الطبقات المخفية في الشبكة ، ليس فقط فيما يتعلق بالوقت المطلوب لتدريب الشبكة بشكل صحيح ولكن أيضًا من حيث الموارد المطلوبة.
يتم عرض شبكة عميقة بإدخال وأربع طبقات مخفية ومخرج أدناه.
كيف يعمل التعلم العميق؟
تتكون الشبكات العصبية من طبقات من العقد ، على غرار كيفية تكوين الخلايا العصبية للدماغ البشري. ترتبط عُقد الطبقة الفردية بالعقد الموجودة في الطبقات المجاورة.
يشير عدد الطبقات في الشبكة إلى عمقها. خلية عصبية واحدة في العقل البشري يتلقى آلاف الرسائل.
تنتقل الإشارات بين العقد في شبكة عصبية اصطناعية تحدد لها أوزانًا.
العقدة ذات الوزن الأعلى لها تأثير أكبر على العقد الموجودة أسفلها. تجمع الطبقة الأخيرة بين المدخلات الموزونة لتوفير مخرجات.
تحتاج أنظمة التعلم العميق إلى أجهزة قوية نظرًا للكمية الهائلة من البيانات التي يتم التعامل معها والعديد من الحسابات الرياضية المعقدة ذات الصلة.
قد تستغرق حسابات التدريب على التعلم العميق ، حتى مع هذه التكنولوجيا المتطورة ، أسابيع.
تتطلب أنظمة التعلم العميق كمية كبيرة من البيانات لتقديم نتائج صحيحة ؛ وبالتالي ، يتم تغذية المعلومات في شكل مجموعات بيانات ضخمة.
عند معالجة البيانات ، يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية تصنيف المعلومات بناءً على الردود على سلسلة من الأسئلة الثنائية بنعم أو أسئلة خاطئة تتضمن حسابات رياضية معقدة للغاية.
تتعلم خوارزمية التعرف على الوجه ، على سبيل المثال ، التعرف على حواف وخطوط الوجوه والتعرف عليها.
ثم عناصر أكثر أهمية من الوجوه ، وفي النهاية تمثيلات كاملة للوجوه.
تقوم الخوارزمية بتدريب نفسها بمرور الوقت ، مما يزيد من احتمال الردود الصحيحة.
في هذه الحالة ، ستتعرف خوارزمية التعرف على الوجه على الوجوه بشكل أكثر دقة بمرور الوقت.
التعلم العميق مقابل التعلم الآلي
كيف يختلف التعلم العميق عن التعلم الآلي إذا كان مجموعة فرعية منه؟
يختلف التعلم العميق عن التعلم الآلي التقليدي في أنواع البيانات التي يستخدمها والأساليب التي يستخدمها للتعلم.
لإنشاء تنبؤات ، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي بيانات منظمة ومعنونة ، مما يعني أنه يتم تحديد خصائص معينة من بيانات إدخال النموذج وتجميعها في جداول.
هذا لا يعني بالضرورة أنه لا يستخدم بيانات غير منظمة ؛ بدلاً من ذلك ، إذا كان الأمر كذلك ، فعادةً ما يمر ببعض المعالجة المسبقة لوضعه في تنسيق منظم.
يلغي التعلم العميق جزءًا من المعالجة المسبقة للبيانات التي يستلزمها التعلم الآلي عمومًا.
يمكن لهذه الخوارزميات استيعاب وتفسير البيانات غير المهيكلة مثل النصوص والصور ، بالإضافة إلى أتمتة استخراج الميزات ، مما يقلل الاعتماد على المتخصصين من البشر.
لنتخيل أن لدينا مجموعة من الصور لمختلف الحيوانات الأليفة التي أردنا تنظيمها في فئات مثل "قطة" و "كلب" و "هامستر" وما إلى ذلك.
يمكن لخوارزميات التعلم العميق معرفة السمات (مثل الأذنين) الأكثر أهمية في فصل حيوان عن آخر. يتم تحديد التسلسل الهرمي للميزات يدويًا بواسطة متخصص بشري في التعلم الآلي.
ثم يتغير نظام التعلم العميق ويناسب نفسه بدقة عن طريق نزول متدرج و backpropagation ، مما يسمح لها بتوليد تنبؤات أكثر دقة حول لقطة جديدة للحيوان.
تطبيقات التعلم العميق
1. chatbots
يمكن لـ Chatbots إصلاح مشكلات العميل في غضون ثوانٍ. روبوت المحادثة هو ملف الذكاء الاصطناعي (AI) أداة تتيح لك التواصل عبر الإنترنت عبر النص أو تحويل النص إلى كلام.
يمكن أن تتواصل وتتصرف بنفس الطريقة التي يتصرف بها البشر. تُستخدم روبوتات الدردشة على نطاق واسع في خدمة العملاء والتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي والمراسلة الفورية للعملاء.
يستجيب لمدخلاتك بإجابات تلقائية. يولد العديد من أشكال الردود باستخدام التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق.
2. السيارات ذاتية القيادة
التعلم العميق هو العامل الأساسي الذي يجعل السيارات ذاتية القيادة حقيقة واقعة.
يتم تحميل مليون مجموعة بيانات في نظام لإنشاء نموذج ، تدريب الآلات على التعلم، ثم تقييم النتائج في بيئة آمنة.
اوبر الذكاء الاصطناعي لا تحاول Labs in Pittsburgh جعل السيارات ذاتية القيادة أكثر شيوعًا فحسب ، بل تحاول أيضًا دمج العديد من الميزات الذكية ، مثل إمكانيات توصيل الطعام ، مع استخدام السيارات بدون سائق.
القلق الأكثر إلحاحًا لتطوير المركبات ذاتية القيادة هو التعامل مع الأحداث غير المتوقعة.
تضمن الدورة المستمرة للاختبار والتنفيذ ، النموذجية لخوارزميات التعلم العميق ، القيادة الآمنة لأنها تتعرض لملايين السيناريوهات أكثر وأكثر.
3. مساعد افتراضي
المساعدون الافتراضيون عبارة عن برامج قائمة على السحابة تتعرف على الأوامر الصوتية للغة الطبيعية وتقوم بأشياء نيابة عنك.
يعد المساعدون الظاهريون مثل Amazon Alexa و Cortana و Siri و Google Assistant أمثلة شائعة.
للاستفادة الكاملة من إمكاناتهم ، فإنهم يحتاجون إلى أجهزة متصلة بالإنترنت. عندما يتم إعطاء أمر للمساعد ، فإنه يميل إلى تقديم تجربة أفضل بناءً على المواجهات السابقة باستخدام خوارزميات التعلم العميق.
4. التسلية
تقدم شركات مثل Netflix و Amazon و YouTube و Spotify اقتراحات الأفلام والأغاني والفيديو المناسبة لعملائها لتحسين تجربتهم.
التعلم العميق هو المسؤول عن كل هذا.
تقدم شركات البث عبر الإنترنت توصيات بشأن المنتجات والخدمات بناءً على سجل تصفح الشخص واهتماماته ونشاطه.
خوارزميات التعلم العميق تُستخدم أيضًا لإنتاج ترجمات مصاحبة تلقائيًا وإضافة صوت إلى الأفلام الصامتة.
5. الروبوتات
يستخدم التعلم العميق على نطاق واسع في تطوير الروبوتات التي يمكنها القيام بوظائف شبيهة بوظائف الإنسان.
تستخدم الروبوتات التي تعمل بنظام التعلم العميق تحديثات في الوقت الفعلي لاكتشاف العوائق في طريقها وترتيب مسارها بسرعة.
يمكن استخدامه لنقل الأشياء في المستشفيات والمصانع والمستودعات وإدارة المخزون وتصنيع المنتجات وما إلى ذلك.
تستجيب روبوتات Boston Dynamics للبشر عندما يتم دفعهم. يمكنهم تفريغ غسالة الصحون ، ويمكنهم الوقوف عند سقوطهم ، ويمكنهم القيام بمجموعة متنوعة من الأنشطة الأخرى.
6. الرعاية الصحية
لا يمكن للأطباء أن يكونوا مع مرضاهم على مدار الساعة ، ولكن الشيء الوحيد الذي لدينا دائمًا هو هواتفنا.
يسمح التعلم العميق أيضًا للتقنيات الطبية بتحليل البيانات من الصور التي نلتقطها وننقل البيانات للكشف عن المخاوف الصحية المحتملة.
يستخدم برنامج الرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال ، هذه البيانات لمتابعة أنماط حركة المريض للتنبؤ بالسقوط وكذلك التغيرات في الحالة العقلية.
كما تم استخدام التعلم العميق للتعرف على سرطان الجلد باستخدام الصور وغيرها الكثير.
7. معالجة اللغة الطبيعية
مكّن تطوير تقنية معالجة اللغة الطبيعية الروبوتات من قراءة الاتصالات واشتقاق المعنى منها.
ومع ذلك ، يمكن أن يكون النهج مبسطًا بشكل مفرط ، ويفشل في حساب الطرق التي تنضم بها الكلمات للتأثير على معنى أو غرض العبارة.
يساعد التعلم العميق معالجات اللغة الطبيعية على التعرف على الأنماط الأكثر تعقيدًا في العبارات وتقديم تفسيرات أكثر دقة.
8. الرؤية الحاسوبية
يحاول التعلم العميق تكرار كيفية معالجة العقل البشري للمعلومات والتعرف على الأنماط ، مما يجعلها طريقة مثالية لتدريب تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الرؤية.
يمكن أن تأخذ هذه الأنظمة سلسلة من مجموعات الصور ذات العلامات وتتعلم التعرف على عناصر مثل الطائرات والوجوه والأسلحة باستخدام نماذج التعلم العميق.
التعلم العميق في العمل
بصرف النظر عن خدمة بث الموسيقى المفضلة لديك التي توصي بالأغاني التي قد تعجبك ، كيف يغير التعلم العميق حياة الناس؟
اتضح أن التعلم العميق يشق طريقه إلى مجموعة واسعة من التطبيقات. سيلاحظ أي شخص يستخدم Facebook أنه عندما تنشر صورًا جديدة ، يتعرف الموقع الاجتماعي بشكل متكرر على أصدقاءك ويضع علامة عليهم.
يستخدم التعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام من قبل المساعدين الرقميين مثل Siri و Cortana و Alexa و Google Now.
يتم توفير الترجمة في الوقت الحقيقي عبر Skype. لقد تقدمت العديد من خدمات البريد الإلكتروني في قدرتها على اكتشاف الرسائل العشوائية قبل وصولها إلى البريد الوارد.
استخدم PayPal التعلم العميق لمنع المدفوعات الاحتيالية. يتيح لك CamFind ، على سبيل المثال ، التقاط صورة لأي كائن واستخدام تقنية البحث المرئي للجوال ، وتحديد ما هو عليه.
يتم استخدام التعلم العميق لتوفير الحلول من قبل Google على وجه الخصوص. فاز برنامج AlphaGo ، وهو برنامج كمبيوتر تم تطويره بواسطة Google Deepmind ، على أبطال Go الحاليين.
يمكن لـ WaveNet ، التي طورتها DeepMind ، إنشاء كلام يبدو أكثر طبيعية من أنظمة الكلام المتوفرة حاليًا. لترجمة اللغات الشفوية والنصية ، تستخدم ترجمة Google التعلم العميق والتعرف على الصور.
يمكن التعرف على أي صورة باستخدام Google Planet. للمساعدة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، أنشأت Google ملف التعلم العميق Tensorflow قاعدة بيانات البرامج.
مستقبل التعلم العميق
التعلم العميق موضوع لا مفر منه أثناء مناقشة التكنولوجيا. وغني عن القول أن التعلم العميق قد تطور إلى أحد أهم عناصر التكنولوجيا.
اعتادت المنظمات أن تكون هي الوحيدة المهتمة بتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي وما إلى ذلك. أصبح الأفراد أيضًا مهتمين بهذا العنصر من التكنولوجيا ، وخاصة التعلم العميق.
أحد الأسباب العديدة التي تجعل التعلم العميق يحظى باهتمام كبير هو قدرته على السماح بقرارات تستند إلى البيانات بشكل أفضل مع تحسين دقة التنبؤ أيضًا.
قد تصبح أدوات تطوير التعلم العميق والمكتبات واللغات مكونات منتظمة لأي مجموعة أدوات لتطوير البرامج في غضون بضع سنوات.
ستمهد مجموعات الأدوات الحالية هذه الطريق لتصميم بسيط وإعداد وتدريب نماذج جديدة.
تحويل النمط ، وضع العلامات التلقائي ، تأليف الموسيقى، والمهام الأخرى أسهل بكثير في القيام بهذه المهارات.
لم يكن الطلب على الترميز السريع أكبر من أي وقت مضى.
سيستخدم مطورو التعلم العميق بشكل متزايد بيئات تطوير متكاملة ومفتوحة وقائمة على السحابة تسمح بالوصول إلى مجموعة واسعة من مكتبات الخوارزميات الجاهزة والقابلة للتوصيل في المستقبل.
التعلم العميق له مستقبل مشرق للغاية!
الاستفادة من أ الشبكة العصبية هو أنه يتفوق في التعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المتجانسة (فكر في كل شيء يتعين على أدمغتنا التعامل معه طوال الوقت).
هذا صحيح بشكل خاص في عصرنا من أجهزة الاستشعار الذكية القوية ، والتي يمكنها جمع كميات هائلة من البيانات. تكافح أنظمة الكمبيوتر التقليدية من أجل غربلة وتصنيف واستخلاص النتائج من الكثير من البيانات.
وفي الختام
تعلم عميق القوى معظم حلول الذكاء الاصطناعي (AI) التي يمكنها تحسين الأتمتة والتحليل العمليات.
يتواصل معظم الأفراد مع التعلم العميق يوميًا عندما يستخدمون الإنترنت أو هواتفهم المحمولة.
يستخدم التعلم العميق لإنتاج ترجمات لمقاطع فيديو يوتيوب. إجراء التعرف على الصوت على الهواتف ومكبرات الصوت الذكية.
أعط تحديد الوجه للصور ، واسمح للسيارات ذاتية القيادة ، من بين العديد من الاستخدامات الأخرى.
ومع تعقيد علماء البيانات والأكاديميين بشكل متزايد مشاريع التعلم العميق باستخدام أطر التعلم العميق، سيصبح هذا النوع من الذكاء الاصطناعي جزءًا متزايد الأهمية من حياتنا اليومية.
اترك تعليق