- صاحب المنشور: رستم بن عمار
ملخص النقاش:التعلم العميق، وهو فرع من فروع الذكاء الصناعي, يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تستطيع القيام بمهام المعالجة الحساسة للتفاصيل. هذه التقنية قد حققت تقدماً كبيراً في السنوات الأخيرة وأصبحت جزءاً أساسياً في العديد من التطبيقات اليومية مثل الرؤية الحاسوبية, الصوتيات الطبيعية والترجمة الآلية.
في جوهره، يتضمن التعلم العميق استخدام طبقات متعددة من الوظائف غير الخطية لتحويل البيانات الخام إلى تمثيل أكثر تعقيداً يمكن استخدامه لتوقع أو تصنيف أو توليد بيانات جديدة. هذا النوع من التصميم يسمح للمعلومات بأن تمر عبر عملية تعلم ذاتيا، حيث تقوم الخوارزميات بتحديث الوزن الخاص بها بناءً على الأخطاء المرتكبة أثناء التدريب.
الأساسيات النظرية
- شبكات العصبونات الاصطناعية (ANNs): هي العمود الفقري للتكنولوجيا. تتكون ANNs عادةً من ثلاثة أنواع رئيسية من الطبقات: الطبقة الإدخالية, الطبقة المخفية والطبقة الإخراجية. كل عقدة في شبكة العصبونات تسمى "العصبون" وهي تحتوي على وزن خاص بها يتم تحديثه خلال عملية التدريب.
تدريب الشبكات العصبونية يستخدم تقنيات مختلفة مثل الانتشار الخلفي و SGD (Stochastic Gradient Descent). الانتشار الخلفي هو طريقة حساب معدل الخطأ بالنسبة لكل وزن في الشبكة ثم تعديل تلك الأوزان وفقا لذلك. بينما SGD هو خوارزمية تسعى لتخفيض وظيفة فقدان باستخدام خطوة عشوائية صغيرة نحو اتجاه الانحدار السلبي المتغير.
التطبيقات العملية
- رؤية الكمبيوتر: تُستخدم نماذج التعلم العميق بشكل واسع لإعادة تحديد الصور وصنعها, الكشف عن الأشياء وتحديدها بالإضافة إلى تحليل الفيديوهات.
الصوتيات الطبيعية: تعمل أدوات مثل Siri و Alexa وغيرهم باستخدام نماذج التعلم العميق لتحقيق الفهم الدقيق للأوامر الصوتية البشرية.
النقل الذاتى: تعتبر تقنيات التعلم العميق ضرورية لتمكين المركبات بدون سائق لأنها توفر القدرة على إدراك البيئة المحيطة وتحليل المعلومات المرئية والمسموعة بسرعة وكفاءة عالية.
بالرغم من القوة الهائلة للتكنولوجيا إلا أنه ينبغي مراعاة الأخلاق والقضايا القانونية عند تطبيقها. هناك مخاوف بشأن الخصوصية والأمان كما تحتاج بعض الدول إلى وضع قوانين واضحة حول استخدام هذه التقنيات.
