اكتشف قوة التعلُّم العميق: استكشف الشبكات العصبية وتقنيات التدريب والتطبيقات الواقعية في مجالات الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية وغيرها.
التعلم العميق (DL) هو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي (ML) تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة لتحليل البيانات واستخراج الأنماط المعقدة. هذه الشبكات متعددة الطبقات، والتي غالباً ما يشار إليها بالشبكات العصبية "العميقة"، مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وعلى عكس خوارزميات التعلُّم الآلي التقليدية التي تعتمد على هندسة الميزات يدويًا، يمكن لخوارزميات التعلُّم العميق أن تتعلم تلقائيًا التمثيلات الهرمية للبيانات، مما يجعلها فعالة بشكل خاص في المهام التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة.
يتم بناء نماذج التعلم العميق باستخدام طبقات مترابطة من الخلايا العصبية الاصطناعية. تعالج كل طبقة بيانات المدخلات وتمرر المخرجات إلى الطبقة التالية. تتعلم الطبقات الأولية ميزات بسيطة، بينما تتعلم الطبقات الأعمق ميزات أكثر تعقيداً بشكل تدريجي من خلال دمج المعلومات من الطبقات السابقة. تمكّن عملية التعلم الهرمي هذه نماذج التعلم العميق من التقاط الأنماط والعلاقات المعقدة داخل البيانات.
إحدى لبنات البناء الأساسية للشبكات العصبية العميقة هي دالة التنشيط. تُدخل دوال التنشيط اللاخطية في الشبكة، مما يسمح لها بتعلم العلاقات المعقدة وغير الخطية بين المدخلات والمخرجات. تشمل وظائف التنشيط الشائعة دوال التنشيط الشائعة ReLU (الوحدة الخطية المعدلة) وSigmoid وTanh (الظل الزائد القطعي).
يتضمن تدريب نماذج التعلم العميق تعديل weights and biases الاتصالات بين الخلايا العصبية لتقليل الفرق بين تنبؤات النموذج والقيم الفعلية. ويتم ذلك عادةً باستخدام خوارزمية تحسين مثل خوارزمية التدرج العشوائي (Stochastic Gradient Descent Descent) أو آدم، والتي تقوم بتحديث معلمات النموذج بشكل متكرر بناءً على التدرجات المحسوبة لدالة الخسارة.
تستخدم عملية التدريب في كثير من الأحيان تقنيات مثل الترحيل العكسي لحساب التدرجات بكفاءة وتطبيع الدُفعات لتثبيت عملية التدريب وتسريعها. ولمنع الإفراط في الملاءمة، حيث يكون أداء النموذج جيدًا على بيانات التدريب ولكنه ضعيف على البيانات غير المرئية، عادةً ما يتم استخدام تقنيات التنظيم مثل التسرب.
أظهر التعلم العميق نجاحاً ملحوظاً عبر مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
على الرغم من أن التعلّم العميق هو مجموعة فرعية من التعلّم الآلي، إلا أن هناك فروقاً رئيسية بين الاثنين. فغالباً ما تتطلب خوارزميات التعلّم الآلي التقليدية هندسة الميزات يدوياً، حيث يقوم خبراء المجال باختيار الميزات ذات الصلة واستخراجها بعناية من البيانات. في المقابل، يمكن لنماذج التعلّم العميق أن تتعلم تلقائيًا تمثيلات الميزات الهرمية مباشرةً من البيانات الأولية، مما يقلل من الحاجة إلى هندسة الميزات يدويًا.
تتطلب نماذج التعلم العميق عادةً بيانات أكثر بكثير من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية لتحقيق أداء جيد. وذلك لأن نماذج التعلّم العميق تحتوي على عدد كبير من المعلمات التي يجب تعلمها أثناء التدريب. ومع ذلك، مع زيادة توافر مجموعات البيانات الكبيرة والتقدم في القوة الحاسوبية، أصبح التعلّم العميق مجدياً وفعالاً بشكل متزايد لمجموعة واسعة من المهام. تعرف على المزيد حول التعلم الآلي.
