اكتشف قوة الشبكات العصبية - وهي مفتاح ابتكارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل الرؤية الحاسوبية والبرمجة اللغوية العصبية وابتكارات التعلم العميق.
الشبكات العصبية (NNs)، في جوهرها، هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهي مصممة للتعرف على الأنماط في البيانات، وهي أساسية للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) التي نستخدمها يومياً. بدءاً من تعزيز التعرف على الصور إلى تمكين فهم اللغة المعقدة، تُعد الشبكات العصبية هي الأساس في الكثير من التقنيات الذكية اليوم.
تتكون الشبكة العصبية من عقد مترابطة أو خلايا عصبية منظمة في طبقات. وتتضمن هذه الطبقات عادةً طبقة مدخلات وطبقة أو أكثر من الطبقات المخفية وطبقة مخرجات. كل اتصال بين الخلايا العصبية له وزن مرتبط به يمثل قوة الاتصال. تحتوي الخلايا العصبية أيضًا على دالة تنشيط تحدد ما إذا كان يجب تنشيط الخلية العصبية أم لا بناءً على المدخلات التي تتلقاها. تتعلم الشبكة عن طريق تعديل هذه الأوزان من خلال عملية تسمى التدريب، وغالبًا ما تستخدم خوارزميات مثل النسب المتدرج والترحيل العكسي لتقليل الفرق بين تنبؤات الشبكة والقيم الفعلية.
نماذج التعلم العميق هي عبارة عن شبكات عصبية ذات طبقات مخفية متعددة، مما يسمح لها بتعلم أنماط وتمثيلات أكثر تعقيداً من كميات هائلة من البيانات. هذا العمق هو ما يمكّنها من أداء مهام معقدة مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة الصور بدقة عالية. في حين أن نماذج التعلم الآلي الأبسط قد تواجه صعوبة في التعامل مع البيانات غير المنظمة مثل الصور أو النصوص، فإن الشبكات العصبية تتفوق في استخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من هذه البيانات، مما يجعلها متعددة الاستخدامات بشكل لا يصدق.
يتم تطبيق الشبكات العصبية عبر طيف واسع من المجالات، مما يُحدث ثورة في كيفية إدراك الآلات للعالم وتفاعلها معه. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:
من المهم التمييز بين الشبكات العصبية والمصطلحات ذات الصلة:
باختصار، الشبكات العصبية هي أدوات قوية تمكّن الحواسيب من التعلم من البيانات، مما يؤدي إلى تحقيق تقدم في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما أن قدرتها على نمذجة العلاقات المعقدة تجعلها لا غنى عنها في مجالات تتراوح من الرؤية الحاسوبية إلى معالجة اللغة الطبيعية، وتستمر في التطور باعتبارها حجر الزاوية في البحث والتطوير الحديث في مجال الذكاء الاصطناعي.
.webp)