- مع تطور علم البرمجة ظهر لنا طفرة علمية تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) التي تتكون من طبقات متعددة (Multi-Layer Neural Networks) لمعالجة البيانات.
- يتميز بقدرته على استخراج الخصائص (Features) تلقائيًا من البيانات الخام مثل الصور، النصوص، الصوت، والفيديو، دون الحاجة إلى تدخل بشري كبير.
⚙️ كيف يعمل؟
- يتم تدريب الشبكات العصبية العميقة باستخدام خوارزمية الانحدار العكسي (Backpropagation) لتعديل الأوزان وتقليل الخطأ.
- تُستخدم خوارزميات تحسين مثل SGD (Stochastic Gradient Descent) أو Adam Optimizer لتسريع عملية التعلم وتحسين النتائج.
- كل طبقة في الشبكة تتعلم تمثيلات أكثر تعقيدًا للبيانات، بدءًا من الأنماط البسيطة وصولًا إلى الأنماط المعقدة جدًا.
🚀 تطبيقات التعلم العميق
- التعرف على الصور والوجوه: مثل أنظمة الأمان والهواتف الذكية.
- السيارات ذاتية القيادة: تعتمد على تحليل الصور والفيديو في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات القيادة.
- الترجمة الفورية: مثل خدمات الترجمة الآلية التي تعتمد على الشبكات العصبية العميقة.
- التشخيص الطبي: تحليل صور الأشعة والبيانات الطبية لاكتشاف الأمراض بدقة عالية.
- المساعدات الصوتية: مثل Siri وAlexa التي تفهم الكلام البشري وتستجيب له.
هذا المخطط يوضح بشكل بصري كيف يعمل التعلم العميق (Deep Learning): يبدأ من البيانات الخام (صور، نصوص، أصوات)، ثم يمر عبر طبقات الشبكة العصبية لاستخراج الخصائص، وصولًا إلى التنبؤ أو النتيجة النهائية.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق