5 Simple Techniques For التعلم العميق
5 Simple Techniques For التعلم العميق
Blog Article
نتيجةً لذلك، يُمكن استخدام أساليب التعلم العميق لأتمتة المهام التي تتطلّب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تحويل ملف صوتي إلى نص.
وبالمثل، تتكوّن الشبكات العصبيّة في تكنولوجيا التعلم العميق -أو الشبكات العصبية الاصطناعيّة- من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا لتخزين وتحليل كميّات ضخمة من البيانات.
التعلم المعزز هو أسلوب يتم فيه إرفاق قيم معطاة بأنواع مختلفة من الخطوات التي يجب على اللوغاريتم المرور بها. لذا، هدف النموذج هو تجميع أكبر قدر من نقاط المعطيات والوصول في النهاية إلى هدف نهائي.
تعتبر تقنية التعلم العميق من أهم الابتكارات في مجال التعلم الآلي. إنها تهدف إلى بناء نماذج ذاتية التكيف والتحسين، وتستفيد من القدرات الهائلة للشبكات العصبونية المتعددة الطبقات.
يستخدم التعلم العميق أيضًا في تطوير نماذج للتعرف على الكلمات والنحو في اللغة العربية. يمكن لأنظمة التعلم العميق تحليل هياكل الجمل والقواعد النحوية واستخلاص المعلومات الدقيقة حول اللغة العربية.
احفظ اسمي، بريدي الإلكتروني، والموقع الإلكتروني في هذا المتصفح لاستخدامها المرة المقبلة في تعليقي.
من المتوقع أن تستمر التطورات في هذا المجال وتوفر فرصًا جديدة لتحسين الأداء اللغوي والتفاعل مع اللغة العربية، مما يسهم في تطوير تطبيقات ذات فائدة واستخدامات متعددة في مختلف المجالات.
بعيدًا عن المُصطلحات المُعقّدة، تُحاول هذه الشبكات العصبيّة مُحاكاة سلوك الدماغ البشري - وإن كانت بعيدة كل البعد عن قدراته - مما يسمح لها "بالتعلم" من كميّات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ما سبق، يُمكن لنماذج التعلم العميق التعرُّف على الأنماط المُعقّدة في الصور والنصوص والأصوات وغيرها من البيانات لإنتاج تنبؤات دقيقة.
فهم التعلم العميق سيساعد في استغلال إمكانات التكنولوجيا الحديثة وتحقيق التقدم في مجال التعلم الآلي.
في هذه الحالة، تحتاج إلى تسمية المزيد من صور القطط البيضاء وتدريب نماذج تعلم الآلة مرةً أخرى.
يزود علماء البيانات اللوغاريتمات ببيانات تدريب مسماة ومعرَّفة من أجل تقييم العلاقات. وتحدد عينة البيانات كلاً من المدخلات والمخرجات للوغاريتم. على سبيل المثال، يتم التعليق على صور الأرقام المكتوبة باليد لتحديد أي رقم تقابله.
بالطبع هذا لا يعني أنّ بناء أنظمة التعلم العميق هو أمرٌ سهل، ولكنه أسهل نسبيًا مقارنة بأنظمة التعلُّم الآلي التقليدية.
وفي حين أن مصطلح «التعلم العميق» جديد نسبيًا، فإن فكرة تمكين الطلبة من تطوير المهارات التي تمكنهم من تطبيق التعلم والتكيف والازدهار في التعليم ما بعد الثانوية، فضلا عن الحياة المهنية، ليست فكرة اتبع الرابط جديدة. ويوجد عدد من السوابق الهامة للتعلم الأعمق.
خوارزميات التعلم العميق هي شبكات عصبونية تم تصميمها على غرار الدماغ البشري. على سبيل المثال، يحتوي الدماغ البشري على ملايين الخلايا العصبية المترابطة التي تعمل معًا في تعلّم المعلومات ومعالجتها.