5 Simple Techniques For التعلم العميق
5 Simple Techniques For التعلم العميق
Blog Article
تحليل ذكاء الأعمال للمستندات الطويلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والنماذج
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.
وتعمل أبحاث التعلم الآلي على أتمتة هذه العملية وتحسينها. عن طريق استخدام البرمجيات التي تحلل كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية، تستطيع الأعمال تحقيق النتائج بصورة أسرع.
لذلك، تم بذل كل جهد لتقديم محتويات الكتاب بطريقة بسيطة وطلاقة ومفهومة، جنبًا إلى جنب مع أمثلة لفهم أفضل حتى يمكن فهمها من قبل مجموعة واسعة من القراء.
هذه القدرة على معالجة النص الطبيعي الذي أنشأه الإنسان لها عدة حالات استخدام، من بينها حالات استخدام في الوظائف التالية:
أفضل الجامعات ألعاب وترفيه التعلم و التطوير الذكاء الاصطناعي الصحة والعافية المهارات الناعمة تكنولوجيا ريادة الأعمال علم النفس متنوعات
كتاب التعمق في التعلم العميق: الجزء الثالث: قابلية التوسع والكفاءة والتطبيقات
التعرف على الوجوه لمعرفتها والتعرف على السمات، مثل العينين المفتوحتين والنظارات وشعر الوجه
تجد أساليب تعلّم الآلة صعوبةً في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات النصية، وذلك لأن مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب يمكن أن تحتوي على فروق واختلافات لا حصر لها. ومن ناحية أخرى، تستطيع نماذج التعلم العميق فهم البيانات غير المهيكلة وتقديم ملاحظات عامة بدون استخراج السمات يدويًا.
كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات اضغط هنا المسماة لتدريب خوارزمية التعلم الآلي جزئيًا.
تعد التعلم العميق أحد أهم أدوات التحليل في الوقت الحالي، حيث يمكنه تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص المعلومات القيمة منها. وتتمثل التحديات المستقبلية للتعلم العميق في معالجة حجم البيانات الكبيرة وضمان خصوصية البيانات وتفهم القرارات التي يتخذها النظام.
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 جديدة. ويوجد عدد من السوابق الهامة للتعلم الأعمق.
تواجه التعلم العميق تحديات مستمرة مثل معالجة حجم البيانات الكبيرة وضمان خصوصية البيانات.