ماهي خوارزميات التعلم العميق

خوارزميات التعلم العميق

تعد خوارزميات التعلم العميق إحدى طرق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى تحليل وظائف الدماغ البشري وما هي سلوكياتهم، بحيث يتم اتخاذ قرارات معينة، وهذا يعتمد على تحليل البيانات والنمذجة من خلال التقنيات.

اعتمادها الكلي على البيانات هو من خلال الإحصائيات التي تعتمد على التنبؤ بحيث يتم محاكاتها للسلوك الشبيه بالبشر والتكيف والتعلم، وهناك بعض القوى القوية تسمى الخوارزميات وهذه الخوارزميات للتعلم العميق مصنوعة ديناميكيًا.

يتم تنفيذ مجموعة من شبكات صنع القرار من خلال طبقات الشبكات العصبية التي تم تدريبها مسبقًا لخدمة معينة، ثم يتم تمريرها من خلال تمثيلات بسيطة في الطبقات.

ثم تنتقل إلى الطبقة التالية ويتم تدريب التعلم الآلي على العمل بطريقة منظمة على مجموعة البيانات المخصصة للتعامل مع مئات الميزات أو الأعمدة حتى يتم تنظيم هذه البيانات أو عدم تنظيمها.

يميل التعلم الآلي إلى الفشل لأن الصورة البسيطة ذات الأبعاد 800 × 1000 في RGB لا يتم التعرف عليها وليست مفيدة لخوارزمية تعلم الآلة التقليدية التي تتعامل مع مثل هذه الأعماق.

أنواع التعلم العميق

• الشبكة العصبية.
• متعدد الطبقات المستقبلات.
• الشبكة العصبية التلافيفية (CNN).
• الشبكة العصبية المتكررة.
• الشبكة العصبية القياسية.
• سلسلة لتسلسل النماذج.

الشبكة العصبية من أنواع الشبكات الشبكة العصبية وهي الشبكة الأساسية إلى حد كبير لأنها تتحكم في التدفق عبر طبقة الإدخال لتنتقل إلى طبقة المخرجات، ويتميز هذا النوع من الشبكات بوجود طبقة مخفية أو طبقات مفردة بسبب أن البيانات تتحرك في اتجاه واحد.

أيضًا، لا توجد تقنية backpropagation في الشبكة. في هذه الشبكة، يتم إدخال الأوزان في طبقة الإدخال، وتعتمد هذه الشبكات على الخوارزمية للتعرف على الوجه بواسطة الكمبيوتر.

تتمثل وظيفة الأساس الشعاعي للشبكات العصبية في حساب المسافة النسبية من أي نقطة إلى المركز ومن نفسها في الطبقة التالية وهي شبكة ذات أساس شعاعي في الأنظمة في فترة زمنية قصيرة.

مدرك متعدد الطبقات يحتوي هذا النوع من الشبكات على أكثر من 3 طبقات لتصنيف البيانات غير الخطية للارتباط بجميع العقد. تُستخدم هذه الشبكة للتعرف على الكلام وتقنيات التعلم الآلي.

الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) الشبكة العصبية التلافيفية هي شبكة CNN تعتمد على طبقات متعددة وتحتوي أيضًا على طبقة تلافيفية واحدة. يتم تصنيفها على أنها شبكة عميقة جدًا، وهي شبكة تُستخدم لتحديد الصور وأنماطها المختلفة.

الشبكة العصبية المتكررة إحدى الشبكات العصبية RNN وهي تغذي خلية عصبية معينة لتعمل كمدخل إلى نفس العقدة، وتتوقع المخرجات وهي مهمة للحفاظ على حالة صغيرة من الذاكرة لتتمكن من تطوير روبوت محادثة ونص. إلى كلام.

الشبكة العصبية القياسية هذا النوع من الشبكات عبارة عن مجموعة من الشبكات العصبية الصغيرة لتشكيل شبكة كبيرة وهذه الشبكات تقسم المشاكل الصغيرة والكبيرة إلى أجزاء صغيرة ليتم حلها.

نماذج السلسلة إلى التسلسل هذه الشبكة عبارة عن مزيج من شبكتي RNN. يتم ترميز هذه الشبكة وفك تشفيرها لتعمل كمعالج للإدخال ويتم استخدامها حتى تتم معالجة النص.

يستخدم التعلم العميق

• التعرف البصري.
• الكشف عن الغش.
• تلوين الصور بالأبيض والأسود.
• إنشاء خط اليد تلقائيًا.
• إنشاء خط اليد تلقائيًا.
• حلم عميق
• سيارات ذاتية القيادة.

التعرف المرئي يحفظ التعلم العميق الجهد البشري عن طريق فرز الصور وتجميعها في إطار واحد، والذي يجمعه بناءً على التواريخ أو المكان أو طريقة التنزيل، بالإضافة إلى الوجوه الموجودة في الصورة أو مجموعة الأشخاص الحاضرين.

كشف الاحتيال يدخل العلم العميق مجال القطاع المصرفي والمالي الذي يكتشف الاحتيال عن طريق تحويل المعاملات المالية إلى رقمية من خلال أجهزة التشفير التلقائي.

من أجل تحديد عمليات الاحتيال على البطاقات، تتم هذه العملية من خلال تحديد أنماط معاملات العملاء ودرجات الائتمان وتحديد السلوك الغريب من خلال الشبكات العصبية للكشف عن الاحتيال.

تلوين الصور بالأبيض والأسود يقوم التعلم العميق بتلوين الصور من خلال عملية التدرج الرمادي كمدخلات ثم إخراجها بالألوان، وفي الماضي كان يتم ذلك يدويًا، ولكن في التعلم العميق يتم تطبيقه الآن عن طريق الشبكات العصبية التلافيفية، وهو شبكة عالية الجودة تنشئ الصورة مع إضافة اللون.

إنشاء الكتابة اليدوية تلقائيًا يتم تضمين برامج التعلم العميق مع العديد من البيانات التي يمكن أن تكون مجموعة من الكتابة اليدوية عبر مجموعة من الكلمات لاستخدامها عند الكتابة بالقلم والتعرف بينها وبين الكلمات والحروف.

الحلم العميق تمكن العلماء من اكتشاف طريقة لاستخدام شبكات التعلم العميق لتحسين الميزات في الصور من خلال عدة طرق، بما في ذلك استخدامها في مفهوم Deep Dreaming، وهي تقنية تعتمد على اسمها.

هذه التكنولوجيا تجعل الكمبيوتر يهلوس من خلال الصور الموجودة ويتخيل حلمًا معاد تجميعه. تختلف عملية الهلوسة وفقًا لنوع الشبكة العصبية المستخدمة، وقد تم تطبيقها على الحالات النفسية من خلال الواقع الافتراضي، وتم استخدام خوارزميات عميقة لتقديم الأحلام المستحثة.

السيارات ذاتية القيادة التعلم العميق سيجعل العالم كله يقود ذاتيًا، من خلال توفير ملايين البيانات للنظام وتصميم آلات قادرة على تعلمها واختبارها من خلال بيئة آمنة ومن خلال الذكاء الاصطناعي يجعل السيارات ذاتية القيادة.

كما يوفر لها العديد من الميزات الفريدة والذكية مثل تقديم خدمة توصيل الطعام بدون سائق، واختبارات الدورة العادية وتنفذ خوارزميات للتعلم العميق والتنفيذ من خلال القيادة الآمنة من خلال وجود الكاميرات وأجهزة الاستشعار والخرائط التالية، كما تحدد المسارات ويمكن قراءة اللافتات حتى تتمكن من الوصول الآمن.

أهمية التعلم العميق

أهمية ومزايا التعلم العميق هي

• معرفة احتياجات العملاء وتفكيرهم وطريقة شرائهم حتى تتمكن من تحليل البيانات وحسابها باستخدام الخوارزميات.
• كما أنه يحسن التواصل مع العلاقة مع العميل ويسجل مشاعرهم وآرائهم وطريقة العلاج التي تناسبهم.
• يساعد استخدام البيانات وتحليلها على التنبؤ باحتياجات العميل.
• تقديم إجابات الخبراء. التنبؤ والدفاع عن النفس هي مجالات الأمن السيبراني.
• كما أنه يحسن كفاءة الإنتاج مع زيادة البيانات.
• تتمثل إحدى مزايا التعلم العميق في أنه يزيد من استخدام أنظمة وعمليات الشركات اللوجستية.
• كما أنها تتكيف مع جميع المشكلات لأنها تقنية مفتوحة.

الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق

ال