The التعلم العميق Diaries

فيما يلي، يتم تقديم تعريف للتعلم العميق وكيف يعمل، ويتم شرح أهميته والتحديات والاختلافات مع التعلم الآلي وفي نهاية الفصل، يتم ذكر تطبيقاته في العالم الحقيقي.

الفصل الثالث- تمثيل التعلم بدون اشراف عميق: في هذا الفصل، سنصف هيكل المشفر الذاتي وأنواعه.

يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.

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.

سيتعلم الذكاء الاصطناعي من الأنماط الموسيقية الموجودة لتوليد مقاطع موسيقية جديدة ومبتكرة. بالإضافة إلى ذلك، سنتناول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن…

قبل ظهور التعلم العميق ، اعتمدت أساليب التعلم الآلي التقليدية بشكل كبير على التمثيلات (اختيار الميزات) المستمدة من البيانات. تتطلب هذه الأساليب خبيرًا في مجال الموضوع لإجراء استخراج الميزات يدويًا.

من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق، يمكن تحسين القدرة على تحليل وتفسير البيانات الضخمة بطرق أكثر دقة وتفصيلاً.

تتطلب أساليب تعلّم الآلة التقليدية جهدًا بشريًا كبيرًا لتدريب البرمجيات. على سبيل المثال، في التعرف على صور الحيوانات، تحتاج إلى القيام بما يلي:

في هذا المقال سنقدم لك نظرة شاملة نور الامارات على التعلم العميق وتطبيقاته العملية. ستتعرف على مفهوم التعلم العميق وأهميته في تحقيق تجاوب أكبر للأنظمة الذكية.

الفصل الثاني- التعلم العميق الخاضع للأشراف: في الفصل الثاني، يصف الكتاب الشبكات العصبية الاصطناعية وهيكلها وعملية التعلم والمفاهيم المطلوبة مثل: دالة التنشيط، دالة الخسارة، مناهج تهيئة الاوزان الاولية، التحسين والتحديات في تعلم الشبكات العميقة.

لقد ساهمت تقنيات التعلم العميق في تطوير معالجة اللغة الطبيعيّة بشكلٍ كبير، وقد أدّى ذلك إلى تحسينات كبيرة في الترجمة الآليّة وروبوتات الدردشة وتحليل المشاعر والتطبيقات الأخرى المُتعلقة باللغة.

في هذه الحالة، تحتاج إلى تسمية المزيد من صور القطط البيضاء وتدريب نماذج تعلم الآلة مرةً أخرى.

لقد أظهر التعلم العميق نتائج واعدة في مجال التصوير الطبي، وتشخيص الأمراض من خلال الفحوصات الطبيَّة، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضيّة.

تتكون طبقة الإخراج من العُقَد التي تُخرج البيانات. تحتوي نماذج التعلم العميق التي تُخرج الإجابة "نعم" أو الإجابة "لا" على عُقدتين فقط في طبقة الإخراج.