A Secret Weapon For التعلم العميق
A Secret Weapon For التعلم العميق
Blog Article
في مشاكل الانحدار -حيث يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة مُستمرة- تتكوّن طبقة الإخراج عادةً من عقدة واحدة أو عقد مُتعددة، تنتج كل منها قيمة مستمرة كمخرجات النموذج.
سنناقش أيضًا التحديات والمخاوف المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئة، ونستعرض التقنيات الجديدة والمبتكرة التي يمكن استخدامها في…
بالنسبة للعديد من المهام الأخرى، مثل رؤية الكمبيوتر، والتعرُّف على الكلام (المعروف أيضًا باسم معالجة اللغة الطبيعية)، والترجمة الآليّة، والمساعدين الافتراضيين، والروبوتات، فإنّ أداء أنظمة التعلم العميق يتجاوز بكثير أداء أنظمة التعلم الآلي التقليديّة.
رؤية الحاسوب هي قدرة الحواسيب على استخراج المعلومات والرؤى من الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدام تقنيات التعلم العميق في فهم الصور بنفس الطريقة التي يستخدمها البشر. لرؤية الحاسوب تطبيقات عديدة، مثل الآتي:
وبفضل هذه التقنية، يمكن تحسين أداء الأنظمة الذكية المستندة إلى التعلم العميق، مما يعزز القدرات التحليلية والتنبؤية لهذه الأنظمة في مجالات مختلفة.
وتتطلب الاستفادة الكاملة من التعلم العميق فهمًا عميقًا للتكنولوجيا والبحث المستمر في آخر التطورات في هذا المجال المهم.
رؤية الحاسوب هي تطبيق واقعي للتعلم العميق. على غرار الذكاء الاصطناعي الذي يمكِّن الحواسيب من التفكير، تمكِّن رؤية الحاسوب الحواسيب من الرؤية والملاحظة والاستجابة. تستخدم السيارات ذاتية القيادة رؤية الحاسوب لـ "قراءة" إشارات المرور. تلتقط كاميرا السيارة صورة لإشارة المرور.
هل يمكن لـ «التعلم العميق» سد فجوة الإنجاز؟ أخبار بي بي إس
وبعد أن تكتسب الآلات ما يكفي من الخبرة من خلال التعلم العميق، يُمكن تشغيلها في مهام مُحدّدة مثل قيادة السيّارة، والكشف عن الأعشاب الضارّة في حقل المحاصيل، والكشف عن الأمراض، وفحص الآلات لتحديد الأعطال، وما إلى ذلك.
التعلم العميق هو أحد أنواع تقنية التعلم الآلي، الذي يشبه طريقة عمل الدماغ البشري. تحلل لوغاريتمات التعلم العميق البيانات باستخدام هيكل منطقي مماثل لذلك الذي يستخدمه البشر. ويستخدم التعلم العميق أنظمة ذكية تُسمى الشبكات العصبونية الاصطناعية لمعالجة المعلومات في طبقات.
تتمتع شبكة التعلم العميق بالمزايا التالية مقارنةً بتعلّم الآلة التقليدي.
مقالات علم البيانات علم اضغط هنا البيانات باستخدام خارطة طريق بايثون: خطوة بخطوة
تتكوّن شبكة التعلم العميق من طبقات من الخلايا العصبيّة الاصطناعية والاتصالات المعقدة، وهي عبارة عن بنية مُعقّدة مُصمّمة للتعلم والتنبؤ من البيانات، وفيما يلي نبذة سريعة عن هذه الطبقات:
ومن ناحية أخرى، فإن أولئك الذين ينتجون نطاقًا أوسع من الإجابات لديهم المزيد من العُقَد.