ماهي خوارزميات التعلم العميق

خوارزميات التعلم العميق

خورارزميات التعلم العميق هي

واحدة من طرق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ويكون الغرض منها تحليل وظائف دماغ البشر وما تصرفاتهم، حتى يتم اتخاذ قرارات معينة ويقوم هذا بناء على تحليل البيانات ونمذجتها من خلال تقنيات

[1] .

يكون اعتمادها الكلي على البيانات من خلال الإحصاءات التي تعتمد على التنبؤ حتى يكون محاكي لتصرفات المشابهة للإنسان والتكيف والتعلم، كما أنه يوجد بعض القوى القوية التي يطلق عليها الخوارزميات ويتم إجراء هذه خوارزميات للتعلم العميق بشكل ديناميكي .

ليتم تنفيذها من خلال طبقات من الشبكات العصبية  هي عبر مجموعة من شبكات صنع القرار التي تكون مدربة بشكل مسبق لخدمة معينة، ثم يتم تمريرها من خلال تمثيلات بسيطة في الطبقات .

ثم تنتقل إلى الطبقة التي تليها و يكون التعلم الآلي مدرب على العمل بشكل منظم على مجموعة البيانات التي تكون من مخصصة للتتعامل مع مئات الميزات أو الأعمدة حتى تكون هذه البيانات منظمة أو غير منظمة .

يميل التعلم الآلي إلى الفشل بسبب عدم التعرف على صورة بسيطة لها أبعاد 800×1000 في RGB ليصبح غير مفيد للخوارزمية تعلم الآلة التقليدية التعامل مع مثل هذه الأعماق .

أنواع التعلم العميق

• شبكة عصبية .
• متعدد الطبقات perceptron .
• الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) .
• الشبكة العصبية المتكررة .
• شبكة عصبية معيارية .
• سلسل لتسلسل النماذج .

شبكة عصبية

: واحدة من أنواع الشبكات هي الشبكة العصبية هي الشبكة الأساسية بشكل كبير لأنها تقوم بالتحكم في التدفق عن طريق طبقة الإدخال ليتجه إلى طبقة الإخراج، وهذا النوع من الشبكات تتميز بوجود طبقة مخفية أو طبقات مفردة هذا بسبب ان البيانات تقوم بالتحرك في اتجاه واحد [2].

كما أنه لا توجد تقنية backpropagation في الشبكة وفي هذه الشبكة يتم إدخال الأوزان الموجودة في طبقة الإدخال وتقوم هذة الشبكات بالاعتماد على الخوارزمية للتعرف على الوجه عن طريق الكمبيوتر .

وظيفة الأساس الشعاعي للشبكات العصبية حساب المسافة النسبية من أي نقطة وحتى المركز ونفسها في الطبقة التالية وهي شبكة ذات أساس الشعاعي في أنظمة في فترة زمنية قصيرة .

متعدد الطبقات perceptron

: متعدد الطبقات المستقبلات هذا النوع من الشبكات يحتوي على أكثر من 3 طبقات ليتم تصنيف البيانات غير الخطية لتربطها بكل العقد وتستخدم هذه الشبكة للتعرف على الكلام وتقنيات التعلم الآلي .

الشبكة العصبية الالتفافية (CNN)

: الشبكة العصبية الالتفافية هي شبكات CNN والتي تعتمد على تعدد الطبقات وأيضا تحتوي على طبقة التفاف واحدة فيتم تصنيفها انها شبكة عميقة جدا وهي شبكة يتم استخدامها للتعرف على الصور وأنماطها المختلفة .

الشبكة العصبية المتكررة

: واحدة من شبكات RNN العصبية وتقوم علي تغذية خلية عصبية معينة لتعمل كمدخل إلى نفس العقدة، وتقوم بالتنبؤ بالإخراج وهي مهمة للحفاظ على حالة صغيرة من الذاكرة ليتمكن من تطوير روبوت المحادثة وتحويل النص إلى كلام .

شبكة عصبية معيارية

: هذا النوع من الشبكات هو عبارة عن مجموعة من الشبكات العصبية الصغيرة لتشكل شبكة

كبيرة وتعمل هذه الشبكات على تقسيم المشكلات الصغيرة والكبيرة إلى أجزاء صغيرة ليتم حلها .

سلسل لتسلسل النماذج

: هذة الشبكة عبار عن مزيج من شبكتي RNN تقوم هذة الشبكة على الترميز وفك الشفرة لتعمل كمعالج للمدخلات كما انه يتم استخدامها حتى يتم معالجة النص .

استخدامات التعلم العميق

• التعرف البصري .
• كشف الاحتيال .
• تلوين الصور بالأبيض والأسود .
• إنشاء خط اليد التلقائي .
• إنشاء خط اليد التلقائي .
• الحلم العميق .
• سيارات ذاتية القيادة .

التعرف البصري

: يقوم التعلم العميق بتوفير الجهد البشري من خلال فرز الصور وتجميعها في إطار واحد والتي يقوم بتجميعها بناء على التواريخ أو المكان أو طريقة التنزيل، وأيضا الوجوه الموجودة بالصورة أو مجموعة الأشخاص الموجودين [3].

كشف الاحتيال

: يدخل العلم العميق في مجال القطاع المصرفي والمالي والذي يقوم من خلالة بالكشف عن عمليات الاحتيال عن طريق تحويل المعاملات المالية إلى رقمية من خلال أجهزة التشفير التلقائي .

حتى يتم التعرف على عمليات الاحتيال في بطاقات وتتم هذه العملية من خلال تحديد الأنماط في معاملات العملاء ودرجات الائتمان والتعرف على السلوكيات الغريبة من خلال الشبكات العصبية للكشف عن الاحتيال .

تلوين الصور بالأبيض والأسود

: يقوم التعلم العميق بتلوين الصور عن طريق عملية التدرج الرمادي كمدخلات ثم يقوم بإخراجها ملونة، وقديما كانت تتم يدويا ولكن على التعلم العميق يتم تطبيقها الآن بشكل إلى عن طريق الشبكات العصبية التلافيفية وهي شبكة عالية الجودة تقوم بإنشاء الصورة مع إضافة اللون .

إنشاء خط اليد التلقائي

: يتم تضمين برامج التعلم العميق بالعديد من البيانات والتي يمكن أن تكون مجموعة من كتابات اليد عبر مجموعة من الكلمات حتى يتم استخدامها عند الكتابة بالقلم والتعريف بينها وبين الكلمات والحروف .

الحلم العميق

: تمكن العلماء من اكتشاف طريقة حتي يتم استخدام شبكات التعلم العميق لتحسين الميزات في الصور من خلال عدة طرق ومنها استخدامها في مفهوم Deep Dreaming، وهي تقنية تقوم على أساس اسمها .

تجعل هذه التقنية الكمبيوتر يقوم بالهلوسة عبر الصور الموجودة والقيام بتصوير حلم معاد تجميعه وتختلف عملية الهلوسة على حسب نوع الشبكة العصبية المستخدمة، وقد تم تطبيقها على حالات نفسية من خلال الواقع الافتراضي كما أنه تم استخدام الخوارزميات العميقة لتقديم احلام المستحثة .

سيارات ذاتية القيادة

: التعلم العميق سيجعل العالم باكمله ذاتي القيادة فمن خلال توفير الملايين من البيانات للنظام وتصميم الآلات قادرة على التعلم واختبارها من خلال بيئة آمنة ومن خلال الذكاء الاصطناعي يجعل السيارات ذاتية القيادة .

كما أنها تمدها بالعديد المميزات الفريدة والذكية مثل توفير خدمة توصيل الطعام بدون سائق، كما أن الدورة المنتظمة تقوم باختبار لخوارزميات للتعليم العميق وتنفيذها عن طريق القيادة الآمنة من خلال وجود الكاميرات وأجهزة الاستشعار واتباع الخرائط، كما أنها تقوم بتحديد المسارات وتتمكن من قراءة اللافتات حتى تتمكن من الوصول الآمن.

أهمية التعلم العميق

تتمثل أهمية ومزايا التعلم العميق في [4]:

• معرفة احتياجات العملاء طريقة تفكيرهم وطريقة الشراء الخاصة بهم حتى تتمكن من تحليل البيانات وحسابها عن طريق الخوارزميات.
• كما أنها تقوم بتحسين التواصل مع العميل العلاقة وتقوم بتسجيل عواطفهم وآرائهم وطريقة العلاج التي تناسبهم .
• كما ان استخدام البيانات وتحليلها يساعدها على التنبؤ باحتياجات العميل .
• تقديم إجابات متخصصة كما أن التنبؤ والدفاع عن النفس من مجالات الأمن السيبراني .
• كما انه يقوم بتحسين كفاءة الإنتاج كلما زادت البيانات .
• من مزايا التعلم العميق انها تقوم بتعظيم الاستفادة من الأنظمة والعمليات اللوجستية للشركات .
• كما أنها تقوم بالتكيف مع جميع المشكلات بسبب انها تقنية مفتوحة .

الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق