ما هو التعلم العميق والشبكة العصبية

Neural Networks و Deep Learning هما حاليًا عبارة عن كلمتين رائعتين تستخدمان حاليًا في الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعزى التطورات الأخيرة في عالم الذكاء الاصطناعي لهذين البلدين لأنها لعبت دورا هاما في تحسين ذكاء الذكاء الاصطناعي.

انظر حولك ، وسوف تجد المزيد والمزيد من الأجهزة الذكية حولها. بفضل الشبكات العصبية والتعليم العميق ، يتم الآن تنفيذ الأعمال والقدرات التي كانت تعتبر في الماضي البتة من قبل الآلات. واليوم ، لم تعد الماكينات تُصنع لأكل خوارزميات أكثر تعقيدًا ، ولكن بدلاً من ذلك ، يتم تغذيتها لتتطور إلى أنظمة ذاتية التعليم ذاتية قادرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات في كل مكان.

Neural Networks and Deep لقد قدم التعلم نجاحًا هائلًا للباحثين في مهام مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام وإيجاد علاقات أعمق في مجموعات البيانات. وبمساعدة كميات هائلة من البيانات والطاقة الحسابية ، يمكن للآلات التعرف على الأشياء وترجمة الكلام وتدريب نفسها لتحديد الأنماط المعقدة وتعلم كيفية وضع الاستراتيجيات ووضع خطط الطوارئ في الوقت الحقيقي.

إذن ، كيف بالضبط عمل؟ هل تعلم أن كل من الشبكات المحايدّة والتعلّم العميق مرتبطة ، في الواقع ، بفهم التعلّم العميق ، يجب أن تفهم أولاً حول الشبكات العصبية؟ تابع القراءة لمعرفة المزيد.

ما هي الشبكة العصبية

إن الشبكة العصبية هي في الأساس نمط برمجة أو مجموعة من الخوارزميات التي تمكن جهاز الكمبيوتر من التعلم من بيانات الرصد. تشبه الشبكة العصبية الدماغ البشري ، الذي يعمل عن طريق التعرف على الأنماط. يتم تفسير البيانات الحسية باستخدام إدراك الآلة أو وضع العلامات أو تجميع المدخلات الأولية. الأنماط المعترف بها هي رقمية ، محاطة بالنواقل ، يتم فيها ترجمة البيانات مثل الصور والصوت والنص وما إلى ذلك.

Think Neural Network! فكر كيف يعمل دماغ الإنسان

كما ذكر أعلاه ، تعمل الشبكة العصبية مثل دماغ الإنسان. يكتسب كل المعرفة من خلال عملية التعلم. بعد ذلك ، تخزن الأوزان المشبكية المعرفة المكتسبة. خلال عملية التعلم ، يتم إصلاح الأوزان المشبكية للشبكة لتحقيق الهدف المنشود.

تمامًا مثل الدماغ البشري ، تعمل الشبكات العصبية مثل أنظمة معالجة المعلومات المتوازية غير الخطية التي تنفذ عمليات حسابية بسرعة مثل التعرف على الأنماط و المعرفة. ونتيجة لذلك ، تعمل هذه الشبكات بشكل جيد في مجالات مثل التعرّف على الكلام والصوت والصورة حيث تكون المدخلات / الإشارات غير خطية بطبيعتها.

بكلمات بسيطة ، يمكنك تذكر الشبكة العصبية كشيء قادر على تخزين المعرفة مثل الإنسان الدماغ واستخدامه لجعل التنبؤات.

هيكل الشبكات العصبية

(صورة الائتمان: Mathworks)

تتألف الشبكات العصبية من ثلاث طبقات ،

1. طبقة الإدخال ،
2. طبقة مخفية ، و
3. طبقة الإخراج.

تتكون كل طبقة من عقد واحد أو أكثر ، كما هو موضح في الرسم البياني أدناه بواسطة دوائر صغيرة. تشير الخطوط بين العقد إلى تدفق المعلومات من عقدة إلى أخرى. تتدفق المعلومات من المدخلات إلى المخرجات ، أي من اليسار إلى اليمين (في بعض الحالات قد تكون من اليمين إلى اليسار أو كلتا الطريقتين).

تكون عُقد طبقة الإدخال سلبية ، بمعنى أنها لا تقوم بتعديل البيانات. وهي تتلقى قيمة واحدة على مدخلاتها وتكرر القيمة إلى مخرجاتها المتعددة. في حين أن عقد الطبقة المخفية والإخراج نشطة. وبالتالي يمكن تعديل البيانات.

في بنية مترابط ، يتم تكرار كل قيمة من طبقة الإدخال وإرسالها إلى جميع العقد المخفية. يتم ضرب القيم التي تدخل العقدة المخفية بواسطة الأوزان ، مجموعة من الأرقام المحددة مسبقاً المخزنة في البرنامج. ثم تضاف المدخلات المرجحة لإنتاج رقم واحد. الشبكات العصبية يمكن أن يكون لها أي عدد من الطبقات ، وأي عدد من العقد لكل طبقة. تستخدم معظم التطبيقات البنية ثلاثية الطبقات بحد أقصى بضع مئات من نقاط إدخال

مثال على الشبكة العصبية

خذ بعين الاعتبار الشبكة العصبية للتعرف على الكائنات في إشارة سونار ، وهناك 5000 عينة إشارة مخزنة في جهاز الكمبيوتر. يجب على جهاز الكمبيوتر معرفة ما إذا كانت هذه العينات تمثل غواصة أو حوتًا أو جبلًا جليديًا أو صخورًا في البحر أو لا شيء على الإطلاق؟ سوف تعالج طرق DSP التقليدية هذه المشكلة مع الرياضيات والخوارزميات ، مثل الارتباط وتحليل الطيف الترددي.

بينما مع شبكة عصبية ، سيتم تغذية العينات 5000 إلى طبقة الإدخال ، مما يؤدي إلى ظهور قيم من طبقة المخرجات. من خلال تحديد الأوزان المناسبة ، يمكن تكوين الإخراج للإبلاغ عن نطاق واسع من المعلومات. على سبيل المثال ، قد تكون هناك نواتج لـ: الغواصة (نعم / لا) ، صخور البحر (نعم / لا) ، الحوت (نعم / لا) ، إلخ.

مع الأوزان الأخرى ، يمكن أن تصنف النواتج الأشياء على أنها معدن أو غير -متوسطة أو بيولوجية أو غير بيولوجية ، عدو أو حليف ، إلخ. لا خوارزميات أو قواعد أو إجراءات. فقط العلاقة بين المدخلات والمخرجات التي تمليها قيم الأوزان المحددة.

الآن ، دعنا نفهم مفهوم التعلم العميق.

ما هو التعلم العميق

التعلم العميق هو في الأساس مجموعة فرعية من الشبكات العصبية. ربما يمكنك أن تقول شبكة عصبية معقدة بها العديد من الطبقات المخفية.

من الناحية الفنية ، يمكن تعريف التعلم العميق أيضًا كمجموعة قوية من التقنيات للتعلم في الشبكات العصبية. يشير إلى الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) التي تتكون من العديد من الطبقات ، ومجموعات البيانات الضخمة ، وأجهزة الكمبيوتر القوية لجعل نموذج التدريب المعقد ممكن. يحتوي على فئة من الأساليب والتقنيات التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية مع طبقات متعددة من وظائف أكثر ثراء.

هيكل شبكة التعلم العميق

شبكات التعلم العميق تستخدم في الغالب أبنية الشبكات العصبية وبالتالي غالبا ما يشار إليها باسم الشبكات العصبية العميقة. يشير استخدام العمل "العميق" إلى عدد الطبقات المخفية في الشبكة العصبية. تحتوي الشبكة العصبية التقليدية على ثلاث طبقات مخفية ، في حين أن الشبكات العميقة يمكن أن تحتوي على ما يتراوح بين 120 و 150. يتم تغذية هذه البيانات من خلال الشبكات العصبية ، كما هو الحال في التعلم الآلي. يمكن لشبكات التعلم العميق تعلم الميزات مباشرة من البيانات دون الحاجة إلى استخلاص ميزة يدوية.

أمثلة على التعلم العميق

يتم استخدام التعلم العميق حاليًا في كل صناعة تقريبًا بدءًا من السيارات والفضاء والأتمتة إلى الخدمات الطبية. إليك بعض الأمثلة.

Google و Netflix و Amazon: تستخدمها Google في خوارزميات التعرّف على الصوت والصورة. تستخدم Netflix و Amazon أيضًا التعلم العميق لتحديد ما تريد مشاهدته أو شراؤه بعد ذلك

• القيادة بدون سائق: يستخدم الباحثون شبكات التعلم العميق للكشف تلقائيًا عن أشياء مثل علامات التوقف وإشارات المرور. كما يستخدم التعلم العميق للكشف عن المشاة ، مما يساعد على تقليل الحوادث.
• الفضاء والدفاع: يستخدم التعلم العميق لتحديد الأشياء من الأقمار الصناعية التي تحدد مجالات الاهتمام ، وتحديد المناطق الآمنة أو غير الآمنة للقوات
• بفضل Deep Learning ، يبحث Facebook تلقائيًا عن الأصدقاء في صورك ويضعها في موضعها. يمكن أن تقوم Skype بترجمة الاتصالات المنطوقة في الوقت الحقيقي وبدقة كبيرة.
• الأبحاث الطبية: يستخدم الباحثون الطبيون التعلم العميق للكشف التلقائي عن الخلايا السرطانية
• الأتمتة الصناعية: يساعد التعلم العميق في تحسين سلامة العمال حول الآلات الثقيلة تلقائيًا الكشف عن الحالات التي يكون فيها الأشخاص أو الأشياء على مسافة غير آمنة من الآلات.
• إلكترونيات: يتم استخدام التعلم العميق في الترجمة التلقائية للسمع والكلام.
• الاستنتاج

مفهوم الشبكات العصبية ليس جديدًا ، وقد التقى الباحثون مع نجاح معتدل في العقد الماضي أو نحو ذلك. لكن مغير اللعبة الحقيقي كان تطور الشبكات العصبية العميقة.

من خلال الأداء المتقارب لمناهج التعلم الآلية التقليدية ، فقد أظهر أن الشبكات العصبية العميقة يمكن تدريبها وتجربتها ليس فقط من قِبل عدد قليل من الباحثين ، ولكن لديها مجال تعتمد من قبل شركات التكنولوجيا متعددة الجنسيات من أجل التوصل إلى ابتكارات أفضل في المستقبل القريب.

بفضل التعليم العميق والشبكة العصبية ، فإن الذكاء الاصطناعي لا يقوم فقط بالمهام ، ولكنه بدأ يفكر!