How Much You Need To Expect You'll Pay For A Good تقنية التعلم العميق

How Much You Need To Expect You'll Pay For A Good تقنية التعلم العميق

Blog Article

يستطيع تطبيق التعلم العميق أن يحلل كميات كبيرة من البيانات بشكل أكثر عمقًا وأن يكشف عن رؤىً جديدة ربما لم يتم تدريبه عليها. على سبيل المثال، فلنفترض أن هناك نموذج تعلم عميق يتم تدريبه على تحليل مشتريات المستهلكين.

تحليل الصور الطبية يستخدم التعلم العميق للكشف التلقائي عن الخلايا السرطانية في التشخيص الطبي.

تتمثل إحدى تطبيقات التعلم العميق في تحليل البيانات في تحليل السلوك والتفاعلات الاجتماعية والاقتصادية. يمكن استخدامه في تحليل البيانات الاجتماعية من وسائل التواصل الاجتماعي ومنصات الويب للكشف عن الاتجاهات والميول وتوقع سلوك المستخدمين.

تستخدم الشركات نماذج التعلم العميق في تحليل البيانات وإجراء تنبؤات في تطبيقات مختلفة.

يحتوي النموذج على بيانات فقط للعناصر التي اشتريتها بالفعل. ومع ذلك، يمكن للشبكة العصبونية الاصطناعية اقتراح عناصر جديدة لم تقم بشرائها من خلال مقارنة أنماط الشراء الخاصة بك مع تلك الخاصة بعملاء آخرين مماثلين.

يمكن لنماذج التعلم العميق أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت استنادًا إلى سلوك المستخدم. لا تتطلب تباينات كبيرة في مجموعات البيانات المسماة. على سبيل المثال، مراعاة الشبكات العصبونية التي تقترح كلمات أو تصححها تلقائيًا عن طريق تحليل سلوكك في الكتابة.

تتوافق كل عقدة (أو خلية عصبيّة) في طبقة الإدخال مع سمة مُحدّدة لبيانات الإدخال، وتُمثِّل القيم المرتبطة بهذه العقد قيم الإدخال الأوليّة.

يتم تطبيق تقنيّات التعلم العميق لتحليل مجموعات البيانات المُعقّدة، ومحاكاة التجارب، وإجراء التنبؤات في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء وعلم الأحياء. لقد أثبت التعلم العميق قيمته بشكلٍ خاص في مهام مثل التعرُّف على الصور في التصوير الطبي، والتنبؤ ببنية البروتين، واكتشاف الأدوية، وبالتالي تسريع عمليات البحث والمُساهمة في تحقيق المزيد من الاختراقات العلميّة. 

ضمان حماية البيانات من الاختراق واستخدامها غير المشروع وتحقيق الأمان والخصوصية في التعامل معها.

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.

كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات المسماة لتدريب خوارزمية التعلم الآلي جزئيًا.

بالطبع هذا لا يعني أنّ بناء أنظمة التعلم العميق هو أمرٌ سهل، ولكنه أسهل نسبيًا مقارنة بأنظمة التعلُّم الآلي التقليدية.

هذا يساعد في تطوير تطبيقات متقدمة تستفيد من التعلم الآلي في مجال اللغة العربية، مثل تطبيقات التعلم الآلي في التعليم ومعالجة اللغة الطبيعية.

يعتمد المُساعدون الرقميُّون الذين يتم تنشيطهم بالصوت، بالإضافة إلى أجهزة التحكُّم الصوتي بشكلٍ كبير على التعلم العميق للتعرُّف الدقيق والقوي على الكلام، حيث يُمكن لنماذج التعلم العميق تحليل الكلام البشري على الرغم نور الإمارات من اختلاف أنماط الكلام ودرجة الصوت والنبرة واللغة واللهجة.