انتشر منذ فترة مصطلح التعلم العميق وصار محورًا للنقاش بين الشباب في ظل ما نشهده من ثورة تكنولوجية اقتحم فيها الذكاء الاصطناعي مختلف المجالات وفرض كيانه وكينونته ورقمانياته وخوارزمياته بطريقة مدهشة، فما هو التعلم العميق؟ وما هي سياقاته؟ وفيم يستخدم؟ يمكنك التعرف على إجابة تلك الأسئلة إذا تابعت السياق التالي..
ما هو التعلم العميق؟
بحسب موقع techtarget.com، فالتعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الخوارزميات لتعمل بشكل مشابه للدماغ البشري، وهو في الأساس شبكة عصبية مكونة من ثلاث طبقات أو أكثر تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري - وإن كانت بعيدة كل البعد عن مطابقته لقدراته - مما يسمح له "بالتعلم" من كميات كبيرة من البيانات. في حين أن الشبكة العصبية ذات الطبقة الواحدة لا يزال بإمكانها تقديم تنبؤات تقريبية، فإن الطبقات المخفية الإضافية يمكن أن تساعد في تحسين الدقة وتحسينها.
والتعلم العميق يُعد وسيلة من وسائل الذكاء الاصطناعي تُعلِّم أجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات حيث يمكن أن تتعرف نماذج التعلم العميق على الأنماط المعقدة في الصور والنصوص والأصوات والبيانات الأخرى لإنتاج رؤى وتنبؤات دقيقة، ويتجاوز التعلم العميق التعلم الآلي من خلال إنشاء نماذج هرمية أكثر تعقيدًا لتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر المعلومات الجديدة.
التعلم العميق يقود المستقبل
العديد من التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي أصبحت ممكنة بفضل التعلم العميق، حيث يقود التعلم العميق العديد من تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تعمل على تحسين الأتمتة وأداء المهام التحليلية والمادية دون تدخل بشري. ويمكن استخدام تكنولوجيا التعلم العميق بالمنتجات والخدمات اليومية (مثل المساعدين الرقميين، وأجهزة التحكم عن بعد في التلفزيون التي تعمل بالصوت، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان) بالإضافة إلى التقنيات الناشئة (مثل السيارات ذاتية القيادة)، حيث تُعد القدرة على تحديد الأنماط وتصنيف العديد من أنواع المعلومات المختلفة أمرًا بالغ الأهمية لمعالجة كميات هائلة من البيانات مع القليل من المدخلات البشرية التي تكاد تكون معدومة، وهو ما يفعله التعلم العميق.
ويمكنك التعرف على ميزة جديدة رائعة من ChatGPT تتحدث مثل البشر
التعلم العميق والتعلم الآلي
وفقًا لموقع ibm.com، فإذا كان التعلم العميق مجموعة فرعية من التعلم الآلي، فالتعلم العميق يتميز عن التعلم الآلي الكلاسيكي من خلال نوع البيانات التي يعمل بها والأساليب التي يتعلم بها، حيث:
- تستفيد خوارزميات التعلم الآلي من البيانات المنظمة والمصنفة لإجراء تنبؤات، مما يعني أنه يتم تحديد ميزات محددة من البيانات المدخلة للنموذج وتنظيمها في جداول. وهذا لا يعني بالضرورة أنه لا يستخدم بيانات غير منظمة؛ هذا يعني فقط أنه إذا حدث ذلك، فإنه يمر عمومًا ببعض المعالجة المسبقة لتنظيمه في تنسيق منظم.
- يلغي التعلم العميق بعض المعالجة المسبقة للبيانات التي تتضمن عادةً التعلم الآلي.
- يمكن لهذه الخوارزميات استيعاب ومعالجة البيانات غير المنظمة، مثل النصوص والصور، وتقوم بأتمتة عملية استخراج الميزات، مما يزيل بعض الاعتماد على الخبراء البشريين.
وكمثال على ما سبق، لنفترض أن لدينا مجموعة من الصور لحيوانات أليفة مختلفة، وأردنا تصنيفها حسب "قطة"، و"كلب"، و"هامستر"، وما إلى ذلك. يمكن لخوارزميات التعلم العميق تحديد الميزات (مثل الأذنين) الأكثر أهمية لتمييز كل حيوان عن الآخر. في التعلم الآلي، يتم إنشاء هذا التسلسل الهرمي للميزات يدويًا بواسطة خبير بشري.
كيف يعمل التعلم العميق؟
وفقًا للموقع السابق، فالهدف الأصلي للذكاء الاصطناعي كان، بالمعنى الواسع، أن تكون الآلات قادرة على القيام بأشياء قد تتطلب ذكاءً بشريًا، (على الرغم من أن الذكاء ليس مهارة في حد ذاته، فهو ليس ما يمكنك القيام به، بل هو مدى الكفاءة التي يمكنك بها تعلم أشياء جديدة)، ومن ثمّ فالتعلم العميق يعمل على تحسين عملية التعلم الآلي.
- باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القائمين على القواعد، يحدد عالم البيانات قواعد وخصائص مجموعة البيانات المراد تضمينها في النماذج، مما يحرك كيفية عمل النماذج.
- من خلال التعلم العميق، يقوم عالم البيانات بتسليم البيانات الأولية إلى الخوارزمية.
- ثم يقوم النظام بتحليل تلك البيانات، دون قواعد أو ميزات محددة مبرمجة مسبقًا فيها.
- عندما يقوم النظام بتنبؤاته، يتم التحقق من دقتها مقابل مجموعة منفصلة من البيانات.
- مستوى دقة هذه التنبؤات، أو عدم وجودها، يُعلم المجموعة التالية من التنبؤات التي يقوم بها النظام.
وإذا كان التعلم العميق بذات الصلة بالذكاء الاصطناعي فهذه: 5 اتجاهات تكنولوجية ذكية متوقعة في عام 2024
