ما هي تكنولوجيا التعلم العميق (Deep Learning) ؟ حقائق و أسرار


بواسطة التلميذ(ة):
ما هي تكنولوجيا التعلم العميق (Deep Learning) ؟ حقائق و أسرار

١ مقدمة

التعلم العميق: هو عبارة عن أسلوب تعلم آلي بحيث يقوم بإعداد الحواسيب للقيام بمختلف المهام والوظائف وبشكل طبيعي مع البشر.
التعلم العميق هو تقنية رئيسية في السيارات بدون سائق، مما يمكّنها من التعرف على علامات التوقف كما يمكنها تمييز أحد المشاة من عمود الإنارة، أو كما يحدث في مفتاح التحكم الصوتي الموجود في أجهزة المستخدم مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة التلفزيون ومكبرات الصوت وذلك دون الحاجة لاستخدام اليدين.

٢ كيف يعمل التعلم العميق ؟:

برامج الكمبيوتر التي تستخدم التعلم العميق تمرُّ عبر العملية نفسها، حيث تقوم كل خوارزمية في التسلسل الهرمي بتطبيق تحويل غير خطي على مُدخلاتها (Inputs) وتستخدم ما تتعلمه لإنشاء نموذج إحصائي كمخرج، وتستمر التكرارات حتى يصل المُخرج (Outputs) إلى مستوى جيد ومقبول من الدقة،ويكون عدد طبقات المعالجة التي تمرّ عبرها البيانات هو ما أوحى بالطبقة العميقة.

٣ حدود التعلم العميق:

أكبر القيود على عملية التعلم هذه هي أنّها تتم من خلال الملاحظات، وهذا يعني أن المعلومات تقتصر فقط على ما كان في البيانات التي تم تدريب النماذج عليها، أي أنه إذا كان لدى المستخدم كمية صغيرة من البيانات أو مصدرها محدد؛ فإن ذلك لا يمثل بالضرّورة المنطقة الوظيفية الأوسع، فلن تتعلم النماذج بطريقة يمكن تعميمها.

وتعتبر قضية الانحراف مشكلة رئيسية لنماذج التعلّم العميق، فإذا تم تدريب نموذج على بيانات تحتوي على انحرافات؛  سيقوم النموذج بإعادة إنتاج هذه الانحرافات في تنبؤاته، وكانت هذه مشكلة مزعجة لمبرمجي التعلّم العميق لأن النماذج تتعلم التفريق بناءً على الاختلافات الدقيقة في عناصر البيانات، وهذا يعني على سبيل المثال أن نموذج التعرف على الوجوه قد يتخذ قرارات حول خصائص الأشخاص استناداً إلى أشياء مثل العرق أو الجنس دون أن يكون المبرمج مدرك لذلك.

المراجع التي إعتمد عليها التلميذ(ة)

    ١ e3arabi