الشبكات العصبية والتعلّم العميق هما حجر الزاوية في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحديثة، ويُستخدمان في العديد من المجالات. يشرح هذا القسم كيف تختلف هاتان التقنيتان وكيف ترتبطان ببعضهما البعض.
ما هو التعلّم العميق؟
المفاهيم الأساسية للتعلم العميق
التعلم العميق هو نوع من أنواع التعلم الآلي، وهي تقنية تستخرج الميزات تلقائياً من البيانات المعقدة وتتعلم من خلال بناء شبكات عصبية متعددة الطبقات تحاكي الدوائر العصبية للدماغ البشري. وفي حين أن التعلم الآلي التقليدي يتطلب من البشر تصميم الميزات، فإن التعلم العميق يتيح تعلمًا أكثر تقدمًا من خلال استخراج الميزات تلقائيًا من البيانات.
كيف يعمل التعلّم العميق
يعمل التعلم العميق من خلال استخراج الميزات تلقائيًا من البيانات المعقدة والتعلم من خلال بناء شبكات عصبية متعددة الطبقات تحاكي الدوائر العصبية للدماغ البشري. وتتكون الشبكة العصبية من طبقة مدخلات وطبقة مخفية وطبقة مخرجات، وتتكون كل طبقة من عدة عقد. ترتبط العقد بمعلمات تسمى الأوزان والانحيازات، ومن خلال تعديل هذه المعلمات يتم تعلم التحويل من بيانات المدخلات إلى بيانات المخرجات. في التعلم العميق، يمكن أن تكون هذه الشبكة العصبية متعددة الطبقات لاستخراج ميزات أكثر تعقيدًا.
دراسات حالة لتطبيقات التعلم العميق
يُستخدم التعلم العميق في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغات الطبيعية والتعرف على الكلام والترجمة الآلية. على سبيل المثال، في مجال التعرّف على الصور، يتيح التعلّم العميق إمكانية تصنيف الصور بدقة من خلال التقاط ميزات دقيقة لا يمكن تمييزها بالعين البشرية. في معالجة اللغات الطبيعية، أتاح التعلّم العميق إمكانية فهم معنى الجمل وتوليد جمل طبيعية شبيهة بالبشر. في التعرف على الكلام، أتاح التعلم العميق تحسين دقة التعرف على الكلام حتى في البيئات الصاخبة.
معلومات أساسية عن الشبكات العصبية
مكونات الشبكة العصبية
الشبكات العصبية هي نماذج تحاكي الدوائر العصبية للدماغ البشري ولها بنية شبكية ذات عدة عقد (خلايا عصبية) متصلة ببعضها البعض. المكونات الرئيسية هي.
- طبقة الإدخال:: تستقبل هذه الطبقة البيانات من الخارج. تتضمن المدخلات قيم البكسل لبيانات الصور ومتجهات الكلمات لبيانات النصوص.
- الطبقة المخفية:: الطبقة الواقعة بين طبقات الإدخال والإخراج، وهي المسؤولة عن استخراج السمات من البيانات. غالبًا ما تكون هناك طبقات مخفية متعددة، ويمكن استخراج ميزات أكثر تعقيدًا عن طريق الطبقات.
- طبقة الإخراج:: الطبقة الأخيرة من الشبكة، التي تخرج نتائج التدريب. وتخرج احتمالية كل فئة لمشاكل التصنيف والتنبؤات لمشاكل الانحدار.
- العقدة:تسمى أيضًا خلية عصبونية، وهي الوحدة الأساسية للشبكة. تستقبل العقد إشارة دخل وتنتج إشارة خرج عن طريق دالة تنشيط.
- الوزن:: معلمة تعبر عن قوة الاتصال بين كل عقدة. واعتماداً على قيمة الوزن، تختلف قوة إرسال الإشارة بين العقد.
- التحيز:: معلمة تؤثر على تنشيط العقدة. التحيز مسؤول عن ضبط قيم مخرجات العقدة.
أنواع الشبكات العصبية
هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية، ولكل منها ميزات واستخدامات مختلفة. وفيما يلي الأنواع النموذجية للشبكات العصبية.
- مدركات إدراك متعدد الطبقات (MLP):: إحدى الشبكات العصبية الأساسية، وتتكون من طبقة مدخلات وطبقة مخفية وطبقة مخرجات.
- الشبكة العصبية التلافيفية (CNN):: شبكة عصبونية متخصصة في التعرف على الصور، وهي شبكة عصبية تستخرج ميزات الصورة من خلال عملية تسمى العمليات الالتفافية.
- الشبكة العصبية المتكررة (RNN):: الشبكات العصبية مناسبة لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية ويمكنها تذكر ومعالجة المعلومات السابقة.
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs):: الشبكات العصبية مناسبة لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية ويمكنها تذكر ومعالجة المعلومات السابقة.
- الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM):نوع من الشبكات الشبكية العصبية العصبية القابلة للبرمجة (RNN) التي يمكنها تعلم التبعيات طويلة المدى.
- شبكة الخصوم التوليدية (GAN):تولد هذه التقنية بيانات أكثر واقعية من خلال وضع شبكتين عصبيتين في مواجهة بعضهما البعض.
الجوانب العملية للشبكات العصبية
حققت الشبكات العصبية نتائج عملية في مجموعة متنوعة من المجالات.
- التعرّف على الصور:: التعرف على الوجوه، واكتشاف الأجسام، والتصوير الطبي، وما إلى ذلك.
- معالجة اللغة الطبيعية:: الترجمة الآلية، وتلخيص النصوص، وتحليل المشاعر، وما إلى ذلك.
- التعرّف على الكلام:: المساعد الصوتي، البحث الصوتي، الإدخال الصوتي، إلخ.
- الترجمة الآلية:: خدمات الترجمة الآلية، وتطبيقات تعلم اللغات، وما إلى ذلك.
- الذكاء الاصطناعي للعبة:: التحكم في سلوك شخصيات اللعبة، وضبط توازن اللعبة، وما إلى ذلك.
- التمويل:: التنبؤ بالاستثمار، والكشف عن الاحتيال، وتحليل العملاء، وما إلى ذلك * الطب: تشخيص الأمراض، وتطوير الأدوية، وتحليل الصور الطبية، وما إلى ذلك.
الاختلافات بين التعلم العميق والشبكات العصبية.
التعلّم العميق والشبكات العصبية.
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية. بعبارة أخرى، التعلم العميق هو تقنية تم تطويرها على أساس الشبكات العصبية، والشبكات العصبية هي أساس التعلم العميق.
ما هي الاختلافات الرئيسية؟
يكمن الفرق الرئيسي بين التعلم العميق والشبكات العصبية في عدد الطبقات في الشبكة العصبية. حيث تحتوي الشبكات العصبية بشكل عام على طبقة أو طبقتين مخفيتين فقط، في حين يمكن أن يحتوي التعلم العميق على عشرات أو حتى مئات الطبقات المخفية. وكلما زاد عدد الطبقات، يمكن استخراج ميزات أكثر تعقيداً ويمكن تنفيذ مهام أكثر تقدماً.
| الميزات | الشبكة العصبية | التعلُّم العميق |
| رقم الطبقة المخفية | 1-2 طبقات | عشرات إلى مئات الطبقات |
| الاستخراج الخاص | هناك حاجة إلى تصميم بشري. | الاستخراج الذاتي (ملف كمبيوتر) |
| حجم البيانات | يمكن تعلمها بجرعات صغيرة | كميات كبيرة من البيانات المطلوبة |
| وقت الدراسة | قصير | طويل (الوقت) |
| النطاق (لوثيقة) | مشكلة بسيطة نسبياً | المشكلات المعقدة |
ما الذي يجب استخدامه؟
يعتمد أيهما يجب استخدامه على مدى تعقيد المشكلة التي تتم معالجتها وكمية البيانات.
- مشكلة بسيطة:: قد تكون الشبكات العصبية كافية في بعض الحالات.
- المشكلات المعقدة:: يكون التعلّم العميق مناسبًا عند الحاجة إلى استخراج ميزات أكثر تقدمًا.
- انخفاض حجم البيانات:: الشبكات العصبية أسهل في التعلم.
- ارتفاع حجم البيانات:التعلم العميق يحقق نتائج أفضل.
دور التعلم العميق في التعلم الآلي.
العلاقة بين التعلم الآلي والتعلم العميق.
التعلُّم العميق هو نوع من أنواع التعلُّم الآلي، وهي تقنية حققت تقدماً كبيراً في مجال التعلُّم الآلي. التعلم الآلي هو تقنية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات وأداء مهام مثل التنبؤ والتصنيف. التعلُّم العميق هو طريقة للتعلُّم الآلي تستخدم الشبكات العصبية، التي تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري لتحقيق تعلُّم أكثر تقدماً.
لماذا هناك حاجة إلى التعلم العميق.
هناك حاجة إلى التعلّم العميق لأنه قادر على حل المشاكل المعقدة التي لا يمكن حلها عن طريق التعلّم الآلي التقليدي. فبينما يتطلب التعلم الآلي التقليدي أن يقوم البشر بتصميم الميزات، يتيح التعلم العميق إمكانية التعلم الأكثر تقدماً من خلال استخراج الميزات تلقائياً من البيانات. على سبيل المثال، في مجال التعرّف على الصور، يتيح التعلّم العميق إمكانية تصنيف الصور بدقة من خلال التقاط ميزات دقيقة لا يمكن تحديدها بالعين البشرية. ولا يمكن تحقيق ذلك باستخدام التعلّم الآلي التقليدي.
التطبيقات العملية
لقد أصبح التعلُّم العميق جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية ويحدث تغييرات ثورية.
التعلم العميق في التعرف على الصور.
حقق التعلم العميق نتائج مهمة في مجال التعرف على الصور. على سبيل المثال، في مجال التعرّف على الوجوه، أتاح التعلّم العميق إمكانية التقاط ملامح وجه الإنسان بدقة وتحديد الأفراد. وفي مجال اكتشاف الأجسام، أتاح التعلّم العميق أيضاً إمكانية اكتشاف الأجسام في الصور بدقة. وعلاوة على ذلك، تتعرف المركبات ذاتية القيادة على المشاة والإشارات على الطريق في الوقت الحقيقي، مما يتيح القيادة الآمنة. تُستخدم هذه التقنيات في مجالات مختلفة، مثل أنظمة الأمن والتصوير الطبي والقيادة الآلية.
الاستخدام في معالجة اللغة الطبيعية
حقق التعلم العميق أيضًا إنجازات كبيرة في مجال معالجة اللغات الطبيعية. على سبيل المثال، في الترجمة الآلية، أتاح التعلم العميق إمكانية تحقيق ترجمات أكثر طبيعية. في مجال الأعمال، تعمل الأنظمة التي تستخرج وتلخص المعلومات المهمة تلقائيًا من كميات كبيرة من المستندات على تحسين الكفاءة التشغيلية بشكل كبير. علاوة على ذلك، في مجال خدمة العملاء، تستجيب روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي لاستفسارات العملاء على مدار 24 ساعة في اليوم، مما يتيح إجراء محادثات طبيعية مماثلة لتلك التي يجريها العاملون البشريون.
تطور تقنية التعرف على الكلام
حقق التعلم العميق أيضًا إنجازات كبيرة في مجال التعرف على الكلام. على سبيل المثال، في مجال المساعد الصوتي، أتاح التعلم العميق إمكانية التعرف على الكلام البشري والاستجابة له بدقة. في البحث الصوتي، أتاح التعلم العميق إمكانية البحث عن طريق الصوت. تُستخدم هذه التقنيات في مجالات مختلفة مثل المساعدين الصوتيين والبحث الصوتي والإدخال الصوتي.
تحليل الأنماط في القطاع المالي.
وفي القطاع المالي، تم استخدام النظم التي تحلل الأنماط المعقدة في بيانات السوق وتدعم قرارات الاستثمار استخدامًا عمليًا. وتساهم نظم الكشف عن المعاملات الاحتيالية أيضاً في منع الجرائم المالية من خلال الكشف عن أنماط المعاملات غير العادية في الوقت الحقيقي.
الابتكارات في قطاع الرعاية الصحية
وقد اجتذب استخدامه في المجال الطبي اهتمامًا خاصًا: حيث تقوم أنظمة دعم التشخيص القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من البيانات الطبية وتساعد الأطباء على تحسين دقة تشخيصاتهم. في مجال تطوير الأدوية الجديدة، يتم التنبؤ بالمواد المرشحة الواعدة بناءً على تحليل الهياكل الجزيئية، مما يقلل من أوقات التطوير ويقلل التكاليف. يلعب التعلم العميق أيضًا دورًا مهمًا في تحقيق الطب الشخصي الذي يأخذ في الاعتبار المعلومات الوراثية وعادات نمط الحياة للمرضى الأفراد.
وبهذه الطريقة، ينتشر استخدام التعلم العميق في جميع جوانب حياتنا ويساهم بشكل كبير في حل مشاكل المجتمع. ومع تطور التكنولوجيا، يتم ابتكار طرق جديدة لاستخدامها كل يوم.
الآفاق المستقبلية للتعلم العميق.
إن مستقبل التعلّم العميق مليء بالإمكانيات المبتكرة التي تفوق خيالنا بكثير: فمن المتوقع أن تُحدث هذه التكنولوجيا تحولاً جذرياً في كل جانب من جوانب المجتمع اعتباراً من عام 2024 فصاعداً.
التطور التكنولوجي والإمكانيات المستقبلية
يتخطى التعلم العميق حدود التعلم الآلي التقليدي ويجعل المهام الأكثر تقدماً وتعقيداً ممكنة. وتجدر الإشارة بشكل خاص إلى تكامله مع الحوسبة الكمية. فالتطورات في الخوارزميات والأجهزة الكمومية تتيح نماذج التعلم العميق المعززة كمياً بقدرات غير مسبوقة.
في المجال الطبي، تعمل أنظمة الدعم التشخيصي القائمة على الذكاء الاصطناعي على تحقيق الطب الشخصي الذي يأخذ في الاعتبار المعلومات الوراثية وعادات نمط الحياة للمرضى الأفراد، مما يحسن بشكل كبير من دقة العلاج. في مجال تطوير الأدوية الجديدة، يمكن التنبؤ بالمواد المرشحة الواعدة بناءً على تحليل الهياكل الجزيئية، مما يقلل بشكل كبير من أوقات التطوير ويقلل التكاليف.
وفي مجال تكنولوجيا القيادة الآلية، تشير التقديرات إلى أن التقدم في مجال التعلم العميق يمكن أن يقلل من حوادث الطرق بما يصل إلى 901 تيرابايت في الساعة. وعلاوةً على ذلك، من المتوقع أن يؤدي الاستخدام الواسع النطاق للمركبات ذاتية القيادة إلى خفض انبعاثات الكربون بمقدار 601 تيرابايت في الساعة.
تأثير الصناعة والابتكار
من المتوقع أن يكون للتعلم العميق تأثير كبير على مختلف الصناعات. على سبيل المثال، من المتوقع أن تستخدم الصناعة التحويلية التعلم العميق لتحسين مراقبة الجودة وكفاءة الإنتاج. وفي القطاع المالي، من المتوقع أيضاً أن يُستخدم التعلّم العميق في التنبؤ بالاستثمار والكشف عن الاحتيال. علاوة على ذلك، في الصناعة الطبية، من المتوقع استخدام التعلّم العميق في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية.
التحديات والحلول للتعلم العميق.
في حين أن التعلم العميق الحديث هو تقنية مبتكرة، إلا أنه يواجه العديد من التحديات الرئيسية. وقد اقترح الباحثون والمهندسون حلولاً مختلفة لهذه التحديات ونفذوها.
التعامل مع تعقيد النموذج.
تعاني نماذج التعلُّم العميق من مشكلة الإفراط في التدريب (الإفراط في التكييف). هذه ظاهرة حيث "يحفظ" النموذج بيانات التدريب، مما يؤدي إلى ضعف أداء التعميم للبيانات الجديدة. ولمعالجة هذه المشكلة، يمكن إدخال تقنيات مثل التسرب وتنظيم L1/L2 لتحسين أداء التعميم للنموذج.
الموارد الحاسوبية ووقت التدريب
يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق كميات هائلة من الموارد الحاسوبية والوقت. وبالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة على وجه الخصوص، فإن شراء الأجهزة باهظة الثمن وعملية التعلم المطولة يشكلان عبئاً كبيراً. يمكن معالجة هذه المشكلة بفعالية من خلال الاستفادة من الخدمات السحابية ونشر أنظمة التعلم الموزعة واستخدام تقنيات التحسين مثل التحديد الكمي للنموذج وتشذيب الفروع.
جمع البيانات ومراقبة الجودة
لا يزال جمع بيانات التدريب عالية الجودة يمثل تحديًا كبيرًا. ففي حالة التعرف على الصور، قد يتطلب الأمر مئات الملايين من الصور.
لهذه المشكلة
- استخدام تقنيات زيادة البيانات
- مقدمة في التعلّم التحويلي
- اعتماد التعلُّم شبه الخاضع للإشراف
- استخدام التعهيد الجماعي
وقد تم اقتراح حلول من هذا القبيل.
مشكلة الصندوق الأسود
يمثل غموض عملية اتخاذ القرار في نماذج التعلّم العميق تحديًا كبيرًا، خاصةً في المواقف الحرجة لاتخاذ القرارات.
لهذه المشكلة
- البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
- استخدام أدوات التصور
- إدخال طرق لتحسين قابلية تفسير النموذج.
ويجري حالياً تنفيذ مبادرات من هذا القبيل.
النسيان الكارثي
النسيان الكارثي، حيث يضيع التعلّم السابق عند بدء التعلّم الجديد، هو مشكلة أخرى مهمة.
لهذه المشكلة
- إدخال آليات المراجعة.
- إجراء تدريبات المحاكاة
- توحيد الوزن المرن (EWC)
وقد كانت مثل هذه التدابير فعالة.
ويجري حل هذه التحديات تدريجياً مع تقدم التكنولوجيا، ولكن يُعتقد أن الحل الكامل سيستغرق وقتاً طويلاً. من المهم أن تفهم الشركات هذه التحديات بشكل كامل وأن تتخذ التدابير المناسبة عند تطبيق التعلّم العميق.
ملخص: يشرح الفرق بين التعلم العميق والشبكات العصبية.
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية لمحاكاة عمل الدماغ البشري. يُستخدم التعلم العميق في مجالات مختلفة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغات الطبيعية والتعرف على الكلام، ومن المتوقع أن يستمر في التطور وخلق إمكانيات جديدة في مجموعة متنوعة من المجالات.
ومع ذلك، يطرح التعلّم العميق أيضاً تحديات من حيث حجم البيانات ووقت التدريب وقابلية التفسير. ومن خلال حل هذه التحديات، يمكن أن يصبح التعلّم العميق تقنية أكثر عملية ولديه القدرة على تغيير حياتنا.
تعليق.