ما هو التعلم العميق

التعلم العميق هل تساءلت يومًا كيف يمكن لـ Google ترجمة فقرات كاملة من لغة إلى أخرى في غضون أجزاء من الألف من الثانية، وكيف يمكن لـ Netflix، وYouTube تقديم توصيات جيدة، وكيف تسير السيارات ذاتية القيادة؟ يتعلم الناس من التجربة وكلما كانت تجاربنا أكثر ثراءً، زادت قدرتنا على التعلم. وفي تخصص الذكاء الاصطناعي (AI) المعروف باسم التعلم العميق، يمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بواسطة أجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. ويتم تحديد الخبرات التي يمكن للآلات التعلم من خلالها من خلال البيانات التي تحصل عليها، كما تحدد كمية ونوعية البيانات مقدار ما يمكن أن تتعلمه في مهارات التعلم العميق.

وسنتناول في هذا المقال عبر منصة تجارتي ما هو التعلم العميق والية عمل التعلم العميق وشرح شامل لأهم مهارات التعلم العميق واستخدامات التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، أهمية التعلم العميق، وأهداف التعلم العميق، وطرق استخدام deep learning، وخصائص deep learning، وأنواع بيانات التعلم العميق وغيرها الكثير.

التعلم العميق

التعلم العميق (بالإنكليزية deep learning):  هو نوع من التعلم الآلي يعمل على أساس بنية ووظيفة الدماغ البشري. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم deep learning الشبكات العصبية الاصطناعية لإجراء عمليات حسابية معقدة على كميات كبيرة من البيانات. وتقوم خوارزميات deep learning بتدريب الآلات من خلال التعلم من الأمثلة. وعادةً ما تستخدم الصناعات مثل الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والترفيه والإعلانdeep learning.

آلية عمل التعلم العميق

تستخدم معظم طرق deep learning بنى الشبكات العصبية، ولهذا السبب غالبًا ما يشار إلى نماذج deep learning على أنها شبكات عصبية عميقة. حيث تحتوي الشبكات العصبية التقليدية (4:37) على 2-3 طبقات مخفية فقط، بينما يمكن أن تحتوي الشبكات العميقة على 150 طبقة. ويتم تدريب نماذج deep learning باستخدام مجموعات كبيرة من البيانات ذات العلامات وبنى الشبكات العصبية التي تتعلم الميزات مباشرةً من البيانات دون الحاجة إلى استخراج الميزات يدويًا.

ويُعرف أحد أكثر أنواع الشبكات العصبية العميقة شيوعًا بالشبكات العصبية التلافيفية (CNN، أو ConvNet). حيث تقوم شبكة CNN بربط الميزات المكتسبة ببيانات الإدخال، وتستخدم طبقات تلافيفية ثنائية الأبعاد، مما يجعل هذه البنية مناسبة تمامًا لمعالجة البيانات ثنائية الأبعاد.وتلغي شبكات CNN الحاجة إلى استخراج الميزات يدويًا، لذلك لا تحتاج إلى تحديد الميزات المستخدمة لتصنيف الصور. بالإضافة إلى ذلك، تعمل CNN عن طريق استخراج الميزات مباشرةً من الصور. والميزات ذات الصلة ليست مدربة مسبقًا، لذلك يتم تعلمهم أثناء تدريب الشبكة على مجموعة من الصور. وهذا الاستخراج التلقائي للميزات يجعل نماذج التعلم العميق دقيقة للغاية لمهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الكائنات.

وتتعلم شبكات CNN اكتشاف الميزات المختلفة للصورة باستخدام عشرات أو مئات الطبقات المخفية. حيث إن كل طبقة مخفية تزيد من تعقيد ميزات الصورة المكتسبة، على سبيل المثال: يمكن للطبقة المخفية الأولى أن تتعلم كيفية اكتشاف الحواف، وتتعلم الطبقة الأخيرة كيفية اكتشاف الأشكال الأكثر تعقيدًا التي تلبي بشكل خاص شكل الكائن الذي نحاول التعرف عليه.

مهارات التعلم العميق

deep learning هو جزء فرعي من التعلم الآلي وهي أقوى بكثير من التعلم الآلي. حيث أصبح deep learning أكثر إثارة للاهتمام في الوقت الحاضر. وحتى تتعلم deep learning، يجب أن تكون لديك المهارات التالية:

• مهارات الرياضيات: وتشمل ما يلي:
  • الاحتمالية والإحصاء.
  • الجبر الخطي.
  • حساب التفاضل والتكامل.
• مهارات البرمجة: تحتاج إلى تطوير مهارات برمجة جيدة إذا كنت تريد أن تصبح خبيرًا في deep learning. وهناك الكثير من لغات البرمجة المتاحة، ويمكنك الاختيار من بينها. ولغات البرمجة الأكثر استخدامًا في deep learning هي:
  • بايثون.
  • لغة الـ R.
  • جو.
  • جافا.
• هندسة البيانات: يجب أن يكون لديك بعض مهارات هندسة البيانات. حيث يعمل deep learning على كمية هائلة من البيانات، لذلك يجب أن تكون لديك معرفة بالتعامل مع هذه البيانات. وتشمل مهارات هندسة البيانات ما يلي:
  • المعالجة المسبقة للبيانات
  • الاستخراج والتحويل والحمل (ETL) المعرفة بقاعدة البيانات
• تعلم الآلة: المهارة التالية الأكثر أهمية هي تعلم خوارزميات التعلم الآلي. لأنه من أجل تعلم التعلم العميق، يجب أن يكون لديك معرفة أساسية بخوارزميات التعلم الآلي. وتشمل خوارزميات التعلم الآلي ما يلي:
  • ساذج بايز
  • دعم شاحنات النقل
  • الانحدار الخطي
  • الانحدار اللوجستي
  • شجرة القرار
  • غابة عشوائية
  • Clustering.
  • المجموعات الهرمية
  • أبريوري
• خوارزميات قبل التعلم العميق: بعد خوارزمية التعلم الآلي، تحتاج إلى تعلم خوارزمية deep learning. وأكثر خوارزميات deep learning شيوعًا وشعبية هي:
  • شبكة اعصاب صناعية
  • الشبكة العصبية التلافيفية
  • الشبكة العصبية المتكررة
  • الخصومة التوليدية
  • المعتقدات العميقة
  • ذاكرة طويلة المدى
• أطر التعلم العميق: يجب أن يكون لديك معرفة بأطر deep learning. وتشمل الإطار الأكثر شيوعًا للتعلم العميق ما يلي:
  • TensorFlow.
  • ثيانو.
  • تعلم scikit.
  • PyTorch.
  • كيراس.
  • DL4J.
  • كافيه.
  • مجموعة أدوات Microsoft المعرفية.

استخدامات التعلم العميق

يستخدم التعلم العميق في الكثير من المجالات، على سبيل المثال:

• القيادة الآلية: يستخدم الباحثون في مجال السيارات deep learning لاكتشاف الأشياء تلقائيًا. مثل إشارات التوقف وإشارات المرور. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام deep learning للكشف عن المشاة، مما يساعد على تقليل الحوادث.
• البحث الطبي: يستخدم باحثو السرطان deep learning لاكتشاف الخلايا السرطانية تلقائيًا. حيث قامت الفرق في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس ببناء مجهر متقدم ينتج عنه مجموعة بيانات عالية الأبعاد تُستخدم لتدريب تطبيق deep learning لتحديد الخلايا السرطانية بدقة.
• الإلكترونيات: يتم استخدام deep learning في الترجمة الآلية للسمع والكلام، على سبيل المثال: يتم تشغيل أجهزة المساعدة المنزلية التي تستجيب لصوتك وتعرف تفضيلاتك بواسطة تطبيقات deep learning.
• تجربة العملاء (CX): يتم بالفعل استخدام نماذج deep learning لروبوتات المحادثة. ومع استمرار نضجها، من المتوقع أن يتم تنفيذ deep learning في العديد من الشركات لتحسين تجربة العملاء، وزيادة رضا العملاء.
• توليد النص: يتم تعليم الآلات القواعد النحوية وأسلوب جزء من النص، ثم تستخدم هذا النموذج تلقائيًا لإنشاء نص جديد تمامًا يطابق التهجئة والقواعد النحوية والأسلوب الصحيح للنص الأصلي.
• الفضاء والجيش: يتم استخدام deep learning لاكتشاف الأشياء من الأقمار الصناعية التي تحدد مجالات الاهتمام، بالإضافة إلى ذلك، المناطق الآمنة أو غير الآمنة للقوات.
• رؤية الكمبيوتر: لقد عزز deep learning رؤية الكمبيوتر بشكل كبير، مما وفر أجهزة الكمبيوتر بدقة فائقة لاكتشاف الأشياء وتصنيف الصور واستعادتها وتجزئة.

اقرأ أيضًا: التزييف العميق Deepfake | كيف تعمل هذه التقنية وكيف تهدد حياتنا.

أهمية التعلم العميق

القدرة على معالجة عدد كبير من الميزات تجعل مهارات التعلم العميق قويًا للغاية عند التعامل مع البيانات غير المهيكلة. ومع ذلك، يمكن أن تكون خوارزميات التعلم العميق مبالغة في التعامل مع المشكلات الأقل تعقيدًا لأنها تتطلب الوصول إلى كمية هائلة من البيانات لتكون فعالة. على سبيل المثال: تتمتع ImageNet، وهي المعيار المشترك لتدريب نماذج التعلم العميق للتعرف الشامل على الصور، بإمكانية الوصول إلى أكثر من 14 مليون صورة.

وإذا كانت البيانات بسيطة للغاية أو غير مكتملة، فمن السهل جدًا أن يصبح نموذج مهارات التعلم العميق مجهّزًا بشكل زائد ويفشل في التعميم بشكل جيد على البيانات الجديدة. ونتيجة لذلك، فإن نماذج deep learning ليست فعالة مثل التقنيات الأخرى (أشجار القرار المعززة، أو النماذج الخطية) لمعظم مشاكل الأعمال العملية مثل فهم اضطراب العملاء، واكتشاف المعاملات الاحتيالية والحالات الأخرى ذات مجموعات البيانات الأصغر والميزات الأقل. وفي حالات معينة مثل التصنيف متعدد الطبقات، يمكن أن يعمل deep learning مع مجموعات البيانات المنظمة الأصغر.

أهداف التعلم العميق

يمتلك deep learning الكثير من الأهداف، على سبيل المثال:

• الهدف الأول والرئيسي للتعلم العميق هو التحسين مع كل جزء جديد من البيانات. وهذا يشمل القدرة على تكييف هيكلها الأساسي لتقييم البيانات بدقة. وبمجرد إنشاء هذه الشبكة بالكامل باستخدام بيانات الاختبار، فإنها تسمح بتخصيص أكبر باستخدام تحليلات العملاء. تمامًا مثل خدمة البث المباشر التي تقترح ما يجب عليك مشاهدته بعد ذلك، تتم معالجة بيانات العروض / الأفلام التي تشاهدها، ويتم اتخاذ القرارات لاقتراح ما قد تستمتع به أيضًا.
• تحاول نماذج deep learning التركيز على الحوسبة المعرفية وتقليد بنية تفكير شبيهة بالبشر. لهذا السبب، يتم استخدام deep learning بكثافة في الذكاء الاصطناعي. سواءً كانت شخصية عدو غير قابلة للعب في لعبتك المفضلة تتعلم كيف تلعب للهجوم بشكل أفضل أو تستجيب روبوتات الدردشة لأسئلتك، فإن مهارات التعلم العميق يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفكير بطرق تعبر عن القدرات المعرفية، على عكس أي شيء أنشأناه من قبل. ويمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق أكثر دقة وأسرع في المستقبل.

اقرأ أيضًا: 11 من أهم مهارات التسويق الإلكتروني التي تبحث عنها الشركات.

طرق استخدام التعلم العميق

الطرق الثلاث الأكثر شيوعًا التي يستخدم بها الأشخاص مهارات التعلم العميق لأداء تصنيف الكائنات هي:

• تدريب من سكراتش: لتدريب شبكة عميقة من البداية، تقوم بتجميع مجموعة بيانات ذات تصنيف كبير جدًا وتصميم بنية شبكة ستتعلم الميزات والنموذج. هذا مفيد للتطبيقات الجديدة، أو التطبيقات التي سيكون لها عدد كبير من فئات الإخراج. وهذا نهج أقل شيوعًا لأنه مع وجود كمية كبيرة من البيانات ومعدل التعلم، تستغرق هذه الشبكات عادةً أيامًا أو أسابيع للتدريب.
• نقل التعلم: تستخدم معظم تطبيقات deep learning نهج التعلم بالنقل، وهي عملية تتضمن ضبطًا دقيقًا لنموذج تم اختباره مسبقًا. وتبدأ بشبكة موجودة، مثل AlexNet، أو GoogLeNet، وتغذي البيانات الجديدة التي تحتوي على فئات غير معروفة من قبل. وبعد إجراء بعض التعديلات على الشبكة، يمكنك الآن إجراء مهمة جديدة مثل تصنيف الكلاب أو القطط فقط بدلاً من 1000 عنصر مختلف. ويتميز هذا أيضًا بميزة الحاجة إلى بيانات أقل بكثير (معالجة آلاف الصور بدلاً من الملايين)، لذلك ينخفض وقت الحساب إلى دقائق أو ساعات. ويتطلب تعلم النقل واجهة إلى الأجزاء الداخلية للشبكة الموجودة مسبقًا، بحيث يمكن تعديلها وتحسينها جراحيًا للمهمة الجديدة. ويحتوي MATLAB على أدوات ووظائف مصممة لمساعدتك على نقل التعلم.
• ميزة استخراج: من الأساليب الأقل شيوعًا والأكثر تخصصًا للتعلم العميق استخدام الشبكة كمستخرج للميزات. ونظرًا لأن جميع الطبقات مكلفة بتعلم ميزات معينة من الصور، يمكننا سحب هذه الميزات خارج الشبكة في أي وقت أثناء عملية التدريب. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه الميزات كمدخلات في نموذج التعلم الآلي مثل آلات ناقلات الدعم (SVM).

خصائص التعلم العميق

يمتلك deep learning مجموعة من الخصائص، على سبيل المثال:

• خاضع للإشراف، أو شبه خاضع للإشراف، أو غير خاضع للإشراف
• كمية ضخمة من الموارد
• كمية كبيرة من الطبقات في النموذج
• تحسين المعلمات المفرطة
• وظيفة التكلفة

اقرأ أيضًا: ما هي عملية تطوير البرمجيات؟ وكيف تحترف مجال تطوير البرامج.

أنواع بيانات التعلم العميق

يمكن تطبيق deep learning على أي نوع من البيانات. وستعتمد أنواع البيانات التي تعمل معها والبيانات التي تجمعها على المشكلة التي تحاول حلها، على سبيل المثالك

• الصوت (التعرف على الصوت)
• النص (تصنيف المراجعات)
• الصور (رؤية الكمبيوتر)
• السلاسل الزمنية (بيانات الاستشعار ونشاط الويب)
• الفيديو (كشف الحركة).

طبقات التعلم العميق

هناك أربعة طبقات يستخدمها مهندسو التعلم الآلي لبناء نماذج deep learning، على سبيل المثال:

• الطبقة المتصلة بالكامل: تُعرف أيضًا باسم الطبقة الكثيفة أو طبقة التغذية الأمامية. والطبقة المتصلة بالكامل هي أكثر طبقات  التعلم العميق للأغراض العامة. حيث تفرض هذه الطبقة أقل قدر من البنية لطبقاتنا. ويتم العثور عليه في جميع الشبكات العصبية تقريبًا، وغالبًا ما يتم استخدامه للتحكم في حجم وشكل طبقة الإخراج
• الطبقة التلافيفية ثنائية الأبعاد: الشبكة العصبية التلافيفية هي العمود الفقري للتعلم العميق الحديث. ويمكن استخدامها مع النصوص والصوت والفيديو والصور. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف محتويات الصورة والتعرف على الوجوه وإنشاء تسميات توضيحية للصور. ومن السهل أيضًا موازنتها مع وحدة معالجة الرسومات مما يجعلها سريعة في التدريب.
• طبقة الذاكرة طويلة المدى (LSTM Layer): طبقة LSTM متكرر تعالج البيانات كتسلسل. ويسمح التكرار للشبكة بتجربة البنية الزمنية للبيانات، مثل الكلمات في جملة أو الوقت من اليوم.
• طبقة الانتباه: الانتباه هو أصغر الطبقات الأربعة، وهي الطبقة الوحيدة التي تم تطويرها خلال لحظة deep learning الحالية. وتم استخدامه لأول مرة مع نموذج seq2seq المستند إلى LSTM، وينصب الاهتمام أيضًا على تشغيل Transformer وهي بنية شبكة عصبية تشكل العمود الفقري لسلسلة GPT من Open AI لنماذج اللغات.

اقرأ أيضًا: ما هو الميتافيرس MetaVerse | شرح شامل عن عالم الميتافيرس ومستقبله ومخاطره.

أدوات التعلم العميق

تمتلك مهارات التعلم العميق الكثير من الأدوات التي تساعده في اكمال العمل، على سبيل المثال:

• H2O
• TensorFlow
• Keras
• Caffe
• DeepLearningKit
• Torch
• Theano
• CNTK
• ONNX
• MXNET

H2O من أهم أدوات التعلم العميق

أداة تعليمية عميقة تم إنشاؤها من البداية في Java وتتبع تكاملًا سلسًا مع منتجات أخرى مفتوحة المصدر مثل Apache Hadoop، و Spark. ولديه واجهة مستخدم ويب سهلة الاستخدام وقابلة للتطوير بشكل كبير في تحليل البيانات الضخمة.

TensorFlow من أهم أدوات التعلم العميق

أداة تعليمية عميقة تمت كتابتها بلغة C ++ و CUDA المحسّنة للغاية (لغة Nvidia لبرمجة وحدات معالجة الرسومات) وتوفر واجهة للغات مثل Python، و Java، و Go. بالإضافة إلى ذلك، إنها مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة عملاق التكنولوجيا Google، من أجل التشغيل السلس لتطبيقات deep learning. ويسلط TensorFlow الضوء على:

• دعم قوي لوحدة معالجة الرسومات المتعددة
• تصور الرسم البياني وقوائم الانتظار باستخدام TensorBoard
• معروف بكونه معقدًا وله منحنى تعليمي حاد
• وثائق ممتازة ودعم المجتمع

Keras من أهم أدوات التعلم العميق

واجهة برمجة تطبيقات شبكة عصبية عالية المستوى قادرة على العمل فوق TensorFlow، أو Theano. وتمت كتابته بلغة Python وتم تطويره بشكل أساسي لتمكين إجراء تجارب أسرع. وتتيح مكتبة مهارات التعلم العميق Keras للمستخدم الحصول على نماذج أولية أسهل وأسرع باستخدام الوحدات النمطية والبساطة وسهولة التوسعة. ويسلط Keras الضوء على:

• واجهات برمجة تطبيقات سهلة الفهم ومتسقة
• يتكامل بسلاسة مع سير عمل TensorFlow.
• يدعم العديد من الخلفيات الخلفية لـ deep learning
• دعم مدمج للتدريب الموزع والتوازي متعدد وحدات معالجة الجرافيكس

اقرأ أيضًا: ما هو إنترنت الأشياء IoT تعريف إنترنت الأشياء وماهي تخصصاته ووظائفه.

Caffe من أهم أدوات التعلم العميق

أداة تعليمية عميقة تم تصميم إطارها مع مراعاة التعبير والسرعة والنمطية. وتم تطويره بواسطة Berkeley AI Research (BAIR) / مركز Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) والمساهمين المجتمعيين. وهو أيضًا أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر. ويسلط Caffe الضوء على مجموعة من الميزات، على سبيل المثال:

• تأتي مكتبة C ++ مع واجهة Python
• يحدد تكوين النماذج بدون تشفير ثابت.
• أسهل في الإعداد والتدريب، دون الحاجة إلى البناء على الشبكة
• دعم الشبكات العصبية المتكررة ضعيف للغاية

DeepLearningKit من أهم أدوات التعلم العميق

أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر لأنظمة iOS وOS X وtvOS من Apple وما إلى ذلك. وكانت الفكرة الرئيسية وراء إنشائها هي دعم النماذج المدربة مسبقًا على جميع أجهزة Apple التي تحتوي على وحدة معالجة رسومات. بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير أداة deep learning هذه في Swift ويمكن استخدامها على وحدة معالجة الرسومات للجهاز لإجراء حسابات deep learning بزمن انتقال منخفض. وDeepLearningKit يدعم الشبكات العصبية التلافيفية أيضًا. وتتمثل رؤيتها في دعم أدوات مهارات التعلم العميق الأخرى مثل Torch، وTensorFlow. ويتميز بما يلي:

• يجمع نظام Java البيئي بأكمله لتنفيذ deep learning
• يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة
• يتضمن كلاً من أطر مهارات التعلم العميق متعددة الخيوط والمفصلة
• يمكن أن تدار فوق Hadoop وSpark

اقرأ أيضًا: ما هو إنترنت الأشياء IoT تعريف إنترنت الأشياء وماهي تخصصاته ووظائفه.

Torch من أهم أدوات التعلم العميق

عبارة عن أداة عمل للحوسبة العلمية يوفر دعمًا واسعًا لخوارزميات التعلم الآلي. وإنه إطار عمل مهارات التعلم عميق قائم على Lua ويستخدم على نطاق واسع بين عمالقة الصناعة مثل Facebook، وTwitter. وتتميز هذه الأداة بما يلي: إجراءات متعددة للفهرسة، ونقل وتقطيع واجهة مذهلة إلى C عبر LuaJIT الشبكة العصبية. بالإضافة إلى ذلك، يوفر دعمًا سريعًا وفعالًا لوحدة معالجة الرسومات (GPU) ويمكن دمجه بسهولة مما يجعل من السهل العمل مع iOS وAndroid، وFPGA. ويتميز بما يلي:

• ممتاز في النماذج الأولية السريعة
• دعم قوي لوحدات معالجة الرسومات كبرامج متوازية يمكن تنفيذها على وحدات معالجة رسومات متعددة
• يوفر واجهة أنظف وأسهل في الاستخدام
• يسهل تبادل البيانات مع المكتبات الخارجية

Theano من أهم أدوات التعلم العميق

مكتبة Python تُستخدم لتقييم العمليات الرياضية بما في ذلك المصفوفات متعددة الأبعاد. ويتم استخدامه بشكل أساسي في بناء مشاريع مهارات التعلم العميق وهو أسرع بكثير على وحدة معالجة الرسومات من وحدة المعالجة المركزية. وباستخدامه من الممكن تحقيق السرعة التي تنافس تطبيقات C ذاتية الصنع للمشكلات التي تنطوي على كميات كبيرة من البيانات.

CNTK من أهم أدوات التعلم العميق

تشتهر Microsoft Cognitive Toolkit (المعروفة سابقًا باسم CNTK) بالتدريب السهل ومجموعة من أنواع النماذج الشائعة عبر الخوادم، وهي عبارة عن اداة عمل تعليمي عميق مفتوح المصدر لتدريب نماذج مهارات التعلم العميق. وينفذ شبكات التفافية عصبية فعالة والتدريب على الصور والكلام والبيانات المستندة إلى النص. وتتميز بما يلي:

• يسلط الضوء على مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية
• عالية الكفاءة وقابلة للتطوير لأجهزة متعددة
• مدعوم بواجهات مثل Python وC ++ وCommandLine
• يصلح لحالات استخدام التعرف على الصور والكتابة اليدوية والكلام
• يدعم كلا من نوع RNN، وCNN من الشبكات العصبية

اقرأ أيضًا: شرح موقع LinkedIn | الدليل الشامل لاحتراف استخدام الموقع 2023.

ONNX من أهم أدوات التعلم العميق

تم تطوير ONNX، أو Open Neural Network Exchange كنظام إيكولوجي مفتوح المصدر للتعلم العميق بواسطة Microsoft، وFacebook، وهو يثبت أنه أداة عمل تعليمي عميق يمكّن المطورين من التبديل بسهولة بين الأنظمة الأساسية. ويسلط ONNX الضوء على مجموعة من الميزات، على سبيل المثال:

• توفر قابلية التشغيل البيني والمرونة
• توفر أوقات تشغيل ومكتبات متوافقة
• حرية استخدام إطار العمل المفضل مع محرك استدلال محدد
• تعظيم الأداء عبر الأجهزة

MXNET من أهم أدوات التعلم العميق

صمم MXNet خصيصًا لتحقيق الكفاءة العالية والإنتاجية والمرونة، وهي عبارة عن إطار عمل تعليمي عميق مدعوم من Python وR وC ++ وJulia. ويمتلك MXNet الكثير من الميزات، على سبيل المثال:

• البرمجة الهجينة التي توفر أفضل ما في البرمجة الحتمية والرمزية
• يوفر التدريب الموزع
• يدعم النشر بلغات مختلفة مثل Java، وScala، وR، وJulia، وC ++، وPerl وClojure
• خطي تقريبًا على مجموعات وحدة معالجة الرسومات مما يوفر قابلية تطوير ممتازة

أنواع الخوارزميات المستخدمة في التعلم العميق

تتعدد أنواع الخوارزميات المستخدمة في مهارات التعليم العميق، على سبيل المثال:

• العصبية التلافيفية (CNNs)
• الذاكرة طويلة المدى (LSTMs)
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
• شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
• شبكات وظيفة الأساس الشعاعي (RBFNs)
• متعدد الطبقات Perceptrons (MLPs)
• خرائط التنظيم الذاتي (SOMs)
• الشبكات المعتقدات العميقة (DBNs)
• آلات Boltzmann المقيدة (RBMs)، بالإضافة إلى ذلك، أجهزة التشفير التلقائي

العوامل التي تؤثر على خوارزميات التعلم العميق

هناك مجموعة من العوامل التي يجب مراعاتها أثناء اختيار أي مكتبة خوارزمية، على سبيل المثال:

• الوظيفة المطلوبة: بمجرد تغذية البيانات وتخزينها، تصبح طرق ضغط هذا النوع من البيانات ممتعة للغاية.
• حجم البيانات والأداء.
• سرعة المعالجة.
• الصنع مقابل الشراء.
• الشروط التجارية، بالإضافة إلى ذلك، التخزين والمنصات والدعم.

تطبيقات التعلم العميق

للتعليم العميق تطبيقات لا تعد ولا تحصى، على سبيل المثال:

• تجربة الزبون
• التعرف التلقائي على الكلام
• المركبات ذاتية القيادة
• تلوين الصورة
• رؤية الكمبيوتر
• تلوين الفيديو
• خدمة الزبائن
• روبوتات deep learning
• اكتشاف الأدوية وعلم السموم
• الزراعة
• الخدمات المالية
• رعاية صحية
• توليد شرح الصورة
• التعرف على الصور
• التعرف على اللغة
• تطبيق القانون
• الإعلان المحمول
• أنظمة التوصية
• توليد النص، بالإضافة إلى ذلك، محركات الترجمة

كيفية تحقيق نتائج رائعة من التعلم العميق

يحقق deep learning دقة التعرف على مستويات أعلى من أي وقت مضى. ويساعد هذا الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية على تلبية توقعات المستخدم، وهي ضرورية لتطبيقات السلامة الحرجة مثل السيارات بدون سائق. وتحسنت التطورات الحديثة في deep learning لدرجة أنه يتفوق على البشر في بعض المهام مثل تصنيف الكائنات في الصور. بينما تم وضع نظرية deep learning لأول مرة في الثمانينيات، حيث قدمت هذه النظرية أهم الأسباب لتحقيق نتائج رائعة من deep learning، على سبيل المثال:

• يتطلب deep learning كميات كبيرة من البيانات المصنفة، على سبيل المثال: يتطلب تطوير السيارة بدون سائق ملايين الصور وآلاف الساعات من الفيديو.
• يتطلب deep learning قوة حاسوبية كبيرة: تتميز وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء ببنية موازية فعالة للتعلم العميق. وعند دمجها مع المجموعات أو الحوسبة السحابية، فإن هذا يمكّن فرق التطوير من تقليل وقت التدريب لشبكة deep learning من أسابيع إلى ساعات أو أقل.

الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق

هناك مجموعة من الفروقات بين التعلم الالي وdeep learning، على سبيل المثال:

• التعلم الالي:
  • يعمل على كمية صغيرة من مجموعة البيانات للتأكد من دقتها.
  • تعتمد على آلة منخفضة النهاية.
  • يقسم المهام إلى مهام فرعية ويحلها بشكل فردي ويجمع النتائج في النهاية.
  • يستغرق وقتًا أقل في التدريب.
  • قد يزيد وقت الاختبار.
• التعلم العميق:
  • يعمل على كمية كبيرة من مجموعة البيانات.
  • يعتمد بشدة على الماكينة المتطورة.
  • يحل المشكلة من النهاية إلى النهاية.
  • يستغرق وقتا أطول للتدريب.
  • وقت أقل لاختبار البيانات.

أفكار لتحقيق تعلم عميق ناجح

هناك الكثير من الأفكار لتحقيق deep learning ناجح، على سبيل المثال:

• السعي وراء شغف التعلم وليس الدرجات فقط
• استخدم التفكير النقدي (السؤال، التحليل، التقييم)
• اخرج من منطقة الراحة الأكاديمية الخاصة بك
• لا تخف من الدورات التدريبية الصعبة
• تعامل مع كل دورة بالاحترام الذي تستحقه
• تحدث مع من سبقوك وتعلم ما الذي يجعلهم متحمسين لموضوعهم، بالإضافة إلى ذلك، قم بعمل روابط ذات مغزى بين الموضوع وتطبيقات الحياة الواقعية

تقليل فقدان التعلم العميق

هناك بعض الأشياء التي يمكنك القيام بها للحد من الإفراط في التركيب الخاص بالتعلم العميق، على سبيل المثال:

• استخدام Dropout يزيد من قيمته ويزيد من عدد فترات التدريب.
• زيادة مجموعة البيانات باستخدام زيادة البيانات.
• تعديل نموذج CNN عن طريق إضافة معلمات التدريب.
• تغيير النموذج بأكمله.
• استخدام التعلم عن طريق النقل

نصائح لاستخدام تكنولوجيا التعلم العميق

هناك مجموعة من النصائح لاستخدام تكنولوجيا deep learning، على سبيل المثال:

• دمج المشاريع القائمة على الاستفسار.
• اطلب من المتعلمين إنشاء منتجات رقمية لإثبات التعلم.
• استخدم أدوات التكنولوجيا للتعاون.
• اقلب حجرة الدراسة.
• اجعل التعلم مرئيًا.
• قدم ملاحظاتك في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى ذلك، اجعل التعلم شخصيًا.

اقرأ أيضًا: أهم أسرار البحث عن كلمات مفتاحية لليوتيوب 2023 Youtube Keywords.

قاعدة البيانات الأفضل للتعلم العميق

هناك قائمة من قواعد بيانات للتعلم العميق، على سبيل المثال:

• MySQL.
• أباتشي كاساندرا.
• PostgreSQL.
• Couchbase.
• Elasticsearch.
• ريديس.
• دينامو دي بي.
• MLDB.
• Microsoft SQL Server
• MongoDB

مزايا التعلم العميق

يحتوي deep learning الكثير من المزايا، على سبيل المثال:

• حل المشكلات المعقدة مثل معالجة الصوت والتعرف على الصور، وتقليل الحاجة إلى استخراج الميزات، والمهام الآلية حيث يمكن إجراء التنبؤات في وقت أقل باستخدام Keras وTensorflow.
• إجراء الحوسبة المتوازية وبالتالي تقليل النفقات العامة.
• تدريب النماذج على كمية هائلة من البيانات ويتحسن النموذج مع المزيد من البيانات.
• تنبؤات عالية الجودة عند مقارنتها بالبشر من خلال التدريب بلا كلل.
• يعمل على بيانات غير منظمة جيدًا مثل مقاطع الفيديو والمستندات وبيانات المستشعر وبيانات كاميرا الويب وما إلى ذلك.

إيجابيات التعلم العميق

يشمل deep learning الكثير من الإيجابيات، على سبيل المثال:

• ليست هناك حاجة لتسمية البيانات
• فعالة في إنتاج نتائج عالية الجودة
• ليست هناك حاجة لهندسة الميزات
• فعالية التكلفة
• يتم دعم deep learning في كلا الوضعين المتوازي والموزع
• قابلية التوسع

تحديات التعلم العميق

هناك مجموعة من التحديات التي يواجهها deep learning، على سبيل المثال:

• التعلم بدون إشراف
• التعامل مع البيانات من خارج توزيع التدريب
• دمج المنطق
• الحاجة إلى بيانات أقل وكفاءة أعلى
• الاهتمام والمحولات
• التعلم غير الخاضع للإشراف والإشراف الذاتي
• شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
• التشفير التلقائي

سلبيات التعلم العميق

deep learning له بعض العيوب والسلبيات، على سبيل المثال:

• متطلبات البيانات الضخمة
• قوة معالجة عالية
• النضال مع البيانات الواقعية
• مشكلة الصندوق الأسود

وختامًا عندما نسأل أنفسنا ما هو التعلم العميق؟ شرح شامل لأهم مهاراته واستخداماته، نقول لقد تطور التعلم العميق من كونه بدعة إلى تقنية أساسية يتم استخدامها بشكل تدريجي من قبل مجموعة واسعة من المؤسسات. وأتمنى أن تكون قد فهمت الاساسيات الرئيسية للتعلم العميق في مقالي هذا.

الأسئلة الشائعة؟