اكتشف قوة التعلم العميق: استكشف الشبكات العصبية وتقنيات التدريب والتطبيقات الواقعية في الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية والمزيد.
التعلُّم العميق (DL) هو مجموعة فرعية تحويلية من التعلم الآلي (ML) الذي يمكّن الحواسيب من التعلم من التجربة وفهم العالم من حيث التسلسل الهرمي للمفاهيم. مستوحى من البنية البيولوجية البيولوجية للدماغ البشري، يستخدم التعلّم العميق (DL) بنيات معقدة متعددة الطبقات تُعرف باسم الشبكات العصبونية (NN) لمعالجة كميات هائلة من البيانات. وعلى عكس الخوارزميات التقليدية التي غالباً ما تتطلب تدخلاً بشرياً لتحديد القواعد، تقوم نماذج DL تلقائياً استخراج الميزات تلقائيًا، وتحديد الأنماط المعقدة التي تتراوح من الحواف البسيطة في الصورة إلى المعاني الدلالية المعقدة في النص. هذه القدرة تجعل DL المحرك وراء العديد من الإنجازات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI), خاصةً في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية (CV) و ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP).
تشير كلمة "عميق" في التعلم العميق إلى عدد الطبقات المخفية داخل الشبكة العصبية. في حين أن شبكة بسيطة قد تحتوي على طبقة أو طبقتين، يمكن أن تحتوي النماذج العميقة على العشرات أو حتى المئات. تتكون كل طبقة من عقد أو عصبونات تعالج البيانات المدخلة باستخدام أوزان النموذج و ودالة تنشيط، مثل ReLU أو Sigmoid. خلال مرحلة التدريب، يتعرّض النموذج إلى مجموعات بيانات مصنفة يضبط معلماته الداخلية لتقليل الأخطاء.
يتم تحقيق هذا التعديل من خلال عملية تسمى التكاثر العكسي، والتي تحسب تدرج دالة الخسارة. تقوم خوارزمية خوارزمية التحسين نزول التدرج، ثم تقوم بتحديث الأوزان من أجل لتحسين الدقة. على مدى العديد من التكرارات، أو الحقب، تتعلم الشبكة تتعلّم الشبكة تعيين المدخلات إلى المخرجات بدقة عالية، "تتعلم" بشكل فعال من بيانات التدريب.
على الرغم من أن التعلم الآلي هو جزء من التعلم الآلي، إلا أنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في نهجهما في التعامل مع البيانات. غالبًا ما تعتمد طرق تعلّم الآلة التقليدية على على هندسة الميزات اليدوية، حيث يجب على يجب على الخبراء تحديد وتنسيق الميزات التي يجب على النموذج تحليلها بشكل واضح. على سبيل المثال، في التعرف على الصور، قد يقوم الخبير بكتابة شيفرة detect الحواف أو الزوايا.
في المقابل، تتعلم نماذج التعلم العميق هذه الميزات تلقائيًا. A قد تتعلم الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)، وهي بنية شائعة للتعلم العميق، detect الحواف في الطبقة الأولى، والأشكال في الطبقة الثانية، والأشياء التي يمكن التعرف عليها مثل السيارات أو الوجوه في الطبقات العميقة. هذا يلغي الحاجة إلى الاستخراج اليدوي للميزات ويسمح ل DL بالتوسع بفعالية مع البيانات الضخمة.
أدى تعدد استخدامات التعلُّم العميق إلى اعتماده في العديد من الصناعات.
يعد تنفيذ نموذج التعلّم العميق للاستدلال أمرًا بسيطًا ومباشرًا باستخدام المكتبات الحديثة. فيما يلي مثال على باستخدام نموذج YOLO11 المدرّب مسبقًا detect الأجسام في الصورة.
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO11 model (a deep learning architecture)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on a source image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Display the detection results
results[0].show()
يتطلب تطوير نماذج DL أطر برمجيات وأجهزة قوية.
للحصول على فهم أوسع للمجال، يمكن الاطلاع على موارد مثل وثائق التعلم العميق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و ودليل آي بي إم للذكاء الاصطناعي قراءة ممتازة.
