التعلم العميق (DL)

التعلم العميق (DL) هو حقل فرعي متخصص من التعلم الآلي (ML) يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات للتعلم من كميات هائلة من البيانات. مستوحاة من بنية الدماغ البشري، تم تصميم نماذج DL، والتي تسمى غالبًا الشبكات العصبية العميقة، لتعلم التمثيلات الهرمية للبيانات تلقائيًا. هذا يعني أن الطبقات الأولية تتعلم ميزات بسيطة، وتجمع الطبقات اللاحقة هذه الميزات لتعلم أنماط معقدة بشكل متزايد. وقد جعلت هذه القدرة DL القوة الدافعة وراء التطورات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما في المجالات المعقدة مثل رؤية الكمبيوتر (CV) و معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

كيف يعمل التعلم العميق (Deep Learning)؟

في صميم التعلم العميق توجد شبكات عصبية عميقة، وهي شبكات عصبية ذات طبقات مخفية متعددة بين طبقات الإدخال والإخراج. تشير كلمة "عميق" في التعلم العميق إلى هذا العمق. تحتوي كل طبقة على وحدات معالجة (خلايا عصبية) تطبق عملية رياضية، تحكمها دالة تنشيط، على مدخلاتها. أثناء التدريب، يتم تغذية الشبكة بمجموعات بيانات كبيرة، وتستخدم خوارزمية تسمى الانتشار الخلفي لضبط المعلمات الداخلية للشبكة، أو الأوزان. تقلل عملية الضبط هذه، التي تسترشد عادةً بخوارزمية تحسين مثل هبوط التدرج، من الفرق بين تنبؤات النموذج والحقيقة الأساسية الفعلية، كما هو محدد بواسطة دالة الخسارة. يمكّن هذا الشبكة من اكتشاف الأنماط المعقدة تلقائيًا دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. من الأوراق التاريخية الرئيسية التي ساعدت في نشر التعلم العميق الحديث ورقة AlexNet من عام 2012، والتي حققت نتائج متطورة في مجموعة بيانات ImageNet.

التعلم العميق مقابل التعلم الآلي

في حين أن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة، إلا أن التمييز الأساسي يكمن في نهجهم لتمثيل البيانات. غالبًا ما تعتمد طرق تعلم الآلة التقليدية بشكل كبير على هندسة الميزات اليدوية، حيث يقوم خبراء المجال بصياغة الميزات بدقة من البيانات الأولية لمساعدة النموذج على تقديم تنبؤات دقيقة. في المقابل، تقوم نماذج التعلم العميق بإجراء استخراج الميزات تلقائيًا. يسمح الهيكل الهرمي للشبكات العميقة بتعلم الميزات ذات الصلة مباشرة من البيانات. وهذا يجعل التعلم العميق قويًا بشكل خاص للتعامل مع البيانات غير المنظمة مثل الصور والنصوص والصوت، حيث تكون هندسة الميزات اليدوية غير عملية في كثير من الأحيان. على سبيل المثال، في التعرف على الصور، يمكن لنموذج التعلم العميق أن يتعلم تحديد الحواف والقوام في طبقاته الأولى، ثم أجزاء من الكائنات مثل العيون والأنوف في الطبقات الوسطى، وأخيراً الكائنات بأكملها مثل الوجوه في الطبقات الأعمق.

التطبيقات والأمثلة

أدت قدرة التعلم العميق على معالجة البيانات المعقدة إلى اعتماده في العديد من الصناعات والتطبيقات. ومن الأمثلة البارزة على ذلك:

1. المركبات ذاتية القيادة: تعتمد السيارات ذاتية القيادة بشكل كبير على التعلم العميق (DL) للإدراك في الوقت الفعلي. تُستخدم نماذج Ultralytics YOLO، وهي عائلة من نماذج التعلم العميق (DL) الحديثة، لـ اكتشاف الأجسام لتحديد المشاة والمركبات الأخرى وإشارات المرور. وبالمثل، يُستخدم التعلم العميق (DL) لـ تقسيم الصور لتمييز سطح الطريق الصالح للقيادة عن المناطق المحيطة به، وهو أمر بالغ الأهمية للملاحة الآمنة. اقرأ المزيد عن استخدامه في الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة.
2. تحليل الصور الطبية: في الرعاية الصحية، تساعد نماذج التعلم العميق أخصائيي الأشعة من خلال تحليل الفحوصات الطبية. يمكن تدريب الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وهي بنية تعلم عميق شائعة للرؤية، على اكتشاف التشوهات مثل الأورام في التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ أو علامات المرض في الأشعة السينية بدقة عالية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى التشخيص المبكر وتحسين نتائج المرضى، كما هو الحال في تطبيقات مثل الكشف عن أورام الدماغ.

الأدوات والأطر

يتم تسهيل تطوير نماذج التعلم العميق (DL) بواسطة مكتبات ومنصات برمجية متنوعة. تتضمن أطر العمل الشائعة مفتوحة المصدر ما يلي:

• PyTorch: معروفة بمرونتها ونهجها الذي يعتمد على Python أولاً (صفحة PyTorch الرئيسية). تم بناء نماذج Ultralytics باستخدام PyTorch.
• TensorFlow: تم تطويره بواسطة Google AI، ويقدم نظامًا بيئيًا شاملاً (الصفحة الرئيسية لـ TensorFlow).
• Keras: واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى يمكن تشغيلها فوق TensorFlow، وتشتهر بسهولة استخدامها (صفحة Keras الرئيسية).

توفر منصات مثل Ultralytics HUB بيئات متكاملة لتدريب النماذج المخصصة ونشر وإدارة نماذج التعلم العميق، خاصة لمهام رؤية الكمبيوتر باستخدام نماذج مثل YOLO11. غالبًا ما يتضمن التطوير الفعال ممارسات مثل ضبط المعلمات الفائقة الدقيق، وفهم مقاييس الأداء، واستخدام تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU) من أجل تدريب النموذج بكفاءة. غالبًا ما تتم إدارة تطوير ونشر هذه الأنظمة المعقدة من خلال ممارسات MLOps.