New Step by Step Map For تقنية التعلم العميق
New Step by Step Map For تقنية التعلم العميق
Blog Article
نتيجةً لذلك، يُمكن استخدام أساليب التعلم العميق لأتمتة المهام التي تتطلّب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تحويل ملف صوتي إلى نص.
اختبار هذه الخوارزميات على مجموعة من الصور غير المعروفة.
تتحول الشركات الترفيهية إلى التعلم الآلي لتحسين فهمها لجماهيرها المستهدفة وتقديم محتوى جذاب ومخصص عند الطلب.
المصانع تستخدم تطبيقات التعلم العميق لاكتشاف متى يكون الأشخاص أو الأشياء على مسافة غير آمنة من الماكينات والآلات.
على الرغم من أن محتويات هذا الكتاب مفهومة، إلا أنها مكتوبة على أساس أن القارئ لديه معرفة كافية بالتعلم الآلي.
وقد كانت حجج ديوي هي التي شاعت حركات التعليم التقدمي والتعليم البنائي، والتي دعت إلى التعليم والتعلم بما يتجاوز معرفة المحتوى عن ظهر قلب.
هذه الخلايا العصبيّة الاصطناعيّة هي عبارة عن وحدات برمجيّة تُسمّى العُقَد، والتي تستخدم الحسابات الرياضيّة لمعالجة البيانات وحل المُشكلات. بالإضافة إلى ذلك، تتعلّم شبكات التعلم العميق من خلال اكتشاف الهياكل المُعقَّدة في البيانات التي تختبرها، ومن خلال بناء نماذج حسابيّة مُكوّنة من طبقات مُعالجة متعددة، يُمكن لخوارزميّات التعلم العميق التنبؤ واتخذا القرارات بدرجة كبيرة من الدقّة.
وهذا يسمح لها بتوقع النتائج بصورة أكثر دقة من مجموعة بيانات مدخلة معينة. على سبيل المثال، يمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور المفحوصة والتشخيصات المقابلة.
تعمل الشبكات العصبونية في التعلم العميق على تحليل البيانات بطرق لا تعتمد على القواعد المحددة مسبقًا. بدلاً من ذلك، تستخدم الشبكات العصبونية القدرات الحسابية والتعلمية العميقة لتحليل البيانات واستخلاص النماذج والأنماط المختلفة.
الفصل الثاني- التعلم العميق الخاضع للأشراف: في الفصل الثاني، يصف الكتاب الشبكات العصبية الاصطناعية وهيكلها وعملية التعلم والمفاهيم المطلوبة مثل: دالة التنشيط، دالة الخسارة، مناهج تهيئة الاوزان الاولية، التحسين والتحديات في تعلم الشبكات العميقة.
يمكن لنماذج التعلم العميق تحليل كلام البشر على الرغم من تنوع أنماط الكلام والنبرة والنغمة واللغة واللهجة.
في هذه الحالة، تحتاج إلى تسمية المزيد من صور القطط البيضاء وتدريب نماذج تعلم الآلة مرةً أخرى.
بالإضافة إلى ذلك، يواجه التعلم العميق تحديات في فهم القرارات التي يتخذها النظام الذكي المعتمد على هذه التقنية. فعلى الرغم من قدرة النظم العميقة على التعلم واستخلاص المعرفة من البيانات، إلا أن فهم الأساس المنطقي والتفسير الدقيق للقرارات التي يتخذها النظام قد يكون صعباً ويحتاج إلى دراسة مستفيضة.
من خلال تطبيق نور الإمارات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي في المجالات الناشئة، سنشهد تحولًا كبيرًا في طرق العمل والتفاعل بين الإنسان والتكنولوجيا. بواسطة التعلم العميق، يمكن تحسين الأداء وتعزيز التكامل بين الآلة والإنسان، مما يفتح المجال لمزيد من الابتكار والتطور في مجالات الروبوتات والطب والمركبات ذاتية القيادة وغيرها من المجالات الناشئة.