جدول المحتويات
هو مجال فرعي للتعلم الآلي يهتم بالخوارزميات المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ تستهدف الشبكات العصبية.
معنى ذلك أنها تقنية تجعل من الآلة تقوم مقام العقل البشري لتُعلّم الأجهزة الإلكترونية بما يفعله الإنسان لتقوم مقامه ، فهو تقنية رئيسية وراء السيارات التي تعمل بدون سائق والتي تمكنها من التعرّف على علامات التوقف أو تمييز المشاة عند السير ، كذلك هو تقنية مفتاح التحكم الصوتي في الأجهزة الإلكترونية بدون استخدام اليدين وغيرها كثير.
يحظى التعلم العميق بإهتمام كبير مؤخراً ذلك أنه يحقق نتائج لم تكن ممكنة التحقيق من قبل ، حيث أن نتائج التعلم العميق يمكن تحقيقها بأعلى مستوى من الدقة وتتفوق في الأداء على المستوى البشري بعشرات المرات.
فائدة التعلّم العميق :
بإختصار عندما نتكلم عن الفائدة المرجوة ؛ نتكلم عن الدقة في الاستخدام وتحقيق النتائج ،
فهو يحقق دقة في التعرف على مستويات أعلى من أي وقت مضى ، لا شك أن نظريات التعلم العميق تم تداولها بداية الثمانينات من القرن الماضي إلا أنها لم تلقى رواجاً وتصبح علماً يُستفاد منه إلا في هذا الوقت الراهن ؛
ذلك أن التعلم العميق مرتبط بعاملَين مهمين هما :
- تطور الاشياء المراد ربط التعلم العميق بها بما يتوافق مع تطور العلم .
- القوة في الحوسبة التي تساعد على تطور العلم وفرض نظريات وفرضيات ما إذا اصطدمت بمشاكل أمامه
أمثلة على التعلّم العميق :
- القيادة الآلية للسيارات التي تعمل بدون سائق ، حيث تم برمجتها على حفظ علامات التوقف وإشارات المرور والكشف على المشاة وتخيف السرعة والتوقف عند اللزوم حتى لو كان مفاجئاً مما يساعد ذلك على التقليل من الحوادث .
- البحوث الطبية الاطباء الآن يستخدمون التعلم العميق لإكتشاف الخلايا السرطانية تلقائياً وبدقة عالية جداً .
- الأتمتة الصناعية بينما كان العمال سابقاً يعانون من الاصابات الخطرة بالقرب من المعدات الثقيلة وترك مسافات للأمان أصبح الآن بعد إدخال التعلم العميق أكثر أمناً على حياة العمال وحيلولة اقترابهم من منطقة الخطر .
- الالكترونيات بحيث يتم تطبيقه في السمع الآلي وترجمة الكلام وهذا مانجده في كثير من الأجهزة التي تستجيب للصوت أو الاشارة.
كيف يعمل نظام التعلّم العميق :
تستخدم معظم طرق التعلم العميق معماريات الشبكات العصبية ، ولهذا يُشار الى نماذج التعلم العميق باسم الشبكات العصبية العميقة
حيث يتم توجيه الطلبات المخفية في الشبكات العصبية ليتم اصدار الامر .
تحتوي الشبكات العصبية التقليدية على 2 – 3 طبقات مخفية فقط ، بينما تصل في الشبكات العميقة الى 150 طبقة .
الفرق بين التعلّم الآلي والتعلّم العميق :
قد يتبادر للذهن أن التعلم العميق هو نفسه التعلم الآلي لكن الاختلاف يكمن هو أن التعلم العميق هو شكل متخصص من أشكال التعلم الآلي
يبدأ سير عمل التعلم الآلي باستخراج الميزات ذات الصلة يدوياً من الصور ، بعد ذلك يتم استخدام الميزات لإنشاء نموذج يصنف الكائنات على حسب المعطيات والبيانات التي التي تم تزويده بها. بينما في التعلم العميق يتم استخراج الميزات ذات الصلة تلقائياً.
يعني الاختلاف الرئيسي يكمن في مقياس الخوارزميات فكلما زادت حجم البيانات في التعلم العميق كلما زادت النتائج ، فهو علم يطور نفسه بنفسه كلما زادت البيانات المدخلة .
- إذاً الفرق يكمن أنه في التعلم الآلي يمكن استخدام التقنيات والنماذج التي يمكن اختيارها بناءً على تطبيقك وحجم البيانات التي تقوم بمعالجتها ونوع المشكلة التي تريد حلّها. بينما في التعلم العميق حتى يكون ناجحاً ويعطي نتائج هائلة يجب تطبيق كمية هائلة من البيانات حتى تتم معالجة البيانات بسرعة ودقة.
ما الذي يجعل من مجموعة الإباء شريكاً تعليمياً مناسباً ؟
فور انضمام الطالب الى أسرة مجموعة الإباء سنتمكن من التعرف عليه وعلى تخصصه الأكاديمي وسبل تطويره أكاديمياً ومهنياً من خلال البقاء على تواصل دائم معه و مع جميع طلبتنا، فبالإضافة الى أننا نقوم بإنشاء المحتوى المرئي والنصي إلا أننا نهتم أيضاً بتزويدهم بمواعيد ورش العمل والدورات المهنية التي من المحتمل أن تزيد من خبراتهم وتعمل على تقوية شبكة علاقاتهم الإجتماعية مما يساعدهم في كسب مزيداً من الخبرات.
مجموعة الإباء ليست مجرد شركة استشارات تعليمية إنما نعمل على تهيئة جيل الشباب لكسب الثقة في نفسه.
