فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي كان للتعلم العميق تأثير كبير عليها:

في مجال التعلم العميق، يُمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. يتم تحديد المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلُم من البيانات التي تحصل عليها، وتحدد كميّة ونوعيّة البيانات التي يُمكن أن تتعلمها هذه الآلات.

لذلك، دقة المخرج تربطه علاقة طردية بحجم المدخل المُعطى.

وهي طريقة سهلة عند العمل على بيانات مثل الوثائق الطويلة التي من المفترض أن تستغرق وقتًا طويلاً جدًا لكي يقرأها البشر ويسموها.

إليكم جدول يوضح بعض تطبيقات التعلم العميق في تصنيف الصور:

على الرغم من أن التعلم العميق يعتمد على الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك اختلافًا بينهما. فالذكاء الاصطناعي يشير إلى القدرة العامة للأنظمة الذكاء على القيام بمهام تشابه القدرات العقلية للبشر، بينما يهتم التعلم العميق بتطوير نماذج ومعرفة عن طريق تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص النماذج والأنماط منها.

للتحقق من الأهمية المستمرة للتعلم العميق ومواكبة التطورات في هذا المجال، يجب أن نواجه التحديات التي تواجهها هذه التقنية المتقدمة. من بين هذه التحديات حجم البيانات الكبيرة وضمان خصوصية البيانات وفهم القرارات التي يتخذها النظام.

تُعد أيضًا من المكونات المهمة للتقنيات الناشئة مثل السيارات ذاتية القيادة والواقع الافتراضي والمزيد. 

تجد أساليب تعلّم الآلة صعوبةً في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات النصية، وذلك لأن مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب يمكن أن تحتوي على فروق واختلافات لا حصر لها. نور الإمارات ومن ناحية أخرى، تستطيع نماذج التعلم العميق فهم البيانات غير المهيكلة وتقديم ملاحظات عامة بدون استخراج السمات يدويًا.

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.

صفحات للمحررين الذين سجَّلوا خروجهم تعلَّم المزيد مساهمات

تطوير نماذج تعلم عميق قابلة للتفسير وتوفير شفافية في عمل الأنظمة العميقة وتفسير النتائج والقرارات.

في النهاية، يُرجى من القراء الأعزاء إخباري بأي انتقادات أو اقتراحات أو إذا رأيت أي مشاكل في الكتاب.

تواجه التعلم العميق تحديات مستمرة مثل معالجة حجم البيانات الكبيرة وضمان خصوصية البيانات.