تعلم عميق

التعلم العميق هو أسلوب ذكاء اصطناعي (AI) للتعلم الآلي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بتعلم تحديد الأنماط دون برمجتها بشكل صريح. وهو مجال فرعي من التعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية، والخوارزميات المستوحاة من الدماغ البشري، من كميات كبيرة من البيانات. تم تصميم الشبكة العصبية للتعرف على الميزات والأنماط داخل مجموعة البيانات حتى تتمكن في النهاية من تصنيف البيانات تلقائيًا. تم استخدام التعلم العميق في العديد من المهام، مثل التعرف على الصور، والتعرف على الصوت، وترجمة اللغة.

التعلم العميق مستوحى من عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. ويستخدم طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية التي يتم تنظيمها في تسلسل هرمي لتحديد الأنماط في البيانات. وتكشف كل طبقة عن ميزات أكثر تعقيدًا بشكل تدريجي، مما يسمح للكمبيوتر بتعلم مفاهيم أكثر تعقيدًا. يمكن أيضًا للطبقات الموجودة في الأسفل أن تتعلم من الطبقات الأعلى.

التعلم العميق قادر على تحليل كميات كبيرة من البيانات ومعالجة البيانات بسرعة وكفاءة. ويمكنه أيضًا التعلم من البيانات غير المنظمة، مثل الصور والتسجيلات الصوتية، ويمكنه اختيار الأنماط التي لا يمكنه العثور عليها في البيانات المنظمة. وهذا يجعل التعلم العميق مفيدًا بشكل خاص في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.

يتم استخدام أنظمة التعلم العميق بشكل متزايد لتشغيل الخدمات والمنتجات في العديد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والاتصالات وألعاب الفيديو وتجارة التجزئة. يتم استخدامها لمهام مثل تحليل المشاعر، واكتشاف الكائنات، وتوصيات المنتج. من المرجح أن يزداد استخدام التعلم العميق مع سعي الشركات إلى طرق أفضل للاستفادة من البيانات المتاحة.