الشبكات العصبية

الشبكات العصبية هي نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يسعى إلى تكرار عمل الدماغ البشري. ويستند إلى الحسابات التي تحاكي بشكل فضفاض الخلايا العصبية في الجهاز العصبي.

الشبكات العصبية هي نماذج للدماغ البشري، وتتكون من سلسلة من الخوارزميات الرياضية، التي تتعلم من الأنماط والبيانات. يمكن للشبكات العصبية أن تتعلم المهام المعقدة من خلال اكتشاف الأنماط في المعلمات أو المتغيرات، ثم تطبيق المعرفة على مواقف جديدة.

تقوم الشبكات العصبية بتحليل البيانات بطريقتين: خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف. التعلم الخاضع للإشراف هو عندما يتم إعطاء الشبكة العصبية مجموعة بيانات معروفة من أجل التعلم وحل المشكلة. التعلم غير الخاضع للرقابة هو عندما يتم تقديم مجموعة بيانات للشبكة العصبية لا تحتوي على أي تصنيفات أو فئات. يجب على الشبكة العصبية بعد ذلك محاولة تحديد الأنماط وتصنيف البيانات دون أي مساعدة خارجية.

التطبيق الرئيسي لهذه التكنولوجيا هو التعرف على الأنماط، وفرز البيانات، وإنشاء التنبؤات. تُستخدم الشبكات العصبية على نطاق واسع في العديد من الصناعات، مثل التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغات الطبيعية، والأمن السيبراني، والتمويل.

يمكن استخدام الشبكات العصبية لكشف ومنع الهجمات السيبرانية. وباستخدام نموذج خاضع للإشراف تم تدريبه على مجموعة بيانات من التهديدات المعروفة، يمكن استخدام الشبكة لاكتشاف السلوك الضار وحظره.

بشكل عام، تعد الشبكات العصبية أدوات قوية في مجال الذكاء الاصطناعي ويستمر استكشافها وتحسينها. ومع جمع المزيد من البيانات وإجراء المزيد من التجارب، ستصبح الشبكات العصبية أكثر قوة وستكون قادرة على المساعدة في حل المشكلات الأكثر تعقيدًا.