ما هو التعلم العميق؟ شرح بسيط مع 8 أمثلة عملية

2٬204

هناك الكثير من الحديث في الآونة الأخيرة عن إمكانيات الآلات التي تتعلم القيام بأشياء يقوم بها البشر حاليًا في مصانعنا ومستودعاتنا ومكاتبنا ومنازلنا. في حين أن التكنولوجيا تتطور بسرعة جنبا فإن مصطلحات مثل الذكاء الإصطناعي, التعلم الآلي والتعلم العميق قد تجعلنا في حيرة من أمرنا. آمل أن يساعد هذا الشرح البسيط في حل الإرتباك حول التعلم العميق وأن الأمثلة العملية الثمانية ستساعد على توضيح الإستخدام الفعلي لتكنولوجيا التعلم العميق اليوم.

ما هو التعلم العميق؟

إن مجال الذكاء الإصطناعي هو عندما تتمكن الآلات من القيام بمهام تتطلب ذكاء بشريًا. وهو يشمل التعلم الآلي,حيث يمكن للآلات أن تتعلم من خلال الخبرة وإكتساب المهارات دون تدخل الإنسان. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية الإصطناعية,الخوارزميات المستوحاة من تركيب الدماغ البشري نفسه, من كميات كبيرة من البيانات. وعلى نحو مماثل لكيفية تعلمنا من التجربة, فإن خوارزمية التعلم العميق ستؤدي مهمة بشكل متكرر في كل مرة يتم تعديلها قليلاً لتحسين النتيجة. نشير إلى “التعلم العميق” لأن الشبكات العصبية لها طبقات (عميقة) متعددة تمكن التعلم. إن أي مشكلة تتطلب “التفكير” هي مشكلة يمكن أن يتعلمها التعلم العميق لحلها.

إن كمية البيانات التي ننتجها كل يوم مذهلة – تقدر حاليًا بنحو 2.6 مليار بايت – وهو المورد الذي يجعل التعلم العميق ممكنًا. نظرًا لأن خوارزميات التعلم العميق تتطلب الكثير من البيانات للتعلم منها, فإن هذه الزيادة في إنشاء البيانات هي أحد الأسباب التي أدت إلى زيادة قدرات التعلم العميق في السنوات الأخيرة. بالإضافة إلى إنشاء المزيد من البيانات, تستفيد خوارزميات التعلم العميق من قوة الحوسبة الأقوى المتوفرة حاليًا بالإضافة إلى إنتشار الذكاء الإصطناعي. سخرت الذكاء الإصطناعي كخدمة لمنظمات أصغر وأتاحت إمكانية الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الإصطناعي وتحديد خوارزميات الذكاء الإصطناعي المطلوبة للتعلم العميق دون إستثمار أولي كبير.

يسمح التعلم العميق للآلات بحل المشكلات المعقدة حتى عند استخدام مجموعة بيانات شديدة التنوع وغير منظمة ومترابطة. كلما تعلمت الخوارزميات أكثر, كلما كان أداؤها أفضل.

8 أمثلة عملية للتعلم العميق

والآن بعد أن أصبح بإمكاننا أن نتعلم كيف نحل المشاكل المعقدة دون تدخل الإنسان, ما هي بالضبط المشاكل التي تواجهنا؟ في ما يلي بعض المهام التي يدعمها التعلم العميق اليوم, وستستمر القائمة في النمو باستمرار, حيث تستمر الخوارزميات في التعلم من خلال ضخ البيانات.

1- المساعدين الإفتراضيين

سواء كان مثل Alexa أو Siri أو Cortana, فإن المساعدين الإفتراضيين لموفري الخدمات عبر الإنترنت يستخدمون التعلم العميق للمساعدة في فهم كلامك واللغة التي يستخدمها البشر عندما يتفاعلون معهم.

2- مجال الترجمة

بطريقة مماثلة, يمكن أن تتحول خوارزميات التعلم العميق تلقائيًا بين اللغات. هذا يمكن أن يكون مساعدة قوية للمسافرين ورجال الأعمال والعاملين بالحكومات.

 3- شاحنات التوصيل بدون سائق, الطائرات بدون طيار والسيارات المستقلة

الطريقة التي تفهم فيها السيارة المستقلة واقع الطريق وكيفية التفاعل معها سواء كانت علامة توقف أو كرة في الشارع أو سيارة أخرى من خلال خوارزميات التعلم العميق. كلما زادت البيانات التي تتلقاها الخوارزميات, كلما كان بإمكانها التصرف بشكل أفضل في معالجة المعلومات الخاصة بها – مثلا لا تزال علامة التوقف المغطاة بالثلج علامة توقف برغم ذلك تميزها الخوارزمية بشكل مذهل.

4- منصات الخدمة والدردشة “Chatbots”

يمكن لمنصات الدردشة وبرامج الخدمة التي توفر خدمة العملاء لكثير من الشركات الإستجابة بطريقة ذكية ومفيدة لزيادة عدد الإجابات للأسئلة السمعية والنصية بفضل التعلم العميق.

5-  مجال تلوين الصور

كانت عملية تحويل الصور بالأبيض والأسود إلى اللون مهمة يتم تنفيذها بدقة من قبل اليد البشرية. اليوم خوارزميات التعلم العميق قادرة على إستخدام السياق والأشياء في الصور لتلوينها لإعادة إنشاء الصورة الأبيض والأسود إلى صور بالألوان. النتائج مذهلة ودقيقة.

6- التعرف على الوجه

يتم إستخدام التعلم العميق للتعرف على الوجوه ليس فقط للأغراض الأمنية ولكن لوضع علامات على الأشخاص في مشاركات Facebook وقد نتمكن من دفع ثمن مشترياتنا في المتجر فقط بإستخدام وجوهنا في المستقبل القريب. التحديات التي تواجه خوارزميات التعلم العميق للتعرف على الوجه هي معرفة الشخص نفسه حتى عندما يكون قد قام بتغيير تسريحات الشعر أو نمت لحيته أو حلقها أو إذا كانت الصورة التي تم التقاطها سيئة بسبب الإضاءة السيئة أو عائق

7- الطب والمستحضرات الصيدلانية

من تشخيص الأمراض والورم إلى الأدوية المخصصة التي تم إنشاؤها لجينوم المرضي ,فإن التعلم العميق في المجال الطبي يحظى بإهتمام العديد من أكبر شركات الأدوية والمستحضرات الطبية.

8- التسوق والترفيه الشخصي

هل تساءلت يومًا كيف تأتي Netflix بإقتراحات لما يجب أن تشاهده بعد ذلك؟ أو عندما يأتي موقع Amazon بأفكار لما يجب عليك شراؤه بعد ذلك, وهذه الإقتراحات هي بالضبط ما تحتاجه ولكنك لم تعرفه من قبل؟ نعم, ذلك متاح بإستخدام خوارزميات التعلم العميق.

كلما ازداد تعلم خوارزميات التعلم العميق, كلما أصبحت أفضل. بلا شك التعلم العميق هو تقنية العقد القادم من الزمان.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/10/01/what-is-deep-learning-ai-a-simple-guide-with-8-practical-examples/#e7e79398d4ba

 

تعليقات