التعلم العميق Options
التعلم العميق Options
Blog Article
تتدرب لوغاريتمات التعلم بدون إشراف على البيانات غير المسماة. ويمكنها فحص البيانات الجديدة لتحاول تأسيس روابط ذات مغزى بين المدخلات والمخرجات مسبقة التحديد. وتستطيع أن تكشف عن الأنماط وتصنِّف البيانات. على سبيل المثال، يمكن للوغاريتمات التعلم بدون إشراف تجميع المقالات الإخبارية من المواقع الإخبارية المختلفة تحت فئات شائعة، مثل الرياضة والجريمة، إلخ.
وتركز معظم الاختبارات المستخدمة في النظام المدرسي الأمريكي الحالي بشكل أساسي على تحقيق المعرفة بالمحتوى والاعتماد بشكل كبير على العناصر متعددة الخيارات، وقياس المعرفة ذات المستوى المنخفض في المقام الأول وبعض المهارات الأساسية.
الإشراف على المحتوى لإزالة المحتوى غير الآمن أو غير الملائم تلقائيًا من أرشيفات الصور ومقاطع الفيديو
باستخدام تقنيات التعلم العميق وتعلم الآلة، يمكن تطوير أنظمة ذكية تتعلم وتتطور بشكل مستمر، مما يساهم في تحقيق تقدم حقيقي في مجالات التكنولوجيا الحديثة.
تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات من الطبقات المخفية التي يمكنها استخدامها في تحليل مشكلة من عدة زوايا مختلفة.
ومع ذلك ، يعد استخراج الميزات يدويًا عملية صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً. كان ظهور التعلم العميق قادرًا على استبدال هذه الأساليب التقليدية بسرعة. لأنه يمكنه استخراج الميزات تلقائيًا لتناسب أي مشكلة.
إذا كنت تنوي اقتحام هذا المجال الواعد، فيُمكنك الاطِلاع على جميع مقالاتنا الخاصّة بالذكاء الاصطناعي والتي ستُسهِّل عليك الخطوات للوصول إلى هدفك النهائي وستضعك في أوّل الطريق لتمضي في مسارك المهني كمُحترف في مجال الذكاء الاصطناعي. ولا تنسَ الاشتراك في موقعنا ليصلك كل ما هو جديد!
في استمرار للفصل، سوف نتعامل مع الأساليب الكلاسيكية نون المختلفة لحل المشكلات من خلال التعلم المعزز، وفي النهاية، سنرى سبب ظهور مجال بحث جديد يسمى التعلم المعزز العميق، وسوف ندرس مناهجه.
فهم التعلم العميق سيساعد في استغلال إمكانات التكنولوجيا الحديثة وتحقيق التقدم في مجال التعلم الآلي.
تعمل الطبقات المخفية في الشبكات العصبونية العميقة بنفس الطريقة. إذا كانت خوارزمية التعلم العميق تحاول تصنيف صورة لحيوان، فإن كل طبقة من طبقاتها المخفية تعالج سمةً مختلفةً للحيوان وتحاول تصنيفه بدقة.
كتاب تعلم الآلة وعلم البيانات: الأساسيات والمفاهيم والخوارزميات والأدوات
الفوائد المستقبلية لتطبيقات التعلم العميق في المجالات الناشئة:
يُمكنك محاولة تحديد الأنماط، مثل ما يلي: الحيوان له حوافر، فمن الممكن أن يكون بقرة أو غزال، ويمتلك عيون قطط، لذا من الممكن أن يكون نوعًا من القطط البريّة.
تحليل واستخلاص المعلومات من البيانات المعقدة والهيكلة مثل البيانات الاقتصادية والاجتماعية.