The Fact About تقنية التعلم العميق That No One Is Suggesting
The Fact About تقنية التعلم العميق That No One Is Suggesting
Blog Article
تستطيع العمل بدون تدخل بشري بعد الإعداد. على سبيل المثال، التعلم الآلي في برمجيات الأمن السيبراني يستطيع مراقبة الحالات غير الطبيعية والتعرف عليها في حركة مرور الشبكة بدون أي مدخلات من جانب المسؤول.
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.
تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات مخفيّة أخرى في الشبكة العصبيّة. تقوم هذه الطبقات المخفيّة بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية التي يمكن استخدامها لتحليل المُشكلة من عدّة زوايا مختلفة.
تسجيل الدخول حساب جديد الرئيسية كل الأنشطة بحث تابعنا تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب المزيد
يتكون هذا الكتاب من ستة فصول، سنشير إلى محتوى هذه الفصول بإيجاز كما في أدناه:
خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج.
استخدام شبكات عصبونية لتصنيف الصور بناءً على معالم مختلفة مثل الأشكال والألوان
وهذا يسمح لها بتوقع النتائج بصورة أكثر دقة من مجموعة بيانات مدخلة معينة. على سبيل المثال، يمكن لعلماء البيانات تدريب تطبيق طبي على تشخيص مرض السرطان من صور الأشعة السينية عن طريق تخزين ملايين الصور المفحوصة والتشخيصات المقابلة.
كلا، التعلم الآلي وعلم البيانات ليسا شيئًا واحدًا. علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم نهجًا علميًا لاستخراج المعاني والرؤى من البيانات. ويستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات لتحليل البيانات، وما التعلم الآلي إلا أداة منها.
يساعد التعلم الآلي الأعمال عن طريق دفع عجلة النمو وفتح سبل إيرادات جديدة وحل مشكلات صعبة. فالبيانات هي القوة المحركة الحاسمة وراء صنع القرار التجاري، ولكن في الأحوال التقليدية، كانت تستخدم الشركات البيانات من مصادر مختلفة، مثل ملاحظات العملاء والموظفين والوضع المالي.
يعد التعلّم العميق أو الأعمق في التعليم الأمريكي مجموعة من النتائج التعليمية للطلبة متضمنًا اكتساب محتوى أكاديمي قوي ومهارات تفكير عليا وتصرفات تعليمية، ويستند التعلم العميق إلى فرضية مفادها أن طبيعة العمل والحياة المدنية والحياة اليومية تتغير، وبالتالي فإن التعليم الرسمي يتطلب بشكل متزايد أن يوفر للشباب القدرة على اكتساب مهارات مثل التفكير التحليلي وحل المشكلات المعقدة والعمل الجماعي.
ولكن مع تطور تطبيقات التعلم العميق في المجالات الناشئة، ينبغي مراعاة التحديات المستقبلية التي يمكن أن تواجهها. فقد تشمل هذه التحديات تأمين البيانات والخصوصية ومعالجة حجم البيانات المتزايد وأخذ الاعتبار للقيود الأخلاقية والقانونية المحتملة.
من المتوقع أن يستمر استخدام التعلم العميق في تحليل البيانات في النمو والتطور في المستقبل للاستفادة القصوى من البيانات والمعرفة.
يمكن للشبكات العصبونية الاستفادة من عدة معالجات في توزيع أعباء العمل بسلاسة وكفاءة عبر أنواع وكميات مختلفة من شاهد المزيد المعالجات.