The 2-Minute Rule for تقنية التعلم العميق
The 2-Minute Rule for تقنية التعلم العميق
Blog Article
تحليل ذكاء الأعمال للمستندات الطويلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والنماذج
وبالمثل، تتكوّن الشبكات العصبيّة في تكنولوجيا التعلم العميق -أو الشبكات العصبية الاصطناعيّة- من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا لتخزين وتحليل كميّات ضخمة من البيانات.
وتأتي بعض هذه المدارس النموذجية من شبكات الإصلاح، ولكن العديد منها مدارس ومقاطعات استهدفت تعليمات ونتائج التعلم العميق كمهمتها ولكن بدون الفوائد المالية والعلاقات العامة والامتثال الممنوحة للمدارس المستأجرة.
تسمى هذه العملية بالتعلم الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، لا تتحسن دقة النتائج إلا إذا كان لديك مجموعة بيانات واسعة ومتنوعة بما فيه الكفاية. على سبيل المثال، قد تحدد الخوارزمية القطط السوداء بدقة ولكنها قد تخفق في تحديد القطط البيضاء لأن مجموعة بيانات التدريب تحتوي على صور أكثر للقطط السوداء.
تعتبر هذه التقنية ضرورية لميزات مثل اكتشاف الأشياء والحفاظ على المسار والتحكم التكيفي في السرعة.
هذه القدرة على معالجة النص الطبيعي الذي أنشأه الإنسان لها عدة حالات استخدام، من بينها حالات استخدام في الوظائف التالية:
اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
تحتوي الشبكة العصبونية الاصطناعية على كثير من العُقَد التي تدخل البيانات فيها. هذه العُقَد تمثل طبقة الإدخال للنظام.
وطور ممارسوا التعلّم العميق عدد من طرق الإصلاح التعليمية وأقاموا مجموعة متنوعة من نماذج الفصول الدراسية والمدرسة والمقاطعات. وأثناء التأكيد على إتقان المحتوى القوي، يطلب المعلمون من الطلبة «تجاوز الفهم الأساسي وإجراءات الخوارزمية والانخراط في المهارات التي تقع في الجزء العلوي من تصنيفات التعلم التقليدية - التحليل والتركيب شاهد المزيد والإبداع»، وفقًا لما ذكره علماء التعليم في جامعة هارفارد جال مهتا وسارة فاين.
تستخدم السيارات ذاتية القيادة نماذج التعلم العميق لاكتشاف لافتات الطرق والمشاة تلقائيًا.
يمكن للشبكة العصبونية للتعلم العميق تصنيف هذه البيانات وفرزها أيضًا، وذلك عن طريق تحليل المعاملات المالية ووضع علامة على بعضها للكشف عن الاحتيال.
الفوائد المستقبلية لتطبيقات التعلم العميق في المجالات الناشئة:
يمكنك بعد ذلك نشر هذه النماذج لمعالجة كميات كبيرة من البيانات وتحقيق نتائج ذات صلة متزايدة.
من خلال تطبيق التعلم العميق والذكاء الاصطناعي في المجالات الناشئة، سنشهد تحولًا كبيرًا في طرق العمل والتفاعل بين الإنسان والتكنولوجيا. بواسطة التعلم العميق، يمكن تحسين الأداء وتعزيز التكامل بين الآلة والإنسان، مما يفتح المجال لمزيد من الابتكار والتطور في مجالات الروبوتات والطب والمركبات ذاتية القيادة وغيرها من المجالات الناشئة.