فيما يلي، يتم تقديم تعريف للتعلم العميق وكيف يعمل، ويتم شرح أهميته والتحديات والاختلافات مع التعلم الآلي وفي نهاية الفصل، يتم ذكر تطبيقاته في العالم الحقيقي.
في مجال التعلم العميق، يُمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. يتم تحديد المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلُم من البيانات التي تحصل عليها، وتحدد كميّة ونوعيّة البيانات التي يُمكن أن تتعلمها هذه الآلات.
يشير التعلم العميق إلى نوع من تعلم الآلة يهدف إلى تعلم النماذج والمعرفة من البيانات المتاحة. يعتمد هذا النوع من التعلم على الذكاء الاصطناعي ويستخدم شبكات عصبونية متعددة الطبقات لمحاكاة عملية التعلم البشرية.
تحليل ذكاء الأعمال للمستندات الطويلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والنماذج
يستخدم التعلم العميق أيضًا في تطوير نماذج للتعرف على الكلمات والنحو في اللغة العربية. يمكن لأنظمة التعلم العميق تحليل هياكل الجمل والقواعد النحوية واستخلاص المعلومات الدقيقة حول اللغة العربية.
يُساعد التعلم العميق في تحديد ومنع تهديدات الأمن السيبراني من خلال تحليل الأنماط في حركة مرور الشبكة، والكشف عن الحالات الشاذّة أو الغريبة، وتحسين دقّة أنظمة كشف التسلُّل.
أجهزة التحكم عن بعد التي تعمل بالصوت الخاصة بأجهزة التلفزيون
يمكن للشبكة العصبونية للتعلم العميق تصنيف هذه البيانات وفرزها أيضًا، وذلك عن طريق تحليل المعاملات المالية ووضع علامة على بعضها للكشف عن الاحتيال.
في هذا القسم، سنقوم بدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على البيئة وكيف يمكن استخدامه للحفاظ على نوعية الحياة. سنستكشف مفهوم الذكاء الاصطناعي ودوره في حماية البيئة، بالإضافة إلى تطبيقاته المختلفة وكيفية تحليل البيانات وإدارتها بفاعلية لتحقيق الاستدامة البيئية.
يمكنك استخدام أساليب التعلم العميق في أتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تفريغ ملف صوتي إلى نص.
كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من نور البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات المسماة لتدريب خوارزمية التعلم الآلي جزئيًا.
في السنوات الأخيرة ، أصبح التعلم العميق المحرك الرئيسي للحلول المبتكرة لمشاكل الذكاء الاصطناعي ، والتي أصبحت ممكنة من خلال زيادة كمية البيانات المتاحة، وزيادة موارد الحوسبة وتحسين التقنيات في التدريب على الشبكة العميقة.
من المتوقع أن يستمر استخدام التعلم العميق في تحليل البيانات في النمو والتطور في المستقبل للاستفادة القصوى من البيانات والمعرفة.
تحسِّن مشروعات التعلم الآلي في القطاع المالي تحليلات المخاطر والتنظيم. تتيح تقنية تعلّم الآلة للمستثمرين تحديد الفرص الجديدة من خلال تحليل تحركات سوق الأسهم أو تقييم صناديق التحوط أو معايرة المحافظ المالية.