أساسيات التعلم العميق إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي

التعلم العميق هو فرع رئيسي من فروع الذكاء الاصطناعي. إنه تحويلي وثوري للغاية. فقد مكّن من تحقيق اختراقات في التعرف على الصور، والمعالجة اللغوية العصبية اللغوية، والروبوتات، والرعاية الصحية. يتعلق التعلم العميق بالخوارزميات التي تتعلم من البيانات. فهي تقوم بعمل تنبؤات أو قرارات. ولكن ما هي بالضبط المفاهيم الأساسية التي تجعل التعلم العميق فعالاً للغاية؟ ستستكشف هذه المدونة هذه المفاهيم. سنقوم بتفصيلها لمساعدتك على فهم مفاتيح نجاح التعلم العميق.
1. ما هو التعلّم العميق؟
التعلّم العميق هو نوع من أنواع التعلّم الآلي. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، ويتطلب التعلم الآلي التقليدي أن يقوم البشر ببرمجة واستخراج الميزات. على النقيض من ذلك، يتعلم التعلم العميق تلقائيًا الميزات من البيانات الأولية. تهدف هذه النماذج، التي تسمى الشبكات العصبية، إلى محاكاة الدماغ البشري. فهي تحاول محاكاة طريقته في معالجة المعلومات.
تحتوي شبكات التعلم العميق على طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية. وهي تمرر المعلومات من خلال وصلات، لكل منها وزن. أثناء التدريب، يتم تعديل هذه الأوزان لتقليل أخطاء التنبؤ. يتم تنقيح هذه الأوزان أثناء التدريب لتقليل أخطاء التنبؤ. يشير مصطلح “عميق” في “الشبكات العميقة” إلى عدد الطبقات.
2. الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)
تشكّل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) جوهر التعلّم العميق، وتتألف من طبقات متعددة من العقد، والمعروفة أيضًا باسم الخلايا العصبية. تم تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية على غرار بنية الدماغ البشري. وتشكل خلاياها العصبية شبكة تعالج المعلومات وتنقلها.
هناك ثلاثة أنواع أساسية من الطبقات في الشبكة العصبية الاصطناعية: طبقة الإدخال: الطبقة الأولية التي تستقبل البيانات الأولية، على سبيل المثال، في تصنيف الصور، قد تستقبل هذه الطبقة قيم البكسل. الطبقات المخفية: وهي الطبقات الوسيطة التي تتم فيها العمليات الحسابية الفعلية. تستقبل كل خلية عصبية في الطبقة المخفية المدخلات من الطبقة السابقة، وتقوم بمعالجتها وتمررها إلى الطبقة التالية. طبقة الإخراج: الطبقة الأخيرة. تنتج تنبؤات بناءً على بيانات المدخلات.
أحد الأسباب الرئيسية لقوة التعلّم العميق هو أن الشبكات العصبية الاصطناعية يمكنها تعديل أوزانها من خلال التدريب.
3. الخلايا العصبية ووظائف التنشيط
تقوم كل خلية عصبية في الشبكة العصبية بعملية حسابية بسيطة. فهي تأخذ مجموعًا مرجحًا للمدخلات وتضيف تحيزًا وتمرر النتيجة من خلال دالة تنشيط. وتقرر دالة التنشيط ما إذا كان ينبغي على الخلية العصبية أن تطلق. وتتيح للشبكة نمذجة الأنماط المعقدة.
هناك عدة أنواع من دوال التنشيط: سيغمويد: تخرج قيمة بين 0 و 1. لذا، فهي مفيدة لمهام التصنيف الثنائي. ReLU (الوحدة الخطية المعدلة): ReLU هي دالة تنشيط مستخدمة على نطاق واسع. وتؤدي بساطتها وقدرتها على حل مشكلة التدرج المتلاشي إلى زيادة شعبيتها فهي تمرر المدخلات دون تغيير إذا كانت موجبة؛ وإلا فإنها تُخرج صفرًا. سوفت ماكس: غالباً ما تُستخدم في مشاكل التصنيف متعدد الفئات تقوم دالة Softmax بتحويل قيم المخرجات الأولية إلى احتمالات. وهذا يجعل تنبؤات النموذج أسهل في التفسير. تسمح دوال التنشيط هذه للشبكات العصبية العميقة بإضافة اللاخطية. وهذا يمكّنها من تعلم العلاقات المعقدة وغير الخطية في البيانات.
4. تدريب الشبكات العصبية: التكاثر الخلفي ونسب التدرج
تدريب الشبكة العصبية يعني تعديل أوزانها. والهدف من ذلك هو ضمان أن تكون تنبؤات النموذج دقيقة قدر الإمكان. تتم هذه العملية من خلال تقنيتين رئيسيتين: الانتشار الخلفي ونسب التدرج. الانتشار الخلفي: وهي عملية إعادة إرسال الخطأ من طبقة الخرج إلى طبقة الإدخال. يمثل الخطأ الفرق بين المخرجات المتوقعة والنتيجة الفعلية. يستخدم الانتشار الخلفي هذا الخطأ لضبط الأوزان في كل طبقة. يتيح للشبكة تعلم أفضل المعلمات للحصول على تنبؤات دقيقة. نزول التدرج: بمجرد حساب الخطأ، نستخدم نزول التدرج لتقليله إلى الحد الأدنى. نزول التدرج هو طريقة تحسين. حيث تقوم بتعديل أوزان الشبكة. يحسب تدرج الخطأ لكل وزن، ويتم تحديث الأوزان لتقليل الخطأ. وهذا يحسن دقة النموذج.
يجعل الانتشار الخلفي ونسب التدرج الشبكة العصبية “تتعلم” من البيانات. يساعدان على تحسينها بمرور الوقت.
5. الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي شكل من أشكال الشبكات العصبية، وهي مخصصة لمعالجة البيانات الشبكية المنظمة، مثل الصور. تعتبر الشبكات العصبية التلافيفية فعالة بشكل خاص في تصنيف الصور واكتشاف الأجسام ومهام التجزئة.
يتم بناء شبكات CNNs باستخدام سلسلة من الطبقات: الطبقة التلافيفية: تطبق هذه الطبقة عمليات التلافيف باستخدام مرشحات. تقوم بمسح صورة الإدخال للعثور على الميزات المهمة. وتشمل هذه الميزات الحواف والأنسجة والأشكال. يتم تعلم هذه الميزات أثناء التدريب. طبقة التجميع: بعد طبقة التلافيف، تقوم طبقة التجميع بتقليل حجم الصورة. وتحتفظ بالمعلومات الأكثر أهمية وتقلل من العمليات الحسابية المطلوبة. التجميع الأقصى هو الأسلوب الأكثر شيوعًا. وهي تختار القيمة القصوى من منطقة من الصورة. طبقة متصلة بالكامل: بعد الالتفاف والتجميع، يتم تسطيح بيانات الصورة. ثم يتم تمريرها بعد ذلك إلى طبقة متصلة بالكامل، حيث يتم التنبؤ النهائي. تتفوق شبكات CNN في إيجاد الأنماط. وهي أداة رائعة للبيانات المرئية.
6. الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة للبيانات المتسلسلة، على عكس الشبكات العصبية التقليدية، تتميز الشبكات العصبية المتكررة بحلقات في اتصالاتها. وهذا يتيح لها تذكر المعلومات من الخطوات السابقة في التسلسل.
يمكن لشبكات RNNs “تذكر” المدخلات السابقة. وهذا أمر أساسي لمهام مثل النمذجة اللغوية والتنبؤ. ومع ذلك، فإن شبكات RNN التقليدية لها حدود. فهي تعاني من مشكلة التدرج المتلاشي. فمع انتقال المعلومات عبر الشبكة، يتم “نسيانها”.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء نسخ محسّنة من شبكات RNNs: الذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTM): يمكن لشبكات LSTM تخزين المعلومات لفترة أطول. وهي تتفوق في معالجة تسلسلات البيانات الطويلة. وحدات متكررة ذات بوابات (GRUs): وحدات GRUs مثل LSTMs. لديها تصميم أبسط ومعلمات أقل. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تسريع التدريب دون فقدان الأداء.
تُعد وحدات الشبكات الشبكية الشبكية المتكررة ومتغيراتها أساسية لتطبيقات مثل: الترجمة الآلية للتعرف على الكلام وتحليل المشاعر
7. الإفراط في التركيب والتنظيم
أحد التحديات الرئيسية في تدريب نماذج التعلم العميق هو الإفراط في التركيب. يحدث هذا عندما يصبح النموذج معقدًا للغاية، مما يؤدي إلى حفظ بيانات التدريب بدلاً من تعميمها على البيانات الجديدة غير المرئية.
للتخفيف من الإفراط في التركيب، يتم استخدام تقنيات تنظيم مختلفة: التسرب: تتجاهل هذه التقنية الخلايا العصبية العشوائية أثناء التدريب. وهي تمنع الشبكة من الاعتماد بشكل كبير على الخلايا العصبية الفردية. تنظيم L2 (ريدج): تضيف عقوبة إلى دالة الخسارة بناءً على أوزان النموذج. هذا لا يشجع على الأوزان الكبيرة التي يمكن أن تسبب الإفراط في التركيب. زيادة البيانات: هذا يعني زيادة مجموعة بيانات التدريب بشكل مصطنع. نقوم بذلك عن طريق تطبيق تحويلات مثل التدوير أو التقليب أو التحويلات على البيانات. يساعد النموذج على التعميم بشكل أفضل.
8. التعلّم التحويلي
التعلّم التحويلي هو نهج فعّال حيث يتم أولاً تدريب نموذج مُدرّب مسبقًا على مجموعة بيانات كبيرة. بعد ذلك، يتم ضبطه لمهمة محددة باستخدام مجموعة بيانات أصغر. وهذا يوفر الوقت والقدرة الحاسوبية. تعلّم النموذج ميزات مفيدة من مجموعة البيانات الأكبر. يعد التعلم المنقول مفيدًا في مجالات مثل التعرف على الصور. في تلك المجالات، يمكن إعادة استخدام النماذج الكبيرة مثل VGG أو ResNets لمهام مختلفة.
كيف تحصل على شهادة التعلّم العميق؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية معتمدة لتسريع الحياة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الشهادات الـ 10 الأعلى أجراً المستهدفة في 2024 هي
محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP)
الخلاصة
لقد غيّر التعلم العميق الذكاء الاصطناعي. فهو يتيح للآلات التعلم من البيانات الضخمة والقيام بمهام معقدة كانت مستحيلة في السابق. يعمل التعلُّم العميق على تشغيل التطبيقات في مجالات من الرعاية الصحية إلى الترفيه. لفهمه، تعرف على أربعة مفاهيم أساسية: 1 – الشبكات العصبية الاصطناعية، 2 – دوال التنشيط، 3 – الانتشار الخلفي، 4 – البنى المتخصصة مثل الشبكات العصبية الاصطناعية وشبكات الشبكات العصبية المتداخلة. ومع تطور التعلم العميق، يجب علينا إتقان هذه المفاهيم. فهي أساسية للاستفادة من الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي وتأثيره على العالم.