أسئلة وأجوبة مقابلات التعلم العميق – سبوتو

تسيطر تكنولوجيا المعلومات على القرن الحادي والعشرين. والآن، يقول علماء البيانات الحاسوبية المخضرمون أن مفهوم التعلم العميق أصبح شائعًا إلى جانب التعلم الآلي. الفهم العميق هو مجموعة من التقنيات التي تسمح للتعلم الآلي بالتنبؤ بالمخرجات من مجموعة من المدخلات. يتم وضع المدخلات في طبقات. وقد قامت الشركات في جميع أنحاء العالم بدمج التعلم العميق في نظامها. يتمتع المتخصصون المعتمدون في الفهم العميق بفرص عمل جيدة.
يحتاج أولئك الذين يتقدمون لمقابلة التعلم العميق لأول مرة أو واجهوا بالفعل عدة جولات من المقابلات لوظيفة في مجال التعلم العميق ولم ينجحوا في الحصول على الوظيفة إلى إعداد أنفسهم لفهم أساسي للتقنيات المتطورة الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات والتعلم العميق. بعد ذلك التعلم العميق قائمة شاملة بالأسئلة المتداولة وإجاباتها التي ستساعدهم على مواجهة لجنة المقابلة بثقة.
يأخذ التعلم العميق حجمًا كبيرًا من البيانات المنظمة وغير المنظمة. ويقوم بعمليات معقدة لاستخراج البيانات السرية. ويستخدم خوارزميات معقدة لتدريب الشبكات العصبية.
الشبكة العصبية هي طريقة عمل الخلايا العصبية في أدمغتنا.
تحتوي الشبكات العصبية الشائعة على ثلاث طبقات من النظام. وهي كالتالي:
أ)نطبقة مدخلات
ب)نطبقة مخرجات
ج)نطبقة مخفية.
ثم يحدث استخراج الميزة في الطبقة المخفية. لذلك، تعتبر هذه الطبقة هي الأكثر أهمية.
التشفير من النهاية إلى النهاية هو نموذج يحصل على البيانات الخام. ثم يقوم بإخراج النتيجة المطلوبة مباشرةً. لا تأتي أي مهام وسيطة بينهما.
وفيما يلي أهم ميزتين لتعدد المهام:
أ)نإنه يؤدي إلى تحيز أقل
ب)نلا تحتاج إلى صياغة الميزات يدويًا.
التعلّم العميق هو جزء من التعلّم الآلي. فهو يجعل حساب الشبكة العصبية متعددة الطبقات ممكنًا. يعتمد على الشبكات العصبية لمحاكاة القرارات المشابهة لتلك التي يتخذها البشر.
الذكاء الاصطناعي هو تقنية تسمح للبشر بمحاكاة السلوك البشري.
أما التعلم الآلي فهو تقنية تستخدم الأساليب الإحصائية لتطوير الآلات بطريقة تجعلها تتحسن مع الخبرة.
يتم توفير كل من بيانات المدخلات وبيانات المخرجات المطلوبة في التعلم الخاضع للإشراف. يتم تصنيف بيانات المدخلات وبيانات المخرجات وفقًا لذلك لتوفير أساس للتعلم بحيث يمكن معالجة البيانات في المستقبل.
لا يحتاج التعلّم الآلي غير الخاضع للإشراف إلى تصنيف المعلومات بشكل صريح. ثم يمكن تنفيذ العملية دون أن يتم تصنيف المعلومات. تحليل المجموعات هو المثال الأكثر شيوعًا للتعلم غير الخاضع للإشراف. وكثيرًا ما يُستخدم للعثور على الأنماط المخفية في البيانات
يستخدم التعلم العميق في القطاعات التالية:
حزمة تحويل فورييه مفيدة لصيانة وإدارة وتحليل قواعد البيانات الكبيرة. تم إنشاء هذا البرنامج بميزة عالية الجودة، تسمى التصوير الخاص. يمكن للأشخاص استخدامه بفعالية لإنشاء بيانات مصفوفة في الوقت الفعلي. فهو يساعد في معالجة جميع أنواع الإشارات.
يقدم الشكل المستقل للتعلم العميق قاعدة بيانات غير محددة مستقلة عن أي صيغة محددة.
أحدث التعلم العميق تغييرات ثورية في مجال علم البيانات. يعتبر مفهوم الشبكة العصبية المعقدة مركز جذب قيّم لعلماء البيانات. وهو مفيد لأداء العديد من عمليات التعلّم الآلي من المستوى التالي.
يتضمن التعلم العميق عملية توضيح المسائل القائمة على الخوارزمية المبسطة. وهو ممكن بسبب طبيعته المرنة. يسمح هذا الإجراء النادر للبيانات بالتحرك بشكل مستقل.
يلاحظ علماء البيانات التعلم العميق كإضافة متقدمة إلى العملية الحالية للتعلم الآلي التي يتم شرحها في أسئلة مقابلة التعلم الآلي بإيجاز.
أدوات التعلم العميق هي كما يلي:
هناك بعض المتطلبات الأساسية للأشخاص الذين يرغبون في بدء التعلم العميق. المتطلبات هي كما يلي:
أ) برمجة بايثون
ب) الرياضيات
ج) التعلم الآلي
فيما يلي بعض خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف للتعلم العميق:
تستخدم الشبكة العصبية الالتفافية الالتفاف في طبقة واحدة على الأقل من طبقاتها. تحتوي على مجموعة من المرشحات أو النواة التي تنزلق عبر صورة الإدخال بأكملها. وهي تكمل حاصل الضرب النقطي بين صورة الإدخال وأوزان المرشحات. يساعد التدريب تلقائيًا الشبكة على تعلم المرشحات التي قد تكتشف بعض الميزات المحددة.
يتضمن إجراء تطوير البنية الافتراضية اللازمة لتعلم التسرب ثلاث خطوات. الخطوات الثلاث هي كما يلي:
أ) تتضمن الخطوة الأولى تطوير الخوارزمية. إنها عملية طويلة.
ب) تتضمن الخطوة الثانية تحليل الخوارزمية. وهي تمثل منهجية داخلية.
ج) تتضمن الخطوة الثالثة تنفيذ الخوارزمية العامة. إنه الجزء الأخير من الإجراء.
خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف للتعلم العميق هي كما يلي:
أ) الترميز التلقائي
ب) شبكات الاعتقاد العميق (على سبيل المثال، آلة بولتزمان)
ج) خرائط التنظيم الذاتي.
نعم، التعلم العميق له عيوبه. تتمثل عيوب الفهم العميق فيما يلي:
أ) يستغرق نموذج التعلم العميق وقتاً طويلاً لتنفيذ العملية. اعتمادًا على مدى تعقيد النماذج، قد يستغرق الأمر عدة أيام لإكمال النموذج.
ب) من السهل خداع الشبكات العصبية العميقة.
ج) يحتاج التعلم العميق إلى كمية كبيرة من بيانات التدريب.
د) حتى الآن، لم يتم دمج التكامل العميق بشكل جيد مع المعرفة المسبقة.
آلة بولتزمان هي نوع من الشبكات العصبية المتكررة. تُعرف أيضًا باسم شبكة Stochastic Hopfield. وهي تحتوي على وحدات مخفية. هنا، تتخذ العقد قرارات ثنائية مع قليل من التحيز. يمكن ربط آلات بولتزمان معًا لإنشاء أنظمة أكثر تعقيدًا. كما أنها تستخدم أيضاً لتحسين حلول مشكلة ما.
إذنالسمات المميزة لآلة بولتزمان هي كما يلي:
أ) تكون الخلايا العصبية الموجودة فيها إما في حالة متجمدة أو في حالة مثبتة.
ب) تستخدم بنية متكررة.
ج) تتكون من خلايا عصبية عشوائية. تتضمن إحدى الحالتين الممكنتين إما 0 أو 1.
من الممكن أن يكون لها قيمة تحيز مختلفة في كل طبقة. قد يكون هناك أيضاً قيمة تحيز إضافية لجميع الخلايا العصبية في الطبقة المخفية. توفر كل استراتيجية من الاستراتيجيات نتيجة مختلفة.
من الصعب إظهار حساباتها في مقابلة هاتفية. لذلك، يمكن شرحها بالطريقة التالية:
الانتشار الأمامي: تحتوي المدخلات على أوزان للطبقة المخفية. يتم حساب مخرجات التنشيط عند كل عقدة في كل طبقة مخفية. وينتشر أكثر إلى الطبقة التالية حتى نصل إلى طبقة الخرج النهائية. نبدأ من المدخلات وننتقل إلى طبقة الخرج النهائية. بهذه الطريقة، نتحرك إلى الأمام. وبالتالي، يُعرف بالانتشار التوجيهي.
الانتشار الخلفي: نكتشف كيف تتغير دالة التكلفة مع تغير الأوزان والتحيزات في الشبكة العصبية. بهذه الطريقة، نقلل دالة التكلفة إلى الحد الأدنى. ولاشتقاق هذا التغيير، نستخدم قاعدة السلسلة ونحسب التدرج عند كل طبقة مخفية. نتحرك إلى الوراء لأننا نبدأ من دالة التكلفة النهائية ثم نعود إلى كل طبقة مخفية. لذا، يُعرف ذلك باسم التعلّم الخلفي.
ينتقل التعلم العميق من هياكل البيانات الأكثر بساطة إلى هياكل البيانات المعقدة. بعض هياكل البيانات الشائعة هي كما يلي:
أ) القائمة: القوائم هي واحدة من أكثر هياكل البيانات التي يمكن الوصول إليها. وهي تشكل سلسلة منظمة من العناصر.
ب) الرسوم البيانية الحسابية: وهي واحدة من أكثر بنيات البيانات تعقيدًا. وهي ذات أهمية حيوية لفهم تدفق العمليات الحسابية. يوفر الرسم البياني للحساب تسلسل العمليات التي يتم تنفيذها. تشير كل عقدة إلى عملية أو مكون من مكونات الشبكة العصبية.
ج) المصفوفة: وهي عبارة عن تسلسل منظم من العناصر، إلى جانب صفوف وأعمدة.
د) الموزونات: يمكن وصف الموترين بأنها وحدة البرمجة الأساسية للتعلم العميق. قد نستخدم الموتر لأداء عمليات رياضية متعددة.
تلعب آلة بولتزمان المقيدة دورًا حاسمًا في شبكة التعلم العميق. وتفيد هذه الخوارزمية في تقليل الأبعاد، والتصفية التعاونية، ونمذجة المواضيع.
يُستخدم التعلّم العميق في مجموعة متنوعة من الوظائف في مختلف المجالات. على سبيل المثال، أدوات البحث الطبي التي تخطط لاستخدام عقاقير جديدة للأمراض الجديدة والتطبيقات التجارية التي تستخدم التعرف على الوجوه هي أمثلة على التعلم العميق.
من بين مشاكل التعلّم العميق، واجهت مشاكل في التعلّم العميق، واجهت الإفراط في التكييف ونقص التكييف. في كثير من الأحيان، يتعلم النموذج التفاصيل وبيانات التدريب بشكل جيد لدرجة أنه يكون له تأثير سلبي للنموذج على المعلومات الجديدة. ويُعرف ذلك باسم الإفراط في الملاءمة.
ويحدث ذلك مع النماذج غير الخطية التي تكون أكثر مرونة أثناء تعلمها للوظيفة المستهدفة. النموذج مثالي لعالم التدريب. ومع ذلك، فإنه لا ينطبق على العالم الحقيقي.
بل على العكس، يشير الاستخفاف إلى نموذج غير مدرب جيدًا على البيانات، ولا يعمم على المعلومات الجديدة. كما أنه ليس دقيقًا ولا يعطي أداءً جيدًا. يحدث ذلك عندما يكون هناك القليل جدًا من البيانات لتدريب النموذج، وهو أمر غير صحيح أيضًا.
لقد قمنا بإعادة أخذ عينات من البيانات لتقدير دقة النموذج وتقييمه لتجنب كل من الإفراط في التركيب والتقصير في التركيب.
من الضروري مراعاة الأخلاقيات أثناء تطوير أو استخدام نظام التعلم العميق بشكل عملي. لقد كانت السنوات القليلة الماضية مليئة بالقصص التي أظهرت الذكاء الاصطناعي على أنه يُظهر تحيزاً وتمييزاً هائلاً في العالم الحقيقي.
لقد حصلت مؤخراً على شهادة احترافية في التعلم العميق. وكان الغرض من شهادتي هو زيادة معرفتي بالتعلم العميق. وقد زودتني بمعرفة متعمقة حول هذا الموضوع. ونتيجة لذلك، تمكنت من تبسيط خدمة العملاء لمالكي السابق.
الشبكة العميقة أكثر كفاءة من حيث الحساب والعديد من المعلمات الأخرى. بخلاف ذلك، كل من الأنظمة العميقة والضحلة جيدة بما يكفي لتقريب أي دوال.
تهيئة الوزن عامل أساسي في الشبكات العصبية. لدينا تهيئة جيدة للوزن وتهيئة غير كافية للوزن. القاعدة الثابتة لتعيين الأوزان هي أن تكون قريبة من الصفر دون أن تكون صغيرة جدًا.
تساعد التهيئة الجيدة للوزن في إعطاء خطأ إجمالي أفضل. كما أنه يوفر تقاربًا أسرع.
في حالة وصول مجموعة الأوزان في الشبكة إلى الصفر، ستبدأ جميع الخلايا العصبية في كل طبقة في إنتاج نفس المخرجات ونفس التدرجات أثناء الترحيل العكسي. لذا، لن يتمكن النظام من تعلم أي شيء على الإطلاق. لن يكون هناك مصدر لعدم التماثل بين الخلايا العصبية. لذا، نحتاج إلى جعل عملية تثبيت الوزن عشوائية.
دالة الخطوة الثنائية هي دالة تنشيط، تعتمد على عتبة. لا تسمح بمخرجات متعددة القيم. في حال كانت قيمة المدخلات أكثر أو أقل من حد عتبة معينة، يتم تنشيط الخلية العصبية. ثم ترسل نفس الإشارة إلى الطبقة التالية.
يرمز ReLU إلى التنشيط الخطي المعدل. العقدة التي تنفذ دالة التنشيط الشبكات المعدلة هي الشبكات التي تستخدم دالة المعدل للطبقات المخفية.
تسمح الـ ReLU المتسربة بقيم سالبة صغيرة عندما تكون المدخلات أقل من الصفر.
التسرب هو شركة تنظيم رخيصة. يتم استخدامه للحد من الإفراط في التركيب في الشبكات العصبية. يتم إسقاط مجموعة من العقد بشكل عشوائي في كل خطوة من التدريب. لذلك، نقوم بإنشاء نموذج مختلف يتم إنشاؤه لكل حالة تدريب. تشترك جميع النماذج في الأوزان. إنه شكل من أشكال متوسط النموذج.
يمكن لسعة النموذج أن تقارب دالة معينة. عندما تكون سعة النموذج أعلى، فهذا يعني أنه قد يتم تخزين كمية هائلة من المعلومات في الشبكة.
تتمثل وظيفة دالة التكلفة في وصف مدى جودة أداء الشبكة العصبية فيما يتعلق بعينة تدريب معينة والمخرجات المتوقعة. وهي توفر أداء الشبكة العصبية ككل. تتمثل أولوية التعلم العميق في الحفاظ على دالة التكلفة عند الحد الأدنى. لذلك، يفضل الناس استخدام مفهوم نزول التدرج.
نزول التدرج هو خوارزمية تحسين تُستخدم لتقليل دوال معينة من خلال التحرك المستمر في اتجاه الانحدار الأكثر انحدارًا، كما هو محدد من خلال سالب الانهيار. إنها خوارزمية تكرار.
المزايا الرئيسية لنسب التدرج المصغر هي كما يلي-
الشكل الكامل لـ RNN هو شبكة عصبية متكررة. وتُعرف الشبكات العصبية الاصطناعية المصممة لتحديد الأنماط في تسلسل البيانات، مثل النصوص والكتابة اليدوية، باسم RNN. وهي تستخدم خوارزمية العودة المتناسبة للتدريب بسبب ذاكرتها الداخلية. ويمكنها حفظ الأشياء الأساسية حول المدخلات التي تتلقاها. تساعدهم هذه الذاكرة المعززة على التنبؤ بالأحداث المستقبلية بدقة.
خاتمة إذاً لقد قمنا بتغطية العديد من أسئلة مقابلات التعلم العميق التي ستساعدك في الحصول على الوظيفة المثالية التي لطالما رغبت بها. سبوتو هنا لمساعدتك في تحسين مهاراتك.
SPOTO هي شركة معترف بها عالميًا تقدم مجموعة واسعة من الخدمات الاحترافية المصممة لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. نحن متخصصون في التدريب التقني والتدريب على الأعمال، وتطوير تكنولوجيا المعلومات وحلول البرمجيات، وخدمات اللغات الأجنبية، والتعلم الرقمي، وتوفير الموارد والتوظيف، والاستشارات. يتجلى التزامنا الثابت بالتميز من خلال شهادات الأيزو 9001 و27001 وCMMIDEV/3، التي تؤكد على معاييرنا الاستثنائية. وبفضل سجلنا الحافل بالنجاح الذي يمتد لأكثر من عقدين من الزمن، فقد قدمنا خدماتنا بفعالية لأكثر من 4000 مؤسسة في جميع أنحاء العالم.