ستساعدك المقالة التالية: التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية
هناك العديد من المفاهيم والتقنيات المختلفة التي تشكل مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). اثنان من هذه المفاهيم هما التعلم العميق والشبكات العصبية.
دعنا نحدد كل واحد بشكل صحيح قبل الغوص بشكل أعمق:
- تعلم عميق: مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، التعلم العميق يلغي بعض المعالجة المسبقة للبيانات التي عادة ما تكون متضمنة في ML. يمكن لخوارزميات التعلم العميق معالجة البيانات غير المهيكلة ، وببساطة ، فهي طريقة لأتمتة التحليلات التنبؤية.
- الشبكات العصبية: الشبكات العصبية هي أيضًا مجموعة فرعية من التعلم الآلي وهي أساسية لخوارزميات التعلم العميق. مستوحاة من الدماغ البشري ، فهي تتكون من طبقات مختلفة تعتمد على بيانات التدريب لتحسين دقتها بمرور الوقت.
ما هو التعلم العميق؟
يحاول التعلم العميق تقليد الدماغ البشري من خلال تمكين الأنظمة من تجميع البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة بشكل لا يصدق. إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي تدرب الكمبيوتر على أداء مهام شبيهة بالبشر ، مثل التعرف على الكلام أو التعرف على الصور. من خلال التعلم العميق ، يمكن للأنظمة تحسين قدراتها على تصنيف البيانات والتعرف عليها واكتشافها ووصفها.
يلعب التعلم العميق دورًا كبيرًا في العديد من تقنيات اليوم ، مثل Alexa و Siri. إنه ينطوي على تدريب البيانات على الكمبيوتر من خلال خوارزميات عميقة للتعلم بشكل مستقل من خلال التعرف على الأنماط باستخدام طبقات من المعالجة.
على عكس التعلم الآلي الكلاسيكي ، والذي عادةً ما يستفيد من البيانات المنظمة والمسمى لعمل تنبؤات ، يمكن أن يستخدم التعلم العميق بيانات غير منظمة. هذا يعني أنه تم التخلص من الكثير من المعالجة المسبقة للبيانات المتضمنة عادةً في التعلم الآلي. تستوعب خوارزميات التعلم العميق هذه البيانات وتعالجها ، والتي يمكن أن تتضمن أشياء مثل النصوص والصور ، وتقوم بأتمتة استخراج الميزات. كل هذا يعني أن التعلم العميق يعتمد بشكل أقل على البشر من الأساليب الأخرى.
تستخدم خوارزميات التعلم العميق أيضًا عمليات النسب المتدرج والانتشار العكسي لتصبح أكثر دقة. وهذا يمكّنهم أيضًا من إجراء تنبؤات بناءً على بيانات جديدة لم يسبق لهم مواجهتها.
يمكن لنماذج التعلم العميق تنفيذ أنواع مختلفة من أساليب التعلم. على سبيل المثال ، يمكنهم الخضوع للتعلم غير الخاضع للإشراف ، والذي لا يتطلب مجموعات بيانات مصنفة. تمكن تقنية التعلم هذه النماذج من اكتشاف الأنماط في البيانات وتجميعها حسب خصائص معينة ، كل ذلك دون مساعدة إشراف بشري.
ما هي الشبكات العصبية؟
تشكل الشبكات العصبية عملية التعلم الآلي ، وهي التي تمكن برامج الكمبيوتر من التعرف على الأنماط وحل المشكلات في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
غالبًا ما يشار إليها باسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) ، تعد الشبكات العصبية أساسية للتعلم العميق. مستوحاة من الدماغ البشري ، تحاكي بنيتها الخلايا العصبية البيولوجية.
تحتوي الشبكات العصبية على طبقات عقدة تحتوي على طبقة إدخال وطبقة مخفية واحدة أو أكثر وطبقة إخراج. كل خلية عصبية اصطناعية ، أو عقدة ، تتصل بأخرى. تعتمد الشبكات العصبية على بيانات التدريب للتعلم وتحسين تنبؤاتها بمرور الوقت ، وهو ما يسمح باستخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
من المهم أيضًا ملاحظة أن هناك عدة أنواع مختلفة من الشبكات العصبية:
- الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs): تعد الشبكات العصبية الاصطناعية أحد أكثر أنواع شبكات التعلم العميق شيوعًا ، وهي عبارة عن شبكات حسابية مستوحاة من الناحية البيولوجية تتكون من ثلاث طبقات أو أكثر. يتم استخدامها لحل مجموعة واسعة من المشكلات التي تتضمن التعرف على الكلام وترجمة النص وغير ذلك الكثير.
- الشبكات العصبية التلافيفية (CNN): نوع آخر من شبكات التعلم العميق هي شبكات CNN ، وهي مفيدة بشكل خاص لمهام رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور. متفوقة على الشبكات العصبية الأخرى ، تعد شبكات CNN فعالة بشكل لا يصدق مع الصورة أو الإشارات الصوتية أو مدخلات الكلام. وهي تعتمد على ثلاثة أنواع رئيسية من الطبقات: الطبقة التلافيفية وطبقة التجميع والطبقة المتصلة بالكامل (FC).
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): نوع رئيسي آخر من شبكات التعلم العميق ، تستخدم شبكات RNN البيانات المتسلسلة أو بيانات السلاسل الزمنية لحل المشكلات المتعلقة بترجمة اللغة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
الاختلافات الرئيسية بين التعلم العميق والشبكات العصبية
على الرغم من التعلم العميق الذي يدمج الشبكات العصبية في بنيته ، إلا أن هناك فرقًا صارخًا بين الاثنين.
إلى جانب تعريفها بشكل مختلف ، هناك أيضًا اختلاف كبير في هياكلها.
تتضمن بعض المكونات الرئيسية للشبكة العصبية ما يلي:
- الخلايا العصبية: وظيفة رياضية مصممة لمحاكاة عمل الخلايا العصبية البيولوجية. يحسب المتوسط المرجح لإدخال البيانات وينقل المعلومات من خلال دالة غير خطية.
- الاتصال والأوزان: تربط الاتصالات خلية عصبية في طبقة واحدة بخلايا عصبية أخرى في نفس الطبقة أو في طبقة منفصلة. ترتبط قيمة الوزن بكل اتصال ، وتمثل قوة الاتصال بين الوحدات.
- وظيفة الانتشار: تتكون الشبكات العصبية من وظيفتي انتشار. الأول هو الانتشار الأمامي ، والذي يقدم “القيمة المتوقعة”. والثاني هو الانتشار العكسي ، والذي يقدم “قيمة الخطأ”.
- معدل التعليم: يحدد معدل التعلم للشبكة العصبية مدى سرعة أو بطء تحديث قيم وزن النموذج.
تتضمن بعض المكونات الرئيسية لنموذج التعلم العميق ما يلي:
- اللوحة الأم: يتم تشغيل نماذج التعلم العميق بواسطة مجموعة شرائح اللوحة الأم.
- معالجات: تتطلب نماذج التعلم العميق وحدات معالجة الرسومات بناءً على عدد النوى وتكلفة المعالج.
- كبش: تتطلب خوارزميات التعلم العميق استخدامًا عاليًا لوحدة المعالجة المركزية ومنطقة مرحلة ، وتتطلب كميات هائلة من ذاكرة الوصول العشوائي.
- جامعة الأمير سلطان: بسبب متطلبات الذاكرة العالية ، من المهم لنماذج التعلم العميق أن تستخدم PSU كبيرة يمكنها التعامل مع الوظائف المعقدة.
تتضمن بعض الاختلافات الرئيسية بين الشبكات العصبية والتعلم العميق الوقت اللازم لتدريب الشبكة. تتطلب الشبكات العصبية وقتًا أقل من نماذج التعلم العميق لتدريب الشبكة. تعد نماذج التعلم العميق أيضًا أكثر دقة من الشبكات العصبية ، كما أنها تُظهر أداءً أعلى.
تعتبر مفاهيم التعلم العميق والشبكات العصبية أساسية لتقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم. إنها تساعد في أتمتة المهام الفكرية التي كان يقوم بها البشر في السابق. وفي عالم اليوم الرقمي ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات من جميع الأحجام ولجميع أنواع المهام ، والتي يتم تنفيذها بكفاءة أكبر بكثير مما يستطيع البشر إنجازه بمفردهم.
