Not known Facts About تقنية التعلم العميق

Not known Facts About تقنية التعلم العميق

Blog Article

قم بإشراك المتعلمين في المهام الصعبة، مع التوجيهات الداعمة والتغذية الراجعة

تتمثّل المُهمة الأساسيّة لعلم التعلم العميق في تدريب أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتعلُّم تمامًا كما يفعل البشر، حيث تقود تقنيّة التعلم العميق العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل المساعدين الرقميين، وأجهزة التحكم عن بُعد التي تعمل بالصوت، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان، والتعرُّف التلقائي على الوجه، والتقنيّات الناشئة مثل السيارات ذاتيّة القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.

وتُعد البساطة وسهولة التصميم من مواطن قوة أسلوب التعلم تحت الإشراف هذا. وهو مفيد عند التنبؤ بمجموعة محدودة من النتائج المحتملة، أو تقسيم البيانات إلى فئات، أو جمع النتائج من لوغاريتمين آخرين من لوغاريتمات التعلم الآلي.

هذه القدرة على معالجة النص الطبيعي الذي أنشأه الإنسان لها عدة حالات استخدام، من بينها حالات استخدام في الوظائف التالية:

وبفضل هذه التقنية، يمكن تحسين أداء الأنظمة الذكية المستندة إلى التعلم العميق، مما يعزز القدرات التحليلية والتنبؤية لهذه الأنظمة في مجالات مختلفة.

ومع ذلك ، يعد استخراج الميزات يدويًا عملية صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً. كان ظهور التعلم العميق قادرًا على استبدال هذه الأساليب التقليدية بسرعة. لأنه يمكنه استخراج الميزات تلقائيًا لتناسب أي مشكلة.

اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

ومن ناحية أخرى، فإن أولئك الذين ينتجون نطاقًا أوسع نور الإمارات من الإجابات لديهم المزيد من العُقَد. 

تستخدم أجهزة الكمبيوتر خوارزميات التعلم العميق في جمع الرؤى والمعاني من البيانات النصية والمستندات.

ويمكنها أن تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم المعاني والعواطف التي تحتويها المقالة. ففي قطاع تجارة التجزئة، يستطيع التعلم الآلي بدون إشراف العثور على أنماط في مشتريات العملاء وتوفير نتائج تحليل البيانات، مثل "على الأرجح أن يشتري العميل الخبز إذا اشترى الزبدة أيضًا".

يمكن للروبوتات المجهزة بالتعلم العميق تحسين أداءها واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات التي تجمعها والتجارب التي تقوم بها.

تفريغ مقاطع الفيديو وتسجيلات الاجتماعات بدقة للحصول على محتوى أكبر.

بالإضافة إلى ذلك، يواجه التعلم العميق تحديات في فهم القرارات التي يتخذها النظام الذكي المعتمد على هذه التقنية. فعلى الرغم من قدرة النظم العميقة على التعلم واستخلاص المعرفة من البيانات، إلا أن فهم الأساس المنطقي والتفسير الدقيق للقرارات التي يتخذها النظام قد يكون صعباً ويحتاج إلى دراسة مستفيضة.

تواجه التعلم العميق تحديات مستمرة مثل معالجة حجم البيانات الكبيرة وضمان خصوصية البيانات.