الذكاء الصنعيمقالات ومحاور تقنية

تطبيقات الشبكات العصبونية | أفضل 5 تطبيقات على الإطلاق

Applications of Neural Networks

هل سبق لك أن تساءلت عن الأشكال التي تشكل أساس صفحة “اسمح لي أن أعرفك” التي وجهك إليها facebook عندما كنت مشغولاً بالتمرير أو كيف يتم التحقق من تواقيعك عبر الإنترنت؟

تذكر أفلام الجريمة الوثائقية حيث يقوم عالم الرسم البياني بتحليل خط القتل للعثور على الجاني الحقيقيK لقد ولت منذ زمن طويل الأيام التي كانت فيها كل هذه المهام الجوهرية في أيدي البشر والآن أصبح الذكاء الاصطناعي هو المسؤول عن هذه التقييمات.

في العصر الحديث تساعد الشبكات العصبية البشر على النجاة من تحولات العصر الجديد في قطاعات التعليم والمال والفضاء والسيارات ولكن قبل معرفة كيف تعطي دفعة للقطاعات المختلفة من المهم أولاً فهم المفهوم الأساسي للشبكات العصبية والتعلم العميق.

اقرأ أيضاً: التعلم العميق | الإيجابيات والسلبيات وكل ما ترغب بمعرفته

الشبكات العصبونية
الشبكات العصبونية

التعلم العميق

الشبكات العصبية هي جزء من التعلم العميق والذي يندرج تحت المصطلح الشامل الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية هي مجموعة من الخوارزميات التي تم تشكيلها على غرار الدماغ البشري و تُعرف هذه الشبكات أيضاً باسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والخلايا العصبية الحسية والخلايا العصبية الحركية والعصابات الداخلية تشكل الدماغ البشري و الخلايا العصبية الاصطناعية، تشكل نسخة طبق الأصل من الدماغ البشري (أي شبكة عصبية).

اقرأ أيضاً: النظام الخبير | ما هو الـ Expert System في الذكاء الاصطناعي؟

الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)

الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) عبارة عن مجموعة من الوحدات المتصلة (العقد) وتُعرف هذه الوحدات المتصلة بالخلايا العصبية الاصطناعية وهذه الوحدات تشبه إلى حد بعيد الخلايا العصبية الأصلية للدماغ البشري و كل عقدة مبنية بمجموعة من المدخلات والأوزان وقيمة التحيز ويتم الاحتفاظ بأوزان الشبكة العصبية داخل الطبقات المخفية والأوزان والتحيزات هي معلمات تعلم لنماذج التعلم الآلي يتم تعديلها لتدريب الشبكات العصبية.

اقرأ أيضاً: الحوسبة المتطورة | تعريفها ولماذا هي مهمة؟

ANN
ANN

أشهر تطبيقات الشبكات العصبونية

تنظم الشبكات العصبية بعض القطاعات الرئيسية بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والسيارات حيث تعمل هذه الخلايا العصبية الاصطناعية بطريقة مشابهة للدماغ البشري و يمكن استخدامها للتعرف على الصور والتعرف على الشخصيات وتوقعات سوق الأسهم لذلك دعونا نفهم التطبيقات المتنوعة للشبكات العصبية:

التعرف على الوجه

تعمل أنظمة التعرف على الوجوه كنظم قوية للمراقبة و تتطابق أنظمة التعرف مع الوجه البشري وتقارنه بالصور الرقمية و يتم استخدامها في المكاتب لإدخالات انتقائية وبالتالي تقوم الأنظمة بمصادقة الوجه البشري ومطابقته مع قائمة المعرفات الموجودة في قاعدة البيانات الخاصة به.

تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للتعرف على الوجه ومعالجة الصور و يتم إدخال عدد كبير من الصور في قاعدة البيانات لتدريب الشبكة العصبية كما تتم معالجة الصور المجمعة للتدريب وتُستخدم طبقات أخذ العينات في CNN لإجراء التقييمات المناسبة و تم تحسين النماذج للحصول على نتائج التعرف الدقيقة.

اقرأ أيضاً: إنترنت الأشياء للخدمات المالية | الفوائد التي يمكنك الاستفادة منها اليوم

توقع سوق الأسهم

تخضع الاستثمارات لمخاطر السوق و يكاد يكون من المستحيل التنبؤ بالتغيرات القادمة في سوق الأسهم شديد التقلب وكانت المراحل الصعودية والهبوطية المتغيرة للأبد غير متوقعة قبل ظهور الشبكات العصبية لكن ما الذي غير كل شيء؟ الشبكات العصبية بالطبع.

لإجراء تنبؤ ناجح للمخزون في الوقت الفعلي يتم استخدام MLP Perceptron متعدد الطبقات (فئة من خوارزمية الذكاء الاصطناعي المغذي) و يتكون MLP من طبقات متعددة من العقد كل طبقة من هذه الطبقات متصلة بالكامل بالعقد التالية. يتم أخذ الأداء السابق للأسهم والعائدات السنوية والنسب غير الربحية في الاعتبار لبناء نموذج MLP.

Deep Learning
Deep Learning

وسائل التواصل الاجتماعي

بغض النظر عن مدى قد يبدو مبتذلاً فقد غيرت وسائل التواصل الاجتماعي مجرى الحياة الطبيعي الممل وتستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لدراسة سلوك مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي و يتم معالجة البيانات التي يتم مشاركتها كل يوم عبر المحادثات الافتراضية وتحليلها من أجل التحليل التنافسي.

تكرر الشبكات العصبية سلوكيات مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي. بعد تحليل سلوكيات الأفراد عبر شبكات التواصل الاجتماعي و يمكن ربط البيانات بعادات الإنفاق لدى الأشخاص كما يتم استخدام ANN متعدد الطبقات Perceptron للتنقيب عن البيانات من تطبيقات الوسائط الاجتماعية.

يتنبأ MLP باتجاهات الوسائط الاجتماعية ويستخدم طرق تدريب مختلفة مثل متوسط ​​الخطأ المطلق (MAE) وخطأ متوسط ​​الجذر التربيعي (RMSE) ومتوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE) ويأخذ MLP في الاعتبار العديد من العوامل مثل صفحات instagram المفضلة للمستخدم والخيارات المرجعية وما إلى ذلك. تعتبر هذه العوامل بمثابة مدخلات لتدريب نموذج MLP.

الفضاء الجوي

هندسة الطيران والفضاء مصطلح شامل يغطي التطورات في المركبات الفضائية والطائرات و يعد تشخيص الأعطال والتجربة الآلية عالية الأداء وتأمين أنظمة التحكم في الطائرات ونمذجة عمليات المحاكاة الديناميكية الرئيسية بعض المجالات الرئيسية التي سيطرت عليها الشبكات العصبية و يمكن استخدام الشبكات العصبية لتأخير الوقت لنمذجة الأنظمة الديناميكية غير الخطية للوقت.

تُستخدم الشبكات العصبية لتأخير الوقت للتعرف على الميزات المستقلة للموضع وبالتالي فإن الخوارزمية المبنية على أساس تأخير الوقت يمكن للشبكات العصبية التعرف على الأنماط (يتم إنشاء أنماط التعرف تلقائيًا بواسطة الشبكات العصبية عن طريق نسخ البيانات الأصلية من وحدات الميزات).

بخلاف ذلك، تُستخدم TNN أيضاً لتوفير ديناميكيات أقوى لنماذج NN و نظراً لأن سلامة الركاب لها أهمية قصوى داخل الطائرة، فإن الخوارزميات التي تم إنشاؤها باستخدام أنظمة الشبكة العصبية تضمن الدقة في نظام الطيار الآلي ونظراً لأن معظم وظائف الطيار الآلي مؤتمتة فمن المهم ضمان طريقة تزيد من مستوى الأمان.

اقرأ أيضاً: الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني | لماذا يجب البدء باستخدامه؟

Neural Networks
Neural Networks

الدفاع

الدفاع هو العمود الفقري لكل بلد ويتم تقييم كل دولة في المجال الدولي من خلال عملياتها العسكرية وتشكل الشبكات العصبية أيضاً العمليات الدفاعية للدول المتقدمة تقنياً و الولايات المتحدة الأمريكية وبريطانيا واليابان هي بعض الدول التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتطوير استراتيجية دفاعية نشطة.

تُستخدم الشبكات العصبية في اللوجستيات وتحليل الهجوم المسلح وتحديد موقع الكائن كما تُستخدم أيضاً في الدوريات الجوية والدوريات البحرية والتحكم في الطائرات الآلية بدون طيار ويحصل قطاع الدفاع على الدفعة المطلوبة بشدة من الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق تقنياته.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) تستخدم لتحديد وجود الألغام تحت الماء و الألغام تحت الماء هي النفق الذي يعمل كطريق تنقل غير قانوني بين بلدين و تستخدم المركبات غير المأهولة المحمولة جواً (UAV) والمركبة البحرية غير المأهولة (UUV) هذه المركبات البحرية المستقلة الشبكات العصبية التلافيفية لمعالجة الصور.

اقرأ أيضاً: لغة برمجة يكثر استخدامها لتصميم تطبيقات الويب | أهم وأشهر اللغات 2022

تحتوي الشبكات العصبية على عدد لا يحصى من التطبيقات بدءاً من التعرف على الوجه وحتى التنبؤ بالطقس للطبقات المترابطة (نسخة طبق الأصل من الدماغ البشري) يمكنها القيام بالكثير من الأشياء باستخدام بعض المدخلات البسيطة وقامت خوارزميات ANN بتبسيط التقييم وتعديل الخوارزميات التقليدية مع وجود الروبوتات الشبيهة بالبشر ويمكن للعالم أن يتوقع تحول بعض أفلام الخيال العلمي إلى واقع قريباً جداً.

 

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى