الذكاء الصنعيمقالات ومحاور تقنية

التعلم العميق | الإيجابيات والسلبيات وكل ما ترغب بمعرفته

Deep Learning

ربما تكون قد شاهدت نمو الأفكار المتطورة مثل التعلم العميق خلال السنوات القليلة الماضية وكذلك بعض الشركات الكبرى التي تتبناها ومن المنطقي التساؤل عن سبب جذب التعلم العميق انتباه أصحاب الأعمال في جميع أنحاء العالم، في هذه المقالة سنفحص التعلم العميق بمزيد من التفصيل وسنحاول تحديد العوامل الرئيسية التي تساهم في زيادة شعبيته.

اقرأ أيضاً: خطوات سبعة لتحقق النجاح في التعليق الصوتي | كيف تصل إلى الاحتراف في التعليق الصوتي

التعلم العميق، ما هو؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي (ML) والذي يعالج البيانات وفقاً لإطار عمل منطقي محدد مسبقاً في محاولة للكشف عن الارتباطات والأنماط.

يستخدم التعلم العميق المعروف أيضاً باسم الشبكات العصبية العميقة عدد من الطبقات المخفية في الشبكة العصبية مقارنة بالشبكات العصبية التقليدية التي تحتوي على عدد محدود من الطبقات المخفية.

للحصول على نتيجة دقيقة تقوم خوارزميات التعلم العميق بتعيين المدخلات إلى البيانات التي تم تعلمها مسبقاً و تتشابه الفكرة الأساسية لهذه التكنولوجيا إلى حد كبير مع طريقة عمل أدمغة الإنسان (الشبكات العصبية البيولوجية).

للحصول على استنتاج نقارن المعلومات الجديدة بالبيانات المكتشفة سابقاً وتُستخدم مجموعات كبيرة من البيانات المصنفة وطبولوجيا الشبكة العصبية التي تعمل على أتمتة تعلم الميزات دون الحاجة إلى الاستخراج اليدوي لتدريب نماذج التعلم العميق.

اقرأ أيضاً: أفضل ألعاب VR | مراجعة لأفضل ألعاب الواقع الافتراضي مع ميزاتها وأسعارها وتقييماتها ومقارنتها

Deep Learning
Deep Learning

الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي

بينما تستخدم كلتا التقنيتين بيانات لتعلم الميزات فإن قدرة التعلم العميق على التوسع مع البيانات تميزها بشكل كبير عن التعلم الآلي وبعد التدريب على مجموعات البيانات الضخمة تصل أنظمة تعلم الآلة عادةً إلى مستوى أداء قبل تناقص العوائد.

ومع ذلك فإن نماذج التعلم العميق تعمل بشكل أفضل مع نمو حجم مجموعات بيانات التدريب وبينما يتطلب التعلم الآلي من علماء البيانات أو المستخدمين استخراج الميزات وإنشائها يقوم التعلم العميق تلقائياً بإجراء عمليات استخراج الميزات والنمذجة بعد التدريب على البيانات ويمكن لنماذج التعلم العميق معالجة المشكلات التي لا تستطيع نماذج التعلم الآلي التقليدية القيام بها.

اقرأ أيضاً: الـ Big Data وكل ما ترغب بمعرفته حول البيانات الضخمة

التعلم العميق والتعلم الآلي
التعلم العميق والتعلم الآلي

كيف يعمل التعلم العميق؟

التدريب والاستنتاج هما المرحلتان الأساسيتان لعملية التعلم الآلي العميق، ضع في اعتبارك مرحلة التدريب على أنها عملية تصنيف كميات هائلة من البيانات وتحديد سماتها المشتركة و من أجل استخلاص الاستنتاجات المناسبة في المرة التالية التي يواجه فيها بيانات ذات طبيعة مماثلة يقارن النظام هذه السمات ويحفظها.

مراحل عملية التدريب على التعلم العميق هي كما يلي:

  1. تطرح ANNs سلسلة من الاستعلامات الثنائية للصواب / الخطأ.
  2. استخراج الأرقام من كتل البيانات.
  3. فرز البيانات إلى فئات بناءاً على الردود.
  4. وسم البيانات.

يستخلص الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق الاستنتاجات ويصف البيانات الجديدة المكشوفة أثناء مرحلة الاستنتاج باستخدام المعرفة السابقة.

اقرأ أيضاً: ما هو التوأم الرقمي ولماذا هو مهم لإنترنت الأشياء؟

إيجابيات وسلبيات الـ Deep Learning

بالتأكيد يمتلك الـ Deep Learning إيجابيات وسلبيات كما يلي:

إيجابيات التعلم العميق

قد تتساءل عن سبب قيام العديد من شركات تكنولوجيا المعلومات الكبرى بتطبيق التعلم العميق بشكل تدريجي و يجب أن نفحص فوائد تقنية التعلم العميق لفهم السبب وفيما يلي أهم ثمانية فوائد لتوظيف التعلم العميق:

  1. وفقاً لبحث Gartner فإن جزء كبير من بيانات المؤسسة غير منظم لأن معظمه موجود في العديد من أنواع الأشكال، مثل الصور والنصوص وما إلى ذلك والبيانات غير المنظمة غير مستغلة بشكل كافٍ لأنه يمثل تحدي للجزء الأكبر من خوارزميات التعلم الآلي لتفسيرها وهذا هو المكان الذي يتفوق فيه التعلم العميق ويمكن تدريب خوارزميات التعلم العميق باستخدام مجموعة متنوعة من أنواع البيانات ولا تزال تنتج رؤى وثيقة الصلة بأهداف التدريب و على سبيل المثال ، يمكنك استخدام خوارزميات التعلم العميق للعثور على أي اتصالات بين أبحاث السوق ونشاط الوسائط الاجتماعية والمزيد للتنبؤ بقيم الأسهم المستقبلية لشركة معينة.
  2. تعد هندسة الميزات مهمة حيوية في التعلم الآلي لأنها تزيد من الدقة وفي بعض الأحيان يمكن أن يتطلب الإجراء خبرة في مجال مشكلة معينة ولاستخدام نهج التعلم العميق العديد من الفوائد أحدها استقلاليته في أداء هندسة الميزات وفي هذه الطريقة تقوم الخوارزمية بالبحث في البيانات للعثور على السمات التي ترتبط بها ثم دمجها لتشجيع التعلم بشكل أسرع دون أن يتم توجيهها بشكل خاص للقيام بذلك وتمكن هذه المهارة علماء البيانات من تقليل عبء العمل بشكل كبير.
  3. يرتكب البشر أحياناً أخطاء غير مبالية عندما يكونون جائعين أو مرهقين لكن هذا ليس هو الحال مع الشبكات العصبية و بمجرد تدريب نموذج التعلم العميق بشكل صحيح يمكن أن يكمل الآلاف من الأنشطة العادية والمتكررة في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه الإنسان للقيام بها وبالإضافة إلى ذلك جودة العمل لا تتراجع أبداً ما لم تتضمن بيانات التدريب بيانات أولية لا تعكس بدقة المشكلة التي تسعى لحلها.
  4. عمليات الاستدعاء باهظة الثمن وفي بعض القطاعات يمكن أن تؤدي إلى نفقات مباشرة لمنظمة تقدر بملايين الدولارات ويمكن استخدام التعلم العميق لاكتشاف العيوب الذاتية التي يصعب تدريبها مثل الأخطاء المطبعية الصغيرة على ملصقات المنتجات.
  5. يمكن أن تكون عملية تصنيف البيانات مكلفة وتستغرق وقت طويل و لم يعد استخدام البيانات المصنفة جيداً ضروري عند استخدام نهج التعلم العميق لأن الخوارزميات ممتازة في التعلم دون أي قواعد و هذا النوع من التعلم أكثر فاعلية من الأنواع الأخرى من مناهج التعلم الآلي.
  6. بدلاً من تعليم النظام كيفية التعلم فإنه يتيح لنا تدريس مهمة محددة. لتدريب نموذج معين يمكننا الاستفادة من مجموعة متنوعة من الحالات أو مجموعة تدريب أساسية للغاية ونطلب منها فقط اختيار الأشياء.

اقرأ أيضاً: 5 مزايا لـ تطبيق Flutter | لماذا تستخدم Flutter لتطبيقك؟

إيجابيات التعلم العميق
إيجابيات التعلم العميق

سلبيات التعلم العميق

بدلاً من استخدام التفكير التجريدي البشري يقوم التعلم العميق بنمذجه (أو على الأقل يقوم بمحاولة لتقريبه) وعلى الرغم من كل مزايا التعلم العميق إلا أن هناك العديد من عيوب التعلم العميق:

  1. يعتمد التعلم العميق على تحليل البيانات لبناء عملية التدريب الخاصة به ومع ذلك فإن مقدار الوقت اللازم لضمان عملية تدريب فعالة محدود من خلال بيانات الإدخال سريعة الحركة والمتدفقة لذلك يجب على علماء البيانات تعديل خوارزميات التعلم العميق الخاصة بهم حتى يتمكنوا من الاستفادة من حقيقة أن الشبكات العصبية يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات الواردة المستمرة.
  2. إن عدم قدرة برنامج التعلم العميق على شرح أسبابه للوصول إلى نتيجة معينة هو عيب كبير و لا يمكنك اتباع خوارزمية على عكس التعلم الآلي التقليدي لتحديد سبب تحديد نظامك أن الصورة كانت لقط وليس كلب و يجب عليك تعديل الخوارزمية بأكملها لإصلاح الأخطاء في خوارزميات التعلم العميق.
  3. التعلم العميق هو تقنية تستخدم الكثير من الموارد. لتدريب النماذج ويتطلب الأمر مزيد من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء ووحدات معالجة الرسومات عالية الأداء وكميات هائلة من التخزين وما إلى ذلك علاوة على ذلك بالمقارنة مع التعلم الآلي التقليدي يتطلب هذا النهج مزيد من الوقت للتدريب.

اقرأ أيضاً: تكنولوجيا اليوم تعريفها ومجالاتها وتأثيرها على حياتنا

في ضوء الفوائد المذكورة أعلاه لاعتماد تقنيات التعلم العميق من الآمن أن نقول إن التعلم العميق سيكون له بلا شك تأثير على تطوير التقنيات المتطورة في المستقبل مثل هندسة النظم المتقدمة وإنترنت الأشياء و من المتوقع تقديم المزيد من المساهمات المفيدة لعالم الشركات الأكبر من المنتجات والخدمات المترابطة والذكية.

 

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

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

زر الذهاب إلى الأعلى