التعلم العميق ما هو وكيف يعمل وما استخداماته
هل سبق لك أن أجريت محادثة مع ChatGPT وتساءلت كيف يفهم النموذج ما تريده بالضبط، ويجيبك وفقًا لسؤالك؟ للإجابة على هذا السؤال سنتناول في هذا المقال ما يعرف بالعلم العميق. يتعلم الناس من التجربة والخطأ، وكلما كانت تجاربنا أكثر ثراء، كلما أمكننا أن نتعلم أكثر. وهذا هو بالضبط ما يقوم عليه علم التعلم العميق.
وفي مجال التعلم العميق، يمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. إن المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلم من البيانات التي تحصل عليها تحدد كمية ونوعية البيانات التي يمكن لهذه الآلات أن تتعلمها. وبعد أن تكتسب الآلات الخبرة الكافية من خلال التعلم العميق، يمكن تشغيلها في مهام محددة مثل قيادة السيارة، والكشف عن الأعشاب الضارة في حقل المحاصيل، والكشف عن الأمراض، وفحص الآلات لتحديد الأعطال، وما إلى ذلك.
إذن، إلى أي مدى يمكن للآلات أن تتعلم، وما هي الآلية التي تتم من خلالها عملية التعلم، وما هي تطبيقات هذا المجال الواعد اليوم؟ وهذا ما سنناقشه في هذا المقال.
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يركز على تطوير وتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية، المستوحاة في الأصل من بنية وعمل الدماغ البشري. يشير مصطلح “العميق” في التعلم العميق إلى استخدام الشبكات العصبية العميقة، والتي تتكون من طبقات متعددة من الخلايا العصبية الاصطناعية.
وبعيدًا عن المصطلحات المعقدة، تحاول هذه الشبكات العصبية محاكاة سلوك الدماغ البشري – وإن كان بعيدًا عن قدراته – مما يسمح له “بالتعلم” من كميات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ما سبق، يمكن لنماذج التعلم العميق التعرف على الأنماط المعقدة في الصور والنصوص والأصوات وغيرها من البيانات لإنتاج تنبؤات دقيقة. ونتيجة لذلك، يمكن استخدام أساليب التعلم العميق لأتمتة المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري، مثل وصف الصور أو تحويل ملف صوتي إلى نص.
باختصار، نماذج التعلم العميق هي ملفات حاسوبية قام علماء البيانات بتدريبها على أداء المهام باستخدام خوارزمية محددة مسبقًا أو مجموعة من الخطوات، بحيث يمكن للشركات استخدام نماذج التعلم العميق لتحليل البيانات وإجراء التنبؤات في التطبيقات المختلفة.
أهمية التعلم العميق
تتمثل المهمة الأساسية لعلم التعلم العميق في تدريب أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتعلم تمامًا كما يفعل البشر. تعمل تقنية التعلم العميق على تشغيل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل المساعدين الرقميين، وأجهزة التحكم عن بعد التي يتم تنشيطها بالصوت، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان. والتعرف التلقائي على الوجه والتقنيات الناشئة مثل السيارات ذاتية القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.
أصبح التعلم العميق ذا أهمية متزايدة في مختلف جوانب الحياة الحديثة، وفي العديد من المجالات و منها .
1- التعرف على الصور ومقاطع الفيديو
لقد أحدث التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية (CNN)، ثورة في التعرف على الصور والفيديو، مع تطبيقات تتراوح من التعرف على الوجه واكتشاف الأشياء إلى تحليل الصور الطبية والمركبات المستقلة.
2- معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
لقد ساهمت تقنيات التعلم العميق في تطوير معالجة اللغة الطبيعية بشكل كبير، وقد أدى ذلك إلى تحسينات كبيرة في الترجمة الآلية وروبوتات الدردشة وتحليل المشاعر والتطبيقات الأخرى المتعلقة باللغة.
3- الرعاية الصحية :
وقد أظهر التعلم العميق نتائج واعدة في مجال التصوير الطبي، وتشخيص الأمراض من خلال الفحوصات الطبية، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضية. وبالتالي، فهو يساعد على أتمتة تحليل البيانات الطبية المعقدة، مما يؤدي إلى تشخيصات أكثر دقة وخطط علاجية مخصصة.
4- المركبات ذاتية القيادة
يلعب التعلم العميق دورًا حاسمًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة، حيث تقوم الشبكات العصبية بمعالجة بيانات أجهزة الاستشعار، مما يمكّن المركبات من إدراك بيئتها والاستجابة لها. تعد هذه التقنية ضرورية لميزات مثل اكتشاف الأشياء والحفاظ على المسار والتحكم التكيفي في السرعة.
5- الترفيه
يساهم التعلم العميق في صناعة الترفيه من خلال تمكين أنظمة توصية المحتوى على منصات البث، وتعزيز رسومات ألعاب الفيديو، وإنشاء صور واقعية تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر (CGI) في الأفلام والرسوم المتحركة.
6- التعرف على الكلام
يعتمد المساعدون الرقميون الذين يتم تنشيطهم بالصوت، بالإضافة إلى أجهزة التحكم الصوتي، بشكل كبير على التعلم العميق للتعرف الدقيق والقوي على الكلام. يمكن لنماذج التعلم العميق تحليل الكلام البشري على الرغم من اختلاف أنماط الكلام ودرجة الصوت ودرجة الصوت واللغة واللهجة. يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل Amazon Alexa وبرنامج النسخ الآلي تقنية التعرف على الكلام لمساعدة وكلاء مركز الاتصال على تصنيف المكالمات تلقائيًا، بالإضافة إلى ترجمة تسجيلات الفيديو والاجتماعات بدقة للوصول إلى محتوى أوسع.
7- الأمن الإلكتروني
يساعد التعلم العميق في تحديد تهديدات الأمن السيبراني ومنعها من خلال تحليل الأنماط في حركة مرور الشبكة، واكتشاف الحالات الشاذة، وتحسين دقة أنظمة كشف التسلل.
8- الصناعة
يُستخدم التعلم العميق لمراقبة الجودة في التصنيع، والصيانة التنبؤية للآلات لتجنب الأضرار المستقبلية، وتحسين عمليات الإنتاج. فهو يساعد على تحديد العيوب وتقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين الكفاءة العامة.
9- البحث العلمي
يتم تطبيق تقنيات التعلم العميق لتحليل مجموعات البيانات المعقدة ومحاكاة التجارب وإجراء التنبؤات في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء وعلم الأحياء. لقد أثبت التعلم العميق قيمته بشكل خاص في مهام مثل التعرف على الصور في التصوير الطبي، والتنبؤ ببنية البروتين، واكتشاف الأدوية، وبالتالي تسريع عمليات البحث والمساهمة في المزيد من الإنجازات العلمية.
كيف يعمل التعلم العميق؟
تعمل خوارزميات التعلم العميق بشكل مشابه لكيفية عمل الشبكات العصبية في الدماغ البشري. على سبيل المثال، يحتوي الدماغ البشري على ملايين الخلايا العصبية المترابطة التي تعمل معًا لتعلم المعلومات ومعالجتها ونقلها. وبالمثل، تتكون الشبكات العصبية في تكنولوجيا التعلم العميق -أو الشبكات العصبية الاصطناعية- من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا لتخزين وتحليل كميات هائلة من البيانات.
هذه الخلايا العصبية الاصطناعية عبارة عن وحدات برمجية تسمى العقد، والتي تستخدم الحسابات الرياضية لمعالجة البيانات وحل المشكلات. بالإضافة إلى ذلك، تتعلم شبكات التعلم العميق من خلال الكشف عن الهياكل المعقدة في البيانات التي تقوم بفحصها، ومن خلال بناء نماذج حسابية مكونة من طبقات معالجة متعددة، يمكن لخوارزميات التعلم العميق التنبؤ واتخاذ القرارات بدرجة عالية من الدقة.
على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج التعلم العميق المعروف باسم الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) باستخدام أعداد كبيرة من الصور، على سبيل المثال الصور التي تحتوي على قطط. يتعلم هذا النوع من الشبكات العصبية عادةً من البكسلات الموجودة في الصور التي يلتقطها، ويمكنه تصنيف مجموعات من البكسلات التي تمثل ملامح قطة، حيث تشير مجموعات من السمات مثل المخالب والأذنين والعينين إلى وجود قطة في الصورة.
تجدر الإشارة إلى أن التعلم العميق يختلف اختلافًا جوهريًا عن التعلم الآلي التقليدي. إذا أخذنا المثال السابق، فسيحتاج خبير التعلم الآلي التقليدي إلى قضاء الكثير من الوقت في هندسة نظام التعلم الآلي لاكتشاف الميزات والصفات التي تمثل قطة. في حالة التعلم العميق، كل ما هو مطلوب هو تزويد النظام بعدد كبير جدًا من صور القطط، ويمكن للنظام أن يتعلم بشكل مستقل الميزات التي تمثل قطة.
بالنسبة للعديد من المهام الأخرى، مثل رؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام (المعروف أيضًا بمعالجة اللغة الطبيعية)، والترجمة الآلية، والمساعدين الافتراضيين، والروبوتات، فإن أداء أنظمة التعلم العميق يتجاوز بكثير أداء أنظمة التعلم الآلي التقليدية. بالطبع، هذا لا يعني أن بناء أنظمة التعلم العميق أمر سهل، لكنه أسهل نسبيًا مقارنة بأنظمة التعلم الآلي التقليدية.
مكونات شبكة التعلم العميق
في عالم الذكاء الاصطناعي، تعمل شبكات التعلم العميق بمثابة العمود الفقري لعدد لا يحصى من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور وحتى معالجة اللغات الطبيعية. ولذلك، فإن فهم تعقيدات هذه الشبكات يتطلب دراسة متأنية لمكوناتها الأساسية. تتكون شبكة التعلم العميق من طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات المعقدة. إنها بنية معقدة مصممة للتعلم والتنبؤ من البيانات. وإليكم لمحة سريعة عن هذه الطبقات:
1- طبقة الإدخال
وكما يوحي الاسم، فإن طبقة الإدخال هي الطبقة الأساسية التي تتلقى الشبكة من خلالها المعلومات الخارجية أو بيانات الإدخال، أي أنها تعمل كنقطة دخول للميزات الأولية أو المتغيرات التي سيعالجها النموذج. تتوافق كل عقدة (أو خلية عصبية) في طبقة الإدخال مع سمة معينة من بيانات الإدخال، وتمثل القيم المرتبطة بهذه العقد قيم الإدخال الأولية.
على سبيل المثال، في مهمة التعرف على الصور، قد تتكون طبقة الإدخال من العقد التي تمثل قيم البكسل. في معالجة اللغة الطبيعية، يمكن لكل عقدة في طبقة الإدخال أن تمثل كلمة أو سمة من سمات النص المدخل. لا تقوم طبقة الإدخال بأي عملية حسابية أو تحويل على بيانات الإدخال؛ وظيفتها الأساسية هي فقط تمرير قيم الإدخال إلى الطبقات اللاحقة من الشبكة العصبية.
2- الطبقة المخفية
الطبقات المخفية في شبكة التعلم العميق هي الطبقات الموجودة بين طبقة الإدخال وطبقة الإخراج. تسمى هذه الطبقات “مخفية” لأنه لا يمكن ملاحظتها مباشرة من الخارج – فهي تؤدي حسابات وسيطة تساعد الشبكة على تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة من البيانات المدخلة. تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات أخرى مخفية في الشبكة العصبية. تقوم هذه الطبقات المخفية بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية التي يمكن استخدامها لتحليل المشكلة من عدة زوايا مختلفة.
على سبيل المثال، إذا تم إعطاؤك صورة لحيوان غير معروف وكان عليك تصنيفه، فسوف تقارنه بالحيوانات التي تعرفها بالفعل. على سبيل المثال، يمكنك النظر إلى شكل عينيه وأذنيه وحجمه وعدد أرجله ونمط فرائه. يمكنك محاولة التعرف على الأنماط، مثل ما يلي: الحيوان له حوافر، فيمكن أن يكون بقرة أو غزالًا، وله عيون قطة، لذا يمكن أن يكون نوعًا من القطط البرية.
تعمل الطبقات المخفية في الشبكات العصبية العميقة بنفس الطريقة. إذا كانت خوارزمية التعلم العميق تحاول تصنيف صورة لحيوان، فإن كل طبقة من طبقاتها المخفية تعالج سمة مختلفة للحيوان وتحاول تصنيفها بدقة. يعد عدد الطبقات المخفية وعدد العقد في كل طبقة مخفية من اختيارات التصميم التي يمكن أن تختلف بناءً على المهمة المحددة وتعقيد البيانات. على سبيل المثال، تستطيع شبكات التعلم العميق ذات الطبقات المخفية المتعددة تعلم الميزات والتمثيلات الهرمية، مما يجعلها مناسبة تمامًا للمهام التي تتضمن أنماطًا معقدة.
1- طبقة الإخراج
طبقة الإخراج في شبكة التعلم العميق هي الطبقة النهائية التي تنتج مخرجات الشبكة أو تنبؤاتها بناءً على بيانات الإدخال المعالجة. يعتمد تصميم وبنية طبقة الإخراج على المهمة المحددة التي تهدف الشبكة إلى تنفيذها. فيما يلي بعض سيناريوهات طبقة الإخراج الشائعة:
2- مهام التصنيف:
بالنسبة لمشاكل التصنيف، حيث يكون الهدف هو تعيين المدخلات لواحدة من عدة فئات محددة مسبقًا، غالبًا ما تتكون طبقة الإخراج من العقد المقابلة لكل فئة. تمثل قيم المخرجات الاحتمالية لكل فئة، والفئة ذات الاحتمالية الأعلى هي الفئة المتوقعة.
3- مهام الانحدار:
في مشاكل الانحدار، حيث يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة مستمرة، تتكون طبقة الإخراج عادة من عقدة واحدة أو عدة عقد، كل منها تنتج قيمة مستمرة كمخرجات النموذج.
4- المهام التوليدية:
في المهام التوليدية، مثل إنشاء الصور، تنتج طبقة الإخراج البيانات التي تم إنشاؤها، ويعتمد تكوينها على طبيعة المحتوى الذي تم إنشاؤه (على سبيل المثال، قيم البكسل للصورة).
في الختام، يقف التعلم العميق في طليعة التقنيات التحويلية التي تعيد تشكيل عالمنا اليوم. ومن خلال البنية المعقدة للشبكات العصبية والقدرة على التعلم بشكل مستقل عن مجموعات البيانات الكبيرة، يمكّن التعلم العميق الآلات من التعرف على الأنماط المعقدة، والتعرف على الصور، وفهم اللغة، وإجراء التنبؤات، وما إلى ذلك.
تمتد تطبيقات التعلم العميق عبر مجالات متنوعة، بدءًا من الرعاية الصحية والتمويل وحتى الترفيه والبحث العلمي، مما يحدث ثورة في الطريقة التي نتعامل بها مع البيانات. وبينما نتعمق في عصر الآلات الذكية، فإن فهم أساسيات التعلم العميق لا يصبح ضروريًا فحسب، بل يصبح أيضًا المفتاح لفتح إمكانيات غير مسبوقة.
إذا كنت تنوي اقتحام هذا المجال الواعد، يمكنك قراءة جميع مقالاتنا حول الذكاء الاصطناعي والتي ستسهل عليك خطوات الوصول إلى هدفك النهائي وستضعك على أول طريق للمضي قدماً في مسارك المهني كمحترف في هذا المجال. مجال الذكاء الاصطناعي. لا تنسى الاشتراك في موقعنا ليصلك كل ما هو جديد!
المصادر: netapp، oracle، ibm –for9a