أهم 10 خوارزميات للتعلم العميق: هل سمعت من قبل عن مفهوم التعلم العميق وعن الذكاء الإصطناعي وتعلم الآلة، إن لم تسمع بهم من قبل فإنك في المكان الصحيح حيث أننا قمنا بإعداد هذا المقال خصيصاً لك لتتعرف على هذه المفاهيم وما المقصود بها.
حيث سنتحدث في هذا المقال عن مفهوم التعلم العميق Deep Learning وعن أساسياته التي يعتمد عليها، ثم سننتقل إلى أهم عشرة خوارزميات تستخدم في مجال التعلم العميق،
أصبح هذا المجال مهم جداً وتتنافس الدول المتقدمة مع بعضها من حيث تطويره وإبتكار الأنظمة المتطورة ذاتية التحكم عن طريق هذا المفهوم.
فالذكاء الإصطناعي قد أدخل الإنسان في عصر تطور جديد والذي أنتج لنا الروبوتات والآلات المتطورة والتي تساعد الإنسان في شتى مجالات الحياة.
من أبرز الأمثلة عليها هي السيارات ذاتية القيادة والروبوتات التي نراها في المطاعم والمقاهي وغيرها ومن الأمثلة القديمة عن هذا المجال هي القيادة الألية المتواجدة في السيارات الحديثة والتي وجدت منذ أكثر من 20 سنة، دعنا الآن نبدا بالمفاهيم الأساسية ومن ثم نذكر أهم الخوارزميات.
ما هو التعلم العميق:
- يمكن تعريف التعلم العميق بشكل بسيط وسهل بأنه طريقة إبتكرها الإنسان من اجل محاولة فهم طريقة عمل دماغ الإنسان ومن ثم تقليدها لإنتاج ألات تعمل بنفس الطريقة وتفكر بنفس الطريقة وهو أمر في غاية الصعوبة ولكنه كما يقال لا شيء مستحيل في العلم والعمل.
- التعلم العميق هو محاكاة لدماغ الإنسان وفهم طريقة عمله وتقليد جميع قدراته من كلام ورؤية والتحدث والسمع والإحساس والذي يعتبر أصعب ما يواجهه العلماء حالياً فلم يستطع العلم حتى الآن من فهم كيفية جعل الألة تشعر وتحس والذي يعتبر امر مستحيل نوعاً ما.
- تطور التعلم العميق عبر مجموعة من المراحل والتي هي:
- مرحلة الحوسبة العصبية التي عرفت من أربعينيات القرن العشرين واستمرت حتى تسعيناته تقريباً.
- ومرحلة الإتصالية والتي وجدت في ثمانينات وتسعينات القرن الماضي.
- مرحلة التعلم العميق وهي المعروفة الآن بالتعلم العميق والتي بدأت منذ عام 2006 واستمرت حتى يومنا هذا.
- يحتاج التعلم العميق إلى طاقة حاسوبية ضخمة جداً حيث يحتاج إلى أجهزة خاصة مختلفة عن المتواجدة في السوق والتي نستخدمها، وذلك لكونه يعتمد بشكل أساسي على حجم بيانات كبير جداً
- كما أن التعلم العميق يتطلب تدخل بشري بشكل طفيف على عكس تعلم الألة،
- كما لاحظنا فإن التعلم العميق يعتمد على مجموعة من الخوارزميات الخاصة والمعقدة لمحاكاة عقل الإنسان.
ما هي أبرز إستخدامات التعلم العميق:
- الإستخدام الأكثر شيوعاً هو السيارات ذاتية القيادة.
- يستخدم في تقنيات كشف الكذب والخداع والتي نراها في مواقع التواصل الاجتماعي بشكل كبير.
- التعرف البصري والذي يستخدم في تامين أبواب المنشأت العسكرية والبنوك وغيرها.
- معالجة اللغة الطبيعية.
- في مجال الترفيه مثل المواقع الترفيهية .
- الإستخدام الأهم في المجال الطبي.
أهم 10 خوارزميات للتعلم العميق:
-
الشبكة العصبية التلافيفية (CNNS):
تعتبر من أقدم خوارزميات التعلم العميق وهي مكونة من عدة طبقات والتي تستخدم بشكل أساسي في عمليات معالجة الصور ومحاولة إكتشاف الأشياء.
في عام 1988 قام يان ليكون بتطوير الشبكة العصبية التلافيفية والتي تم إستخدامها في التعرف على الرموز البريدية والأرقام وغيرها.
ولا يقتصر عمل هذه الشبكات هنا فحسب بل إنها أيضاً تستخدم في تحديد صور الأقمار الصناعية ومعالجة الصور الطبية وإكتشاف الثغرات والحالات الشاذة وغيرها الكثير من الأمور المفيدة.
-
شبكات الذاكرة طويلة الأمد (LSTMs):
والتي تعتبر نوع من الشبكات العصبية المتكررة أي تلك التي يمكنها تعلم وحفظ التبعيات طويلة المدى،
أي أنها تحتفظ بالمعلومات مع مرور الوقت وهي مفيدة بشكل كبير في مجال التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وذلك لكونها كما ذكرنا تتذكر ما تم إدخاله سابقاً،
وتمتلك هذه الشبكات بنية متسلسلة حيث تضم أربع طبقات تتفاعل مع بعضها بطريقة مميزة،
وتستخدم هذه الشبكات أيضاً في مجال تصميم الموسيقى والتعرف على الكلام وغيرها من هذه الأمور.
-
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs):
والتي تعمل على تغذية مخرجات المرحلة السابقة (LSTMs) واعتبارها مدخلات للمرحلة الحالية،
كما يمكنها حفظ المدخلات السابقة لوجود ذاكرة داخلية تخزن بها المعلومات،
تستخدم هذه الشبكات في الترجمة الألية والتعرف على خط اليد بالإضافة على إستخدامها في تحليل السلاسل الزمنية ومعالجة اللغة الطبيعية.
-
شبكات الخصومة التوليدية (GANs):
وهي عبارة عن خوارزميات تعلم عميق توليدية والتي تهتم بإنشاء حالات بيانات جديدة مشابهة لبيانات التدريب،
وتتضمن هذه الشبكات مكونين هما مولد والذي يقوم بتعلم إنشاء البيانات المزيفة والمميز والذي يقوم بالتعلم من تلك المعلومات المزيفة،
وتستخدم هذه الشبكات في محاكاة عدسة الجاذبية الخاصة بأبحاث المادة المظلمة وفي تحسين الصور الفلكية كما يستخدمها مطوري ألعاب الفيديو وأيضاً في إنشاء الصور الفوتوغرافية للأوجه البشرية وإنشاء كاثنات ثلاثية الأبعاد وغيرها الكثير.
وتعتبر من أهم خوارزميات التعلم العميق.
-
شبكات وظيفة الأساس الشعاعي (RBFNs):
والتي تعتبر نوع خاص من الشبكات العصبية المغذية، وتستخدم هذه الشبكات وظائف الأساس الشعاعي كدالة تفعيل.
-
بيرسيبترون متعدد الطبقات (MLPs):
والتي تنتمي إلى الشبكات العصبية الامامية ذات الطبقات المتعددة وتتكون هذه الشبكات من طبقة إدخال وطبقة إخراج متصلة بالكامل، حيث تضم نفس العدد من طبقات الإدخال والإخراج، كما قد يكون لديها طبقات متعددة مخفية، وتستخدم هذه الطبقات في بناء برامج التعرف على الكلام والصور وفي مجال الترجمة الألية والتي تستخدم بشكل كبير يومياً.
-
خرائط التنظيم الذاتي (SOMs):
والتي اخترعها البروفيسور تيوفو كوهونين، والتي تسمح بتصور البيانات لتقليل أبعادها وذلك عن طريق الشبكات العصبية الإصطناعية ذاتية التنظيم.
-
شبكات المعتقدات العميقة (DBNs):
وهي عبارة عن نماذج توليدية، وتتكون هذه الشبكات من طبقات متعددة والتي تتكون من متغيرات عشوائية وكامنة، حيث أن المتغيرات الكامنة يكون لها قيم ثنائية.
هذه الشبكات بشكل عام عبارة عن مجموعة من ألات بولتزمان، مع وصلات بين الطبقات المتعددة،
تستخدم هذه الشبكات بشكل أساسي في التعرف على الفيديوهات والصور وغيرها.
-
ألات بولتزمان المقيدة (RBMs):
قام بتطويرها جيفري هينتون وهي عبارة عن شبكات عصبية عشوائية، تستخدم في تقليل الأبعاد والتصنيف والتصفية التعاونية ونمذجة الموضوع وغيرها الكثير،
تشكل هذه الألات اللبنة الأساسية لشبكات المعتقدات العميقة والتي هي الوحدات المرئية والوحدات المخفية،
حيث أن كل وحدة مرئية تكون متصلة بكامل الوحدات المخفية،
كما وتحتوي الألات على وحدة تحيز والتي تكون متصلة بكامل الوحدات المرئية والوحدات المخفية.
-
أجهزة التشفير التلقائي (Autoencoders):
والتي تعتبر نوعاً محدداً من الشبكة العصبية الامامية والتي تكون فيها المدخلات مطابقة للمخرجات،
صممها أيضاً جيفري هينتون وذلك بهدف حل مشاكل التعلم دون وجود إشراف،
تستخدم أجهزة التشفير التلقائية في أهداف معينة مثل معالجة الصور وإكتشاف المستحضرات الصيدلانية وغيرها،
وتتكون أجهزة التشفير التلقائي بشكل أساسي من ثلاثة مكونات هي المشفر والرمز ووحدة فك التشفير.
وبهذا نكون قد وصلنا إلى نهاية مقالنا المتواضع والذي تحدثنا فيه عن أهم 10 خوارزميات للتعلم العميق.
نتمنى أن ينال هذا المقال إعجابك عزيزي القارئ
دمت بخير
