خوارزميات التعلم العميق:
مصطلح التعلم العميق يشير إلى الدراسة التخصصية بالشبكات العصبية الاصطناعية،
يعد هذا المصطلح خطوة مهمة
في التطوير العلمي الذي حدث في العالم.
ماهي الشبكات العصبية الاصطناعية
وعلاقتها بالتعلم العميق؟
تعبر الشبكات العصبية الاصطناعية عن مفهوم التعلم العميق بكل مضامينه،
تم اختراع هذه الشبكات في سبيل المحاولة للوصول إلى الذكاء الآلي الذي يحاكي العقل البشري .
متى تم اختراع الشبكات العصبية
العميقة للوصول للتعلم العميق؟
تم اختراع هذه الشبكات وطرحها في المجال العلمي تزامناً مع اختراع الكمبيوتر والآلة الحاسبة وأصبحت هذه الأجهزة
مساعدة للإنسان في مجالات عمله المختلفة.
ما الهدف من الوصول للتعلم العميق من خلال الشبكات العصبية العميقة؟
كان الهدف الأول للوصول للتعلم العميق هو فتح المجال العلمي نحو التطور وفق أحدث التقنيات ومساعدة الإنسان
في تسيير أموره العملية بشكل أفضل وبطريقة أبسط وأسهل.
خوارزمية التعلم العميق:
تعد هذه الخوارزمية الهيكل المنظم بشكل دقيق جداً للشبكات العصبية العميقة، تعد هذه الخوارزمية خريطة التعلم العميق.
بنية خوارزمية العلم العميق وميزاتها:
تتألف هذه الخوارزمية من عدة حزم من الشبكات العصبية العميقة الاصطناعية، تتألف من ثلاث حزم من الشبكات،
الأولى هي الطرف الأيسر(حزمة إدخال)، الثانية طرف أيمن(حزمة إخراج)، وفي المنتصف توجد العديد من الحزم للمعالجة.
تعد ميزات هذه الخوارزمية من أهم التطورات حول العالم لما تقدمه من فوائد وأهمها:
- تقديم طريقة أسهل في مجال التطورات العلمية.
- تضمين هذه الخوارزميات في مجال الصناعة ومنها السيارات.
- تطوير التقنيات الحديثة من تقنيات التعلم الالكتروني.
- محاولة محاكاة قوة العقل والذكاء البشري ضمن آليات اصطناعية.
مدى التطور الذي وصلت إليه الخوارزميات في التعلم العميق:
لم تصل التطورات والأبحاث في مجال الخوارزميات إلى التطور المتوقع بعد، لازال هناك العديد من الجهود
التي تحاول النهوض بهذه الثورة العلمية لأقصى درجاتها.
التطبيقات الواقعية للتعلم العميق:
تم تطبيقه في الكثير من الأمور في حياتنا اليومية من أهم هذه التطبيقات:
- إمكانية التعرف على هوية الصور.
- تطبيق برامج التعرف على الكلام.
- وضع أجهزة ضمن السيارات للتعرف على إشارات المرور والمواقع الجغرافية.
- استخدام ميزة التعرف على الصوت عبر موقع غوغل، تعتبر هذه من أهم التطبيقات للتعلم العميق.
مراحل تطور التعلم العميق:
تم العمل خلال تطوير الخوارزميات وفق صيغة معينة، تم هذا التطوير عبر مراحل مختلفة أولها تطوير الكمبيوتر
البسيط الذي اعتبر إنجازاً عظيماً لكن لم يكن متوافقاً للتوقعات المرجوة من قبل المطورين والمخترعين والباحثين لأنهم
توقعو الوصول لمحاكاة ذكاء العقل عند الإنسان.
تم بعد ذلك الوصول للشبكات العصبية الاصطناعية وغيرها ولكن رغم ذلك لم تصل لدرجة ذكاء العقل عند الإنسان.
ماهي المشاكل التي قد تواجهها رحلة تطور التعلم العميق؟
لا يخلو أي تطور أو بحث علمي من بعض المشاكل التي قد ترافق هذا التطور، وهذا مايجعل
البحث أو التطور العلمي تحت المراقبة بشكل مستمر بهدف تحسينه وتطويره تلافياً لحدوث الأخطاء
التي قد تكون كارثية في بعض الأحيان.
أهم المشاكل التي يمكن مصادفتها:
مهما بلغت درجة التطور فلا يمكن أن تكون خالية من كل المشاكل فمثلاً مع التعلم العميق
وتطبيقاته يمكن أن تحصل المشاكل التالية:
- يمكن لتطبيق التعرف على الصور أن يقدم قراءة خاطئة للصور عند تعطل إحدى حزم القراءة.
- الأجهزة المطبقة في السيارات التي تعتبر من تطبيقات التعلم العميق يمكن
- أن يحدث خطأ فيها وهنا الخطأ قد يكون كارثي.
- برامج التعرف على الكلام كثيرة الأخطاء فهي صعبة التطبيق وكثيراً ما يكون التعرف على الصوت
- غير صحيح ولكن الأبحاث مازالت تقدم أفضل النسخ لهذا التطبيق في سبيل تحسينه.
لمحة حول كتب التعلم العميق:
خلال إنجاز واختراع التعلم العميق وتطبيقاته المتنوعة، تم إنشاء كتب خاصة بالتعلم العميق وذلك للراغبين
في كسب المعرفة حول هذا العلم مستفيدين من كل ماتم إنجازه في هذا المجال.
أهم كتب التعلم العميق:
- Deep learning with python:
- هذا الكتاب للكاتب فرانسوا شوليه وهومن أهم كتب التعلم العميق.
- Neural networks and deep learning:
- هذا الكتاب مناسب للبحث العلمي المعتمد على النظريات.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي
و التعلم العميق؟
هذه المصلحات باتت لها أهمية كبيرة في حياتنا اليومية حيث نرى أنها أخذت حيز كبير من تفكير البشرية، ببساطة
يمكن التفريق بينهما بشكل بسيط من خلال تعريف كل مصطلح على حدى.
تعريف الذكاء الاصطناعي :
هو الآلية التي يتم بواسطتها صناعة أنظمة ضمن الحاسوب وغيره لمحاكاة قدرة العقل البشري قدر الإمكان،
حيث تعددت البرامج التي صنعت تحت مسمى الذكاء الاصطناعي.
بينما يقصد بالتعلم العميق فهو:
هي الهيكل الذي يحوي خوارزميات ونظريات لتوجه الأنظمة كيفية التعلم من تلقاء نفسها لمحاكاة العقل البشري،
ويعتبر نظرياً كجزء من مصطلح الذكاء الاصطناعي.
ما المتوقع حصوله بشأن التعلم العميق
في المستقبل؟
عند إنشاء هذا العلم والبدء بتطبيقه لم تكن هذه الخطوة النهائية بل كانت بداية فقط للعديد من
الخطوات الواعدة في المستقبل، حيث يتم العمل دائماً على تطوير الأنظمة والبرامج والبيانات
في سبيل الوصول لأقصى درجات التطور والبحث العلمي.
الخطوات و البرامج المتوقع الوصول إليها
في المستقبل من التعلم العميق:
قد تستخدم برامج التعلم العميق بشكل يحاكي الخيال في المستقبل وإن كان هذا الكلام سيطبق
في وقت بعيد، من ضمن هذه المجالات التي نتمنى أن نصل إليها:
- برامج تملك خوارزميات مخصصة لجعل السيارات ذات قيادة ذاتية.
- استخدام خوارزميات خاصة لاستخدامها في البنوك لمنع سرقتها أو حتى لكشف عمليات التزوير.
- استخدام الخوارزميات لصنع أجهزة خاصة للتعرف على الوجوه المختلفة حتى وإن طرأ تغيير على حالة الوجه مع مرور الزمن.
هذه المجالات التي تبدو مستحيلة التطبيق فهي تملك فرصة كبيرة للحصول على الأقل إذا نظرنا لكمية الجهود المبذولة في سبيل ذلك.
أنواع الشبكات المستخدمة في التعلم العميق:
يوجد العديد من الشبكات العصبية التي تشكل أساساً للتعلم العميق وهي:
- شبكات التغذية الأمامية العصبية:feed forward neural networks.
- الشبكات العصبية المتكررة.
- الشبكات العصبية التلافيفة.
تعد هذه الشبكات أساس هذا الإختراع في المجال الالكتروني،وهي التي تنظم عمل الخوارزميات وهذا ما ينعكس على عمل البرامج الذكية ككل.
التعلم العميق في المجال الطبي:
تضمن برامج مهمة جداً تم تطبيقها في المجال الطبي، حيث شكل قفزة نوعية في المسيرة الطبية لكثرة الفوائد التي قدمها.
أهم البرامج المستخدمة للتعلم العميق في المجال الطبي:
- تطبيق لفحص الأورام وتشخيصها حيث تمتاز بدقتها العالية جداً.
- تحديد برامج علاجية خاصة بكل فرد عن طريق التحليل الجيني بواسطة برنامج خاص.
- يوجد تطبيقات عديدة ساهمت في اكتشاف الأدوية.
- التطبيق التنبؤي وهو تطبيق ساهم في توقع الأمراض التي قد تصيب الشخص،
- هذا يعد من أكثر التطبيقات المفيدة فهو يقينا من أمراض عدة.
أخيراً، عند الحديث والتعمق حول التعلم العميق نرى أن المستقبل سيكون أفضل
بكثير عند الاهتمام بهذا الموضوع لتعم الفائدة للأجيال القادمة.
