خوارزميات التعلم العميق هي شبكات عصبونية تم تصميمها على غرار الدماغ البشري. على سبيل المثال، يحتوي الدماغ البشري على ملايين الخلايا العصبية المترابطة التي تعمل معًا في تعلّم المعلومات ومعالجتها.

تتمثّل المُهمة الأساسيّة لعلم التعلم العميق في تدريب أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتعلُّم تمامًا كما يفعل البشر، حيث تقود تقنيّة التعلم العميق العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل المساعدين الرقميين، وأجهزة التحكم عن بُعد التي تعمل بالصوت، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان، والتعرُّف التلقائي على الوجه، والتقنيّات الناشئة مثل السيارات ذاتيّة القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.

يمكن للتطبيقات استخدام أساليب التعلم العميق في تتبع نشاط المستخدم وتطوير توصيات مخصصة. يمكنها تحليل سلوك مختلف المستخدمين ومساعدتهم في اكتشاف منتجات أو خدمات جديدة.

وهي طريقة سهلة عند العمل على بيانات مثل الوثائق الطويلة التي من المفترض أن تستغرق وقتًا طويلاً جدًا لكي يقرأها البشر ويسموها.

وبالمثل، فإن الشبكات العصبونية للتعلم العميق، أو الشبكات العصبونية الاصطناعية، تتكون من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا داخل الكمبيوتر.

التعرف على الوجوه لمعرفتها والتعرف على السمات، مثل العينين المفتوحتين والنظارات وشعر الوجه

اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

تُعد أيضًا من المكونات المهمة للتقنيات الناشئة مثل السيارات ذاتية القيادة والواقع الافتراضي والمزيد. 

كلا، التعلم الآلي وعلم البيانات ليسا شيئًا واحدًا. علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم نهجًا علميًا لاستخراج المعاني والرؤى من البيانات. ويستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات لتحليل البيانات، وما التعلم الآلي إلا أداة منها.

اقرأ أيضًا: كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟

يزود علماء البيانات اللوغاريتمات ببيانات تدريب مسماة ومعرَّفة من أجل تقييم العلاقات. وتحدد عينة البيانات كلاً من المدخلات والمخرجات للوغاريتم. على سبيل المثال، يتم التعليق على صور الأرقام المكتوبة باليد لتحديد أي رقم تقابله.

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

هذا يساعد في تطوير تطبيقات متقدمة تستفيد من التعلم الآلي في مجال اللغة العربية، مثل تطبيقات التعلم الآلي في التعليم ومعالجة اللغة الطبيعية.

ومن ناحية أخرى، فإن أولئك الذين ينتجون نطاقًا تفاصيل إضافية أوسع من الإجابات لديهم المزيد من العُقَد.