Getting My تقنية التعلم العميق To Work

Getting My تقنية التعلم العميق To Work

Blog Article

يستطيع تطبيق التعلم العميق أن يحلل كميات كبيرة من البيانات بشكل أكثر عمقًا وأن يكشف عن رؤىً جديدة ربما لم يتم تدريبه عليها. على سبيل المثال، فلنفترض أن هناك نموذج تعلم عميق يتم تدريبه على تحليل مشتريات المستهلكين.

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.

على سبيل المثال، في مثال صور الحيوانات، قد يصنف نموذج التعلم العميق "الطائرة" على أنها "سلحفاة" إذا تم بالخطأ إدخال صور لأشياء غير الحيوان في مجموعة البيانات.

تحليل ذكاء الأعمال للمستندات الطويلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والنماذج

بفضل قدرة التعلم العميق على معالجة البيانات المعقدة وإجراء تحليلات متعمقة، يمكن استخدامه في مختلف المجالات الحديثة. فمن خلال تطبيقات التعلم العميق، يمكن تحسين أنظمة الترجمة الآلية وتحليل النصوص، وتصنيف الصور والتعرف على الأشكال والأنماط، اتبع الرابط وتحليل البيانات الضخمة واستخلاص المعلومات القيمة منها.

قبل ظهور التعلم العميق ، اعتمدت أساليب التعلم الآلي التقليدية بشكل كبير على التمثيلات (اختيار الميزات) المستمدة من البيانات. تتطلب هذه الأساليب خبيرًا في مجال الموضوع لإجراء استخراج الميزات يدويًا.

اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟

تستخدم السيارات ذاتية القيادة نماذج التعلم العميق لاكتشاف لافتات الطرق والمشاة تلقائيًا.

تستخدم أجهزة الكمبيوتر خوارزميات التعلم العميق في جمع الرؤى والمعاني من البيانات النصية والمستندات.

تعلم الذكاء الاصطناعي! سجّل الآن في أفضل دورات الذكاء الاصطناعي المجانية والمدفوعة المتاحةعلى موقع فرصة.كوم. تصفَّح الدورات!

There is a concern in between Cloudflare's cache plus your origin World wide web server. Cloudflare monitors for these glitches and automatically investigates the bring about.

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

ألقِ نظرة إلى بعض الأمور التي يستطيع التعلم الآلي فعلها والأمور التي يتعذر عليه فعلها:

تحدي معالجة وإدارة كميات ضخمة من البيانات واستخدامها بطريقة فعالة ومستدامة.