تستطيع العمل بدون تدخل بشري بعد الإعداد. على سبيل المثال، التعلم الآلي في برمجيات الأمن السيبراني يستطيع مراقبة الحالات غير الطبيعية والتعرف عليها في حركة مرور الشبكة بدون أي مدخلات من جانب المسؤول.
تعمل تقنية التعلم العميق على تشغيل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل ما يلي:
لذلك، دقة المخرج تربطه علاقة طردية بحجم المدخل المُعطى.
خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج.
تعتبر هذه التقنية ضرورية لميزات مثل اكتشاف الأشياء والحفاظ على المسار والتحكم التكيفي في السرعة.
تستخدم الشبكات العصبية في التعلم العميق لتحليل الصور والفيديوهات، وتصنيفها وتفسيرها بشكل مفصل، مما يمكنها من تطوير تطبيقات مثل التعرف على الوجوه والعواطف.
إذا كنت تنوي اقتحام هذا المجال الواعد، فيُمكنك الاطِلاع على جميع مقالاتنا الخاصّة بالذكاء الاصطناعي والتي ستُسهِّل عليك الخطوات للوصول إلى هدفك النهائي وستضعك في أوّل الطريق لتمضي في مسارك المهني كمُحترف في مجال الذكاء الاصطناعي. ولا تنسَ الاشتراك في موقعنا ليصلك كل ما هو جديد!
تحسين القدرة على تمييز وتصنيف الصور بناءً على الأشكال والألوان والأنماط.
تتمتع شبكة التعلم العميق بالمزايا التالية مقارنةً بتعلّم الآلة التقليدي.
تجد أساليب تعلّم الآلة صعوبةً في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات النصية، وذلك لأن مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب يمكن أن تحتوي على فروق واختلافات لا حصر لها. ومن ناحية أخرى، تستطيع نماذج التعلم العميق فهم البيانات غير المهيكلة وتقديم ملاحظات عامة انقر على الرابط بدون استخراج السمات يدويًا.
يشير مصطلح "العميق" في التعلم العميق إلى استخدام الشبكات العصبيّة العميقة، والتي تتكوّن من طبقات مُتعدِّدة من الخلايا العصبيّة الاصطناعيّة.
تطوير نماذج تعلم عميق قابلة للتفسير وتوفير شفافية في عمل الأنظمة العميقة وتفسير النتائج والقرارات.
أجهزة التحكم عن بعد التي تعمل بالصوت الخاصة بأجهزة التلفزيون
يمكن للشبكات العصبونية الاستفادة من عدة معالجات في توزيع أعباء العمل بسلاسة وكفاءة عبر أنواع وكميات مختلفة من المعالجات.