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:
كما يمكن استخدامه في تحليل البيانات الاقتصادية، مثل معرفة الأنماط التجارية وتوقعات السوق وتحليل الأداء المالي.
في الختام، يقف التعلم العميق في طليعة التقنيّات التحويليّة التي تعيد تشكيل عالمنا اليوم. فمن خلال البنية المُعقّدة للشبكات العصبية والقدرة على التعلُم بشكلٍ مُستقل من مجموعات البيانات الضخمة، يعمل التعلم العميق على تمكين الآلات من تمييز الأنماط المُعقّدة، والتعرف على الصور، وفهم اللغة، وإجراء التنبؤات وما إلى ذلك.
إليكم جدول يوضح بعض تطبيقات التعلم العميق في تصنيف الصور:
فباستخدام الشبكات العصبونية، يمكن تحسين دقة تصنيف الصور وتوفير تجربة مستخدم محسنة ونتائج أكثر تفصيلاً ودقة في استرجاع المحتوى المرئي.
الفصل الرابع – التعلم المعزز العميق: في هذا الفصل، سنرى لماذا لا يمكن حل بعض المشكلات من خلال مناهج التعلم الخاضعة نون للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والحاجة إلى التعلم المعزز في هذه المشكلات.
إذا كنت ترغب في استفادة من التعلم العميق، فعليك الاستمرار في متابعة آخر التطورات والبحث في مجالات التطبيق والبحث العلمي.
يلعب التعلم العميق دورًا حاسمًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة، حيث تقوم الشبكات العصبيّة بمعالجة بيانات الاستشعار، مما يمكّن المركبات من إدراك بيئتها والاستجابة لها.
نظرًا لأن التعلم العميق هو تقنية جديدة نسبيًا، فإن بعض التحديات تظهر مع التنفيذ العملي لهذه التقنية.
الحيوان لديه حوافر، ولذلك يمكن أن يكون بقرةً أو غزالًا.
بفضل مجموعة واسعة من الموارد عند الطلب المتاحة من خلال السحابة، يمكنك الوصول إلى موارد أجهزة غير محدودة تقريبًا للتعامل مع نماذج التعلم العميق من أي حجم.
وقد أصبح التعلم العميق ذا أهميّة مُتزايدة في مختلف جوانب الحياة الحديثة، وفي العديد من المجالات.
المعالجة اللغوية الطبيعية كتب المعالجة اللغوية الطبيعية كتاب التعمق في التعلم العميق: الجزء الثالث: قابلية التوسع والكفاءة والتطبيقات