محمد عبد الكريم يوسف : التعلم العميق
#الحوار_المتمدن
#محمد_عبد_الكريم_يوسف التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) الذي يقلد الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعًا معينة من المعرفة.إد بيرنز ، كيت فرشاةترجمة محمد عبد الكريم يوسفما هو التعلم العميق؟التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ( AI ) الذي يقلد الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعًا معينة من المعرفة. يعد التعلم العميق عنصرًا مهمًا في علم البيانات ، والذي يتضمن الإحصاء والنمذجة التنبؤية . إنه مفيد للغاية لعلماء البيانات المكلفين بجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات ؛ التعلم العميق يجعل هذه العملية أسرع وأسهل.في أبسط صوره ، يمكن اعتبار التعلم العميق وسيلة لأتمتة التحليلات التنبؤية . في حين أن خوارزميات التعلم الآلي التقليدية خطية ، فإن خوارزميات التعلم العميق مكدسة في تسلسل هرمي يتزايد فيه التعقيد والتجريد.لفهم التعلم العميق ، تخيل طفلًا صغيرًا تكون كلمته الأولى كلبًا . يتعلم الطفل الدارج ما هو الكلب - وما هو ليس كذلك - بالإشارة إلى الأشياء وقول كلمة " كلب " . يقول الوالد ، "نعم ، هذا كلب" ، أو "لا ، هذا ليس كلبًا". مع استمرار الطفل الصغير في الإشارة إلى الأشياء ، يصبح أكثر وعياً بالسمات التي تمتلكها جميع الكلاب. ما يفعله الطفل ، دون أن يعرفه ، هو توضيح تجريد معقد - مفهوم الكلب - من خلال بناء تسلسل هرمي يتم فيه إنشاء كل مستوى من مستويات التجريد بالمعرفة التي تم اكتسابها من الطبقة السابقة للتسلسل الهرمي.كيف يعمل التعلم العميقتمر برامج الكمبيوتر التي تستخدم التعلم العميق بنفس العملية التي يتعلم بها الطفل الصغير للتعرف على الكلب. تطبق كل خوارزمية في التسلسل الهرمي تحويلًا غير خطي على مدخلاتها وتستخدم ما تتعلمه لإنشاء نموذج إحصائي كمخرج. تستمر التكرارات حتى يصل الإخراج إلى مستوى مقبول من الدقة. إن عدد طبقات المعالجة التي يجب أن تمر البيانات من خلالها هو ما ألهم التسمية بعمق .في التعلم الآلي التقليدي ، يتم الإشراف على عملية التعلم ، ويجب أن يكون المبرمج محددًا للغاية عند إخبار الكمبيوتر بأنواع الأشياء التي يجب أن يبحث عنها ليقرر ما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب أم لا. هذه عملية شاقة تسمى استخراج الميزات ، ويعتمد معدل نجاح الكمبيوتر كليًا على قدرة المبرمج على التحديد الدقيق لمجموعة ميزات للكلاب . ميزة التعلم العميق هي أن البرنامج يبني الميزة التي حددها بنفسه دون إشراف. التعلم غير الخاضع للإشراف ليس فقط أسرع ، ولكنه عادة ما يكون أكثر دقة.في البداية ، قد يتم تزويد برنامج الكمبيوتر ببيانات التدريب - مجموعة من الصور التي قام الإنسان بتسمية كل صورة لكلب أو ليس كلبًا باستخدام العلامات الوصفية. يستخدم البرنامج المعلومات التي يتلقاها من بيانات التدريب لإنشاء مجموعة ميزات للكلب وبناء نموذج تنبؤي. في هذه الحالة ، قد يتنبأ النموذج الذي ينشئه الكمبيوتر أولاً أنه يجب تسمية أي شيء في الصورة التي لها أربعة أرجل وذيل كلب . بالطبع البرنامج ليس على علم بالتسميات الأربعة أرجل أو الذيل . سيبحث ببساطة عن أنماط البكسل في البيانات الرقمية. مع كل تكرار ، يصبح النموذج التنبئي أكثر تعقيدًا وأكثر دقة.على عكس الطفل الصغير ، الذي سيستغرق أسابيع أو حتى أشهر لفهم مفهوم الكلب ، يمكن عرض مجموعة تدريب على برنامج كمبيوتر يستخدم خوارزميات التعلم العميق وفرز ملايين الصور ، وتحديد بدقة الصور التي تحتوي على كلاب في غضون بضعة أيام. الدقائق.لتحقيق مستوى مقبول من الدقة ، تتطلب برامج ا ......
#التعلم
#العميق
لقراءة المزيد من الموضوع انقر على الرابط ادناه:
https://ahewar.org/debat/show.art.asp?aid=756312
#الحوار_المتمدن
#محمد_عبد_الكريم_يوسف التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) الذي يقلد الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعًا معينة من المعرفة.إد بيرنز ، كيت فرشاةترجمة محمد عبد الكريم يوسفما هو التعلم العميق؟التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ( AI ) الذي يقلد الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعًا معينة من المعرفة. يعد التعلم العميق عنصرًا مهمًا في علم البيانات ، والذي يتضمن الإحصاء والنمذجة التنبؤية . إنه مفيد للغاية لعلماء البيانات المكلفين بجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات ؛ التعلم العميق يجعل هذه العملية أسرع وأسهل.في أبسط صوره ، يمكن اعتبار التعلم العميق وسيلة لأتمتة التحليلات التنبؤية . في حين أن خوارزميات التعلم الآلي التقليدية خطية ، فإن خوارزميات التعلم العميق مكدسة في تسلسل هرمي يتزايد فيه التعقيد والتجريد.لفهم التعلم العميق ، تخيل طفلًا صغيرًا تكون كلمته الأولى كلبًا . يتعلم الطفل الدارج ما هو الكلب - وما هو ليس كذلك - بالإشارة إلى الأشياء وقول كلمة " كلب " . يقول الوالد ، "نعم ، هذا كلب" ، أو "لا ، هذا ليس كلبًا". مع استمرار الطفل الصغير في الإشارة إلى الأشياء ، يصبح أكثر وعياً بالسمات التي تمتلكها جميع الكلاب. ما يفعله الطفل ، دون أن يعرفه ، هو توضيح تجريد معقد - مفهوم الكلب - من خلال بناء تسلسل هرمي يتم فيه إنشاء كل مستوى من مستويات التجريد بالمعرفة التي تم اكتسابها من الطبقة السابقة للتسلسل الهرمي.كيف يعمل التعلم العميقتمر برامج الكمبيوتر التي تستخدم التعلم العميق بنفس العملية التي يتعلم بها الطفل الصغير للتعرف على الكلب. تطبق كل خوارزمية في التسلسل الهرمي تحويلًا غير خطي على مدخلاتها وتستخدم ما تتعلمه لإنشاء نموذج إحصائي كمخرج. تستمر التكرارات حتى يصل الإخراج إلى مستوى مقبول من الدقة. إن عدد طبقات المعالجة التي يجب أن تمر البيانات من خلالها هو ما ألهم التسمية بعمق .في التعلم الآلي التقليدي ، يتم الإشراف على عملية التعلم ، ويجب أن يكون المبرمج محددًا للغاية عند إخبار الكمبيوتر بأنواع الأشياء التي يجب أن يبحث عنها ليقرر ما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب أم لا. هذه عملية شاقة تسمى استخراج الميزات ، ويعتمد معدل نجاح الكمبيوتر كليًا على قدرة المبرمج على التحديد الدقيق لمجموعة ميزات للكلاب . ميزة التعلم العميق هي أن البرنامج يبني الميزة التي حددها بنفسه دون إشراف. التعلم غير الخاضع للإشراف ليس فقط أسرع ، ولكنه عادة ما يكون أكثر دقة.في البداية ، قد يتم تزويد برنامج الكمبيوتر ببيانات التدريب - مجموعة من الصور التي قام الإنسان بتسمية كل صورة لكلب أو ليس كلبًا باستخدام العلامات الوصفية. يستخدم البرنامج المعلومات التي يتلقاها من بيانات التدريب لإنشاء مجموعة ميزات للكلب وبناء نموذج تنبؤي. في هذه الحالة ، قد يتنبأ النموذج الذي ينشئه الكمبيوتر أولاً أنه يجب تسمية أي شيء في الصورة التي لها أربعة أرجل وذيل كلب . بالطبع البرنامج ليس على علم بالتسميات الأربعة أرجل أو الذيل . سيبحث ببساطة عن أنماط البكسل في البيانات الرقمية. مع كل تكرار ، يصبح النموذج التنبئي أكثر تعقيدًا وأكثر دقة.على عكس الطفل الصغير ، الذي سيستغرق أسابيع أو حتى أشهر لفهم مفهوم الكلب ، يمكن عرض مجموعة تدريب على برنامج كمبيوتر يستخدم خوارزميات التعلم العميق وفرز ملايين الصور ، وتحديد بدقة الصور التي تحتوي على كلاب في غضون بضعة أيام. الدقائق.لتحقيق مستوى مقبول من الدقة ، تتطلب برامج ا ......
#التعلم
#العميق
لقراءة المزيد من الموضوع انقر على الرابط ادناه:
https://ahewar.org/debat/show.art.asp?aid=756312
الحوار المتمدن
محمد عبد الكريم يوسف - التعلم العميق
محمد عبد الكريم يوسف : التعلم العميق والذكاء الصناعي
#الحوار_المتمدن
#محمد_عبد_الكريم_يوسف مجلة التكنولوجيا اليومترجمة محمد عبد الكريم يوسفهناك الكثير من الأحاديث مؤخرًا حول جميع إمكانيات تعليم الآلات للقيام بأشياء يقوم بها البشر حاليًا في مصانعنا ومستودعاتنا ومكاتبنا ومنازلنا. بينما تتطور التكنولوجيا - بسرعة - جنبًا إلى جنب مع المخاوف والإثارة ، قد تتركك مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق في حيرة من أمرك. آمل أن يساعد هذا المقال البسيط في حل الالتباس حول التعلم العميق و الأمثلة العملية الثمانية التالية سوف تساعد في توضيح الاستخدام الفعلي لتكنولوجيا التعلم العميق اليوم.ما هو التعلم العميق؟إن مجال الذكاء الاصطناعي هو في الأساس عندما تتمكن الآلات من القيام بمهام تتطلب ذكاءً بشريًا. وهي تشمل التعلم الآلي ، حيث يمكن للآلات أن تتعلم من خلال الخبرة واكتساب المهارات دون تدخل بشري. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية ، والخوارزميات المستوحاة من الدماغ البشري ، من كميات كبيرة من البيانات. على غرار الطريقة التي نتعلم بها من التجربة ، ستؤدي خوارزمية التعلم العميق مهمة بشكل متكرر ، وفي كل مرة يتم تعديلها قليلاً لتحسين النتيجة. نشير إلى "التعلم العميق" لأن الشبكات العصبية لها طبقات (عميقة) متنوعة تمكن من التعلم. إن أي مشكلة تتطلب "التفكير" لاكتشافها هي مشكلة يمكن أن يتعلم التعلم العميق حلها.إن كمية البيانات التي ننتجها كل يوم مذهلة - تقدر حاليًا بـ 2.6 كوينتيليون بايت - وهي المورد الذي يجعل التعلم العميق ممكنًا. ونظرًا لأن خوارزميات التعلم العميق تتطلب الكثير من البيانات للتعلم منها ، فإن هذه الزيادة في إنشاء البيانات هي أحد أسباب نمو قدرات التعلم العميق في السنوات الأخيرة. بالإضافة إلى المزيد من إنشاء البيانات ، تستفيد خوارزميات التعلم العميق من قوة الحوسبة الأقوى المتوفرة اليوم بالإضافة إلى انتشار الذكاء الاصطناعي كخدمة. أتاح الذكاء الاصطناعي كخدمة للمنظمات الأصغر الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحديداً خوارزميات الذكاء الاصطناعي المطلوبة للتعلم العميق دون استثمار أولي كبير.يتيح التعلم العميق للآلات حل المشكلات المعقدة حتى عند استخدام مجموعة بيانات شديدة التنوع وغير منظمة ومترابطة. كلما تعلمت خوارزميات التعلم العميق ، كان أداؤها أفضل. أمثلة عملية للتعلم العميقلقد أصبحنا الأن في وقت تستطيع فيه الآلات تعلم حل المشكلات المعقدة دون تدخل بشري ، ما هي بالضبط المشكلات التي تعالجها؟ فيما يلي عدد قليل من المهام التي يدعمها التعلم العميق اليوم وستستمر القائمة في النمو مع استمرار الخوارزميات في التعلم من خلال ضخ البيانات.المساعد الافتراضي: تستخدم الكسا أو سيري أو كورتانا ، المساعدين الافتراضين لمقدمي الخدمات عبر الإنترنت التعلم العميق للمساعدة في فهم الكلام واللغة التي يستخدمها البشر عند تفاعلهم معهم. الترجمات:بطريقة مماثلة ، يمكن لخوارزميات التعلم العميق أن تترجم تلقائيًا بين اللغات. ويمكن أن يكون هذا مفيدًا للمسافرين ورجال الأعمال والحكومة.القيادة الذاتية:. نرى حاليا شاحنات التوصيل بدون سائق والطائرات بدون طيار والسيارات ذاتية القيادةالطريقة التي تفهم بها السيارة المستقلة حقائق الطريق وكيفية الاستجابة لها سواء كانت علامة توقف أو كرة في الشارع أو مركبة أخرى هي من خلال خوارزميات التعلم العميق. كلما زادت البيانات التي تتلقاها الخوارزميات ، كانت قدرتها ......
#التعلم
#العميق
#والذكاء
#الصناعي
لقراءة المزيد من الموضوع انقر على الرابط ادناه:
https://ahewar.org/debat/show.art.asp?aid=756624
#الحوار_المتمدن
#محمد_عبد_الكريم_يوسف مجلة التكنولوجيا اليومترجمة محمد عبد الكريم يوسفهناك الكثير من الأحاديث مؤخرًا حول جميع إمكانيات تعليم الآلات للقيام بأشياء يقوم بها البشر حاليًا في مصانعنا ومستودعاتنا ومكاتبنا ومنازلنا. بينما تتطور التكنولوجيا - بسرعة - جنبًا إلى جنب مع المخاوف والإثارة ، قد تتركك مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق في حيرة من أمرك. آمل أن يساعد هذا المقال البسيط في حل الالتباس حول التعلم العميق و الأمثلة العملية الثمانية التالية سوف تساعد في توضيح الاستخدام الفعلي لتكنولوجيا التعلم العميق اليوم.ما هو التعلم العميق؟إن مجال الذكاء الاصطناعي هو في الأساس عندما تتمكن الآلات من القيام بمهام تتطلب ذكاءً بشريًا. وهي تشمل التعلم الآلي ، حيث يمكن للآلات أن تتعلم من خلال الخبرة واكتساب المهارات دون تدخل بشري. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية ، والخوارزميات المستوحاة من الدماغ البشري ، من كميات كبيرة من البيانات. على غرار الطريقة التي نتعلم بها من التجربة ، ستؤدي خوارزمية التعلم العميق مهمة بشكل متكرر ، وفي كل مرة يتم تعديلها قليلاً لتحسين النتيجة. نشير إلى "التعلم العميق" لأن الشبكات العصبية لها طبقات (عميقة) متنوعة تمكن من التعلم. إن أي مشكلة تتطلب "التفكير" لاكتشافها هي مشكلة يمكن أن يتعلم التعلم العميق حلها.إن كمية البيانات التي ننتجها كل يوم مذهلة - تقدر حاليًا بـ 2.6 كوينتيليون بايت - وهي المورد الذي يجعل التعلم العميق ممكنًا. ونظرًا لأن خوارزميات التعلم العميق تتطلب الكثير من البيانات للتعلم منها ، فإن هذه الزيادة في إنشاء البيانات هي أحد أسباب نمو قدرات التعلم العميق في السنوات الأخيرة. بالإضافة إلى المزيد من إنشاء البيانات ، تستفيد خوارزميات التعلم العميق من قوة الحوسبة الأقوى المتوفرة اليوم بالإضافة إلى انتشار الذكاء الاصطناعي كخدمة. أتاح الذكاء الاصطناعي كخدمة للمنظمات الأصغر الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحديداً خوارزميات الذكاء الاصطناعي المطلوبة للتعلم العميق دون استثمار أولي كبير.يتيح التعلم العميق للآلات حل المشكلات المعقدة حتى عند استخدام مجموعة بيانات شديدة التنوع وغير منظمة ومترابطة. كلما تعلمت خوارزميات التعلم العميق ، كان أداؤها أفضل. أمثلة عملية للتعلم العميقلقد أصبحنا الأن في وقت تستطيع فيه الآلات تعلم حل المشكلات المعقدة دون تدخل بشري ، ما هي بالضبط المشكلات التي تعالجها؟ فيما يلي عدد قليل من المهام التي يدعمها التعلم العميق اليوم وستستمر القائمة في النمو مع استمرار الخوارزميات في التعلم من خلال ضخ البيانات.المساعد الافتراضي: تستخدم الكسا أو سيري أو كورتانا ، المساعدين الافتراضين لمقدمي الخدمات عبر الإنترنت التعلم العميق للمساعدة في فهم الكلام واللغة التي يستخدمها البشر عند تفاعلهم معهم. الترجمات:بطريقة مماثلة ، يمكن لخوارزميات التعلم العميق أن تترجم تلقائيًا بين اللغات. ويمكن أن يكون هذا مفيدًا للمسافرين ورجال الأعمال والحكومة.القيادة الذاتية:. نرى حاليا شاحنات التوصيل بدون سائق والطائرات بدون طيار والسيارات ذاتية القيادةالطريقة التي تفهم بها السيارة المستقلة حقائق الطريق وكيفية الاستجابة لها سواء كانت علامة توقف أو كرة في الشارع أو مركبة أخرى هي من خلال خوارزميات التعلم العميق. كلما زادت البيانات التي تتلقاها الخوارزميات ، كانت قدرتها ......
#التعلم
#العميق
#والذكاء
#الصناعي
لقراءة المزيد من الموضوع انقر على الرابط ادناه:
https://ahewar.org/debat/show.art.asp?aid=756624
الحوار المتمدن
محمد عبد الكريم يوسف - التعلم العميق والذكاء الصناعي