الاستخدام التعلم العميق غالبًا ما يكون موضوعًا ساخنًا حاليًا، كيف نجحت Netflix وYouTube في زيادة ولاء عملائهما باستخدام هذه الطريقة. التعلم العميق هو جزء من التعلم الآلي الذي يعمل على تدريب أجهزة الكمبيوتر على الغرائز البشرية الأساسية. في التكنولوجيا التعلم العميق، هناك عدة أنواع من الخوارزميات التي يمكن استخدامها والتي تحتاج إلى معرفتها، وهي:
الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
CNN أو ما يعرف عادة باسم ConvNets، هي خوارزمية يمكنك استخدامها. يتكون من عدة طبقات وغالباً ما يستخدم لمعالجة الصور واكتشاف الكائنات. تم تطوير CNN لأول مرة في عام 1988 عندما كانت لا تزال تسمى LeNet وتم استخدامها للتعرف على الأحرف مثل الرموز البريدية والأرقام.
الشبكة العصبية المتكررة (RNN)
نوع الخوارزمية التعلم العميق وينتج عن ذلك اتصالات تشكل دورات منتظمة. تقوم هذه الدورة بعد ذلك بمعالجة الإخراج من LTSM لاستخدامه كمدخل للمرحلة الحالية. يمكن أن يحدث هذا لأن RNN لديه ذاكرة داخلية. بشكل عام، يتم استخدام RNN للتسمية التوضيحية للصور وتحليل السلاسل الزمنية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكتابة اليدوية.
شبكة الذاكرة طويلة المدى (LSTM)
يمثل نوعًا ما الشبكات العصبية المتكررة (RNN) الذي يمكنه تعلم وحفظ تبعيات الأنماط طويلة المدى. هذه التكنولوجيا قادرة على تذكر جميع المعلومات السابقة من فترات معينة. يمكن لـ LSTM أيضًا تخزين المعلومات بمرور الوقت. وهي مفيدة لأغراض التنبؤ بالسلاسل الزمنية لأنها تستطيع تذكر المدخلات السابقة. تمتلك LSTM بنية تشبه السلسلة حيث تتفاعل الطبقات الأربع مع بعضها البعض بطرق فريدة.
خرائط التنظيم الذاتي (SOM)
يتيح SOM تصور البيانات لتقليل أبعاد البيانات من خلال الشبكات العصبية الاصطناعية ذاتية التشغيل. تم تصميم خوارزمية SOM لمساعدة المستخدمين على فهم المعلومات عالية الأبعاد.
بدون التعلم العميق، أ الذكاء الاصطناعي ربما لن يعمل. يسمح تطبيق التعلم العميق للذكاء الاصطناعي بالتطور والتعلم بشكل مستقل عن الخبرة. هل أنت مهتم بتعلم التعلم العميق والعناصر الأساسية الأخرى للذكاء الاصطناعي؟
العودة
