The التعلم العميق Diaries

The التعلم العميق Diaries

Blog Article

تتدرب لوغاريتمات التعلم بدون إشراف على البيانات غير المسماة. ويمكنها فحص البيانات الجديدة لتحاول تأسيس روابط ذات مغزى بين المدخلات والمخرجات مسبقة التحديد. وتستطيع أن تكشف عن الأنماط وتصنِّف البيانات. على سبيل المثال، يمكن للوغاريتمات التعلم بدون إشراف تجميع المقالات الإخبارية من المواقع الإخبارية المختلفة تحت فئات شائعة، مثل الرياضة والجريمة، إلخ.

وكانت تنحصر معظم التطبيقات العملية للتعلم المعزز في العقد الماضي في عالم ألعاب الفيديو. وقد حققت لوغاريتمات التعلم المعزز المتطورة نتائج مذهلة في الألعاب الكلاسيكية والحديثة، وغالبًا ما تتفوق على نظرائها من البشر بفارق كبير. 

الإشراف على المحتوى لإزالة المحتوى غير الآمن أو غير الملائم تلقائيًا من أرشيفات الصور ومقاطع الفيديو

تعد تطبيقات التعلم العميق في تصنيف الصور أحد الاستخدامات الشائعة والفعالة لهذه التقنية. فباستخدام الشبكات العصبونية، يمكن لأنظمة التعلم العميق تحسين القدرة على تمييز الصور وتصنيفها بدقة عالية.

يتكون هذا الكتاب من ستة فصول، سنشير إلى محتوى هذه الفصول بإيجاز كما في أدناه:

يُساعد التعلم العميق في تحديد ومنع تهديدات الأمن السيبراني من خلال تحليل الأنماط في حركة مرور الشبكة، والكشف عن الحالات الشاذّة أو الغريبة، وتحسين دقّة أنظمة كشف التسلُّل.

يعد بناء نظام ذكي قادر على استخراج تمثيلات عالية المستوى للبيانات أمرًا ضروريًا في العديد من القضايا المتعلقة نور الامارات بالذكاء الاصطناعي.

كتب التعلم العميق كتاب التعلم العميق : من الأساسيات حتى بناء شبكة عصبية عميقة بلغة البايثون

نقل التعلم وفن استخدام النماذج المدربة مسبقًا في التعلم العميق

تعمل الطبقات المخفية في الشبكات العصبونية العميقة بنفس الطريقة. إذا كانت خوارزمية التعلم العميق تحاول تصنيف صورة لحيوان، فإن كل طبقة من طبقاتها المخفية تعالج سمةً مختلفةً للحيوان وتحاول تصنيفه بدقة.

كتاب تعلم الآلة وعلم البيانات: الأساسيات والمفاهيم والخوارزميات والأدوات

يعد التعلم العميق من أهم أدوات تحليل البيانات في الوقت الحالي. باستخدام الشبكات العصبونية المتعددة الطبقات، يمكن لأنظمة التعلم العميق تحليل واستخلاص المعلومات من البيانات المعقدة والهيكلة، مثل البيانات الاقتصادية والاجتماعية.

لقد أظهر التعلم العميق نتائج واعدة في مجال التصوير الطبي، وتشخيص الأمراض من خلال الفحوصات الطبيَّة، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضيّة.

تحسِّن مشروعات التعلم الآلي في القطاع المالي تحليلات المخاطر والتنظيم. تتيح تقنية تعلّم الآلة للمستثمرين تحديد الفرص الجديدة من خلال تحليل تحركات سوق الأسهم أو تقييم صناديق التحوط أو معايرة المحافظ المالية.