التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية

هناك العديد من المفاهيم والتقنيات التي تشكل مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML). من بين هذه المفاهيم التعلم العميق والشبكات العصبية.

دعونا نحدد كل واحد منهم بشكل صحيح قبل الغوص بشكل أعمق:

• التعلم العميق: فرع من تعلم الآلة، يلغي التعلم العميق بعض عمليات ما قبل المعالجة من البيانات التي عادة ما تكون متضمنة مع ML. يمكن للخوارزميات التعلمية العميقة معالجة البيانات غير المنظمة، وببساطة، إنها طريقة لتحقيق التحليلات التنبؤية تلقائيًا.

• الشبكات العصبية: الشبكات العصبية هي أيضًا فرع من تعلم الآلة وهي أساسية للخوارزميات التعلمية العميقة. مستوحاة من الدماغ البشري، تتكون من طبقات مختلفة تعتمد على بيانات التدريب لتحسين دقتها مع مرور الوقت.

ما هو التعلم العميق؟

يحاول التعلم العميق محاكاة الدماغ البشري من خلال تمكين الأنظمة من تجميع البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة بشكل لا يصدق. إنه فرع من تعلم الآلة يدرّب الكمبيوتر على أداء مهام تشبه الإنسان، مثل التعرف على الكلام أو تحديد الصور. من خلال التعلم العميق، يمكن للأنظمة تحسين قدراتها على التصنيف والتعرف والكشف والوصف باستخدام البيانات.

يلعب التعلم العميق دورًا كبيرًا في العديد من التكنولوجيات الحديثة، مثل ألكسا وسيري. يتضمن تدريب البيانات لكمبيوتر من خلال خوارزميات عميقة لتعلمها بشكل مستقل من خلال التعرف على الأنماط باستخدام طبقات المعالجة.

على عكس تعلم الآلة الكلاسيكي، الذي يعتمد عادة على بيانات منظمة ومُصنفة لجعل التنبؤات، يمكن للتعلم العميق استخدام البيانات غير المنظمة. هذا يعني أن الكثير من عمليات ما قبل المعالجة التي عادة ما تكون متضمنة مع تعلم الآلة يتم إلغاؤها. تبتلع الخوارزميات التعلمية العميقة وتعالج هذه البيانات، التي يمكن أن تشمل أشياء مثل النصوص والصور، وتتوماتيكية استخراج الميزات. كل هذا يعني أن التعلم العميق يعتمد أقل على البشر من الأساليب الأخرى.

تستخدم الخوارزميات التعلمية العميقة أيضًا عمليات الانحدار والتخلف للوصول إلى دقة أكبر. هذا أيضًا يسمح لها بإجراء تنبؤات بناءً على بيانات جديدة لم تتعرض لها من قبل.

يمكن للنماذج التعلمية العميقة أن ت执行 أنواعًا مختلفة من أساليب التعلم. على سبيل المثال، يمكن أن تخضع للتعلم غير الموجه، الذي لا يتطلب مجموعات بيانات مُصنفة. تمكن هذه التقنية النماذج من كشف الأنماط في البيانات وتركيبها حسب سمات معينة، كل ذلك بدون مساعدة الإشراف البشري.

ما هي الشبكات العصبية؟

تتشكل الشبكات العصبية عملية تعلم الآلة، وهي ما تمكن البرامج الحاسوبية من التعرف على الأنماط وحل المشكلات في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق.

غالبًا ما يُشار إليها باسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، تكون الشبكات العصبية أساسية للخوارزميات التعلمية العميقة. مستوحاة من الدماغ البشري، تقلد هيكلها العصبونات البيولوجية.

تتكون الشبكات العصبية من طبقات عقد تحتوي على طبقة إدخال وطبقة أو أكثر من الطبقات المخفية وطبقة إخراج. يرتبط كل عصبون اصطناعي (عقدة) بالآخر. تعتمد الشبكات العصبية على بيانات التدريب لتعلمها وتحسين تنبؤاتها مع مرور الوقت، وهو ما يسمح لها بالاستخدام في تطبيقات متنوعة.

من المهم أيضًا ملاحظة أن هناك أنواعًا مختلفة من الشبكات العصبية:

• الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs): أحد أكثر أنواع الشبكات العصبية شيوعًا، تكون الشبكات العصبية الاصطناعية شبكات حاسوبية متأثرة بيولوجيًا تتكون من ثلاث طبقات أو أكثر. تُستخدم لحل مشاكل واسعة النطاق تتعلق بالتعرف على الكلام والترجمة النصية والكثير غيرها.
• الشبكات العصبية التجميعية (CNNs): نوع آخر من الشبكات العصبية العميقة، تكون الشبكات العصبية التجميعية مفيدة بشكل خاص لمهام الرؤية الحاسوبية والتعرف على الصور. تفوقت على الشبكات العصبية الأخرى، تكون الشبكات العصبية التجميعية كفاءة عالية مع الإشارات الصوتية أو الصور أو الكلام. تعتمد على ثلاثة أنواع رئيسية من الطبقات: طبقة التجميع، طبقة التجميع، وطبقة الوصل الكامل (FC).
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): نوع رئيسي آخر من الشبكات العصبية العميقة، تستخدم الشبكات العصبية المتكررة بيانات متسلسلة أو بيانات السلاسل الزمنية لحل المشاكل المتعلقة بالترجمة اللغوية والمعالجة اللغوية الطبيعية (NLP).

الفرق الرئيسي بين التعلم العميق والشبكات العصبية

على الرغم من أن التعلم العميق يدمج الشبكات العصبية في هيكله، هناك فرق واضح بينهما.

بالإضافة إلى أن التعريفات مختلفة، هناك أيضًا فرق كبير في هيكلاتها.

بعض المكونات الرئيسية للشبكة العصبية تشمل:

• العصبونات: دالة رياضية مصممة لمحاكاة عمل العصبون البيولوجي. يحسب متوسط وزن الإدخال وينقل المعلومات من خلال دالة غير خطية.
• الارتباط والوزن: تربط الاتصالات عصبونًا في طبقة واحدة بعصبون في نفس الطبقة أو طبقة أخرى. يتم ربط قيمة وزن بكل اتصال، وتمثل قوة الارتباط بين الوحدات.
• دالة الانتشار: تتكون الشبكات العصبية من دالتين انتشاريين. الأولى هي الانتشار الأمامي، الذي يُنتج “القيمة المتوقعة”. الثانية هي الانتشار الخلفي، الذي يُنتج “قيمة الخطأ”.
• معدل التعلم: يحدد معدل التعلم للشبكة العصبية مدى سرعة أو بطء تحديث قيم الوزن في النموذج.

بعض المكونات الرئيسية للنموذج التعلمي العميق تشمل:

• اللوحة الأم: يعمل النماذج التعلمية العميقة بواسطة مجموعة شرائح اللوحة الأم.
• المعالجات: تتطلب النماذج التعلمية العميقة معالجات رسوماتية (GPUs) بناءً على عدد النواة وتكلفة المعالج.
• ذاكرة الوصول العشوائي (RAM): تتطلب الخوارزميات التعلمية العميقة استخدامًا كبيرًا لمعالجة وحدة المعالجة المركزية (CPU) ومنطقة المرحلة، وتتطلب كميات هائلة من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM).
• وحدة الطاقة (PSU): نظرًا للمتطلبات الكبيرة من الذاكرة، من المهم بالنسبة للنماذج التعلمية العميقة أن تستخدم وحدة طاقة كبيرة يمكنها التعامل مع الوظائف المعقدة.

بعض الفروق الرئيسية الأخرى بين الشبكات العصبية والتعلم العميق تشمل الوقت المطلوب لتدريب الشبكة. تحتاج الشبكات العصبية إلى وقت أقل من النماذج التعلمية العميقة لتدريب الشبكة. النماذج التعلمية العميقة أكثر دقة من الشبكات العصبية وأظهرت أداء أعلى.

مفاهيم التعلم العميق والشبكات العصبية أساسية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحديثة. تساعد على تلقين المهام الفكرية التي كانت تُؤدى في السابق بواسطة البشر. وفي العالم الرقمي الحديث، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل الشركات من جميع الأحجام ولجميع أنواع المهام، والتي تُنجز بكفاءة أعلى مما يمكن للبشر تحقيقه بمفردهم.