التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تصميم وتدريب الشبكات العصبية العميقة لحل مشاكل معقدة. هنا بعض المفاهيم الأساسية بشكل بسيط وميسر تسهلك البدء في هذا المجال.
الأطر المستخدمة في التعلم العميق Deep Learning Frameworks
للبدء في التعلم العميق، تحتاج إلى استخدام أطر برمجية تسهل بناء النماذج وتدريبها. من بين هذه الأطر:
– TensorFlow: إطار مفتوح المصدر من جوجل، يُستخدم بشكل واسع في بناء نماذج التعلم العميق.
– PyTorch: إطار مرن وسهل الاستخدام، يُفضل من قبل الباحثين والمطورين لسرعته في تطوير النماذج. مثال:عند بناء نموذج لتصنيف الصور، يمكنك استخدام إطار TensorFlow لكتابة كود بسيط وسريع يُساعدك على تدريب النموذج بكفاءة.
دالة التنشيط Activation Function
هذه الدالة عنصر مهم في الشبكات العصبية، حيث تتحكم في كيفية تمرير الإشارة من خلية عصبية إلى أخرى. تشمل وظائف التفعيل الشائعة:
– ReLU – Rectified Linear Unit: تستخدم بشكل واسع لأنها تسرع عملية التدريب وتقلل من مشكلة التلاشي في الإشارات. مثال عند تصميم شبكة عصبية، يمكن استخدام ReLU في طبقات الشبكة لتسريع عملية التدريب وتحسين أداء النموذج.
ضبط المعاملات الفائقة Hyperparameter Tuning
تحديد المعاملات الفائقة هو عملية اختيار القيم المثلى للمعاملات التي لا يتم تعلمها مباشرة من البيانات، مثل:
– معدل التعلم Learning Rate: الذي يُحدد سرعة تحديث الأوزان أثناء التدريب.
– عدد الطبقات Number of Layers: الذي يؤثر على عمق الشبكة وأدائها. مثال يمكن تجربة عدة معدلات تعلم لتحديد أفضلها لنموذج، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتقليل الخطأ.
نقل التعلم Transfer Learning
التعلم بالنقل هو أسلوب يستخدم لتسريع عملية التدريب من خلال استخدام نماذج مدربة مسبقًا. يمكن إعادة استخدام هذه النماذج وتكييفها مع بيانات جديدة لحل مشكلة مشابهة. مثال بناء نموذج لتصنيف أنواع الزهور، يمكنك استخدام نموذج مثل VGG-16 المدرب مسبقًا على مجموعة بيانات ImageNet، ثم تكييفه مع البيانات.
الانتشار العكسي Backpropagation
الانتشار العكسي هو تقنية تستخدم لتحديث أوزان الشبكة العصبية بشكل يضمن تقليل الخطأ بين النتيجة المتوقعة والنتيجة الفعلية. تعتمد هذه التقنية على حساب الانحدار التدريجي للأخطاء وتوزيعها عبر الشبكة. مثال عند تدريب نموذج يستخدم الانتشار العكسي لتحسين دقة النموذج بمرور الوقت.
الشبكات التلافيفية Convolutional Neural Networks – CNNs
تستخدم الشبكات التلافيفية في معالجة الصور والفيديوهات. تعتمد على عمليات التلافيف لاستخراج الميزات المهمة وتقليل حجم البيانات. مثال استخدام CNNs في تطبيقات مثل التعرف على الوجوه، حيث تميز هذه الشبكات بين ملامح الوجه المختلفة.
الشبكات العصبية التكرارية Recurrent Neural Networks – RNNs
تستخدم الشبكات العصبية التكرارية في معالجة البيانات المتسلسلة، مثل النصوص والأصوات. تعتمد على القدرة على الاحتفاظ بالمعلومات السابقة وتحليلها بشكل متسلسل. مثال تستخدم RNNs في تطبيقات مثل الترجمة الآلية، حيث تساعد الشبكة على فهم السياق الزمني للنصوص.
الترميز التلقائي Autoencoders
التشفير التلقائي هو نموذج يستخدم لتقليل حجم البيانات مع الاحتفاظ بالمعلومات الأساسية. يستخدم بشكل شائع في ضغط البيانات. مثال استخدام Autoencoders لضغط الصور، مما يُقلل حجم الصورة مع الحفاظ على أهم مميزاتها.
الشبكات التوليدية التنافسية Generative Adversarial Networks – GANs
تتألف الشبكات التوليدية التنافسية من نموذجين يتنافسان معا: مولد ومميز. يحسن هذا الأسلوب من جودة البيانات المولدة ويستخدم في إنشاء صور واقعية. مثال تستخدم GANs في إنشاء صور لأشخاص غير موجودين فعليًا.
