ما هو التعلم العميق؟
هل سبق لك أن قمت بالتحدُث مع ChatGPT وتساءلت عن الطريقة التي يفهم بها النموذج بالضبط ما تريده، ويجيب عليك وفقًا لسؤالك؟ للإجابة عن هذا السؤال، سنتطرّق في هذا المقال إلى ما يُعرف بالعلُم العميق. يتعلّم الناس من التجربة والخطأ، وكُلما كانت تجاربنا أكثر ثراءً، كلما أمكننا أن نتعلّم أكثر. هذا هو تحديدًا ما يقوم عليه علم التعلم العميق.
في مجال التعلُّم العميق، يُمكن قول الشيء نفسه بالنسبة للآلات التي تعمل بأجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي. يتم تحديد المهارات والخبرات التي يمكن للآلات من خلالها التعلُم من البيانات التي تحصل عليها، وتحدد كميّة ونوعيّة البيانات التي يُمكن أن تتعلمها هذه الآلات. وبعد أن تكتسب الآلات ما يكفي من الخبرة من خلال التعلم العميق، يُمكن تشغيلها في مهام مُحدّدة مثل قيادة السيّارة، والكشف عن الأعشاب الضارّة في حقل المحاصيل، والكشف عن الأمراض، وفحص الآلات لتحديد الأعطال، وما إلى ذلك.
إذًا، إلى أي مدى يُمكن للآلات أن تتعلّم، وما هي الآليّة التي يتم من خلالها عمليّة التعلّم، وما هي تطبيقات هذا المجال الواعد في وقتنا الحالي؟ هذا ما سنناقشه في هذا المقال.
اقرأ أيضًا: كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية؟
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي، حيث يُركِّز على تطوير وتدريب الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة، المُستوحاة في الأصل من بنية وعمل الدماغ البشري. يشير مصطلح “العميق” في التعلم العميق إلى استخدام الشبكات العصبيّة العميقة، والتي تتكوّن من طبقات مُتعدِّدة من الخلايا العصبيّة الاصطناعيّة.
بعيدًا عن المُصطلحات المُعقّدة، تُحاول هذه الشبكات العصبيّة مُحاكاة سلوك الدماغ البشري – وإن كانت بعيدة كل البعد عن قدراته – مما يسمح لها “بالتعلم” من كميّات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ما سبق، يُمكن لنماذج التعلم العميق التعرُّف على الأنماط المُعقّدة في الصور والنصوص والأصوات وغيرها من البيانات لإنتاج تنبؤات دقيقة. نتيجةً لذلك، يُمكن استخدام أساليب التعلم العميق لأتمتة المهام التي تتطلّب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تحويل ملف صوتي إلى نص.
باختصار، نماذج التعلم العميق هي ملفات كمبيوتر قام علماء البيانات بتدريبها على أداء المهام باستخدام خوارزميّة أو مجموعة من الخطوات المُحدّدة مُسبقًا، وبالتالي يُمكن للشركات استخدام نماذج التعلم العميق لتحليل البيانات وإجراء التنبُّؤات في التطبيقات المُختلفة.
اقرأ أيضًا: أهم أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
أهميّة التعلم العميق
تتمثّل المُهمة الأساسيّة لعلم التعلم العميق في تدريب أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتعلُّم تمامًا كما يفعل البشر، حيث تقود تقنيّة التعلم العميق العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المنتجات اليومية، مثل المساعدين الرقميين، وأجهزة التحكم عن بُعد التي تعمل بالصوت، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان، والتعرُّف التلقائي على الوجه، والتقنيّات الناشئة مثل السيارات ذاتيّة القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.
وقد أصبح التعلم العميق ذا أهميّة مُتزايدة في مختلف جوانب الحياة الحديثة، وفي العديد من المجالات. فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي كان للتعلم العميق تأثير كبير عليها:
- التعرُّف على الصور والفيديو
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- الرعاية الصحيّة
- المركبات ذاتية القيادة
- الترفيه
- التعرُّف على الكلام
- الأمن الإلكتروني
- الصناعة
- البحث العلمي
1- التعرُّف على الصور والفيديو
لقد أحدث التعلم العميق، وخاصةً الشبكات العصبيّة (CNNs) ثورةً في التعرُّف على الصور والفيديو، حيث تتراوح التطبيقات من التعرف على الوجه واكتشاف الأشياء إلى تحليل الصور الطبيّة والمُركَّبات المُستقلة.
2- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
لقد ساهمت تقنيات التعلم العميق في تطوير معالجة اللغة الطبيعيّة بشكلٍ كبير، وقد أدّى ذلك إلى تحسينات كبيرة في الترجمة الآليّة وروبوتات الدردشة وتحليل المشاعر والتطبيقات الأخرى المُتعلقة باللغة.
3- الرعاية الصحيّة:
لقد أظهر التعلم العميق نتائج واعدة في مجال التصوير الطبي، وتشخيص الأمراض من خلال الفحوصات الطبيَّة، والتنبؤ بنتائج الحالات المرضيّة. وبالتالي أصبح يُساعد على أتمتة تحليل البيانات الطبية المُعقدة، مما يؤدي إلى تشخيصات أكثر دقة وخطط علاجية مُخصّصة.
4- المركبات ذاتية القيادة
يلعب التعلم العميق دورًا حاسمًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة، حيث تقوم الشبكات العصبيّة بمعالجة بيانات الاستشعار، مما يمكّن المركبات من إدراك بيئتها والاستجابة لها. تعتبر هذه التقنية ضرورية لميزات مثل اكتشاف الأشياء والحفاظ على المسار والتحكم التكيفي في السرعة.
5- الترفيه
يُساهم التعلم العميق في صناعة الترفيه من خلال تمكين أنظمة توصية المحتوى على منصّات البث، وتعزيز رسومات ألعاب الفيديو، وإنشاء صور واقعية تم تصميمها بواسطة الكمبيوتر (CGI) في الأفلام والرسوم المتحركة.
اقرأ أيضًا: ما هي إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي؟
6- التعرُّف على الكلام
يعتمد المُساعدون الرقميُّون الذين يتم تنشيطهم بالصوت، بالإضافة إلى أجهزة التحكُّم الصوتي بشكلٍ كبير على التعلم العميق للتعرُّف الدقيق والقوي على الكلام، حيث يُمكن لنماذج التعلم العميق تحليل الكلام البشري على الرغم من اختلاف أنماط الكلام ودرجة الصوت والنبرة واللغة واللهجة. يستخدم المساعدون الافتراضيون مثل Amazon Alexa وبرنامج النسخ التلقائي تقنيّة التعرف على الكلام لمساعدة وكلاء مركز الاتصال وتصنيف المكالمات تلقائيا، بالإضافة إلى ترجمة مقاطع الفيديو وتسجيلات الاجتماعات بدقة للوصول إلى محتوى أوسع.
7- الأمن الإلكتروني
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.
8- الصناعة
يُستخدم التعلم العميق لمراقبة الجودة في التصنيع، والصيانة التنبؤيّة للآلات لتجنُب حدوث أي تلفيّات مُستقبليّة، وتحسين عمليات الإنتاج. فهو يساعد على تحديد العيوب وتقليل وقت التوقُّف عن العمل وتحسين الكفاءة العامّة.
9- البحث العلمي
يتم تطبيق تقنيّات التعلم العميق لتحليل مجموعات البيانات المُعقّدة، ومحاكاة التجارب، وإجراء التنبؤات في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء وعلم الأحياء. لقد أثبت التعلم العميق قيمته بشكلٍ خاص في مهام مثل التعرُّف على الصور في التصوير الطبي، والتنبؤ ببنية البروتين، واكتشاف الأدوية، وبالتالي تسريع عمليات البحث والمُساهمة في تحقيق المزيد من الاختراقات العلميّة.
اقرأ أيضًا: كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟
كيف يعمل التعلُّم العميق؟
تعمل خوارزميّات التعلم العميق بشكلٍ مُشابه لآليّة عمل الشبكات العصبيّة في الدماغ البشري. على سبيل المثال، يحتوي الدماغ البشري على ملايين الخلايا العصبية المُترابطة التي تعمل معًا لتعلُّم المعلومات ومُعالجتها وتناقلها. وبالمثل، تتكوّن الشبكات العصبيّة في تكنولوجيا التعلم العميق -أو الشبكات العصبية الاصطناعيّة- من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا لتخزين وتحليل كميّات ضخمة من البيانات.
هذه الخلايا العصبيّة الاصطناعيّة هي عبارة عن وحدات برمجيّة تُسمّى العُقَد، والتي تستخدم الحسابات الرياضيّة لمعالجة البيانات وحل المُشكلات. بالإضافة إلى ذلك، تتعلّم شبكات التعلم العميق من خلال اكتشاف الهياكل المُعقَّدة في البيانات التي تختبرها، ومن خلال بناء نماذج حسابيّة مُكوّنة من طبقات مُعالجة متعددة، يُمكن لخوارزميّات التعلم العميق التنبؤ واتخذا القرارات بدرجة كبيرة من الدقّة.
على سبيل المثال، يُمكن تدريب نموذج التعلم العميق المعروف باسم الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) باستخدام أعداد كبيرة من الصور، ولتكن على سبيل المثال صورًا تحتوي على قطط. يتعلّم هذا النوع من الشبكات العصبيّة عادةً من وحدات البكسل الموجودة في الصور التي يلتقطها، ويُمكنه تصنيف مجموعات من وحدات البكسل التي تُمثِل سمات القطّة، حيث تشير مجموعات السمات مثل المخالب والأذنين والعينين إلى وجود قطة في الصورة.
وجديرٌ بالذكر أنّ التعلم العميق يختلف اختلافًا جوهريًا عن التعلُّم الآلي التقليدي. إذا تناولنا المثال السابق، سيحتاج خبير التعلّم الآلي التقليدي إلى قضاء وقت طويل في هندسة نظام تعلُّم آلي لاكتشاف الميزات والسمات التي تُمثِّل القطّة. أما في حالة التعلم العميق، كل ما هو مطلوب هو تزويد النظام بعدد كبير جدًا من صور القطط، ويُمكن للنظام أن يتعلَّم بشكلٍ مُستقل السمات التي تُمثِّل القطّة.
بالنسبة للعديد من المهام الأخرى، مثل رؤية الكمبيوتر، والتعرُّف على الكلام (المعروف أيضًا باسم معالجة اللغة الطبيعية)، والترجمة الآليّة، والمساعدين الافتراضيين، والروبوتات، فإنّ أداء أنظمة التعلم العميق يتجاوز بكثير أداء أنظمة التعلم الآلي التقليديّة. بالطبع هذا لا يعني أنّ بناء أنظمة التعلم العميق هو أمرٌ سهل، ولكنه أسهل نسبيًا مقارنة بأنظمة التعلُّم الآلي التقليدية.
مُكوِّنات شبكة التعلم العميق
في عالم الذكاء الاصطناعي، تعمل شبكات التعلم العميق بمثابة العمود الفقري لعدد لا يحصى من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور وحتى معالجة اللغة الطبيعيّة. ولذلك، فإنّ فهم تعقيدات هذه الشبكات يتطلّب فحصًا دقيقًا لمكوناتها الأساسية. تتكوّن شبكة التعلم العميق من طبقات من الخلايا العصبيّة الاصطناعية والاتصالات المعقدة، وهي عبارة عن بنية مُعقّدة مُصمّمة للتعلم والتنبؤ من البيانات، وفيما يلي نبذة سريعة عن هذه الطبقات:
1- طبقة المُدخلات
كما يوحي الاسم، تُعتبر طبقة الإدخال هي الطبقة الأولية التي تتلقى الشبكة من خلالها المعلومات الخارجيّة أو بيانات الإدخال، أي إنّها بمثابة نقطة دخول للسمات الأوليّة أو المُتغيرات التي سيعالجها النموذج. تتوافق كل عقدة (أو خلية عصبيّة) في طبقة الإدخال مع سمة مُحدّدة لبيانات الإدخال، وتُمثِّل القيم المرتبطة بهذه العقد قيم الإدخال الأوليّة.
على سبيل المثال، في مهمة التعرف على الصور، قد تتكون طبقة الإدخال من العقد التي تُمثِّل قيم البكسل. في معالجة اللغة الطبيعيّة، يُمكن أن تمثل كل عقدة في طبقة الإدخال كلمة أو سمة من سمات النص المُدخَل. لا تقوم طبقة الإدخال بأي حساب أو تحويل على بيانات الإدخال؛ وتتمثّل وظيفتها الأساسيّة فقط في تمرير قيم الإدخال إلى الطبقات اللاحقة من الشبكة العصبيّة.
2- الطبقة المخفيّة
الطبقات المخفيّة في شبكة التعلم العميق، هي الطبقات الموجودة بين طبقة المُدخلات وطبقة المُخرجات. تسمى هذه الطبقات بال”مخفيّة” لأنّها لا يمكن ملاحظتها مباشرة من الخارج – فهي تؤدي حسابات وسيطة تُساعد الشبكة على تعلُّم الأنماط والتمثيلات المُعقّدة من البيانات المدخلة. تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات مخفيّة أخرى في الشبكة العصبيّة. تقوم هذه الطبقات المخفيّة بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية التي يمكن استخدامها لتحليل المُشكلة من عدّة زوايا مختلفة.
على سبيل المثال، إذا تم إعطاؤك صورة لحيوان غير معروف وكان عليك تصنيفه، فسوف تقارنه بالحيوانات التي تعرفها بالفعل. على سبيل المثال، يمكنك أن تنظر إلى شكل عينيه وأذنيه، وحجمه، وعدد أرجله، ونمط فراءه. يُمكنك محاولة تحديد الأنماط، مثل ما يلي: الحيوان له حوافر، فمن الممكن أن يكون بقرة أو غزال، ويمتلك عيون قطط، لذا من الممكن أن يكون نوعًا من القطط البريّة.
تعمل الطبقات المخفية في الشبكات العصبية العميقة بنفس الطريقة. إذا كانت خوارزمية التعلم العميق تحاول تصنيف صورة حيوان، فإن كل طبقة من طبقاتها المخفية تعالج سمة مختلفة للحيوان وتحاول تصنيفها بدقّة. ويُعد عدد الطبقات المخفيّة وعدد العقد في كل طبقة مخفيّة من اختيارات التصميم التي يُمكن أن تختلف بناءً على المُهمة المُحدّدة وتعقيد البيانات. على سبيل المثال، شبكات التعلم العميق ذات الطبقات المخفيّة المُتعددة قادرة على تعلُّم الميزات والتمثيلات الهرميّة، مما يجعلها مناسبة تمامًا للمهام التي تتضمن أنماطًا مُعقّدة.
3- طبقة الإخراج
طبقة المُخرجات في شبكة التعلم العميق هي الطبقة النهائيّة التي تنتج مُخرجات الشبكة أو تنبؤاتها بناءً على بيانات الإدخال التي تم معالجتها. يعتمد تصميم وبنية طبقة المُخرجات على المُهمّة المُحدّدة التي تهدف الشبكة إلى تنفيذها. فيما يلي بعض السيناريوهات الشائعة لطبقة المُخرجات:
1- مهام التصنيف:
بالنسبة لمشاكل التصنيف، حيث يكون الهدف هو تعيين مُدخلات لواحدة من عدة فئات مُحددة مُسبقًا، غالبًا ما تتكوّن طبقة الإخراج من العقد المقابلة لكل فئة. تُمثِّل قيم المُخرجات احتمال لكل فئة، والفئة ذات الاحتماليّة الأعلى هي الفئة المتوقعة.
2- مهام الانحدار:
في مشاكل الانحدار -حيث يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة مُستمرة- تتكوّن طبقة الإخراج عادةً من عقدة واحدة أو عقد مُتعددة، تنتج كل منها قيمة مستمرة كمخرجات النموذج.
3- المهام التوليديّة:
في المهام التوليدية، مثل إنشاء الصور، تنتج طبقة الإخراج البيانات التي تم إنشاؤها، ويعتمد تكوينها على طبيعة المحتوى الذي تم إنشاؤه (على سبيل المثال، قيم البكسل للصورة).
في الختام، يقف التعلم العميق في طليعة التقنيّات التحويليّة التي تعيد تشكيل عالمنا اليوم. فمن خلال البنية المُعقّدة للشبكات العصبية والقدرة على التعلُم بشكلٍ مُستقل من مجموعات البيانات الضخمة، يعمل التعلم العميق على تمكين الآلات من تمييز الأنماط المُعقّدة، والتعرف على الصور، وفهم اللغة، وإجراء التنبؤات وما إلى ذلك.
وتمتد تطبيقات التعلم العميق عبر مجالات مُتنوِّعة، من الرعاية الصحيّة والتمويل إلى الترفيه والبحث العلمي، مما يُحدث ثورةً في الطريقة التي نتعامل بها مع البيانات. وبينما نتعمّق في عصر الآلات الذكية، فإن فهم أساسيّات التعلم العميق لا يصبح ضروريًا فحسب، بل يصبح أيضًا المفتاح لفتح إمكانيّات غير مسبوقة.
إذا كنت تنوي اقتحام هذا المجال الواعد، فيُمكنك الاطِلاع على جميع مقالاتنا الخاصّة بالذكاء الاصطناعي والتي ستُسهِّل عليك الخطوات للوصول إلى هدفك النهائي وستضعك في أوّل الطريق لتمضي في مسارك المهني كمُحترف في مجال الذكاء الاصطناعي. ولا تنسَ الاشتراك في موقعنا ليصلك كل ما هو جديد!
