التعلم العميق يتجاوز تقريبًا ما تستطيع أجهزة الكمبيوتر القيام به باستخدام خوارزميات الشبكة العصبية. لذلك فإن مطوري البرمجيات وأصحاب الأعمال لديهم حاجة ملحة لفهم وظائف التعلم العميق. حيث أن هذا النوع من الخوارزمية الفريدة من نوعها الذي يسمى الشبكات العصبية. فقد تحايلت على جميع العلامات المستخدمة سابقًا لتصنيف الصور والنصوص والكلمات. كما أنه يتيح بعض التطبيقات الأكثر أهمية في العالم مثل السيارات ذاتية القيادة والترجمة الفورية.
ما هي فوائد التعلم العميق؟
عندما نتحدث عن الفائدة المرجوة نتحدث عن الدقة في الاستخدام والنتائج التي تحققها، حيث يحقق مستويات دقة أعلى من أي وقت مضى، فلا شك في أن النظريات المتعلقة بالتعلم العميق قد تم مناقشتها ونشرت في بداية الثمانينيات من القرن الماضي، ومع ذلك فإن هذه النظريات لم تكتسب شعبية ولم تتطور إلى علم لا يمكن استخدامه إلا في الوقت الحاضر، ويرجع ذلك إلى حقيقة أن التعلم الآلي أو العميق مرتبط بجانبين مهمين، وهما كالتالي:
- نمو الأشياء التي يجب ربطها بالتعليم المكثف بالتوازي مع توسع المعرفة العلمية.
- قوة الحوسبة التي تساعد في تقدم البحث وفرض النظريات والفرضيات في المواقف التي يواجهون فيها تحديات أمامه.
مفهوم التعلم العميق
لا يمكن فهم التعلم العميق دون فهم علاقته بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية، فعندها فقط يمكننا أن نأمل في اكتساب فهم لما هو التعلم العميق في الواقع، كما يمكن توضيح العلاقة بين التعلم العميق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل أوضح من خلال تصويرها داخل هذه الدوائر الثلاث متحدة المركز، لذلك من المحتمل أن تكون هذه هي الطريقة الأكثر فعالية. وكما إنه حقل فرعي متخصص في مجال التعلم الآلي الأكبر. الذي يُعد بدوره مجالًا فرعيًا متخصصًا في موضوع الذكاء الاصطناعي. حيث يمكن العثور على شرح لكل من هذه المصطلحات الثلاثة في ما يلي:
- يشمل مجال الدراسة الواسع المعروف باسم الذكاء الاصطناعي عملية إعطاء الآلات القدرة على التفكير بذكاء.
- يُعد استخدام الخوارزميات التي تستخرج المعلومات من البيانات أساس التعلم الآلي. وهو أسلوب لتطوير الذكاء الاصطناعي.
- التعلم العميق هو أسلوب لتحقيق هدف التعلم الآلي من خلال استخدام خوارزمية متخصصة تعرف باسم الشبكة العصبية.
أقرأ المزيد: مفهوم تكنولوجيا التعليم وأهميتها ومعوقاتها
أمثلة التعلم العميق
- تتضمن أمثلة التعلم الآلي القيادة الآلية للسيارات المستقلة التي تم تعليمها لتذكر إشارات التوقف وإشارات المرور.
- وكذلك التعرف على المشاة والتوقف عند الضرورة، وسرعة التخويف حتى لو كانت مفاجئة مما يساعد على تقليل عدد الحوادث التي تحدث.
- التحقيقات في الطب يستخدم الآن المتخصصون الطبيون التعلم الآلي للكشف عن الخلايا السرطانية تلقائيًا وبدقة عالية جدًا.
- كذلك الأتمتة في التصنيع نظرًا لتطبيقه فقد أصبح الآن أكثر أمانًا لحياة العمال، ويتم منعهم من الاقتراب من منطقة الخطر.
- فهذا تحسن كبير عن الوضع في الماضي حيث عانى العمال بشكل متكرر من إصابات خطيرة عند العمل بالقرب من المعدات الثقيلة وتركوا أماكن آمنة.
- الإلكترونيات من أجل استخدامها في الترجمة التلقائية للسمع والكلام، وهذا ما نجده في الكثير من الأدوات المختلفة التي تستجيب للصوت أو الإشارة.
ما هو تاريخ التعلم العميق؟
يُعد التعلم الآلي علمًا جديدًا إلى حد كبير. ولكن له جذور في المعرفة البشرية وله مراحل تطور من خلالها من الأربعينيات إلى يومنا هذا. حيث أن هذه المراحل وفقًا لمقال حول تاريخ تطور التعلم العميق الذي يمكن العثور عليه على موقع الويب الشهير نحو علوم البيانات هي كما يلي:
عصر علم التحكم الآلي
- بدأ في الأربعينيات من القرن العشرين واستمر حتى التسعينيات من القرن نفسه، وتميز هذا العصر بمحاولة فهم كيفية عمل العقل البشري حيث شارك علماء الكمبيوتر وعلماء الأعصاب والنفس الذين عملوا معًا لإنشاء نظام رياضي يحاكي طريقة عمل الدماغ من أجل توفير نفس المدخلات له.
- وفي المقابل الحصول على نفس الأحكام والمخرجات التي ينتجها العقل البشري، كما يتميز هذا المسعى بمحاولة فهم كيفية عمل العقل البشري وتميز بالمشاركة
- لذلك تعتبر الوحدة العصبية الاصطناعية المعروفة أيضًا باسم Perceptron أحد أهم الاكتشافات في هذه المرحلة.
- توصل إليها عالم النفس الأمريكي المعروف فرانك روزنبلات الذي يعتبر من أهم العلماء الذين ساهموا في مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر.
فترة مرحلة الارتباطية
- حدثت في التسعينيات والثمانينيات من القرن الماضي، وهي المرحلة التي بدأت بعد الاكتشافات والتطورات المصاحبة لزيادة الاهتمام بالعلوم المعرفية، حيث تم تنفيذه من قبل بعض علماء النفس اللامعين لمحاولة فهم كيفية عمل العقل والحواس بطريقة أكثر تجريدية.
- وقد استفاد علماء الكمبيوتر وعلماء الرياضيات كثيرًا من هذه المرحلة، وقد استخدموها لإنتاج أول أشكال بسيطة من ما نعرفه اليوم باسم التربية الشاملة.
- كما تُعد الشبكات العصبية الاصطناعية التي تُعرف غالبًا باسم الشبكات العصبية الاصطناعية واحدة من أكثر الإبداعات شهرة التي خرجت من هذه الحقبة المحورية في سجلات التاريخ التكنولوجي للعالم.
- كذلك فإنها شبكات عصبية اصطناعية مصممة لتقليد الشبكات العصبية الطبيعية التي تعمل في أعمال العقل البشري.
مرحلة التعلم العميق
- كانت ابتداءً من عام 2006 وحتى يومنا هذا فإنها ما يعرف حاليًا باسم “التعلم العميق”
- كان أيضًا بسبب التطور الذي تم إجراؤه في عام 2006 من قبل عالم النفس المعرفي وعالم الكمبيوتر الكندي جيفري هينتون.
- في ذلك العام قام بعمل DBN أو Deep Belief Networks وهي شبكة عصبية تحتوي على الكثير من الطبقات المخفية تحتها التي تعمل بدون إشراف بشري، ومن تلك النقطة وحتى الآن بدأ عصر الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق .
أهم الاختلافات بين التعلم العميق وعلم الآلة
يتواجد العديد من الاختلافات بين التعلم الآلة والعميق وأهمها اختلاف الأسماء بينهما على الرغم من أن الاثنين يظهران وكأنهما يؤديان نفس العمل. ولكن الاختلاف بينهما هو أسلوب العمل والسمات المميزة لكل منهما ومن حيث مقدار التدخل البشري، وكمية البيانات المطلوبة. وقوة الحوسبة المستخدمة، وكذلك وقت التشغيل.
- كما يعتمد التعلم العميق على خوارزميات متخصصة يصعب فهمها للغاية. ويتطلب مستوى عالٍ من الترابط والتعقيد من أجل وضع نموذج دقيق لكيفية عمل الدماغ البشري.
- من ناحية أخرى فإن تقنيات التعلم الآلي التي غالبًا ما تكون أقل تعقيدًا وتتضمن التنبؤ الخطي وأشجار القرار، ليست مباشرة.
- نظرًا لأنه يتعامل مع عملية استخراج الميزات من تلقاء نفسه فإن التعلم العميق يتطلب أيضًا مشاركة أقل بكثير من البشر مقارنة بالتعلم الآلي التقليدي.
- يتطلب التعلم العميق كمية هائلة جدًا من البيانات مما يعني أنه يحتاج إلى قوة حوسبة كبيرة جدًا لمعالجة هذه البيانات. مما يعني أنه يحتاج إلى أجهزة خاصة بخلاف الأجهزة المنزلية أو الاقتصادية التي نستخدمها.
- يرتبط الاختلاف الكبير الآخر بكمية البيانات، كما يتطلب التعلم العميق كمية هائلة من البيانات.
- من ناحية أخرى يتطلب التعلم الآلي عددًا أقل من مدخلات البيانات، ونتيجة لذلك يتطلب موارد حسابية أقل بشكل ملحوظ.
كيف يعمل التعلم العميق
يتم استخدام الإجراء المماثل بواسطة برامج الكمبيوتر الذي يستفيد من التعلم العميق. حيث ستستمر التكرارات حتى يصل الإخراج إلى مستوى من الدقة يُعتبر مقبولًا. كما ستطبق كل خوارزمية في التسلسل الهرمي تحويلًا غير خطي على البيانات التي تتلقاها كمدخلات. وبعد ذلك ستستخدم ما تعلمته لبناء نموذج إحصائي كمخرج. حيث تم اشتقاق مفهوم الطبقة العميقة من مستويات المعالجة العديدة التي يجب أن تنتقل البيانات من خلالها.
أقرأ المزيد:ما هو التعلم الذاتي وكيفية عمل خطة فردية
حدود التعلم العميق
- إذا كان لدى المستخدم كمية صغيرة فقط من البيانات أو مصدرًا محددًا. لا يمثل بالضرورة المجال الوظيفي الأوسع فلن تكون قادرًا على تعلم النماذج. بطريقة يمكن تعميمها لأن عملية التعلم هذه تتم من خلال الملاحظات.
- مما يعني أن المعلومات تقتصر فقط على ما كان في البيانات التي تم تدريب النماذج عليها. فهذا هو أكبر قيد في عملية التعلم هذه وهو أيضًا سبب استمرار استخدامها على نطاق واسع.
- كما تُعد مشكلة الانحراف من أهم التحديات التي تواجه نماذج التعلم الآلي. لذلك سيعيد النموذج إنتاج هذه الانحرافات في تنبؤاته. وقد كانت هذه مشكلة مزعجة لمبرمجي التعلم الآلي لأن النماذج تتعلم التمييز بناءً على الاختلافات الدقيقة في عناصر البيانات.
- هذا يعني على سبيل المثال أن نموذج التعرف على الوجوه قد يتخذ قرارات بشأن خصائص الأشخاص. بناءً على أشياء مثل العرق أو الجنس دون أن يكون المبرمج على دراية بذلك.
- وذلك لأن النماذج تتعلم التمييز بناءً على الاختلافات الدقيقة في عناصر البيانات. مما يعني أن النماذج تتعلم التمييز بناءً على الاختلافات الدقيقة في عناصر البيانات.
ختامًا فإن التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يساعد أجهزة الكمبيوتر على أن تصبح أكثر طبيعية في أدائها للمهام جنبًا إلى جنب مع البشر. كما يُعد هذا النوم من التعلم مكونًا أساسيًا للتقنية التي تمكن السيارات ذاتية القيادة من التعرف على إشارات التوقف والتمييز بين المشاة وأعمدة الإنارة. حيث إنها أيضًا التكنولوجيا التي تمكّن مفتاح التحكم الصوتي الذي يمكن العثور عليه في الإلكترونيات الاستهلاكية مثل الهواتف الذكية وأجهزة التلفزيون والأجهزة اللوحية ومكبرات الصوت بدون استخدام اليدين.