ومن خلال تطبيقات التعلم العميق، يمكن للأنظمة الذكية أن تتعلم وتتكيف ذاتيًا مع تغيرات البيئة وتحسين أدائها بمرور الوقت.
دعنا نلقِ نظرة إلى تطبيقات التعلم الآلي في بعض المجالات الأساسية:
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.
وبالمثل، فإن الشبكات العصبونية للتعلم العميق، أو الشبكات العصبونية الاصطناعية، تتكون من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا داخل الكمبيوتر.
نقل التعلم كتب نقل التعلم نقل التعلم في الرؤية الحاسوبية
بشكل عام، يمكن القول أن التحديات المستقبلية للتعلم العميق تتطلب التفكير المبتكر والبحث المستمر والتطوير المستمر للتقنيات والأدوات المستخدمة.
تتوافق كل عقدة (أو خلية عصبيّة) في طبقة الإدخال مع سمة مُحدّدة لبيانات الإدخال، وتُمثِّل القيم المرتبطة بهذه العقد قيم الإدخال الأوليّة.
إذا كنت مهتمًا بالاستفادة من فوائد التعلم العميق، فهو يحتاج إلى استمرار المزيد من البحث والابتكار لمواجهة تلك التحديات وتحقيق الفوائد الكاملة لهذه التقنية الحديثة.
كلا، التعلم الآلي وعلم البيانات ليسا شيئًا واحدًا. علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم نهجًا علميًا لاستخراج المعاني والرؤى من البيانات. ويستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات لتحليل البيانات، وما التعلم الآلي إلا أداة منها.
تجد أساليب تعلّم الآلة صعوبةً في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات النصية، وذلك لأن مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب يمكن أن تحتوي على فروق واختلافات لا حصر لها. ومن ناحية أخرى، تستطيع نماذج التعلم العميق فهم البيانات غير المهيكلة وتقديم ملاحظات عامة بدون استخراج السمات يدويًا.
كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات المسماة لتدريب خوارزمية التعلم الآلي جزئيًا.
بالطبع هذا لا يعني أنّ بناء أنظمة التعلم العميق هو أمرٌ سهل، ولكنه أسهل نسبيًا مقارنة بأنظمة التعلُّم الآلي التقليدية.
هذا يساعد في تطوير تطبيقات متقدمة تستفيد من التعلم الآلي في مجال اللغة العربية، مثل تطبيقات التعلم الآلي في التعليم ومعالجة اللغة الطبيعية.
تحسِّن مشروعات التعلم الآلي في القطاع المالي تحليلات المخاطر والتنظيم. تتيح تقنية تعلّم الآلة للمستثمرين تحديد الفرص الجديدة من خلال تحليل نور الإمارات تحركات سوق الأسهم أو تقييم صناديق التحوط أو معايرة المحافظ المالية.