دروس متعلقة:

لا توجد مقالات




ثورة التعلم الآلي المتعمق Deep learning - التعلم الآلي Machine learning


التعلم الآلي

 

التعلم الآلي المعمق هو مجموعة من وسائل التعلم الآلي التي ترمي لإنجاز نماذج للبيانات  بقدر كبير من التجرد. و تعد منهجية التعلم المعمق أقصى ما وصلته البحوثات العلمية في شق التعلم الآلي، بحيث تتميز بأداء عالي يجعلها متفوقة عن جميع التقنيات الكلاسيكية، و ذلك رغم كون مجتمع العلوم لازال لم يكتشف السر وراء فعالية التعلم المعمق. هذه التقنية هي أساس برنامج كورتانا لمايكروسفت و برنامج جوجل ناو و سيري و غيرها من البرامج التي تعمل على معرفة الصوت و الصورة، لنلخص الوصف نقول أن هذه التقنة تتعلم كيف تصف العالم بإتقان، و أنها بصدد إحداث ثورة في عالم المعلوميات بعد سنوات قليلة من بزوغها للسطح.

نقترح الجدول أسفله الذي يعطينا فكرة عن إكتساح التعلم المعمق بنتائج مذهلة سنة عن أخرى منذ 2012 حيث حقق أحسن نتيجة في أول إستعمال لتقنيته في إطار مسابقة Imagenet التي تعنى بتطور التعلم الآلي عموما. الجدول يعرض التقنية متبوعة بنسبة الاخطاء، قمنا بصبغ أسماء تقنيات التعلم غير المعمق بالازرق الباهت، فيما تم صبغ تلك التي فيها تعلم معمق باللون البرتقالي.

 

2016 2015 2014 2013 2012
Trimps- Soushen ـ3.99 MSRAـ 3.5 GoogLeNet جوجل 6.6 Clarifai ج. نيويورك 11.7

Supervision طورونطو 15.3

.. .. VGG أكسفورد 7.3 NUS سنغافورة 12.9 ISI طوكيو 26.1
.. .. MSRA ـ 8.0 Zeiler ج. نيويورك 13.5 VGG أكسفورد 26.9
.. .. A.Howard مسشوستس 8.1 A.Howard مسشوستس 13.5 INRIA باريس 27.0
.. .. DeeperVision ـ 9.5 OverFeat ج. نيويورك 14.1 UvA امستردام 29.3
.. .. NUS-BST ـ 9.7 UvA امستردام 14.2  
.. .. TTIC-ECP ـ 10.2 Adobe (ماركة تجارية) 15.2  
.. .. XYZ ـ 11.2 VGG أكسفورد 15.2  
CU-DeepLink ـ 4.10 Qualcommـ 4.9 UvA امستردام 12.1 VGG أكسفورد 23.0  

 

 

و قد إستلهمت خوارزميات التعلم المعمق من عمل دماغ البشري، بحيث تسعى لتقليد نموذج العصبونات الدماغية عبر مجموعة خوارزميات كل في طبقة، كل طبقة تأخذ معطيات في المدخل و تضع التنيجة في المخرج الذي يشكل في الوقت نفسه مدخلا للطبقة الموالية، فتشكل هذه الطبقات تدرجا في التجرد. هكذا عند تدريب الروبوت، ستقوم الطبقات الدنيا بتحويل البيانات الخامة الى صيغ أكثر هيكلة تستهلكها الطبقات العليا.

و عموما يحتاج تدريب الطبقات السفلى لكم هائل من البيانات الخامة، لكن ذلك بالمقابل يزيد من فعالية النموذج و دقته، بل يزيد في عموميته ليصبح قادرا على معالجة بيانات مختلفة عن تلك التي تدرب عليها، و هنا أيضا يتميز التعلم المعمق عن طرق التعلم الآلي الكلاسيكية التي تكون جد متخصصة و مرتبطة بمجال تطبيق معين. مفهوم الطبقات هذا هو الأصل في التسمية "التعلم المعمق"؛ ففي التعلم الآلي غير المعمق، توجد طبقتين فقط، طبقة المداخل و طبقة المخارج. بينما في التعلم المعمق توجد بين هاتين الطبقتين طبقات مخبئة تقوم بحسابات و تحويلات معقدة.

 

0

التعليقات

لا يوجد أي تعليق.

عذراً :
الكتابة في هذا الحيز مخولة فقط للأعضاء المسجلين
من هنا للتسجيل
كونوا سباقين للتسجيل :
بتسجيلكم اليوم ستكونون من أوائل الأعضاء في البوابة، ما سيجعل لكم مكانة مميزة في الموقع.
الأعضاء لهم إمتيازات :
يتمتع الأعضاء بحق التعليق على المقالات. تعاليق و أسئلة و ردود الأعضاء لا تستلزم موافقة مسبقة من الإدارة ( عكس مساهمات الضيوف)