وبالتالي أصبح يُساعد على أتمتة تحليل البيانات الطبية المُعقدة، مما يؤدي إلى تشخيصات أكثر دقة وخطط علاجية مُخصّصة.
الفصل السادس – التعلم العميق الهندسي: الفصل الأخير من الكتاب مخصص لحقل بحث جديد يسمى التعلم العميق الهندسي. في هذا الفصل، ستتعرف على بنية الرسم البياني وشبكات الرسم البياني العصبية وتعلم التمثيل البياني وشبكات ارتباط الرسم البياني.
يمكن تصنيف اللوغاريتمات إلى أربعة أساليب تعلم فريدة اعتمادًا على المخرج المتوقع ونوع المدخل.
رؤية الحاسوب هي قدرة الحواسيب على استخراج المعلومات والرؤى من الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدام تقنيات التعلم العميق في فهم الصور بنفس الطريقة التي يستخدمها البشر. لرؤية الحاسوب تطبيقات عديدة، مثل الآتي:
وبالمثل، فإن الشبكات العصبونية للتعلم العميق، أو الشبكات العصبونية الاصطناعية، تتكون من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا داخل الكمبيوتر.
يمكنك استخدام أساليب التعلم العميق في أتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تفريغ ملف صوتي إلى نص.
الفصل الرابع – التعلم المعزز العميق: في هذا الفصل، سنرى لماذا لا يمكن حل بعض المشكلات من خلال مناهج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والحاجة إلى التعلم المعزز في هذه المشكلات.
تستخدم تقنية التعلم العميق في تصنيف الصور في العديد من المجالات والصناعات، مثل التصوير الفوتوغرافي وتحليل الصور الطبية والتعرف على الوجوه وتصنيف المنتجات في التجارة الإلكترونية.
على سبيل المثال، إذا تم إعطاؤك اتبع الرابط 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.
في هذا القسم، سنتحدث عن استخدام التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي في تطوير الموسيقى وكيف يمكن أن يؤثر ذلك على عملية الإبداع الموسيقي. سنناقش كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل نغمات الموسيقى واكتشاف الأنماط الموسيقية.
يستطيع التعلم الآلي دعم الصيانة التنبئية ومراقبة الجودة والأبحاث الابتكارية في قطاع التصنيع. وتساعد تكنولوجيا التعلم الآلي أيضًا الشركات في تحسين الحلول اللوجستية، بما في ذلك الأصول وسلسلة الإمداد وإدارة المخزون.
تستطيع التعامل مع مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات في بيئات ديناميكية وذات أحجام عالية ومعقدة.
بالإضافة إلى ذلك، يواجه التعلم العميق تحديات في فهم القرارات التي يتخذها النظام الذكي المعتمد على هذه التقنية. فعلى الرغم من قدرة النظم العميقة على التعلم واستخلاص المعرفة من البيانات، إلا أن فهم الأساس المنطقي والتفسير الدقيق للقرارات التي يتخذها النظام قد يكون صعباً ويحتاج إلى دراسة مستفيضة.
تواجه التعلم العميق تحديات مستمرة مثل معالجة حجم البيانات الكبيرة وضمان خصوصية البيانات.