يتم استخدام الشبكات العصبية والتعلم العميق بالتبادل ، لكنهما مختلفان.
أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية في عالم اليوم المدفوع بالتكنولوجيا. على الرغم من أن بعض الأشخاص يستخدمون الشبكات العصبية والتعلم العميق بالتبادل ، فإن تطوراتهم وميزاتهم وتطبيقاتهم تختلف.
إذن ما هي الشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق ، وكيف تختلف؟
ما هي الشبكات العصبية؟
تم تصميم الشبكات العصبية ، المعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية ، على غرار الدماغ البشري. يحللون البيانات المعقدة ، ويكملون العمليات الرياضية ، ويبحثون عن الأنماط ، ويستخدمون المعلومات التي تم جمعها لعمل تنبؤات وتصنيفات. وتمامًا مثل الدماغ ، تمتلك الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي وحدة وظيفية أساسية تُعرف باسم العصبون. هذه الخلايا العصبية ، التي تسمى أيضًا العقد ، تنقل المعلومات داخل الشبكة.
تحتوي الشبكة العصبية الأساسية على عقد مترابطة في طبقات الإدخال والمخفية والمخرجة. تقوم طبقة الإدخال بمعالجة المعلومات وتحليلها قبل إرسالها إلى الطبقة التالية.
تستقبل الطبقة المخفية البيانات من طبقة الإدخال أو الطبقات المخفية الأخرى. بعد ذلك ، تقوم الطبقة المخفية بمعالجة وتحليل البيانات من خلال تطبيق مجموعة من العمليات الحسابية لتحويل واستخراج الميزات ذات الصلة من بيانات الإدخال.
إنها طبقة المخرجات التي تقدم المعلومات النهائية باستخدام المعالم المستخرجة. قد تحتوي هذه الطبقة على عقدة واحدة أو أكثر ، اعتمادًا على نوع مجموعة البيانات. بالنسبة للتصنيف الثنائي - مشكلة نعم / لا - سيكون للمخرجات عقدة واحدة تقدم نتيجة 1 أو 0.
هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي.
1. شبكة FeedForward العصبية
تنقل الشبكات العصبية المغذية ، التي تستخدم في الغالب للتعرف على الوجه ، المعلومات في اتجاه واحد. هذا يعني أن كل عقدة في طبقة واحدة مرتبطة بكل عقدة في الطبقة التالية ، مع تدفق المعلومات أحادي الاتجاه حتى تصل إلى عقدة الإخراج. هذا هو أحد أبسط أنواع الشبكات العصبية.
2. الشبكة العصبية المتكررة
هذا الشكل من الشبكات العصبية يساعد في التعلم النظري. تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة للبيانات المتسلسلة ، مثل اللغة الطبيعية والصوت. كما أنها تستخدم ل تطبيقات تحويل النص إلى كلام لنظام Android و iPhone. وخلافًا للشبكات العصبية المغذية التي تعالج المعلومات في اتجاه واحد ، تستخدم الشبكات العصبية المتكررة البيانات من عصبون الموكب وترسلها مرة أخرى إلى الشبكة.
يعد خيار الإرجاع هذا ضروريًا للأوقات التي يصدر فيها النظام تنبؤات خاطئة. يمكن أن تحاول الشبكات العصبية المتكررة العثور على سبب النتائج غير الصحيحة وتعديلها وفقًا لذلك.
3. الشبكة العصبية التلافيفية
تم تصميم الشبكات العصبية التقليدية لمعالجة المدخلات ذات الحجم الثابت ، ولكن الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) يمكنها معالجة بيانات ذات أبعاد مختلفة. تعد شبكات CNN مثالية لتصنيف البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو بدقة ونسب أبعاد مختلفة. كما أنها مفيدة جدًا لتطبيقات التعرف على الصور.
4. الشبكة العصبية Deconvolutional
تُعرف هذه الشبكة العصبية أيضًا باسم الشبكة العصبية التلافيفية المنقولة. إنه عكس الشبكة التلافيفية.
في الشبكة العصبية التلافيفية ، تتم معالجة الصور المدخلة من خلال طبقات تلافيفية لاستخراج ميزات مهمة. تتم معالجة هذا الإخراج بعد ذلك من خلال سلسلة من الطبقات المتصلة ، والتي تنفذ التصنيف — تعيين اسم أو تسمية لصورة إدخال بناءً على ميزاتها. هذا مفيد لتعريف الكائن وتجزئة الصورة.
ومع ذلك ، في الشبكة العصبية deconvolutional ، تصبح خريطة المعالم التي كانت في السابق مخرجات هي المدخلات. خريطة المعالم هذه عبارة عن مصفوفة ثلاثية الأبعاد من القيم وهي غير منسقة لتكوين الصورة الأصلية بدقة مكانية متزايدة.
5. شبكة عصبية معيارية
تجمع هذه الشبكة العصبية بين الوحدات المترابطة ، كل منها يؤدي مهمة فرعية محددة. تتكون كل وحدة نمطية في شبكة معيارية من شبكة عصبية مهيأة للتعامل مع مهمة فرعية مثل التعرف على الكلام أو ترجمة اللغة.
الشبكات العصبية المعيارية قابلة للتكيف ومفيدة للتعامل مع المدخلات ببيانات متنوعة على نطاق واسع.
ما هو التعلم العميق؟
يتضمن التعلم العميق ، وهو فئة فرعية من التعلم الآلي ، تدريب الشبكات العصبية على التعلم والتطور تلقائيًا بشكل مستقل دون أن تكون مبرمجًا للقيام بذلك.
هل التعلم العميق ذكاء اصطناعي؟ نعم. إنها القوة الدافعة وراء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي وخدمات الأتمتة ، مما يساعد المستخدمين على تنفيذ المهام مع القليل من التدخل البشري. يعد ChatGPT أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي لها العديد من الاستخدامات العملية.
هناك العديد من الطبقات المخفية بين طبقات الإدخال والإخراج للتعلم العميق. يتيح ذلك للشبكة إجراء عمليات معقدة للغاية والتعلم باستمرار أثناء مرور تمثيلات البيانات عبر الطبقات.
تم تطبيق التعلم العميق للتعرف على الصور والتعرف على الكلام وتوليف الفيديو واكتشافات الأدوية. بالإضافة إلى ذلك ، تم تطبيقه على إبداعات معقدة ، مثل السيارات ذاتية القيادة ، التي تستخدم خوارزميات التعلم العميق لتحديد العقبات والتنقل حولها بشكل مثالي.
يجب عليك إدخال كميات كبيرة من البيانات المصنفة في الشبكة لتدريب نموذج التعلم العميق. هذا عندما يحدث backpropagation: تعديل أوزان وتحيزات الخلايا العصبية للشبكة حتى تتمكن من التنبؤ بدقة بمخرجات بيانات الإدخال الجديدة.
الشبكات العصبية مقابل. التعلم العميق: شرح الاختلافات
الشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق هي مجموعات فرعية من التعلم الآلي. ومع ذلك ، فإنهم يختلفون في نواحٍ مختلفة.
طبقات
تتكون الشبكات العصبية عادةً من طبقة إدخال ومخفية ومخرجة. وفي الوقت نفسه ، تتكون نماذج التعلم العميق من عدة طبقات من الشبكات العصبية.
نِطَاق
على الرغم من أن نماذج التعلم العميق تتضمن الشبكات العصبية ، إلا أنها تظل مفهومًا مختلفًا عن الشبكات العصبية. تشمل تطبيقات الشبكات العصبية التعرف على الأنماط ، وتحديد الوجه ، والترجمة الآلية ، والتعرف على التسلسل.
وفي الوقت نفسه ، يمكنك استخدام شبكات التعلم العميق لإدارة علاقات العملاء ومعالجة الكلام واللغة واستعادة الصور واكتشاف الأدوية والمزيد.
استخراج الميزات
تتطلب الشبكات العصبية تدخلًا بشريًا ، حيث يجب على المهندسين تحديد التسلسل الهرمي للميزات يدويًا. ومع ذلك ، يمكن لنماذج التعلم العميق تحديد التسلسل الهرمي للميزات تلقائيًا باستخدام مجموعات البيانات المصنفة والبيانات الأولية غير المنظمة.
أداء
تستغرق الشبكات العصبية وقتًا أقل للتدريب ، ولكنها تتميز بدقة أقل عند مقارنتها بالتعلم العميق ؛ التعلم العميق أكثر تعقيدًا. أيضًا ، من المعروف أن الشبكات العصبية تفسر المهام بشكل سيء على الرغم من سرعة الإنجاز.
حساب
التعلم العميق عبارة عن شبكة عصبية معقدة يمكنها تصنيف البيانات الخام وتفسيرها بتدخل بشري ضئيل ولكنها تتطلب المزيد من الموارد الحسابية. الشبكات العصبية هي مجموعة فرعية أبسط من التعلم الآلي يمكن تدريبها باستخدام مجموعات بيانات أصغر مع موارد حسابية أقل ، لكن قدرتها على معالجة البيانات المعقدة محدودة.
الشبكات العصبية ليست مثل التعلم العميق
على الرغم من استخدامها بالتبادل ، فإن شبكات التعلم العصبية والعميقة مختلفة. لديهم طرق مختلفة للتدريب ودرجات الدقة. ومع ذلك ، فإن نماذج التعلم العميق أكثر تقدمًا وتنتج نتائج بدقة أعلى ، حيث يمكنها التعلم بشكل مستقل مع تدخل بشري ضئيل.
