التعلم العميق هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي ويعتمد على بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة باستخدام شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات وتعرف بالشبكات العصبية العميقة وهي شبكات مصممة لمحاكاة عمل الدماغ البشري عن طريق اكتشاف الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات.
يتميز التعلم العميق بقدرته على التعامل مع كميات ضخمة من البيانات واستخراج معلومات دقيقة منها مما يجعله مفيد في العديد من تطبيقات مثل التعرف على الصور وفهم اللغة الطبيعية والترجمة الآلية وتحليل النصوص وتطبيقات القيادة الذاتية.
تعمل شبكات التعلم العميق عبر مراحل أو طبقات من العمليات التي تمر بها البيانات من الطبقات الأولى التي تتعلم الأنماط الأساسية مثل الحواف والخطوط في الصور إلى الطبقات العليا التي تتعلم تمثيلات معقدة مثل الوجوه أو الكائنات الكاملة.
التعلم العميق يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تتكون من طبقات متعددة والتي تتضمن:
- الطبقة المدخلة (Input Layer): حيث يتم إدخال البيانات الأولية إلى النموذج مثل صورة أو نص.
- الطبقات المخفية (Hidden Layers): وهي الطبقات التي تعالج البيانات وتتعلم الميزات وكل طبقة تحتوي على مجموعة من الوحدات العصبية (Neurons) التي ترتبط ببعضها البعض وتقوم بإجراء عمليات حسابية على المدخلات.
- الطبقة الخارجة (Output Layer): تنتج النتيجة النهائية مثل التنبؤ بتصنيف معين أو قيمة محددة.
التعلم العميق يستخدم خوارزميات مثل الانتشار الخلفي (Backpropagation) لتحديث الأوزان في الشبكة العصبية وهي المعاملات التي تحدد أهمية كل وصلة بين الوحدات العصبية ويتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات ضخمة من خلال:
- حساب الخطأ في المخرجات مقارنة بالنتائج المتوقعة باستخدام دالة فقدان (Loss Function).
- تحديث الأوزان باستخدام تقنية تحسين مثل خوارزمية التدرج المنحدر (Gradient Descent) لتقليل الخطأ في كل خطوة.
أنواع الشبكات العصبية العميقة:
- الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNNs): تستخدم بشكل واسع في معالجة الصور والفيديوهات وذلك لقدرتها على التقاط الأنماط المكانية.
- الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNNs): مصممة لمعالجة البيانات المتسلسلة مثل النصوص والكلام وتتميز هذه الشبكة بقدرتها على تذكر المعلومات السابقة.
- شبكات التحويل (Transformers): نوع حديث يستخدم في معالجة اللغة الطبيعية ويعتمد على مفهوم الانتباه Attention لتحديد الأجزاء المهمة من البيانات وهذه التقنية كانت الأساس لتطوير نماذج متقدمة مثل GPT وBERT.
