تُستخدم تقنية التعلم العميق Deep Learning الآن على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من الشركات حول العالم.
يعتبر الذكاء الاصطناعي AI والتعلم الآلي machine learning من أسس التحول التكنولوجي في الصناعة الحديثة. أدى دمج خوارزميات التعلم الآلي في العمليات التجارية إلى جعل المؤسسات أكثر ذكاءً وكفاءة. نظرًا لأن التغيير التالي في النموذج في الحوسبة قيد التنفيذ، فقد جذب تطور التعلم العميق أيضًا انتباه المتخصصين في الصناعة وعمالقة التكنولوجيا. تعد تقنية التعلم العميق حاليًا جزءًا لا يتجزأ من الصناعات العالمية.
الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial neural networks هي جوهر ثورة التعلم العميق. تكشف اتجاهات التعلم العميق التي تنبأ بها الخبراء أن هذا التقدم في التعلم الآلي والتقنيات المجاورة له قد قلل من معدلات الخطأ الإجمالية وحسّن أيضًا أداء الشبكات لمهمة معينة.
في هذه المقالة، ندرج أفضل تنبؤات واتجاهات التعلم العميق التي يمكن لعشاق التكنولوجيا الانتباه إليها في عام 2023.
- التعلم العميق المستقل Independent deep learning: على الرغم من تميز التعلم العميق في العديد من المجالات، إلا أن اعتماد التكنولوجيا على كميات هائلة من البيانات وقوة الحوسبة كان دائمًا أحد حدوده. ولكن قد يشهد عام 2023 تكامل التعلم غير الخاضع للإشراف unsupervised learning في التعلم العميق، حيث يتم تدريبه بدلاً من تدريب نظام ببيانات مصنفة على تسمية البيانات نفسها باستخدام أشكال خام من المعلومات.
- تكامل النماذج الهجينة Integrating hybrid models: قد يشهد عام 2023 تقارب الذكاء الاصطناعي الرمزي symbolic AI والتعلم العميق. سيطر الذكاء الاصطناعي الرمزي في البداية على المجال التقني في السبعينيات أو الثمانينيات، حيث تعلمت الآلة تفسير بيئتها من خلال إنشاء تمثيلات رمزية داخلية للمشكلة وتحليل القرارات البشرية لنفسها. تهدف هذه النماذج الهجينة إلى استخدام مزايا الذكاء الاصطناعي الرمزي ودمجها مع التعلم العميق للحصول على حلول محسّنة.
- استخدام التعلم العميق في علم الأعصاب Using deep learning in neuroscience: كشفت العديد من العمليات البحثية في علم الأعصاب أن دماغ الإنسان يتكون من أعصاب عصبية. هذه الشبكات العصبية الاصطناعية في الكمبيوتر مرادفة لتلك التي يمتلكها البشر في أدمغتهم. بمساعدة هذه الظاهرة، تمكن العلماء والباحثون من اكتشاف آلاف العلاجات والنظريات في علم الأعصاب. قدم التعلم العميق الدفعة التي تمس الحاجة إليها والتي يحتاجها علم الأعصاب منذ وقت طويل.
- التعلم العميق الكامل Full-stack deep learning: نحن نتجه نحو مستقبل حيث سيستمر نمو الطلب على التعلم العميق الكامل. سيؤدي ذلك إلى إنشاء العديد من الأطر والمكتبات التي ستمكن مستخدمي التكنولوجيا والمهندسين من أتمتة مهام الشحنات والأنشطة المختلفة الأخرى. كما سيساعد المهندسين على التكيف بسرعة مع احتياجات وعمليات العمل الجديدة.
- شبكات الخصومة العامة General adversarial networks (GAN): توفر شبكات GAN نهجًا للنمذجة التوليدية generative modeling باستخدام خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية convolutional neural networks. ينتج عينات يمكن استخدامها للتحقق من الشبكات التمييزية والمحتوى غير المبرر لموازنة العمليات وزيادة الدقة.
- التعلم العميق للنظام 2 System 2 deep learning: يعتقد الخبراء أن التعلم العميق للنظام 2 سيمكن من تعميم توزيع البيانات. في الوقت الحالي، تحتاج الأنظمة إلى تدريب واختبار مجموعات البيانات بتوزيع مماثل. سيجعل التعلم العميق للنظام 2 ذلك ممكنًا باستخدام بيانات العالم الحقيقي، والتي هي أيضًا غير موحدة non-uniform.
- الغوص في استخدام الشبكات العصبية التلافيفية Dive into the use of convolutional neural networks: تُستخدم نماذج CNN على نطاق واسع في أنشطة الرؤية الحاسوبية computer vision مثل تحديد الأشياء والوجوه والصور. ولكن إلى جانب شبكات CNN، يمكن للأنظمة المرئية البشرية التعرف عليها أيضًا تحت خلفيات وزوايا ووجهات نظر مختلفة. أثناء محاولة تحديد الصور في مجموعات بيانات الكائنات الواقعية، تواجه CNN انخفاضًا بنسبة 40٪ -50٪ في الأداء.
- زيادة استخدام edge intelligence: يعمل edge intelligence على تغيير أساليب الحصول على البيانات ومعالجتها. يقوم بتحويل الإجراءات من أجهزة تخزين البيانات في السحابة إلى الحافة. أدى ظهور اedge intelligence إلى جعل أجهزة تخزين البيانات مستقلة إلى حد ما عن طريق نقل عملية صنع القرار إلى مكان أقرب إلى مصدر البيانات.
- التعلم متعدد النماذج في التعلم العميق Multi-modal learning in DL: أصبح الذكاء الاصطناعي أفضل في الأساليب المتعددة ضمن نموذج تعلم آلي واحد، مثل النص والرؤية والكلام والتقنيات الأخرى. يحاول المطورون الآن دمج هذه النماذج في التعلم الآلي والتعلم العميق لتحسين الشبكات والكفاءة في المهام.
- مستوى أعلى من البرمجة اللغوية الطبيعية Higher level of NLP: حاليًا، تعد البرمجة اللغوية الطبيعية NLP القائمة على التعلم الآلي في مرحلتها الأولى. ولكن في الوقت الحالي، لا توجد مثل هذه الخوارزمية التي ستمكن أنظمة البرمجة اللغوية الطبيعية من تحديد معاني الكلمات المختلفة في المواقف المختلفة والتصرف وفقًا لذلك. سيعزز تطبيق التعلم العميق من فعالية أنظمة البرمجة اللغوية الطبيعية هذه ويساعد الآلات على فهم استفسارات العملاء بسرعة.
