Deep Learning

التعريف

فرع من تعلم الآلة يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات تتعلم تمثيلات متدرجة للبيانات من الخام إلى المجرد.

يقوم التعلم العميق على شبكات عصبية تحتوي طبقات خفية كثيرة؛ تتعلم الطبقات الأولى خصائص بسيطة (كالحواف في الصور)، وتبني الطبقات اللاحقة عليها خصائص أعقد (كالأشكال والأجسام). بذلك يقل الاعتماد على هندسة الخصائص اليدوية.
انتشر بعد 2012 بفضل توافر البيانات الضخمة ووحدات المعالجة الرسومية (GPU) وتحسينات التدريب، وحقق قفزات في الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة.

Definition

Deep learning is a family of machine learning methods based on neural networks with many layers that learn hierarchical representations of data directly from raw inputs.

شرح مبسّط للمبتدئين

الشبكة العميقة تشبه خط إنتاج: كل طبقة تأخذ ما فهمته الطبقة السابقة وتضيف إليه فهماً أعمق، حتى تصل إلى القرار النهائي.

شرح أكاديمي متخصص

تمثّل الشبكة العميقة تركيباً لدوال غير خطية \(f(x)=f_L(\cdots f_2(f_1(x)))\)، وتُدرَّب معاملاتها بتقليل دالة خسارة بالانحدار التدريجي العشوائي، مع حساب التدرجات بالانتشار العكسي.

أمثلة عملية

التعرف على الوجوه في الصور.
تحويل الكلام إلى نص.
النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT.

التطبيقات والاستخدامات

الرؤية الحاسوبية والتصوير الطبي.
معالجة اللغة الطبيعية والترجمة.
القيادة الذاتية والروبوتات.

المزايا

يتعلم الخصائص تلقائياً من البيانات الخام.
أداء متفوق في البيانات غير المهيكلة كالصور والنصوص والصوت.

القيود والعيوب

يحتاج بيانات كثيرة وقدرة حسابية عالية.
صعوبة التفسير (الصندوق الأسود).
حساسية للتغير في توزيع البيانات.

المصطلحات المرتبطة

تعلّم قبل هذا المصطلح

Machine Learning ML تعلم الآلة فرع من الذكاء الاصطناعي تتعلم فيه الخوارزميات أنماطاً من البيانات لتحسين أدائها في مهمة ما دون برمجة صريحة لكل حالة. مبتدئ

Neural Network ANN الشبكة العصبية الاصطناعية نموذج حسابي مكوّن من عُقد (عصبونات) مترابطة في طبقات، يحوّل المدخلات إلى مخرجات عبر أوزان قابلة للتعلم ودوال تنشيط غير خطية. مبتدئ

مصطلحات ذات علاقة

Neural Network ANN الشبكة العصبية الاصطناعية نموذج حسابي مكوّن من عُقد (عصبونات) مترابطة في طبقات، يحوّل المدخلات إلى مخرجات عبر أوزان قابلة للتعلم ودوال تنشيط غير خطية. مبتدئ

Convolutional Neural Network CNN الشبكة العصبية الالتفافية شبكة عصبية عميقة تستخدم طبقات التفاف (Convolution) بمرشحات صغيرة تنزلق على المدخل لاستخراج خصائص مكانية، وتُستخدم أساساً في الصور. متوسط

Recurrent Neural Network RNN الشبكة العصبية التكرارية شبكة عصبية لمعالجة التسلسلات تحتفظ بحالة خفية تنتقل من خطوة زمنية إلى التي تليها، فتتذكر ما سبق في التسلسل. متقدم

Transformer المحوّل بنية شبكة عصبية تعتمد كلياً على آلية الانتباه الذاتي لمعالجة التسلسلات بالتوازي، وهي أساس النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة. متقدم

Backpropagation الانتشار العكسي خوارزمية لحساب تدرج دالة الخسارة بالنسبة لكل أوزان الشبكة العصبية بتطبيق قاعدة السلسلة من طبقة المخرجات رجوعاً إلى المدخلات. متقدم

المصادر العلمية

مراجع ومصادر علمية

كتاب
Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville · 2016 · MIT Press كتاب مرجعي شامل في التعلم العميق، متاح مجاناً للقراءة على الويب.
بحث علمي
Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner · 1998 · Proceedings of the IEEE 86(11) شبكة LeNet-5 الالتفافية لتمييز الأرقام المكتوبة.
بحث علمي
Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun · 2016 · CVPR 2016 الشبكات المتبقية ResNet.