التعلم العميق: الغوص في عالم التعلم الآلي!

ما الذي يتبادر إلى ذهنك عندما تسمع مصطلح "التعلم العميق"؟ ربما تفكر في الروبوتات والآلات الذكية التي ستسيطر على عالمنا في المستقبل القريب ، أليس كذلك؟ حسنًا ، هذا ليس ما هو التعلم العميق على الإطلاق. في مصطلح الشخص العادي ، التعلم العميق هو نهج ذكاء اصطناعي يهدف إلى تقليد عمل الدماغ البشري لمعالجة كميات كبيرة من البيانات واستخراج أنماط ذات مغزى منها لتعزيز صنع القرار القائم على البيانات.
اليوم ، تتحكم البيانات في كل شيء - إنها الملك الجديد للعالم الرقمي الذي نعيش فيه. يركز كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق على شيء واحد - الاستفادة من البيانات الضخمة لتعزيز الابتكار. يزداد الاهتمام بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي كل دقيقة ، والتعلم العميق هو النهج المتطور الذي يعطل كل صناعة. وفقًا لتقرير بحثي حديث أصدرته Tractica ، من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي من 3.2 مليار دولار في عام 2016 إلى 89.8 مليار دولار بحلول عام 2025. وتعزز هذه الأرقام فقط حقيقة أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق سيلعبان دورًا أكبر في التطوير. وتحول قطاع الأعمال وتكنولوجيا المعلومات.

ما هو التعلم العميق؟

يتشابك التعلم العميق بعمق مع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. كيف تسأل؟
كما ترى ، التعلم العميق هو مجموعة فرعية من ML والتي بدورها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. وبالتالي ، في حين أن الذكاء الاصطناعي هو المظلة الأوسع التي تركز على تعليم الآلات كيفية التفكير بشكل مستقل وذكاء ، فإن ML هو نهج ذكاء اصطناعي يهدف إلى إنشاء مثل هذه الخوارزميات التي يمكنها استخراج معلومات قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة. التعلم العميق ، من ناحية أخرى ، هو فرع من ML يستخدم خوارزمية محددة - الشبكات العصبية - لتحقيق الغرض النهائي من ML.
ما هو التعلم الآلي ولماذا هو مهم

التعلم العميق هو أسلوب حصري لتطوير وتدريب الشبكات العصبية. تستمد بنية الشبكة العصبية الإلهام من بنية الدماغ البشري ، وبشكل أكثر دقة ، القشرة الدماغية. وهكذا ، على غرار القشرة الدماغية ، تحتوي الشبكة العصبية الاصطناعية أيضًا على طبقات عديدة من الإدراك الحسي المترابط. على عكس مناهج البيانات التقليدية التي تحلل البيانات في الطريقة الخطية ، يعتمد التعلم العميق على النهج غير الخطي لآلات التدريب لمعالجة البيانات. تمر البيانات التي يتم إدخالها في نظام التعلم العميق عبر الشبكة المترابطة للطبقات المخفية.
تقوم هذه الطبقات المخفية للشبكة العصبية بتحليل البيانات وتعديلها ومعالجتها لتحديد علاقتها بالمتغير المستهدف. تحمل كل عقدة في الشبكة وزنًا محددًا ، وفي كل مرة تمر فيها البيانات عبر عقدة ، فإنها تضاعف قيمة الإدخال بوزنها. تستمر هذه العملية حتى تصل إلى طبقة المخرجات ، مع تحويل الناتج النهائي إلى معلومات قيمة. وبالتالي ، فإن التعلم العميق يلغي عملية التحديد اليدوي للأنماط المخفية في البيانات.

فرص وظيفية في التعلم العميق

يجب أن يكون أي شخص في عالم تكنولوجيا المعلومات قد سمع عن التعلم العميق في مرحلة ما من حياته المهنية. مع تقدم الذكاء الاصطناعي على قدم وساق ، فإن مجال التعلم العميق يرتفع أيضًا. نظرًا لأن التعلم العميق مجال بحث سريع النمو ، فإنه يوفر فرص عمل هائلة للأفراد المتخصصين في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. اليوم ، ازداد الطلب على المهنيين المهرة والمدربين في التعلم العميق ، لا سيما لمهندسي التعلم العميق وباحثي التعلم العميق ، من خلال العديد من أوجه التشابه في الصناعة.

وفقًا لتقرير عام 2017 الصادر عن Grand View Research، Inc. ، من المتوقع أن يصل سوق التعلم العميق في الولايات المتحدة إلى 10.2 مليار دولار بحلول عام 2025.

6 أفكار مثيرة للاهتمام لمشروع تعلم الآلة للمبتدئين

عائدات سوق التعلم العميق في الولايات المتحدة (2014-25)

وفقًا لآخر الإحصائيات على موقع " إنديد " ، يتراوح متوسط ​​الراتب لمتخصصي التعلم العميق في الولايات المتحدة بين 71،935 دولارًا سنويًا لعالم أبحاث التعلم العميق إلى 140،856 دولارًا سنويًا لمهندس رؤية الكمبيوتر في التعلم العميق.

المهارات المطلوبة لمهنة ناجحة في التعلم العميق

نظرًا لأن التعلم العميق هو مجموعة فرعية من ML ، فإن المهارات المطلوبة للتعلم العميق هي إلى حد كبير نفس المهارات المطلوبة لـ ML. لقد خمنت الآن بالفعل أن معرفة البرمجة أمر لا بد منه هنا. مكتبات التعلم العميق الأكثر شيوعًا مكتوبة بلغة R و Python. وبالتالي ، إذا كنت على دراية جيدة بأي من هاتين اللغتين ، فسيكون ذلك كافياً. بصرف النظر عن امتلاك معرفة واسعة بأساسيات علوم الكمبيوتر والبرمجة ، يجب أن يكون لديك أيضًا أساس متين في الرياضيات والإحصاء والاحتمالات ونمذجة البيانات.
يتمثل جزء كبير من وظيفة مهندس التعلم العميق في تصميم الخوارزميات والأنظمة التي يمكنها التواصل بسلاسة مع مكونات البرامج الأخرى الموجودة بالفعل وكذلك دمجها. وبالتالي ، فإن مهارات تصميم البرامج ضرورية في هذا المجال. تحتاج أيضًا إلى أن تكون مريحًا في العمل مع مكتبات وخوارزميات ML القياسية بما في ذلك MLib و TensorFlow و CNTK.

التعلم العميق في العالم الحقيقي

لقد تغلغل التعلم العميق في جميع الجوانب المهمة في حياتنا تقريبًا. سواء أدركنا ذلك أم لا ، فإن تقنيات التعلم العميق موجودة في كل مكان من حولنا. تستفيد المؤسسات والشركات في جميع أنحاء العالم من تقنية التعلم العميق لدعم الابتكارات مثل السيارات ذاتية القيادة وروبوتات الدردشة لتطوير خدمات مفيدة مثل منع الاحتيال والتحليلات التنبؤية وأتمتة المهام وغير ذلك الكثير.
دعونا الآن نلقي نظرة على بعض من أفضل حالات استخدام التعلم العميق في العالم الحقيقي!

• • واحدة من أكثر الأمثلة الممتازة لتقنية التعلم العميق هي قوائم التوصيات المخصصة على منصات الإنترنت مثل Netflix و Amazon و Facebook. يتمتع عمالقة وسائل الإعلام عبر الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي بإمكانية الوصول إلى كنز دفين من البيانات التي ينشئها المستخدمون. باستخدام تقنيات التعلم العميق ، يمكنهم استخراج معلومات مفيدة من البيانات التي ينشئها المستخدم والتي يتم استخدامها بعد ذلك لإنشاء قائمة مخصصة ومخصصة من الاقتراحات للمستخدمين الفرديين وفقًا لأذواقهم وتفضيلاتهم.

• • شبكات التعلم العميق قادرة على تحليل السلوكيات بنجاح في الوقت الحقيقي. DeepGlint هو حل تعليمي عميق يمكنه الحصول على رؤى في الوقت الفعلي حول سلوك أي كائن ، سواء كان بشرًا أو كائنات غير حية مثل السيارات.

• • التعرف على الصور هو تطبيق آخر للتعلم العميق. يهدف التعرف على الصور إلى التعرف على الأشياء وتحديدها داخل الصور مع فهم محتوى الصورة وسياقها. تعمل AlchemyAPI على تطوير تقنية التعرف على الصور منذ فترة طويلة الآن. CamFind هو تطبيق جوّال يستخدم AlchemyVision API - لا يمكنه فقط إبلاغ المستخدمين بالكائنات الموجودة في الصورة ، بل يمكنه أيضًا إخبارهم من أين يمكنهم شراء هذه العناصر.

• • وجدت تطبيقات التعلم العميق طريقها إلى عالم الإعلان. تستفيد شبكات الإعلانات والمسوقون من تقنية التعلم العميق لبناء إعلانات تنبؤية تعتمد على البيانات ، وإعلانات مصورة مستهدفة ، وإعلانات مزايدة في الوقت الفعلي (RTB) ، على سبيل المثال لا الحصر. على سبيل المثال ، يستخدم محرك البحث الصيني Baidu التعلم العميق للتنبؤ بمحتوى الإعلان والطرق التي يمكن للمستخدمين الارتباط بها. هذا يساعد على زيادة إيرادات الشركة.

• يتم استخدام التعرف على الأنماط المدعوم من التعلم العميق من قبل العديد من الشركات لاكتشاف ومنع الاحتيال. نجح PayPal في منع معاملات الدفع والمشتريات الاحتيالية. لقد حققت ذلك بمساعدة H2O (منصة تحليلات تنبؤية مفتوحة المصدر) تستخدم خوارزميات ML المتقدمة لتحليل البيانات في الوقت الفعلي للتحقق من أي حالات شاذة تشير إلى أنشطة احتيالية وتهديدات أمنية.

هذه ليست سوى عدد قليل من حالات استخدام التعلم العميق من مجموعة كبيرة من مشاريع العالم الحقيقي المبتكرة الأخرى. لا يزال التعلم العميق ، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، في طور الظهور والتطور. في المستقبل ، سيمهد التعلم العميق مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الطريق لمزيد من الابتكارات الرائدة التي ستغير حياتنا تمامًا بطرق لا يمكننا تخيلها حتى الآن.