كيف تعمل خوارزميات التعلم العميق على تغيير حياتنا اليومية؟

أصبح التعلم العميق والذكاء الاصطناعي أحدث اتجاه في صناعة التكنولوجيا. لكن ما هو تأثيرها؟ وكيف تؤثر على حياتنا اليومية؟

تطبيقات التعلم العميق هي المسؤولة عن العديد من التغييرات في العالم اليوم ، ومعظمها لها آثار بعيدة المدى على الطريقة التي نعيش بها في العالم. في هذه المقالة ، سنناقش خوارزميات التعلم العميق المختلفة وحالات استخدامها . ستندهش من رؤية بعض هذه الاستخدامات.

تعتمد العديد من الشركات الآن على التعلم العميق والذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات عالية الجودة لعملائها. فيما يلي بعض الطرق:

حالات الاستخدام الواقعي لخوارزميات التعلم العميق

توصيات متجر التطبيقات

يستخدم كل من متجر Google Play ومتجر تطبيقات Apple تقنيات التعلم العميق لتقديم توصيات التنزيل لمستخدميه. يتتبعون نشاط المستخدم ، ويرون التطبيقات التي يثبتها المستخدم ، والتطبيقات التي يهملها المستخدم. وفقًا للبيانات الواردة ، يوصون المستخدم بالتطبيقات.

على الرغم من أن الأمر قد يبدو بسيطًا ، إلا أن هناك الكثير من العوامل التي تلعب دورًا هنا. تأخذ هذه الخوارزميات أيضًا في الاعتبار الاتجاهات الحديثة ، مثل التطبيقات التي حصلت على أكبر عدد من التنزيلات. يقارنون أيضًا نشاط المستخدم مع مستخدمين آخرين مشابهين ويوصون بالتطبيقات وفقًا لذلك. هذا هو السبب في أن توصياتهم دقيقة للغاية.

لنفترض أنك قمت بتثبيت تطبيق لتعلم اللغة الإنجليزية. ستبدأ الخوارزميات الآن في التوصية بتطبيقات التعلم الأخرى بالإضافة إلى التطبيقات المتعلقة باللغة الإنجليزية. نظرًا لهذه الخوارزميات ، يكون متجر Play (أو متجر التطبيقات) لكل شخص فريدًا بالنسبة له. إنه مخصص ويقدم تجربة مستخدم رائعة.

التسعير الديناميكي

تشترك خدمات طلب سيارات الأجرة مثل Uber و Ola في الكثير من الأشياء. واحد منهم هو التسعير الديناميكي. التسعير الديناميكي هو نتيجة ممتازة أخرى للتعلم العميق. يستخدمونها لحساب سعر رحلة معينة ، والتي تعتمد على العديد من العوامل مثل المسافة والطلب وما إلى ذلك.

يجب أن تكون قد اختبرت هذا السعر بشكل مباشر أثناء حجز سيارة أجرة. حاول حجز سيارة أجرة أثناء وقت الفراغ عندما تكون حركة المرور أقل ، ثم قارن الأسعار مع الأسعار خلال ساعة الذروة.

يعتمدون على نموذج التسعير هذا للتأكد من أن الكابينة تظل في متناول الجميع مع تحقيق ربح للشركة. التسعير الديناميكي لا يقتصر على Uber أو Ola. تستخدم العديد من الصناعات الأخرى ، مثل الضيافة والسفر ، هذه التقنيات أيضًا.

خرائط جوجل

تعد خرائط Google مثالاً ممتازًا على استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتقديم نتائج عالية الجودة. يستخدم خوارزميات التعلم العميق لحساب الوقت الذي ستستغرقه رحلة معينة.

إنه يتحسن باستمرار. نظرًا لتطبيقات التعلم العميق ، أصبحت حساباتها لمتطلبات الوقت المقدر لكل رحلة أكثر دقة.

يمكنه حساب المسافة ، والنظر في حركة المرور في المسار ، واقتراح طرق مختلفة ، وحتى إعطاء الاتجاهات للمستخدم. تحدد خرائط Google المسار الأمثل للمستخدم من خلال مراعاة العديد من العوامل. يستخدم العديد من خوارزميات التعلم العميق لهذا الغرض.

ميزة أخرى في خرائط Google ، والتي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي ، هي خيار "استكشاف الأماكن المجاورة". يتيح لك العثور على أجهزة الصراف الآلي القريبة والمستشفيات والمنتجعات الصحية وما إلى ذلك. يجب أن يمر عبر الكثير من البيانات للحصول على مثل هذه النتائج الدقيقة.

مساعدو الذكاء الاصطناعي (Siri ، Alexa ، إلخ.)

يعد مساعد Google و Siri ومساعدو الذكاء الاصطناعي الآخرون مثالًا رائعًا على الشبكات العصبية الاصطناعية. يستخدمون خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على الكلام.

من خلال التعرف على الكلام ، يمكن لهؤلاء المساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي التعرف على أوامرك والتصرف وفقًا لذلك. لذلك ، إذا طلبت من مساعد Google تشغيل مسار معين على YouTube ، فسيكون كذلك.

يستخدم هؤلاء المساعدون أيضًا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحسين أدائهم بمرور الوقت. لا بد أنك لاحظت كيف تحسنت تجربتك مع Siri أو Alexa بمرور الوقت.

أنشأت Google مشروع Google Brain لغرض وحيد هو استخدام التعلم العميق للذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. ومساعد Google الخاص بهم هو منتج من نفس الشيء. يمكن لهؤلاء المساعدين أيضًا استخدام خوارزميات التعلم العميق الأخرى المثيرة للاهتمام لمجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك تحويل النص إلى كلام ، والتعرف على الصور ، وما إلى ذلك.

محرك بحث جوجل

يعد محرك بحث Google أشهر وأهم مثال على خوارزميات التعلم العميق وتطبيقاتها . إنه واسع ودقيق وقوي. على الرغم من أننا لا نستطيع تحديد خوارزميات التعلم العميق التي يستخدمونها ، إلا أننا على ثقة من أن العدد هائل. علاوة على ذلك ، تمتلك Google بعض الخوارزميات الخاصة بها التي تعزز تجربة البحث لمستخدميها أيضًا.

على سبيل المثال ، الأداة الأكثر فاعلية التي يستخدمها Google هي PageRank. تستخدم Google هذه الخوارزمية لترتيب صفحات الويب وفقًا لمدى ملاءمتها. عززت Google خوارزمياتها بشكل كبير في السنوات الماضية. في الواقع ، في عام 2018 وحده ، أطلقت Google 3234 تحديثًا لخوارزمية محرك البحث الخاصة بها.

هذا يعني أنهم أصدروا حوالي تسعة تحديثات كل يوم. أصبحت خوارزميات البحث الخاصة بها الآن أكثر تعقيدًا وتنوعًا. ومع ذلك ، فهي أيضًا مثال رائع على كيف أصبح التعلم العميق جزءًا حيويًا من حياتنا اليومية.

توصيات الفيسبوك

هل تساءلت يومًا كيف يمكن لـ Facebook أن يوصيك بأشخاص تعرفهم في الحياة؟ مثل كل الأمثلة التي ناقشناها في هذه المقالة ، يستخدم Facebook أيضًا خوارزميات التعلم العميق لهذه المهمة. يأخذون الكثير من البيانات من كل استخدام ويستخدمونها لتحسين تجربتهم.

لهذا السبب تبدأ في مشاهدة المزيد من مقاطع فيديو القطط التي تعجبك من قبل والسترات التي نقرت عليها مرة واحدة. ليس Facebook فقط ولكن منصات الوسائط الاجتماعية الأخرى تستخدم أيضًا هذه الخوارزميات لتحسين خلاصتك. على سبيل المثال ، بالنسبة لقسم "الأشخاص الذين قد تعرفهم" ، تتحقق خوارزميات Facebook من ملفك الشخصي ثم تجد ملفات تعريف أخرى مشابهة لملفاتك الشخصية. يمكن أن تكون المعايير مختلفة جدًا بناءً على كل ملف تعريف.

بعد التحقق من الملفات الشخصية الأخرى ، فإنه يوصي بالملفات الشخصية التي تطابق ملفاتك الشخصية أكثر من غيرها. يستخدمون خوارزمية نظام المُوصي لهذه المهمة.

خوارزميات التعلم العميق موجودة في كل مكان

هناك أمثلة لا حصر لها من تطبيقات التعلم العميق. من منصات الوسائط الاجتماعية إلى محركات البحث ، فهي موجودة في كل مكان. كما تتوسع استخدامات خوارزميات التعلم العميق . بصرف النظر عن التطبيقات التي ذكرناها أعلاه ، يجد التعلم العميق أيضًا استخدامات في تحسينات الصور واللوجستيات والتمويل والأمن. اعرف المزيد عن التعلم العميق وتعمق في عالم التعلم الآلي!

تجد الصناعات طرقًا جديدة لتطبيق هذه التكنولوجيا لتسهيل النمو وتحسين تجربة المستخدم.

قم بالتسجيل الآن في upGrad PG Certification في التعلم الآلي والتعلم العميق وتمتع بمعرفة أفضل عن الموضوع.