هل التعلم العميق هو عبار عن شبكه عصبيه ؟

بتاريخ 1 ساعة قال Ail Ahmed:

هل التعلم العميق هو عبار عن شبكه عصبيه ؟

ما الفرق بين التعلم العميق والشبكات العصبية؟

التعلم العميق : هو مجال في الذكاء الاصطناعي (AI).

الشبكة العصبية: هي التكنولوجيا الأساسية في التعلم العميق.

يتم استخدام مصطلحي التعلم العميق والشبكات العصبية بالتبادل لأن جميع أنظمة التعلم العميق مصنوعة من الشبكات العصبية. ومع ذلك ، تختلف التفاصيل الفنية. 

بشكل دقيق كل تعلم عميق مبني على شبكة عصبية لكن ليس كل شبكة عصبية هي تعلم عميق.

حيث الشبكات العصبية يمكن ان تكون بسيطة او عميقة والتعلم العميق مبني على شبكة عميقة حصرا ونقارن بين النوعين:

1. الشبكات العصبية البسيطة: تتكون الشبكات العصبية من طبقة إدخال وطبقة مخفية وطبقة خرج وتكون أقل تعقيد ، لأنها تحتوي على طبقات قليلة فقط حيث تعمل  بشكل جيد عند حل المشكلات البسيطة.
   غالبا ما تستخدم الشبكات العصبية البسيطة لمهام التعلم الآلي (ML) نظرا لان تطويرها منخفض التكلفة والمتطلبات الحسابية التي يمكن الوصول إليها. يمكن للمؤسسات تطوير التطبيقات التي تستخدم الشبكات العصبية البسيطة داخليا. إنها أكثر جدوى للمشاريع الصغيرة لأن لديها متطلبات حسابية محدودة. إذا احتاجت الشركة إلى تصور البيانات أو التعرف على الأنماط ، فإن الشبكات العصبية توفر طريقة فعالة من حيث التكلفة لإنشاء هذه الوظائف.
2. الشبكات العصبية العميقة (التعلم العميق):  تتكون من عدة طبقات مخفية مرتبة للالتفاف(convolution) أو التكرار  (recurrence) وبنيتها اكثر تعيقد حيث يمكن ان تكون  معقدة للغاية ولها هياكل مثل الذاكرة طويلة المدى (LSTM), وتتطلب بيانات اكبر واضخم لتدريبها لكن اذا توفرت يمكنها حل المشكلات المعقدة كثيرا  حيث يكلف تدريب شبكات التعلم العميق الكثير من المال والموارد .فإن أنظمة التعلم العميق لها مجموعة واسعة من الاستخدامات العملية. تتيح لهم قدرتهم على التعلم من البيانات واستخراج الأنماط وتطوير الميزات تقديم أداء متطور. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام نماذج التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والقيادة الذاتية والتعرف على الكلام.

وعليكم السلام

Deep learning is a subset of machine learning that focuses on neural networks. Neural networks are the foundation of deep learning. They consist of interconnected layers of artificial neurons, which process and learn from data. Deep learning models, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), excel at tasks like image recognition, natural language processing, and speech synthesis.

In summary, deep learning encompasses neural networks, but it extends beyond them to include complex architectures with many layers, enabling powerful representations and feature extraction

شكراا لحضرتكم