التعلم العميق Deep learning: ما هو وما هي تطبيقاته العملية؟

كيف استخدمت هذه التقنية للوصول لهذا النوع من السيارات هذا ما لا أفهمه

مرحبًا بك.

تم استخدام هذه التقنية في تحديد المسارات ومعالم الطرق من مباني ومظاهر طبيعية كالشجر والمسطحات المائية والسيارات الأخرى في الطريق والمشاة من البشر، كما يستخدم التعليم العميق في تحسين سلوك القيادة من خلال الأخطاء في المراحل التجريبية.

وكيف يمكننا الاستفادة منها بشكل عملي أو تطبيقاتها في مجالات مختلفة؟

أشهر الاستخدامات حاليًا هو استخدام منصات الذكاء الاصطناعي مثل شات GPT والذي تغلغل في كافة المجالات حاليًا مثل البىمجة والتصميم والكتابة والتأليف ومحاكاة الصوت والصورة الى غرار this person is not existed.

ويستخدم التعليم العميق في مجال تطوير الروبوتات لتحاكي السلوك البشري في كافة المجالات كالطب والهندسة والمحاماة، وكذلك إنترنت الأشياء، والآلة.

ومن الاستخدامات الدقيقة كذلك: الأمن السيبراني، الحوسبة السحابية.

التعلّم العميق Deep Learning وتعلّم الآلة Machine Learning في إطار تقنيات إنترنت الأشياء Internet of Things (IoT):

مع ازدهار الحركة التكنولوجية الخاصة بتقنيات Web 3.0، والتي تعتني بالتعامل مع الإنترنت من منظور مختلف لا يقتصر على التصفّح التقليدي والتداول المعلوماتي المحدود، بدأنا نسمع عن تقنيات إنترنت الأشياء بشيء من الانتشار والاسترسال. وبالتالي كان علينا أن نرصد أهم التقنيات والمفاهيم التقنية المعاصرة المتورّطة في هذا المفهوم.

من هنا يظهر لنا دور التعلّم العميق في إطار هذه التقنيات بالتحديد. ولنتعرّف على إنترنت الأشياء IoT، يمكننا أن نطرحه كنوع من أنواع الاتصال الشبكي المتقدّم بقواعد البيانات العملاقة على الإنترنت. والتي لم تعد مقتصرة كما هو الحال في تطبيقات Web 2.0 على البحث عن معلومة وتبادل الرسائل وخلافه، ولم تعد تعتمد على أدوات الحواسيب فقط. وإنما يمتد إنترنت الأشياء إلى فتح شبكة اتصال من خلال مختلف أشكال الآلات، لا الحواسيب فقط، حيث يمكن لكل آلة، أيًّا كان استخدامها، أن يكون لها access على شبكات الويب، ومن خلال هذه الإتاحة تستطيع توفير مختلف المعلومات اللازمة لتعلّم الآلة واتخاذها حزمة من القرارات ذاتيًّا في إطار استخدامها.

من هنا، عندما نتناول الأمر على صعيد آلات الاستخدامات اليوميّة مثلًا مثل آلات الرعي والغسّالات والمبرّدات وغيرهم، نجد أن إتاحة قواعد بيانات مناسبة لتعلّم هذه الآلات وقدرتها على اتخاذ القرارات يعتمد على عدّة تقنيات. هذه التقنيات تنتمي بشكل صرف إلى التعلّم العميق. من أبرزها مثلًا:

• إمكانية الاتصال الشبكي.
• القدرة على تخزين البيانات.
• القدرة على تحليل قواعد البيانات وإعادة تشكيلها.
• الذاكرة قصيرة المدى وطويلة المدى.

هذه الفئة من التقنيات المعاصرة سوف تساعد المستخدم على تحسين بيئته المعيشيّة بمستوى غير مسبوق. وسوف تساعد الآلات بمختلف استخداماتها على أن يكون لها قرارات ترتيبيّة إداريّة في ضوء استخدامها، تمامًا مثلما يحدث في مجال الذكاء الاصطناعي.

التعلم العميق / هو تعلم الاله بنفسها المحاكاه للعنصر البشرى /مثال الهاتف الذكى عنداما تضعه علي اذنك يطفي الشاشه فى المكالمات وعندما تبعده عن الاذن يضئ الشاشه

، وكيف يمكننا الاستفادة منها بشكل عملي أو تطبيقاتها في مجالات مختلفة؟

أمثلة التعلم العميق كثيرة خاصة في عصرنا الحالي، مثلا نجد في مجال السيارات كتيسلا، وفي مجال البحث والشات جي بي تي، في الروبوتيك وغيرها.

واليوم أريد التحدث عن ال NLP أو ال Natural Language Processing ولتبسيط هذا المفهوم فهو نظام للتعرف على الصور والكلام، بحيث يمكن تدريب نماذج التعلم العميق من أجل تحديد وتصنيف الصور والكلام بدقة شديدة، وينكبب نفس المفهوم على مجالات أخرى حساسة كالأمم السيبراني أو المعلوماتي ولها تأثير على حياتنا الواقعية.

مجال التعلم العميق هو مجال بحث معقد ورائع حظي باهتمام كبير في السنوات الأخيرة. في جوهره يتضمن هذا الأخير تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية للتعرف على الأنماط في البيانات واتخاذ القرارات بناءً على تلك البيانات، لقد تم استخدام هذه التقنية لتطوير العديد من التطبيقات الرائعة، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة وأنظمة التعرف على الكلام وأنظمة التعرف على الصور وغيرها الكثير.

تعد الطريقة التي يتم بها استخدام التعلم العميق لإنشاء سيارات ذاتية القيادة موضوعًا مثيرًا للجدل إلى حد كبير، حيث يوجد لدى العديد من الباحثين والخبراء آراء مختلفة حول أفضل نهج. يعتقد البعض أن أفضل طريقة لإنشاء سيارة ذاتية القيادة هي تدريب شبكة عصبية على التعرف على الأنماط في بيانات القيادة في العالم الحقيقي و الواقعي، بينما يعتقد البعض الآخر أن النهج الأفضل هو الاستناد على القواعد هو السبيل للذهاب، وفي هذا النهج ستتبع السيارة ذاتية القيادة مجموعة من القواعد والإرشادات المحددة مسبقًا التي تحدد كيفية تصرفها في المواقف المختلفة.

بغض النظر عن النهج، لا يمكن إنكار الفوائد المحتملة لتكنولوجيا التعلم العميق في التطبيقات العملية. من الرعاية الصحية إلى التمويل....

التعلم العميق لديه القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نعمل ونعيش بها. على سبيل المثال، في الرعاية الصحية يمكن استخدام التعلم العميق لتحليل الصور الطبية وتحديد المخاطر الصحية المحتملة قبل أن تصبح مشاكل خطيرة. و في مجال التمويل، نستعمل التعلم العميق للكشف عن الاحتيال والجرائم المالية الأخرى، مما يساعد على حماية المستهلكين والشركات.

للتعلم العميق Deep learning أثر كبير على العالم، فقد أحدث تغييرات جذرية في العديد من المجالات، من بينها تحسين الذكاء الاصطناعي في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي قوية وفعالة في حل المشاكل المعقدة. وفي الطب في تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض، وتحديد العلاج المناسب، وتحليل البيانات الجينية وتوقع المخاطر الوراثية. وفي تحسين تجربة الألعاب وتطوير الذكاء الاصطناعي للشخصيات الافتراضية وتوفير التفاعل المتكامل بين اللاعبين والأنظمة الذكية.

وممكن أيضا أن يستخدم التعلم العميق في تحليل البيانات والتنبؤ بالسلوكيات المستقبلية للعملاء، وتحسين خدمات العملاء، وتحليل البيانات المالية والتنبؤ بالأداء المالي للشركات. وتحسين استهداف الإعلانات والتسويق الرقمي للمستهلكين، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات وتحسين الأرباح للشركات.

وكما هو الحال مع أي تقنية أو تطور جديد، فإن التعلم العميق يمكن أن يتسبب الاعتماد الشديد على التقنية إلى تقليل مهارات العمال والعاملين واستبدالهم بالآلات والروبوتات، مما يمكن أن يتسبب في فقدان فرص العمل وزيادة البطالة. و قد يؤدي الاعتماد الشديد على التقنية إلى تقليل التفاعل الإنساني بين الشركات والعملاء، مما يمكن أن يؤثر على تجربة المستخدم ويؤدي إلى تقليل الثقة بين الشركات والعملاء. وقد يؤدي عدم تدريب النماذج الحاسوبية بشكل جيد إلى إخفاقات في التعلم والتنبؤ، مما يمكن أن يؤثر على دقة التحليل وجودة النتائج.

ويضاف إلى ذلك بعض حالات القضايا الأخلاقية، مثل استخدام البيانات الشخصية للتعرف على سلوك المستخدمين دون موافقتهم. لذلك، يتعين على المجتمع توجيه التطورات التكنولوجية بشكل مسؤول وموازنة الفوائد والمخاطر لضمان أن تساعد تكنولوجيا التعلم العميق على تحسين الحياة والاقتصاد بشكل إيجابي.

لأبسّط الموضوع كشرح أوّلي هي طريقة أو خوارزميات تُشبه بعملها عمل الدماغ بإرسالاته العصبية التي تُمكّن الآلة من التعلّم عبر الكثير من الطرق والمنافذ، أي هي عمليات تحليل البيانات وتحسين لوحدات المعالجة في الآلة دون أي تدخل بشري وذلك عبر ذات الطريقة التي يتعلّم منها المخ البشري، بالتدريب والاحتمالات، لكن سرعته بتحليل البيانات والقيام بعمليات حسابية متتعددة في ذات الوقت هي ما تُمكّنه من التطوّر السريع وخاصّة مع توجيه بشري وأتمتة مسبقة للتوجهات.

حالياً يستخدمون هذه الآلية مثلاً:

• للتعرف مثلاً على الكلام المنطوق في هواتفنا وسماعاتنا الذكية.
• إدراك الفروقات والتعرف على الوجوه بالصور الفوتوغرافية
• اليوتيوب يعتمد على هذا الأمر جداً ويحاول إدخاله بالكثير من تفصيلاته وخاصّة فيما يتعلق بالتسميات التوضيحية.

هذا الأمر إلى اليوم لم يدخل كل تفاصيل حياة الأفراد، بل ما زال تخصصاً يُهم الشركات فقط ويُفاد منه أصحاب رؤوس الأموال الكبيرة ولكن على ذلك هناك بعض الاستخدامات لهُ في المناحي التالية:

• الأمان السيبراني: نخاف كثيراً من احتمالية تهديد حواسيبنا بفيروسات وأخطار تجسس كثيرة، هذه التقنية تعتبر ممارسة أكثر فعالية بكثير من برامج مكافحة الفيروسات والبيانات الضارة
• التجارة: بعض المُستثمرين يُمكنهم استخدام هذه التقنية للتنبؤ بقيمة الأسهم التي يعملون عليها ولتطوير استراتيجياتهم الخاصّة بالتجارة ورصد مكامن الاحتيال بالتعرف على الأنماط العامة لهذه الممارسات.

ببساطة التعلم العميق Deep Learning هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير نماذج رياضية قادرة على التعلم من بيانات كبيرة واستخدام هذا التعلم في مجالات متعددة. يستخدم هذا النوع من التعلم شبكات عصبونية متعددة الطبقات لتحليل البيانات وتقديم النتائج التي يمكن استخدامها في تطبيقات عملية.

يتميز التعلم العميق بقدرته على التعلم من بيانات كبيرة بشكل تدريجي وتحسين النماذج الرياضية المستخدمة فيها، وبالتالي يمكن استخدام هذه التقنية في العديد من المجالات مثل تحليل الصور والصوت والنصوص، وكذلك في تطبيقات مثل محركات البحث والتعرف على الكلام والترجمة الآلية.

ويمكن القول بأن التعلم العميق هو مجال حديث ومتطور يتميز بالقدرة على تطوير نماذج رياضية تستطيع التعلم من البيانات واستخدام هذا التعلم في تحليل البيانات وتطبيقات مختلفة مثل محركات البحث وتقنيات الفحص الطبي والرعاية الصحية والسيارات ذاتية القيادة والكثير من المجالات الأخرى.

على سبيل المثال تطبيقات التعلم العميق في مجال الرعاية الصحية مثيرة للاهتمام، فهي تستخدم لتحسين التشخيص والعلاج. فمثلا، يمكن استخدام الشبكات العصبونية في تحليل الصور الطبية وتحديد الإصابات والأورام بدقة عالية وبشكل أسرع من الأطباء البشريين. وباستخدام هذا النوع من التعلم، يمكن تطوير تطبيقات للتشخيص المبكر للأمراض وتحديد العلاج الأمثل للمرضى.

التعلم العميق هو أحد المجالات التقنية المتقدمة تحاول محاكاة ما يحدث في اجهزتنا العصبية في الآلات أي محاولة صنع جهاز عصبي للالات يشبه الجهاز العصبي للانسان؛ بحيث يتخذ رد فعل مناسب بناء على التجربة السابقة التي تعرض لها.

لمحاولة فهم الأمر سنضرب مثالا ... لو أنك سرت في طريق ثم وقعت في حفرة في منتصفه؛ فإن جهازك العصبي يسجل التجربة حتى إذا مررت بنفس الطريق مرة أخرى تتذكر الحفرة فإما تتخذ جنبا بعيدا أو تسلك طريقا غيره لتلافي السقوط الذي حدث في المرة السابقة.

هذا بالضبط ما يفعله التعلم العميق لدى الآلة.... محاولة تكوين شبكات معلوماتية تشبه شبكات الجهاز العصبي بحيث تتخذ الآلة ردود فعل مناسبة بناء على التجارب السابقة سواء إيجابية أو سلبية ...

يتم في البداية تغذية السيارة بنظام قيادة آلي يعتمد على قواعد بيانات لأسس القيادة من حيث السرعات واستخدام ال GPS في اختيار الطرق ومتى تنطلق ومتى تستخدم الفرامل والمسافات الآمنة بينها وبين السيارات بجوارها وغيرها من الأسس للقيادة الصحيحة...

لكن بجانب هذه القواعد يتم إعداد النظام للتعلم الذاتي؛ بحيث تتعرف السيارة أن هذا الطريق مثلا يحتوي عددا من المطبات أكثر من البديل فيؤثر على سرعة السير فتتجنبه؛ وتعرف أن ذاك الطريق يتم الاعداد لاصلاحه فتتلافى السير فيه وهكذا ... كلها تجارب تمر بها ثم يقوم نظامها المتطور بترجمة التجربة لأفعال في المستقبل كما يفعل جهازنا العصبي

ساجيب باختصار

التعلم العميق هو محاكاة لعمل الدماغ وبالذات الخلايا العصبية

اي التعلم العميق عبارة عن نموذج رياضي لما يسمى بالخلايا العصبية الاصطناعية

لكي تعرف كيف يعمل فالامر بحاجة لجهد ليس بالسهل, انت بحاجة لمعرفة كيف تعمل الخلية العصبية الواحدة وكيف تعمل ضمن مجموعة خلايا, ثم تنتقل لاحد ابرز المعماريات و هو شبكة CNN ثم الانتقال لمعماريات اخرى كثيرة, المجال متشعب جدا وليس بالسهل لغير المتخصصين

اما تطبيقاته فهي واسعة جدا التعرف على الاشياء Recognition كمثال التعرف على الشخص من وجهه, تحديد الاشياء Detection الترجمة ومعالجة الاشارة الرقمية...ألخ