ما هي الشبكة العصبية العميقة؟
الشبكة العصبية العميقة (DNN) هي نوع من نماذج التعلم الآلي التي تحاكي كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات. على عكس الخوارزميات التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن للشبكات العصبية العميقة تعلم الأنماط من البيانات وإجراء تنبؤات بناءً على التجارب السابقة - مثلنا تمامًا.
شبكات DNNs هي أساس التعلُّم العميق، حيث تعمل على تشغيل تطبيقات مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، والتعرف على الصور، والمساعدات الصوتية، وروبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
ما هي بنية الشبكة العصبية؟
تشير كلمة "عميق" في شبكة DNN إلى وجود طبقات مخفية متعددة، مما يسمح للشبكة بالتعرف على الأنماط المعقدة.
تتكون الشبكة العصبية من طبقات متعددة من العقد التي تستقبل مدخلات من طبقات أخرى وتنتج مخرجات حتى الوصول إلى نتيجة نهائية.
تتكون الشبكة العصبية من طبقات من العقد (الخلايا العصبية). تأخذ كل عقدة مدخلات وتعالجها وتمررها إلى الطبقة التالية.
- طبقة الإدخال: الطبقة الأولى التي تأخذ البيانات الأولية (مثل الصور والنصوص).
- الطبقات المخفية: طبقات بين المدخلات والمخرجات تقوم بتحويل البيانات واكتشاف الأنماط.
- طبقة الإخراج: تنتج التنبؤ النهائي.
يمكن أن يكون للشبكات العصبية أي عدد من الطبقات المخفية: كلما زاد عدد طبقات العقد في الشبكة، زاد التعقيد. عادةً ما تتكون الشبكات العصبية التقليدية من طبقتين أو 3 طبقات مخفية، في حين يمكن أن تحتوي شبكات التعلم العميق على ما يصل إلى 150 طبقة مخفية.
الشبكات العصبية مقابل الشبكات العصبية العميقة
باختصار: الشبكة العصبية التي تتجاوز البيانات المدخلة ويمكنها التعلم من التجارب السابقة تصبح شبكة عصبية عميقة.
تتبع الشبكة العصبية قواعد مبرمجة لاتخاذ القرارات بناءً على بيانات المدخلات. على سبيل المثال، في لعبة الشطرنج، يمكن للشبكة العصبية أن تقترح حركات بناء على تكتيكات واستراتيجيات محددة مسبقاً، ولكنها تقتصر على ما قدمه المبرمج.
لكن الشبكة العصبية العميقة تذهب إلى أبعد من ذلك من خلال التعلم من التجربة. فبدلاً من الاعتماد فقط على قواعد محددة مسبقاً، يمكن للشبكة العصبية العميقة تعديل قراراتها بناءً على الأنماط التي تتعرف عليها في مجموعات البيانات الكبيرة.
مثال على ذلك
تخيل كتابة برنامج للتعرف على الكلاب في الصور. تتطلب الشبكة العصبية التقليدية قواعد صريحة لتحديد ميزات مثل الفراء أو الذيول. من ناحية أخرى، ستتعلم الشبكة العصبية الرقمية من آلاف الصور المصنفة وتحسن دقتها بمرور الوقت - وتتعامل حتى مع الحالات الصعبة دون الحاجة إلى برمجة إضافية.
كيف تعمل الشبكة العصبية العميقة؟
أولاً، تتلقى كل خلية عصبية في طبقة الإدخال جزءًا من البيانات الأولية، مثل وحدات البكسل من صورة أو كلمات من جملة، وتعيّن وزنًا لهذا الإدخال، مما يشير إلى مدى ارتباطه بالمهمة.
إن الوزن المنخفض (أقل من 0.5) يعني أن احتمال أن تكون المعلومات ذات صلة أقل. يتم تمرير هذه المدخلات الموزونة من خلال طبقات مخفية، حيث تقوم الخلايا العصبية بتعديل المعلومات بشكل أكبر. يستمر هذا عبر طبقات متعددة حتى تقدم طبقة الخرج تنبؤًا نهائيًا.
كيف تعرف الشبكة العصبية العميقة ما إذا كانت صحيحة؟
تعرف الشبكة العصبية العميقة ما إذا كانت صحيحة من خلال مقارنة تنبؤاتها بالبيانات المصنفة أثناء التدريب. لكل مدخل، تتحقق الشبكة مما إذا كان توقعها يتطابق مع النتيجة الفعلية. إذا كانت خاطئة، تقوم الشبكة بحساب الخطأ باستخدام دالة خسارة، والتي تقيس مدى بُعد التنبؤ عن النتيجة الفعلية.
ثم تستخدم الشبكة بعد ذلك الترحيل العكسي لضبط أوزان الخلايا العصبية التي ساهمت في الخطأ. تتكرر هذه العملية مع كل تكرار.
ما هي الأنواع المختلفة للشبكات العصبية؟
كيف تتحسن الشبكة العصبية العميقة بمرور الوقت؟
تتحسن الشبكة العصبية العميقة بمرور الوقت من خلال التعلم من أخطائها. عندما تقوم بالتنبؤ - مثل تحديد مشكلة عميل أو التوصية بمنتج ما - فإنها تتحقق مما إذا كانت صحيحة. وإذا لم يكن صحيحاً، يقوم النظام بتعديل نفسه لتحسينه في المرة القادمة.
على سبيل المثال، في مجال دعم العملاء، قد تتنبأ شبكة DNN بكيفية حل تذكرة ما. إذا كان التنبؤ خاطئاً، فإنها تتعلم من هذا الخطأ وتتحسن في حل التذاكر المماثلة في المستقبل. في المبيعات، يمكن لشبكة DNN أن تتعلم أي العملاء المحتملين يتم تحويلهم بشكل أفضل من خلال تحليل الصفقات السابقة، وتحسين توصياتها بمرور الوقت.
لذا مع كل تفاعل، تصبح شبكة DNN أكثر دقة وموثوقية.
منطق مختلف عن منطق العقل البشري
لكن نماذج التعلم العميق غالباً ما تعمل كصندوق أسود، مما يعني أن البشر لا يستطيعون دائماً رؤية كيفية وصولها إلى الاستنتاجات. على سبيل المثال، قد تتعرف الشبكة على كلب، ولكن من غير الواضح ما إذا كانت قد ركزت على الفراء أو الأذنين أو أي شيء آخر.
لقد حاول الباحثون تصور كيفية معالجة الشبكات للصور، ولكن بالنسبة للمهام الأكثر تعقيداً - مثل اللغة أو التنبؤات المالية - يبقى المنطق خفياً. وفي حين أن هذه الخوارزميات تبدو جديدة، إلا أن العديد منها تم تطويره منذ عقود مضت. التقدم في البيانات وقوة الحوسبة هو ما يجعلها عملية اليوم.
لماذا تزداد شعبية الشبكات العصبية العميقة بشكل متزايد؟
1. تحسينات في قوة المعالجة
أحد الأسباب الرئيسية للطفرة في شبكات الشبكات الشبكية الرقمية هو أن قوة المعالجة أصبحت أسرع وأرخص. فقد أحدثت قوة الحوسبة كل الفرق في تحقيق التقارب السريع.
2. زيادة توافر مجموعات البيانات
العامل الرئيسي الآخر هو توافر مجموعات البيانات الكبيرة، والتي تحتاجها الشبكات العصبية العميقة للتعلم بفعالية. فمع توليد الشركات للمزيد من البيانات، يمكن للشبكات العصبية العميقة أن تكشف عن أنماط معقدة لا تستطيع النماذج التقليدية التعامل معها.
3. تحسينات في معالجة البيانات غير المنظمة
كما فتحت قدرتها على معالجة البيانات غير المهيكلة مثل النصوص والصور والصوت تطبيقات جديدة في مجالات مثل روبوتات الدردشة وأنظمة التوصيات والتحليلات التنبؤية.
هل يمكن للشبكات العصبية العمل مع البيانات غير المهيكلة؟
نعم، يمكن للشبكات العصبية العمل مع البيانات غير المهيكلة، وهذه إحدى أكبر نقاط قوتها.
يُطلق على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تعمل مع البيانات غير المهيكلة التعلم غير الخاضع للإشراف. هذا هو الكأس المقدسة للتعلم الآلي وهو أكثر تشابهًا مع كيفية تعلم البشر.
تواجه خوارزميات التعلم الآلي التقليدية صعوبة في معالجة البيانات غير المهيكلة لأنها تتطلب هندسة الميزات - أي الاختيار اليدوي واستخراج الميزات ذات الصلة. وعلى النقيض من ذلك، يمكن للشبكات العصبية أن تتعلم تلقائيًا الأنماط في البيانات الأولية دون تدخل يدوي مكثف.
كيف تستخدم الشبكات العصبية العميقة التدريب للتعلم؟
تتعلم الشبكة العصبية العميقة من خلال إجراء تنبؤات ومقارنتها بالنتائج الصحيحة. على سبيل المثال، عند معالجة الصور، تتنبأ الشبكة العصبية العميقة ما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب وتتبع عدد المرات التي تحصل فيها على الإجابة الصحيحة.
تقوم الشبكة بحساب دقتها عن طريق التحقق من النسبة المئوية للتنبؤات الصحيحة وتستخدم هذه التغذية الراجعة لتحسينها. تقوم بتعديل أوزان خلاياها العصبية وتشغيل العملية مرة أخرى. إذا تحسنت الدقة، فإنها تحافظ على الأوزان الجديدة؛ وإذا لم تتحسن، فإنها تحاول إجراء تعديلات مختلفة.
تتكرر هذه الدورة عبر العديد من التكرارات إلى أن تتمكن الشبكة من التعرف على الأنماط باستمرار وإجراء تنبؤات دقيقة. بمجرد وصولها إلى هذه النقطة، يُقال إن الشبكة قد تقاربت وتم تدريبها بنجاح.
توفير وقت الترميز مع نتائج أفضل
سميت الشبكة العصبية بهذا الاسم لأن هناك تشابها بين نهج البرمجة هذا والطريقة التي يعمل بها الدماغ.
تماما مثل الدماغ ، تستخدم خوارزميات الشبكة العصبية شبكة من الخلايا العصبية أو العقد. ومثل الدماغ ، هذه الخلايا العصبية هي وظائف منفصلة (أو آلات صغيرة إذا أردت) تستوعب المدخلات وتولد المخرجات. يتم ترتيب هذه العقد في طبقات حيث تصبح مخرجات الخلايا العصبية في طبقة واحدة مدخلات للخلايا العصبية في الطبقة التالية حتى تولد الخلايا العصبية الموجودة على الطبقة الخارجية للشبكة النتيجة النهائية.
لذلك هناك طبقات من الخلايا العصبية حيث تتلقى كل خلية عصبية فردية مدخلات محدودة للغاية وتولد مخرجات محدودة للغاية تماما كما هو الحال في الدماغ. الطبقة الأولى (أو طبقة الإدخال) من الخلايا العصبية تأخذ المدخلات والطبقة الأخيرة من الخلايا العصبية (أو طبقة الإخراج) في الشبكة تخرج النتيجة.
هل من الدقيق تسمية هذا النوع من الخوارزميات ب "الشبكة العصبية"؟
الدماغ البشري أكثر تعقيداً وقوة من الشبكة العصبية بالطبع. كانت تسمية الخوارزمية بـ "الشبكة العصبية العميقة" بمثابة انقلاب في العلامة التجارية، لكنها قد تخلق توقعات غير واقعية حول ما يمكن تحقيقه باستخدام هذه التقنيات. ومع ذلك، هناك أشخاص يحاولون إعادة هندسة الدماغ، باستخدام شبكة عصبية معقدة للغاية، على أمل أن يتمكنوا من خلال ذلك من تكرار الذكاء العام الشبيه بالذكاء البشري في تطوير الروبوتات. إذاً، كيف يمكن للشبكة العصبية وتقنيات التعلم الآلي أن تساعدنا في حل مشكلة التعرف على الكلاب؟
حسنا ، بدلا من تحديد السمات الشبيهة بالكلاب يدويا ، يمكن لخوارزمية الشبكة العصبية العميقة تحديد السمات المهمة والتعامل مع جميع الحالات الخاصة دون برمجة.
.svg)
