ما المقصود بالتعلّم العميق؟
تعريف التعلم العميق
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي (ML)، حيث تعمل خوارزميات الشبكات العصبية الاصطناعية مثل الدماغ البشري من كميات كبيرة من البيانات.
كيف يعمل التعلم العميق؟
يتم تشغيل التعلم العميق باستخدام طبقات الشبكات العصبية، وهي خوارزميات تتم صياغتها بشكل غير مقصود على طريقة عمل الدماغ البشرية. إن التدريب باستخدام كميات كبيرة من البيانات هو ما يشكل العصب في الشبكة العصبية. والنتيجة هي نموذج تعلم عميق يقوم بمعالجة البيانات الجديدة فور تدريبه. تأخذ نماذج التعلم العميق المعلومات من مصادر البيانات المتعددة وتحلل تلك البيانات في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى تدخل بشري. في مجال التعلم العميق، تم تحسين وحدات معالجة الرسومات (GPU) للوصول إلى نماذج التدريب لأنها يمكنها معالجة عمليات حساب متعددة في نفس الوقت.
التعلم العميق هو ما يدفع العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) التي يمكنها تحسين الأتمتة والمهام التحليلية. يواجه معظم الناس التعلم العميق كل يوم عند استعراض الإنترنت أو استخدام الهواتف المحمولة. من بين تطبيقات أخرى لا تعد ولا تحصى، يستخدم التعلم العميق لإنشاء التسميات التوضيحية للفيديو YouTube، وإجراء التعرّف على الكلام على الهواتف والسماعات الذكية، وتوفير التعرف على الوجه للصور الفوتوغرافية، وتمكين السيارات ذاتية القيادة. ونظرًا لأن علماء البيانات والباحثين يعالجون مشروعات التعلم العميقة الأكثر تعقيدًا - وهي أطر التعلم العميق - فإن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لن يصبح سوى جزء أكبر من حياتنا اليومية.
ما الفرق بين التعلم العميق والشبكات العصبية؟
التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية
وبعبارات بسيطة، فإن التعلم العميق هو اسم للشبكات العصبية ذات العديد من الطبقات.
لاستيعاب بيانات المراصد، مثل الصور أو الصوت، تقوم الشبكات العصبية بتمرير البيانات من خلال طبقات من العُقد المترابطة. عند تمرير المعلومات عبر طبقة، تقوم كل نقطة توصيل في تلك الطبقة بإجراء عمليات بسيطة على البيانات وتمرير النتائج بشكل انتقائي إلى نقاط توصيل أخرى. تركز كل طبقة لاحقة على ميزة ذات مستوى أعلى من الأخيرة، حتى تقوم الشبكة بإنشاء الإخراج.
بين طبقة المدخلات وطبقة المخرجات، توجد طبقات مخفية. وهنا يأتي التمييز بين الشبكات العصبية والتعلم العميق: قد يكون للشبكة العصبية الأساسية طبقة أو طبقتين مخفيتين، في حين أن شبكة التعلم العميقة قد تحتوي على العشرات - أو حتى مئات الطبقات. قد تؤدي زيادة عدد الطبقات والعُقد المختلفة إلى زيادة دقة الشبكة. على أي حال، قد يعني المزيد من الطبقات أيضًا أن النموذج سوف يتطلب المزيد من المعلمات والموارد الحاسوبية.
يقوم التعلم العميق بتصنيف المعلومات من خلال طبقات الشبكات العصبية، والتي تحتوي على مجموعة من المدخلات التي تستقبل البيانات الخام. على سبيل المثال، إذا تم تدريب إحدى الشبكات العصبية على صور من الطيور، فيمكن استخدامها للتعرف على صور الطيور. تمكن المزيد من الطبقات من الحصول على نتائج أكثر دقة، مثل التمييز بين الحشود والأعصاب مقارنة بالتفرقة بين الحشود والدجاج. تمتلك الشبكات العصبية العميقة، التي تعد وراء خوارزميات التعلم العميق، طبقات مختفية متعددة بين عُقد المدخلات والمخرجات - مما يعني أنها قادرة على إنجاز تصنيفات بيانات أكثر تعقيدًا. يجب تدريب منوال التعلم العميق باستخدام مجموعات كبيرة من البيانات، كلما زاد حجم البيانات التي يستلمها، زادت الدقة التي سيكون عليها؛ ستحتاج إلى تغذية آلاف الصور من الطيور قبل أن تتمكن من تصنيف الصور الجديدة للطيور بدقة.
عندما يتعلق الأمر بالشبكات العصبية، فإن تدريب نموذج التعلم العميق يُعد تدريبًا مكثفًا للموارد. ذلك عندما تستوعب الشبكة العصبية مدخلات، والتي تتم معالجتها في طبقات مخفية باستخدام الأوزان (المعلمات التي تمثل قوة الاتصال بين الإدخالات) التي تم تعديلها أثناء التدريب، ثم يطرح النموذج التنبؤ. ويتم تعديل القيم الترجيحية وفقًا لمدخلات التدريب من أجل إجراء تنبؤات أفضل. إن نماذج التعلم العميق تستغرق وقتًا طويلاً في تدريب كميات كبيرة من البيانات، وهذا هو سبب أهمية الحوسبة عالية الأداء.
تم تحسين وحدات معالجة الرسومات (GPU) لعمليات حساب البيانات، كما تم تصميمها لتقديم أداء سريع لعمليات حساب المصفوفة الكبيرة. تعد وحدات معالجة الرسومات (GPU) الأنسب للتنفيذ المتوازي لـ التعلم الآلي الموسع (ML) ومشكلات التعلم العميق. ونتيجة لذلك، فإن تطبيقات التعلّم الآلي التي تقوم بأداء أعداد كبيرة من العمليات الحسابية على كميات كبيرة من البيانات المهيكلة أو غير المهيكلة - مثل الصورة والنصوص وأداء فائق في مقاطع الفيديو.
أهم 5 أسباب لاستخدام التعلم العميق
أحد المزايا الرئيسية للتعلم العميق هو أن شبكاتها العصبية تستخدم للكشف عن الرؤى والعلاقات الخفية من البيانات التي لم تكن مرئية من قبل. من خلال نماذج التعلم الآلي الأكثر قوة التي يمكنها تحليل البيانات الكبيرة والمعقدة، يمكن للشركات تحسين اكتشاف الاحتيال وإدارة سلسلة التوريد والأمان الإلكتروني من خلال الاستفادة من ما يلي:
تحليل البيانات غير المنظمة
يمكن تدريب خوارزميات التعلم العميق على الاطلاع على البيانات النصية من خلال تحليل منشورات الوسائط الاجتماعية والأخبار والدراسات الاستقصائية لتوفير رؤى مفيدة للأعمال والعملاء.
تسمية البيانات
يتطلب التعلم العميق بيانات محددة للتدريب. وبمجرد تدريبه، يمكنه وضع ملصقات للبيانات الجديدة وتحديد أنواع مختلفة من البيانات بمفرده.
هندسة الميزات
توفر منوال التعلم العميق الوقت لأنه لا يتطلب من البشر استخراج الميزات يدويًا من البيانات الأولية.
الكفاءة
فعندما يتم تدريب خوارزميات تعلم عميقة بشكل صحيح، يمكنها إنجاز آلاف المهام مرة أخرى وبشكل أسرع من الأشخاص.
التدريب
تتمتع الشبكات العصبية المستخدمة في التعلم العميق بالقدرة على التطبيق على العديد من أنواع البيانات والتطبيقات المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنموذج تعلم عميق التكيف من خلال إعادة تدريبه مع البيانات الجديدة.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق؟
يرتبط كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق، لكنهم يمتلكون سمات مميزة:
الذكاء الاصطناعي (AI)
يسمح الذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر أو الآلات أو الروبوتات بمحاكاة قدرات الإنسان، مثل اتخاذ القرارات والتعرف على الأشياء وحل المشكلات وفهم اللغة.
التعلم الآلي (ML)
يُعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتمركز على إنشاء التطبيقات التي يمكن أن تتعلم من البيانات لتحسين دقتها بمرور الوقت، دون تدخل بشري. يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي للعثور على أنماط لاتخاذ قرارات وتوقعات أفضل، ولكن هذا عادة ما يتطلب تدخلاً بشريًا.
التعلم العميق
التعلم العميق، وهو فئة فرعية من التعلم الآلي تُمكِّن أجهزة الكمبيوتر من حل المشكلات الأكثر تعقيدًا. كما أن نماذج التعلم العميق قادرة أيضًا على إنشاء ميزات جديدة بمفردها.
5 استخدامات للتعلم العميق
الوسائط الاجتماعية
يمكن استخدام التعلم العميق لتحليل عدد كبير من الصور، والتي من شأنها مساعدة الشبكات الاجتماعية على اكتشاف المزيد حول مستخدميها. يعمل هذا على تحسين الإعلانات المستهدفة وتتبع الاقتراحات.
التمويل
يمكن استخدام الشبكات العصبية في التعلم العميق من أجل التنبؤ بقيم الأسهم وتطوير الإستراتيجيات التجارية، ويمكنها أيضًا رصد التهديدات الأمنية والحماية من الاحتيال.
الرعاية الصحية
يمكن أن يلعب التعلم العميق دورًا محوريًا في مجال الرعاية الصحية من خلال تحليل الاتجاهات والسلوكيات إلى التنبؤ بالأمراض في المرضى. كما يمكن للعاملين في مجال الرعاية الصحية استخدام خوارزميات تعلم عميقة لتحديد أفضل الاختبارات والمعالجات لمرضاهم.
الأمان الإلكتروني
يمكن للتعلم العميق اكتشاف التهديدات المتقدمة أفضل من حلول البرامج الضارة التقليدية من خلال التعرف على الأنشطة الجديدة والمريبة بدلاً من الاستجابة إلى قاعدة بيانات التهديدات المعروفة.
مساعدون رقميون
يمثل المساعدون الرقميون بعضًا من أكثر الأمثلة شيوعًا على التعلم العميق. بمساعدة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يمكن لـ Siri وCortana وGoogle وAlexa الرد على الأسئلة والتكيف مع عادات المستخدم.
حواجز الطرق لتطبيق التعلم العميق
وفي حين يجري الكشف عن استخدامات جديدة للتعلم العميق، لا يزال هذا المجال يتطور مع بعض القيود:
كميات كبيرة من البيانات
من أجل الحصول على إجابات أكثر ثراءً وتجريدًا، يتطلب التعلم العميق توفر كميات كبيرة من البيانات للتدرب عليها. وعلى غرار الدماغ البشري، تحتاج خوارزمية التعلم العميق إلى أمثلة بحيث يمكنها التعلم من الأخطاء وتحسين نتيجتها.
عدم المرونة
وما زالت الآلات تتعلم بطرق محدودة للغاية، مما قد يؤدي إلى حدوث أخطاء. تحتاج شبكات التعلم العميق إلى بيانات لحل مشكلة محددة. وإذا طُلب منه أداء مهمة خارج هذا النطاق، فمن المرجح أن يفشل.
عدم الشفافية
بالرغم من مرور الملايين من نقاط البيانات للعثور على أنماط، فقد يكون من الصعب فهم كيفية وصول الشبكة العصبية إلى الحل الخاص بها. وهذا الافتقار إلى الشفافية في كيفية معالجة البيانات يجعل من الصعب تحديد التحيزات غير المرغوب فيها وشرح التنبؤات.
على الرغم من هذه العقبات، يعمل علماء البيانات على الاقتراب والأقرب إلى بناء نماذج تعلم عميقة دقيقة للغاية والتي يمكن أن تتعلم بدون إشراف، وهو ما من شأنه أن يزيد من سرعة التعلم العميق وكثافة العمالة.
منتجات التعلم العميق وحلوله
مع انفجار بيانات الأعمال، يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على استكشاف نماذج التعلم العميقة وإنشائها بسرعة ومرونة أكبر مما يمكن لأجهزة تكنولوجيا المعلومات المحلية التقليدية توفيره.
تقدم Oracle Cloud Infrastructure (OCI) أفضل حوسبة لأداء السعر لأحمال العمل التي تتطلب كميات هائلة من البيانات وتخزين سحابي سريع وشبكات منخفضة زمن الوصول وشبكات ذات إنتاجية عالية مع 100 جيجابت في RDMA. كما توفر OCI مثيلات حوسبة GPU للتعلم العميق والصور سهلة النشر والمرونة لتشغيل محطة عمل واحدة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) أو مجموعة من الأشكال متعددة لوحدة معالجة الرسومات (GPU).
لإنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها على البنية الأساسية للسحابة عالية الأداء، جرِّب علم بيانات Oracle Cloud Infrastructure. يمكن لعلماء البيانات إنشاء نماذج تعليمية عميقة وتدريبها في وقت أقل بكثير باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) من NVIDIA في جلسات الكمبيوتر المحمول. كما يمكنهم تحديد مقدار موارد الحوسبة والتخزين التي يحتاجون إليها لمعالجة المشروعات بأي حجم من دون القلق بشأن توفير البنية الأساسية أو صيانتها. وفوق ذلك، تعمل علوم بيانات OCI على تسريع عملية إنشاء النماذج من خلال تبسيط مهام علوم البيانات مثل الوصول إلى البيانات وتحديد الخوارزميات وتفسير النموذج.