9 أمثلة رائعة للقيمة التي تم إنشاؤها من خلال التعلم العميق والذكاء الاصطناعي

نحن نعيش في عصر التقدم التكنولوجي الرائع. مع مرور كل يوم ، يقوم الجنس البشري بتحديد خانة أخرى في قائمته المرجعية. واحد كان سيبدو لعصور لا يمكن تصوره. رائد هذا المسعى كونه فجر الذكاء الاصطناعي.

بمرور الوقت ، استثمر البشر كميات غير عادية من الموارد في تطوير الذكاء الاصطناعي وإتقانه. الهدف هو التحول الذي ينتج عنه الكفاءة المثلى للصناعات والتطبيقات المتعددة.

في هذه المقالة ، ننتقل إلى مجموعة فرعية واحدة من AI- التعلم العميق. دعونا نفك تشفير ما هو التعلم العميق ، وكيف يعمل ، وأمثلة من الحياة الواقعية للتعلم العميق في العمل.

• التعلم العميق هو فرع فرعي من التعلم الآلي ، وهو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي. ساعد ابتكارها في التغلب على قيود التعلم الآلي وجعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتطبيق على مجموعة أوسع من حالات الاستخدام. لنبدأ من القمة ونفهم أولاً الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي أم الذكاء الاصطناعي؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي على فكرة أن القرارات البشرية هي حسابات رياضية. هذا يعني أنه من الممكن تدريب الآلات باستخدام الخوارزميات والحصول على نفس الاستنتاجات التي قد يحصل عليها الإنسان.

تطور الذكاء الاصطناعي

كان مفهوم الإنسان أو الآلة القادرة على التفكير الشبيه بالإنسان موجودًا منذ قرون. لقد ظهرت في الأساطير والأساطير والإبداعات الخيالية مرارًا وتكرارًا. من Talos في الأساطير اليونانية إلى Golem في الفولكلور اليهودي ، لا يزال البشر مفتونين بالذكاء الاصطناعي منذ زمن بعيد.

تأسس الذكاء الاصطناعي ، باعتباره تخصصًا أكاديميًا ، في عام 1956. كان سعيًا من قبل علماء من مختلف المجالات لإنشاء دماغ اصطناعي.

على مر السنين ، استقطب الذكاء الاصطناعي نفسه المشجعين والمتشككين. أدت الجهود المستمرة من قبل الملتزمين بالفكرة إلى توافق في الآراء حول فائدة الذكاء الاصطناعي. \

أول إنجاز هائل من هذا القبيل هو ديب بلو. كان أول نظام كمبيوتر للعب الشطرنج تنتجه شركة IBM. في 11 مايو 1997 ، فاز ديب بلو على بطل العالم ، جاري كاسباروف. لقد فعلت ذلك من خلال قدرتها على معالجة 200.000.000 حركة في الثانية.

الذكاء الاصطناعي في القرن الحادي والعشرين

جاء القرن الحادي والعشرون مزودًا بأنظمة الكمبيوتر المتطورة ، والوصول إلى البيانات الضخمة ، والتفاؤل تجاه الذكاء الاصطناعي. أدى ذلك إلى قبول وتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة عبر الصناعات.

سيطر هوس الذكاء الاصطناعي على الأسواق وجعل مكانه في مجالات البيئة والاقتصاد وحتى المنتجات الاستهلاكية. منذ ذلك الحين ، تم إحراز تقدم سريع من خلال البحث والتطوير.

من المتوقع أن ينمو السوق العالمي لأجهزة وبرامج وخدمات وتقنيات الذكاء الاصطناعي من 58.3 مليار دولار أمريكي في عام 2021 إلى 309.6 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026. وقد تم إحراز تقدم كبير في تحليل النصوص ومعالجة الصور والفيديو وحتى التعرف على الكلام.

تشق الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي طريقها إلى حياتنا اليومية اليوم. بينما نتعرف على البعض على أنه ذكاء اصطناعي ، فإن البعض الآخر مخفي. تعد البرامج المصرفية واستخراج البيانات وحتى محرك البحث من Google من بين الإنجازات الجديرة بالملاحظة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم اختزالهم في منتجات علوم الكمبيوتر المتطورة فقط.

ما هو تعلم الآلة أو ML؟

التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي. تحلل خوارزميات التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات لاكتشاف الأنماط. يمكّن هذا التحليل الخوارزميات من التنبؤ بالنتائج بناءً على السلوك التاريخي.

تطور تعلم الآلة

لسنوات ، كان التعلم الآلي جزءًا من برنامج التدريب على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، في نهاية السبعينيات ، ركز الذكاء الاصطناعي على الأساليب القائمة على المعرفة والخوارزميات المهجورة. تسبب هذا في قطيعة بين كلا التخصصين.

أعاد الفنيون والباحثون من هذا المجال تنظيم أنفسهم في مجال منفصل. كان التركيز الآن على حل مشاكل الحياة اليومية.

تعلم الآلة في القرن الحادي والعشرين

جلب فجر الإنترنت معه وصولاً مباشرًا إلى البيانات. في التسعينيات ، كان ML قادرًا على إثبات فائدته لجمهور أوسع وازدهاره.

منذ ذلك الحين ، قدمت تطبيقات التعلم الآلي حلولاً لمشاكل الصناعة الشائعة. ساعد تحليل بيانات المبيعات وتوصيات المنتج والتسعير الديناميكي الشركات على أن تصبح أكثر قوة. جعلت التعرف على الكلام والتعرف على الوجوه واكتشاف الاحتيال أنظمتنا أكثر أمانًا.

خوارزميات التعلم الآلي موجودة حولنا أكثر من أي وقت مضى. يتم دعم خلاصاتنا على Facebook وتوصيات Netflix وحتى تنبؤات الأسهم من خلال التعلم الآلي من خلال التعلم العميق.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. تشكل محاولة تكرار الشبكة العصبية للدماغ البشري أساس خوارزميات DL. مكّن تطور التعلم العميق الآلات من عمل تنبؤات أكثر تعقيدًا من ذي قبل. كما أنها سمحت بدقة أكبر من أي وقت مضى.

كما يوحي الاسم ، فإن التعلم العميق أعمق بكثير ومتعدد الطبقات من التعلم الآلي. إنه يقلب التعلم الخطي ويتكيف مع عملية أكثر تفصيلاً. مع تطور التعلم العميق ، يظل الهدف هو تحقيق مخرجات عالية المستوى ودقيقة من خلال بيانات الإدخال الأولية.

ما هي الشبكات العصبية؟

الشبكات العصبية هي الأساس الذي تعمل عليه خوارزميات التعلم العميق. صُممت لتكرار عمل الدماغ البشري ، وتشكل شبكة متعددة الطبقات.

تشكل الخلايا العصبية الطبقات العديدة للشبكة العصبية. هذه الخلايا العصبية المترابطة تسهل نقل المعلومات. يمكن تقسيم طبقات الشبكة العصبية تقريبًا إلى ثلاثة أنواع.

طبقة الإدخال

يتم أولاً تقسيم بيانات الإدخال إلى وحدات بكسل. ثم يتم تعيين كل بكسل إلى خلية عصبية في طبقة الإدخال. ثم تنقل القنوات هذه المعلومات إلى الطبقة التالية. يحددون أيضًا الخلايا العصبية في الطبقة التالية التي سيتم تنشيطها.

طبقات مخفية

تستمر عملية التحليل والنقل عبر القنوات عبر طبقات مخفية متعددة. يتم تنشيط تحديد الخلايا العصبية في كل خطوة لتوفير الإخراج الصحيح. يتم تعديل التحيز (الرقم المخصص للخلايا العصبية) ووزن القنوات باستمرار. كما أنها تختلف بين الطبقات والخوارزميات لتحديد المخرجات المستلمة.

طبقة الإخراج

في الطرف الآخر من الويب توجد طبقة الإخراج. البيانات المنقولة وتحليلها بين المدخلات والطبقات المخفية تتجلى من خلال طبقة الإخراج.

أنواع التعلم العميق

يمكن إجراء التعلم العميق أو التعلم الآلي بطرق مختلفة. يحدد المسار المختار كيفية تحليل الخوارزمية للبيانات ومقدار التدخل البشري المطلوب والمخرجات النهائية. هناك نوعان رئيسيان يمكن أن يحدث التعلم فيهما.

التعلم الخاضع للإشراف (SL)

في هذه الطريقة ، يتم تمييز المتغيرات جيدًا. هذا يعني أن الإدخال تم تمييزه بالفعل بالإخراج الصحيح. الجهاز في حالة تدريب على تعيين الاثنين معًا.

كما يوحي الاسم ، فإن التعلم تحت الإشراف يشبه تعلم الطالب تحت إشراف المعلم للوصول إلى الإجابات الصحيحة.

تعمل هذه الطريقة بشكل رائع مع المهام الأكثر وضوحًا. تبدأ بإنشاء مجموعة بيانات تدريب جيدة التصنيف. بعد انتهاء عملية التدريب ، يمكنك إجراء اختبار البيانات. مجموعة فرعية من بيانات التدريب هي أساس الاختبار للحكم على ما إذا كان الناتج المتوقع صحيحًا.

[معلومات رسومية: عملية - أشكال معنونة بالأسماء والتعلم والاختبار والمخرجات]

تعمل نماذج SL في تطبيقات واقعية مثل اكتشاف الاحتيال أو تصفية البريد العشوائي أو تقييم المخاطر أو حتى خوارزميات الوسائط الاجتماعية. إنه الأكثر استخدامًا من بين الأنواع الثلاثة.

تعليم غير مشرف عليه

على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، لا يتم تصنيف بيانات الإدخال في التعلم غير الخاضع للإشراف. بدلاً من ذلك ، يحدث التدريب مع مجموعات بيانات غير مسماة. يتم تحديد الأنماط بدون مطالبات محددة. التعلم غير الخاضع للإشراف مشابه بالمقارنة مع كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات.

يعد تحليل المدخلات الأولية للعثور على أوجه التشابه الأساسية وتجميع البيانات بناءً على هذه هي الهدف من التعلم غير الخاضع للإشراف.

يسمح غياب الملصقات بمعالجة معقدة ومعقدة. إنه يفتح المجال لنوع البيانات التي يمكن تحليلها.

9 تطبيقات وأمثلة من التعلم العميق مع أمثلة

1. ترفيه

استفاد التعلم العميق من عملية إنشاء ونشر وتقديم الوسائط الترفيهية. جعل تحليل لغة الجسد البشري من خلال الكاميرات نمذجة الشخصيات الافتراضية أسهل. أدى التحليل العميق للفيديو إلى تسريع عملية التحرير ومزامنة الصوت والفيديو والنسخ. يتم إحداث ثورة في صناعة الأفلام بفضل التعلم العميق.

تستفيد خدمات البث ومنصات الوسائط الاجتماعية من التعلم العميق. يساعدهم في تقديم تجربة أكثر تخصيصًا للمستخدم النهائي. من التوصيات إلى الإعلانات ، يسهل التعلم العميق أفضل استهداف. تدمج Netflix و Amazon و YouTube و Facebook التعلم العميق في خوارزمياتها.

الترفيه الرياضي أيضًا يجني فوائد DL. يساعد تحليل مشاعر اللاعبين ، واستجابة الجمهور ، وما إلى ذلك ، في اختيار أفضل النقاط البارزة من اللقطات التي استمرت لساعات. وخير مثال على ذلك كان IBM Watson في بطولة ويمبلدون 2018.

2. مساعدين افتراضيين

يتم تمكين المساعدين الافتراضيين اليوم مثل الإنسان عند الطلب. يمكنهم تدوين الملاحظات وتنفيذ الإجراءات وحتى تقديم اقتراحات بأمر من صوتك.

يستفيد مساعدونا الافتراضيون من التعلم العميق لاستخراج البيانات منا. من صوتنا ولهجتنا والأماكن التي نزورها والأغاني التي نحبها ، فهم يعرفون كل شيء. يساعدهم ذلك في تحسين أداءهم وجعلهم أكثر تخصيصًا وفقًا لاحتياجاتك بمرور الوقت.

يشكل التعلم العميق أساس Siri و Alexa و Google Assistant ومعظم المساعدين الافتراضيين الآخرين.

3. التعرف البصري

تتراوح أنظمة التعرف المرئي من الأساسية إلى الأنظمة متعددة الطبقات. يمكن لنماذج التعلم العميق تحديد الصور وفرزها بناءً على الموقع والعناصر وحتى الأشخاص.

يساعد تحليل الصور للفحش على منصات وسائل التواصل الاجتماعي في خلق بيئة أكثر أمانًا للجميع. يساعد التعرف المرئي في الوصول إلى الصور الصحيحة من المكتبات الواسعة لمحركات البحث. يقوم أيضًا بفرز الصور في معرض الصور الخاص بك حتى تتمكن من العثور على ما تحتاجه بسرعة.

تم استخدام التعرف على الوجوه في تطبيقات الأمان لسنوات. الهواتف الذكية ، أيضًا ، تفتح الآن إمكانية التعرف على وجهك. كل هذه الثورات بفضل التعلم العميق.

4. الرعاية الصحية

صناعة الرعاية الصحية هي المثال الرئيسي لمساهمة التعلم العميق في جعل حياة الإنسان أفضل. على مر السنين ، جعلت الأنظمة القائمة على GPU مهمة العاملين في مجال الرعاية الصحية أسهل. لقد ساهموا أيضًا في التشخيص الفعال والعلاج القياسي والأداء الأفضل بشكل عام.

لقد مكّن التعلم العميق أنظمة الرعاية الصحية من:

• معالجة النقص في جودة العاملين
• إجراء تشخيص دقيق في المرحلة المبكرة
• تقديم تقارير أفضل عن علم الأمراض
• توقع تفشي الأوبئة أو انتشارها
• توحيد طريقة العلاج
• تطوير عقاقير ولقاحات جديدة

بينما غالبًا ما يُقابل بالتشكيك ، يستخدم التعلم العميق بشكل متزايد لأغراض البحث. يعتمد العديد من عمالقة الرعاية الصحية أيضًا نماذج التعلم العميق لتقديم علاج أسرع وأفضل وتقليل التكاليف.

5. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تحليل النص أو الكلام وفهمه لتقديم المخرجات الصحيحة هو Natural Language Processing أو NLP.

تعقيدات وفروق اللغة البشرية لا حصر لها. ومن ثم ، فإن أنظمة مثل التعلم العميق التي تتعلم وتتحسن كلما تقدمت لها اليد العليا.

يتم قبول البرمجة اللغوية العصبية في تلخيص مواد القراءة الطويلة ، مثل المستندات القانونية. كما أنها تساعد في تصنيف النص وتحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة.

لقد وجدت أدوات الدردشة الخاصة بخدمة العملاء والخبرة أيضًا استخدامًا ممتازًا في البرمجة اللغوية العصبية (NLP). تتيح القدرة على فهم التعقيدات وحتى بناء العبارات بشكل مستقل للروبوتات الأداء بكفاءة ممتازة.

6. كشف الاحتيال

القطاع المصرفي والمالي ليس غريباً على المعاملات الاحتيالية والمحتالين. ساعد اعتماد أنظمة الأمان القائمة على التعلم العميق في إضافة طبقة إضافية من الحماية.

تحدد النماذج أنماطًا في معاملات العملاء ، وتتبع درجات الائتمان وتدق ناقوس الخطر عند رؤية النشاط الشاذ. ساعدت هذه التطبيقات في عمليات الاحتيال على بطاقات الائتمان ووفرت الأموال في الاسترداد والتأمين.

7. ترجمة اللغات

مع تصغير العالم ، تزداد الحاجة إلى القدرة على ترجمة المعلومات. لقد مكّن التعلم العميق البرمجيات من تحديد الحروف وترجمتها إلى اللغة المقصودة.

يمكن حاليًا إجراء الترجمات الآلية تلقائيًا بطريقتين - الترجمة الآلية للنصوص وترجمة الصور.

هذه الأدوات مفيدة ليس فقط لأغراض الأعمال التجارية العالمية ولكن أيضًا في الحياة اليومية. سواء كنت سائحًا أو ترغب في أداء إيماءة خاصة لصديقك في الخارج ، لم تعد اللغة تشكل حاجزًا. كل هذا بفضل تطبيقات مثل Google Translate و Google Lens وما إلى ذلك ، والتي تتضمن التعلم العميق لسد الفجوات.

8. استعادة البكسل

لسنوات ، ظلت جودة الكاميرا على الهواتف الذكية وكذلك أنظمة الأمان مشكلة. في كثير من الحالات ، لا يزال كذلك. غالبًا ما يتم إعاقة تكبير مقاطع الفيديو لتحديد الأشخاص من خلال الدقة المحدودة.

وجدت Pixel Recursive Super Resolution ، وهي شبكة DL دربها باحثو Google Brain في عام 2017 ، حلاً. تمكنت الشبكة من التقاط صور منخفضة الدقة للوجوه وتحسينها. كان التحسين مهمًا بدرجة كافية لإبراز الميزات البارزة وتمكين تحديد الهوية.

تطبيقات تحسين الصورة من خلال التعلم العميق كثيرة. ولكن الأهم من ذلك ، أنه يمكن استخدامها من قبل إدارات الشرطة وإنفاذ القانون لتعزيز أنظمة العدالة.

9. سيارات ذاتية القيادة

الفكرة التي ظهرت مرة واحدة فقط في أحلام رائعة ، أصبحت السيارات ذاتية القيادة الآن حقيقة أكثر من أي وقت مضى. ما الذي يغذي هذا العمل الفذ الذي يقترب البشر من الكمال؟ لقد خمنت ذلك ، التعلم العميق.

شبكة متعددة الطبقات من خوارزميات التعلم العميق تضفي الحياة على السيارات ذاتية القيادة. يمكن للسيارات ذاتية القيادة تحديد اللافتات والمسارات والمناورة خلال حركة المرور وحتى استيعاب عناصر الوقت الفعلي مثل انسداد الطرق.

أصبح هذا ممكنًا من خلال البيانات الواردة من الكاميرات وأجهزة الاستشعار ورسم الخرائط الجغرافية. يستمر البحث في تحسين نماذج التعلم العميق لدينا لإتقان المركبات ذاتية القيادة.

تم إعداد السيارات ذاتية القيادة لحل العديد من التحديات البشرية اليومية. يمكن استخدامها للنقل اليومي وكذلك عمليات التسليم التجارية ، من بين العديد من حالات الاستخدام.

استجابة السوق للتعلم العميق

عند تصوره ، شرع التعلم العميق في حل مشاكل الحياة الواقعية من خلال حلوله. سيكون من قبيل المبالغة القول إنها تمكنت من تحقيق هدفها.

مع مرور كل يوم ، يصل قبول واعتماد التعلم العميق صناعات جديدة. دعونا نلقي نظرة على بعض العوامل الحاسمة للسوق التي تعطي نظرة ثاقبة للمستقبل الواعد للتعلم.

• للفترة المتوقعة من 2020 إلى 2025 ، من المتوقع أن يسجل سوق التعلم العميق معدل نمو سنوي مركب قدره 42.56٪
• اعتبارًا من عام 2019 ، احتلت أمريكا الشمالية أعلى حصة في سوق DL.
• تعرض منطقة المحيط الهادئ والمحيط الهادئ أعلى معدل نمو لسوق التعلم العميق
• من بين اللاعبين البارزين شركة Facebook Inc. و Google LLC و Microsoft Corporation و IBM Corporation و Amazon Web Services Inc.

حدود التعلم العميق

بالنظر إلى القوة الثورية التي يمثلها التعلم العميق ، قد يبدو من غير العدل الإشارة إلى حدوده. ومع ذلك ، من الضروري النظر إلى القيود على أنها مجرد قيود. إنها لا تعني شيئًا أكثر من مجال للتحسين والنمو.

دعونا نلقي نظرة على بعض القيود الحالية للتعلم العميق كما نعرفه.

1. الحاجة إلى كميات هائلة من البيانات

تعتمد كفاءة أي نموذج تعلم عميق على كمية ونوعية بيانات التدريب. ليس من المستغرب أن مثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات ليست في متناول الجميع.

مثل هذا الاعتماد الكبير لأنظمة التعلم العميق على وفرة البيانات يشكل قيودًا. كما أنه يؤدي إلى أحداث مؤسفة ، مثل عندما يتعذر على برنامج الشرطة البريطانية هذا التمييز بين الكثبان الرملية والعراة.

2. عدم القدرة على فهم السياق

عيب آخر في التعلم العميق هو عدم قدرته على التكيف مع السياقات المتغيرة.

على سبيل المثال ، يمكن لنموذج التعلم العميق الذي تم تدريبه على لعب لعبة واحدة التغلب على بطل الإنسان الحاكم فيها. ومع ذلك ، قدم لها لعبة أخرى ونفس مجموعة التعليمات في النموذج لا تضمن النصر.

يمكن اعتبار الحاجة إلى إعادة تدريب نماذج التعلم العميق مع كل تغيير في السياق بمثابة قيد في أوقات النمو السريع.

لقد بذل الباحثون والعلماء جهودهم في توضيح القيود الأخرى للتعلم العميق. في حين أن البعض ينبع من الشك المباشر ، فإن البعض الآخر نقد بناء حقيقي. يتم إحراز تقدم مطرد نحو تحسين التعلم العميق وفعاليته.

خاتمة

يجعل التعلم العميق بالفعل جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية والخدمات التي نستخدمها. يبدو أن المستقبل أيضًا يحمل قبولًا واعتمادًا أوسع للتعلم العميق. تُظهر فائدتها في مجالات وصناعات متعددة إمكانات نماذج DL.

تظهر التوقعات نموًا هائلاً لسوق التعلم العميق في السنوات القادمة. إنه وقت مناسب للشركات لتغوص في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم. إنها أيضًا صورة مفعمة بالأمل للشركات والصناعات التي ستستفيد من التعلم العميق.