التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع متقدم من التعلم الآلي (Machine Learning) والذكاء الاصطناعي (AI)، يحاكي طريقة عمل الدماغ البشري. يعتمد بشكل أساسي على الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة، التي تتكون من طبقات عديدة (ومن هنا جاءت التسمية "العميق")، مما يمكنها من تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج الأنماط والميزات المعقدة تلقائياً.

كيف يعمل التعلم العميق؟

يعمل التعلم العميق من خلال بنية الشبكة العصبية العميقة التي تتعلم بشكل هرمي (Hierarchical):

1. الشبكة العصبية العميقة: يتكون نموذج التعلم العميق من طبقة إدخال وطبقة إخراج، وبينهما طبقات مخفية متعددة. كلمة "عميق" تشير إلى وجود هذه الطبقات المخفية المتعددة.

2. التعلم الهرمي للميزات:

○ الطبقات الأولية: تتعلم الميزات البسيطة والمجردة (مثل الحواف والخطوط والألوان في الصورة).

○ الطبقات اللاحقة: تجمع هذه الميزات البسيطة لتعلم تمثيلات أكثر تعقيداً (مثل الأشكال والأنماط والأجزاء).

○ الطبقات الأعمق: تجمع هذه التمثيلات المعقدة لتحديد الكائن النهائي (مثل التعرف على وجه شخص معين في الصورة).

3. الاستخلاص التلقائي للميزات: على عكس التعلم الآلي التقليدي الذي يتطلب من الإنسان تحديد الميزات الهامة في البيانات يدوياً، يمكن للتعلم العميق استخلاص الميزات الأكثر أهمية بشكل تلقائي من البيانات الخام (كالصور والنصوص والصوت).

أهميته وتطبيقاته

يعد التعلم العميق القوة الدافعة وراء معظم التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، خاصة في التعامل مع البيانات غير المنظمة (Unstructured Data) والمعقدة:

التطبيق مثال

رؤية الحاسوب التعرف على الوجوه، القيادة الذاتية، وتحليل الصور الطبية.

معالجة اللغة الطبيعية الترجمة الآلية الدقيقة، روبوتات المحادثة (Chatbots)، ونماذج اللغة الكبيرة (مثل ChatGPT).

التعرف على الكلام المساعدون الرقميون (مثل Siri و Alexa).

تحليل البيانات الضخمة التنبؤ بالاتجاهات المالية، وأنظمة التوصية للمحتوى (مثل Netflix).

التعلم العميق هو فئة فرعية من التعلم الآلي، وقد أحدث ثورة في معالجة البيانات المعقدة والغير منظمة.

يمكنك مشاهدة شرح مبسط للفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق في ألحلقه رقم 5 : الفرق بين Machine Learning و Deep Learning ببساطة !. هذا الفيديو يشرح العلاقة بين التعلم الآلي والتعلم العميق، وكيفية تعامل الأخير مع كميات هائلة من بيانات الصور.