ما هو التعلم العميق؟

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي (ML) الذي يستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة، المعروفة باسم الشبكات العصبية العميقة (DNNs). تتكون هذه الشبكات من العديد من الوحدات المترابطة التي تسمى الخلايا العصبية أو العقد التي تعمل ككاشفات للميزات. تحتوي كل شبكة عصبية على طبقة إدخال لتلقي البيانات، وطبقة إخراج لتوليد التنبؤات، وطبقات مخفية متعددة لمعالجة البيانات واستخراج أنماط ذات معنى.

على سبيل المثال، قد تكتشف الطبقات المبكرة ميزات بسيطة مثل الحواف والزوايا في شبكة التعرف على الصور، بينما قد تتعرف الطبقات الأعمق على الهياكل الأكثر تعقيدًا مثل الوجوه أو الكائنات. في شبكة معالجة اللغة، قد تحدد الطبقات المبكرة العناصر الأساسية مثل الحروف الفردية أو الأصوات، في حين أن الطبقات الأعمق قد تفهم القواعد أو السياق أو حتى المشاعر المعبر عنها في الجمل.

في حين أن الشبكات العصبية المبكرة كانت تحتوي على عدد قليل فقط من الطبقات المخفية، فإن الشبكات العصبية العميقة كانت تحتوي على العديد منها، وأحيانًا أكثر من مائة. إن إضافة طبقات مخفية متعددة تجعل الشبكة أكثر مرونة وأفضل في تعلم الأنماط المعقدة التي تتعدى بيانات التدريب. ونتيجة لذلك، فإن معظم الشبكات العصبية الحديثة هي شبكات عصبية عميقة.

التعلم العميق مقابل التعلم الآلي

غالبًا ما يتم ذكر التعلم العميق والتعلم الآلي معًا ولكن هناك اختلافات جوهرية. ببساطة، التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي. نماذج التعلم الآلي هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعلم الأنماط في البيانات لإجراء التنبؤات.

تعد نماذج التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي والغابات العشوائية وأقرب الجيران وآلات ناقل الدعم واضحة إلى حد ما وتعتمد على الميزات المحددة بواسطة الإنسان. على سبيل المثال، يوفر البشر ميزات مثل المساحة المربعة وعدد غرف النوم وخصائص الحي للتنبؤ بأسعار المنازل. تعمل نماذج التعلم الآلي على تحسين أهمية هذه الميزات لإجراء التنبؤات، ولكن دقتها تعتمد على جودة الميزات المقدمة.

من ناحية أخرى، لا تحتاج نماذج التعلم العميق إلى ميزات محددة مسبقًا. ويتعلمون الميزات بشكل مستقل أثناء التدريب، بدءًا من القيم العشوائية والتحسن بمرور الوقت. وهذا يتيح لهم العثور على أنماط مهمة قد يغفل عنها البشر، مما يؤدي إلى تنبؤات أفضل. ويمكنهم أيضًا التعامل مع العديد من الميزات أكثر من نماذج التعلم الآلي الأبسط، وهم بشكل عام أفضل بكثير في التعامل مع البيانات الأولية، مثل الصور والنصوص.

على الرغم من أن نماذج التعلم العميق قوية، إلا أن النماذج الأبسط يمكن أن تكون أفضل في بعض الأحيان. يحتاج التعلم العميق إلى مجموعات بيانات كبيرة، وقد يكون من الصعب فهم طريقة عملها الداخلية. قد تكون نماذج التعلم الآلي الأبسط أكثر ملاءمة عندما يكون لديك بيانات أقل أو تحتاج إلى شرح كيفية قيام النموذج بتنبؤاته.

كيف يعمل التعلم العميق

يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية عميقة لمعالجة البيانات وتحليلها من خلال طبقات متعددة، مما يؤدي إلى إنتاج تنبؤات معقدة.

1 طبقة الإدخال

تبدأ العملية عند طبقة الإدخال، حيث تكتشف الخلايا العصبية المعلومات الأساسية. على سبيل المثال، في نموذج اللغة، قد تتعرف الخلايا العصبية على الحروف الفردية مثلoأوt.

2 طبقات مخفية

بعد ذلك، يأتي دور الطبقات المخفية. تعمل الخلايا العصبية التي يتم تنشيطها في طبقة الإدخال على تحفيز الخلايا العصبية في الطبقة المخفية الأولى، والتي تكتشف ميزات أكثر تعقيدًا، مثل مجموعات الحروفمثل. تحدد الشبكة ميزات مجردة بشكل متزايد مع تحرك الإشارة عبر طبقات مخفية إضافية. تحدد أوزان الوصلات بين الخلايا العصبية قوة هذه التنشيطات.

3 اكتشاف الميزة المجردة

تكتشف الشبكة المزيد من الميزات المجردة في الطبقات المخفية الأعمق. تتيح هذه الإمكانية للشبكات العصبية العميقة التعامل مع المهام المعقدة التي تتطلب تفكيرًا مجردًا، مثل كتابة نص أو التعرف على الكائنات في الصور.

4 طبقة الإخراج

وأخيرًا، تقوم الشبكة بإنشاء تنبؤ في طبقة الإخراج. تمثل كل خلية عصبية في هذه الطبقة نتيجة محتملة. على سبيل المثال، عند إكمال عبارة "ذات مرة ___"، قد تمثل إحدى الخلايا العصبيةالوقت،وحلمًاآخر،وفراشًاثالثًا. تقوم الشبكة بتقدير احتمالية كل نتيجة وتختار النتيجة الأكثر ترجيحًا. تقدم بعض الشبكات، وخاصة نماذج اللغة، التباين عن طريق اختيار الإجابة الأكثر احتمالا في معظم الأوقات، مما يضمن مخرجات متنوعة وطبيعية.

تتعلم الشبكات العصبية العميقة الأنماط والميزات المعقدة من خلال معالجة المدخلات من خلال طبقات متعددة، مما يجعلها أدوات قوية لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

أنواع شبكات التعلم العميق

يشمل التعلم العميق أنواعًا مختلفة من الشبكات العصبية، كل منها مصمم للتعامل مع مهام محددة. يعد فهم هذه البنى المختلفة أمرًا بالغ الأهمية للاستفادة بشكل فعال من قدراتها.

الشبكات العصبية المغذية (FNN)

تقوم الشبكات العصبية المغذية، أو الشبكات العصبية "الفانيليا"، بمعالجة المعلومات في اتجاه واحد: من الإدخال إلى الإخراج. إنها مثالية لمهام التنبؤ البسيطة مثل اكتشاف الاحتيال على بطاقات الائتمان أو الموافقة المسبقة على القروض. يتم التدريب من خلال الانتشار العكسي، وضبط النموذج بناءً على أخطاء التنبؤ.

الشبكات العصبية المتكررة (RNN)

الشبكات العصبية المتكررة مناسبة للمهام التي تتطلب تحديثات ديناميكية، مثل ترجمة اللغة. يستخدمون الانتشار العكسي عبر الزمن (BPTT) لحساب تسلسل المدخلات، مما يجعلها فعالة لفهم السياق والعلاقات في البيانات المتسلسلة.

الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM)

تعمل شبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى على تحسين الشبكات العصبية المتكررة عن طريق نسيان المعلومات غير ذات الصلة بشكل انتقائي مع الاحتفاظ بالتفاصيل المهمة، مما يجعلها عملية للمهام التي تتطلب الاحتفاظ بالسياق على المدى الطويل. عززت شبكات الذاكرة الطويلة وقصيرة المدى قدرات خدمة الترجمة من Google ولكنها قد تكون بطيئة مع مجموعات البيانات الكبيرة بسبب معالجتها الخطية.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)

تتفوق الشبكات العصبية التلافيفية في التعرف على الصور عن طريق مسح الصور بحثًا عن الميزات المرئية مثل الحواف والأشكال. إنها تحافظ على المعلومات المكانية ويمكنها التعرف على الأشياء بغض النظر عن موضعها في الصورة، مما يجعلها أحدث ما توصلت إليه العديد من التطبيقات المعتمدة على الصور.

شبكات الخصومة التوليدية (GAN)

تتكون شبكات الخصومة التوليدية من تنافس المولد والمميز. يقوم المولد بإنشاء بيانات مزيفة، ويحاول التمييز التعرف عليها على أنها مزيفة. تتحسن كلا الشبكتين من خلال الانتشار العكسي. تعتبر شبكات الخصومة التوليدية ممتازة لتوليد بيانات واقعية ومفيدة في التعرف على الصور.

المحولات والاهتمام

تمثل المحولات طفرة في التعلم العميق، وخاصة لمعالجة اللغة الطبيعية. ويستخدمون آليات الانتباه لتقييم أهمية عناصر الإدخال المختلفة. على عكس النماذج السابقة، تقوم المحولات بمعالجة البيانات بالتوازي، مما يتيح المعالجة الفعالة لمجموعات البيانات الكبيرة. يتيح الاهتمام الذاتي للمحولات مراعاة العلاقات بين جميع العناصر في المدخلات، مما يجعلها فعالة للغاية في مهام مثل إنشاء النص والترجمة.

تطبيقات التعلم العميق

لقد تم تطبيق نماذج التعلم العميق على العديد من مشاكل العالم الحقيقي، بما في ذلك تلك التي بدت ذات يوم مستحيلة على الآلة أن تحلها.

المركبات ذاتية القيادة

تعتمد المركبات ذاتية القيادة على نماذج التعلم العميق للتعرف على إشارات وإشارات المرور والسيارات القريبة والمشاة. تستخدم هذه المركبات دمج أجهزة الاستشعار، حيث تجمع البيانات من أجهزة الاستشعار والرادار والكاميرات لإنشاء رؤية شاملة للبيئة. تقوم خوارزميات التعلم العميق بمعالجة هذه البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات القيادة. على سبيل المثال، يستخدم نظام الطيار الآلي لشركة Tesla الشبكات العصبية لتفسير المناطق المحيطة والتنقل وفقًا لذلك، مما يعزز السلامة والكفاءة.

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وروبوتات الدردشة

تعد نماذج التعلم العميق جوهر روبوتات الدردشة الشبيهة بالبشر مثل ChatGPT وGemini، بالإضافة إلى أدوات كتابة التعليمات البرمجية مثل Copilot. يتم تدريب النماذج اللغوية الكبيرة على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم وتوليد لغة بشرية دقيقة للغاية. يمكن لهذه النماذج المشاركة في محادثات متماسكة، والإجابة على الأسئلة، وكتابة المقالات، وحتى المساعدة في البرمجة عن طريق إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، يمكن لـ OpenAI's GPT-4 كتابة التعليمات البرمجية، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني، وتقديم تفسيرات مفصلة حول موضوعات مختلفة.

المساعدة في الكتابة

تستفيد أدوات الكتابة من نماذج التعلم العميق لمساعدتك على الكتابة بشكل أفضل. تقوم هذه الأدوات بتحليل الجمل والفقرات بأكملها لتقديم اقتراحات بشأن القواعد النحوية وعلامات الترقيم والأسلوب والوضوح. Grammarly، على سبيل المثال، يستخدم تقنيات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية لفهم سياق كتابتك وتقديم توصيات مخصصة. يمكنه اكتشاف النغمة واقتراح المرادفات وحتى المساعدة في تنظيم كتابتك لتحسين إمكانية القراءة والمشاركة.

توليد الصورة

حققت نماذج التعلم العميق مثل DALL-E مؤخرًا خطوات واسعة في إنشاء صور جديدة بناءً على مطالبة نصية أو إجراء عمليات نقل للأنماط لإنشاء نسخة جديدة من صورة موجودة باستخدام النمط من صورة ثالثة. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء صورة شخصية بأسلوب لوحةThe Starry Night(1889) للفنان فنسنت فان جوخ عن طريق إدخال صورة لنفسك وإشارة إلى اللوحة. تستخدم هذه النماذج مزيجًا من الشبكات العصبية التلافيفية وشبكات الخصومة التوليدية لإنتاج صور واقعية ومبتكرة للغاية.

أنظمة التوصية

كيف يساعدك تطبيق الموسيقى الخاص بك على اكتشاف فنانين جدد؟ تستخدم نماذج التعلم العميق سجل استماعك السابق للتعرف على الأنماط في تفضيلاتك ومن ثم توقع الأغاني الجديدة المشابهة للأغاني التي أعجبتك. تقوم أنظمة التوصية هذه بتحليل كميات هائلة من بيانات المستخدم، بما في ذلك عادات الاستماع واستعلامات البحث وتفاعلات المستخدم مثل الإعجابات والتخطيات. تستخدم خدمات مثل Spotify وNetflix هذه النماذج لتوفير محتوى مخصص، مما يجعل تجربة المستخدم أكثر جاذبية ومخصصة لتناسب الأذواق الفردية.

تشخيص طبي

يمكن لبعض نماذج معالجة اللغة تحليل المعلومات من سجلات المرضى - مثل نتائج الاختبارات، واستجابات الاستطلاع، والملاحظات من زيارات الطبيب، والتاريخ الطبي - وإظهار الأسباب المحتملة لأعراض المرضى. على سبيل المثال، يستخدم برنامج Watson Health التابع لشركة IBM معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات ذات الصلة من السجلات الطبية غير المنظمة. وبالمثل، يمكن لنماذج التعرف على الصور قراءة تقارير الأشعة لمساعدة أطباء الأشعة على اكتشاف النتائج غير الطبيعية. تُستخدم نماذج التعلم العميق لتحديد الأنماط في الصور الطبية، مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي، مما يساعد في الكشف المبكر عن حالات مثل السرطان والاضطرابات العصبية.

تحديات وقيود التعلم العميق

على الرغم من قوتها، فإن نماذج التعلم العميق تتسم بالمرونة وتأتي بتكاليف حقيقية. فيما يلي بعض تحديات استخدام التعلم العميق:

• متطلبات البيانات: تتطلب نماذج التعلم العميقالكثيرمن البيانات لتدريبها بشكل جيد. على سبيل المثال، تم تدريب نموذج GPT-3 الخاص بـ OpenAI على خمس مجموعات بيانات، أصغرها تحتوي على جميع مقالات ويكيبيديا.
• التكاليف الحسابية: يتطلب التدريب وتشغيل نماذج التعلم العميق استخدامًا حاسوبيًا كبيرًا ويستهلك الكثير من الطاقة والتكلفة.
• التحيز: النماذج التي يتم تدريبها على البيانات المتحيزة سوف ترث هذا التحيز وتدمجه في استجاباتها. على سبيل المثال، لن يؤدي تدريب نموذج التعرف على الصور على 90% من صور الكلاب و10% من صور القطط إلى إعداد النموذج جيدًا إذا كانت 50% من صور العالم الحقيقي تشتمل على قطط.
• قابلية التفسير: تتم تسمية "الطبقات المخفية" التي تشكل معظم نموذج التعلم العميق بشكل مناسب لأنه قد يكون من الصعب معرفة ما يفعلونه لوضع تنبؤاتهم. في بعض الحالات، قد يكون ذلك جيدًا. وفي حالات أخرى، من الضروري معرفة ما حدث في التنبؤ. على سبيل المثال، يعد فهم كيفية توقع النموذج لنتائج المريض استجابةً لعلاج جديد أمرًا ضروريًا من الناحية العلمية والطبية.
• الصور المزيفة والمعلومات المضللة: يمكن لشبكات الخصومة التوليدية مثل DeepDream إنتاج صور مزيفة ولكنها مقنعة. وإذا وقعت هذه الأشياء في الأيدي الخطأ، فيمكن استخدامها لنشر معلومات مضللة. وبالمثل، يمكن لروبوتات الدردشة مثل ChatGPT أن "تهلوس" المعلومات غير الصحيحة ويجب التحقق منها دائمًا.

مستقبل التعلم العميق

في حين أنه من الصعب معرفة ما سيجلبه المستقبل للتعلم العميق، فإليك بعض مجالات التطوير النشط:

• تستمر نماذج اللغات الكبيرة في التحسن: تواصل مؤسسات مثل OpenAI البناء على النجاحات السابقة، ويجب أن تتوقع رؤية استجابات نماذجها تتحسن وأكثر دقة.
• التعلم المتعدد الوسائط: يتم تدريب بعض نماذج التعلم العميق المتطورة متعدد الوسائط للتعميم عبر أنواع مختلفة من المعلومات؛ على سبيل المثال، يمكن للنموذج الذي تم تدريبه على النص أن يتنبأ بمعلومات حول الكلام أو الصور.
• قابلية التفسير: على الرغم من أن نماذج التعلم العميق لا تزال غامضة نسبيًا، فقد نرى المزيد من الأدوات في المستقبل التي تسهل فهم كيفية وصولها إلى توقعاتها.

خاتمة

يعد التعلم العميق أداة قوية لديها القدرة على معالجة العديد من المشكلات التي نواجهها اليوم، سواء كان ذلك اكتشاف دب على كاميرا الحياة البرية، أو اكتشاف علاجات جديدة للأمراض، أو الكتابة بشكل أكثر وضوحًا.