ما هو التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. التعلم يمكن يكون تحت الإشراف أو شبه تحت الإشراف أو بدون إشراف.  تم تطبيق بنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة، وشبكات الاعتقاد العميق، والتعليم التعزيزي العميق، والشبكات العصبية المتكررة، والشبكات العصبية التخزينية، والمحولات في مجالات تشمل رؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، والمعلوماتية الحيوية، وتصميم الأدوية، وتحليل الصور الطبية، وعلوم المناخ، وتفتيش المواد، وبرامج ألعاب اللوحة، حيث أنتجت نتائج قابلة للمقارنة مع أداء الخبراء البشريين، وفي بعض الحالات تتفوق عليه.  الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) مستوحاة من معالجة المعلومات وعقد الاتصالات الموزعة في الأنظمة البيولوجية. ال ANNs عنده اختلافات عديدة عن الأدمغة البيولوجية. على وجه التحديد، الشبكات العصبية الاصطناعية تميل إلى أن تكون ثابتة ورمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) ومتشابه.  الصفة "عميق" في التعلم العميق تشير لاستخدام طبقات متعددة في الشبكة. أظهر العمل المبكر أن الإدراك الخطي لا يمكن أن يكون مصنفًا عالميًا، ولكن الشبكة مع وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة خفية واحدة من العرض غير المحدود يمكن. التعلم العميق هو تغيير حديث يهتم بعدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدود، والذي يسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ الأمثل، مع الاحتفاظ بالشمولية النظرية في ظل ظروف معتدلة. في التعلم العميق يسمح للطبقات أيضًا أن تكون متباينة وأن تنحرف بشكل كبير عن النماذج المتصلة المستنيرة بيولوجياً، من أجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.