ما هو التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. التعلم ممكن يكون تحت اشراف او شبه اشراف او بدون اشراف.  تم تطبيق بنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة، شبكات الاعتقاد العميق، التعلم التعزيزي العميق، الشبكات العصبية المتكررة، الشبكات العصبية التخزينية والمحولات في مجالات تشمل رؤية الكمبيوتر، التعرف على الكلام، معالجة اللغة الطبيعية، الترجمة الآلية، المعلوماتية الحيوية، تصميم الأدوية، تحليل الصور الطبية، علم المناخ، فحص 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 مختلفة 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. عمل مبكر أظهر ان perceptron خطي لا يمكن ان يكون مصنف عالمي، ولكن ان الشبكة مع وظيفة تنشيط غير متعدد الحدود مع طبقة مخفية واحدة من عرض غير محدود يمكن. التعلم العميق هو تغير 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 ايضاً ان تكون متباينة وتبتعد بشكل كبير عن النماذج المتصلة المستنيرة بيولوجيا، من اجل الكفاءة والتدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.