ايه التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من أساليب التعلم الآلي المستندة إلى الشبكات العصبية الاصطناعية بتعلم التمثيل. التعلم ممكن يكون تحت الإشراف أو شبه تحت الإشراف أو بدون إشراف.  تم تطبيق بنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة، وشبكات الاعتقاد العميق، والتعلم التعزيزي العميق، والشبكات العصبية المتكررة، والشبكات العصبية التخزينية والمحولات في مجالات بما في ذلك 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.  شبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) اتلهمت من معالجة المعلومات وعقد الاتصالات الموزعة في الأنظمة البيولوجية. بتختلف ال ANNs عن الأدمغة البيولوجية. على وجه التحديد، الشبكات العصبية الاصطناعية تميل لتكون ثابتة ورمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) ومتشابه.  الصفة "عميق" في التعلم العميق بتشير لاستخدام طبقات متعددة في الشبكة. أظهرت الأعمال المبكرة إن البيرسبترون الخطي مش ممكن يكون مصنف عالمي، لكن الشبكة مع وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة خفية واحدة من العرض غير المحدود ممكن. التعلم العميق هو اختلاف حديث بيهتم بعدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدود، واللي بيسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ الأمثل، مع الاحتفاظ بالشمولية النظرية في ظل ظروف معتدلة. في التعلم العميق، سمح للطبقات بردو إنها تكون متباينة وبتبتبتعد على نطاق واسع عن النماذج المتصلة المستنيرة بيولوجياً، من أجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من أساليب التعلم الآلي المستندة إلى الشبكات العصبية الاصطناعية بتعلم التمثيل.