شنية التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي المعتمدة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. التعلّم يُمْكِنْ يْكُونْ مُشَافِفْ، مُشَافِفْ وِلاَّ مُشَافِفْ.  معماريات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة، شبكات الاعتقاد العميق، التعلم التعزيزي العميق، الشبكات العصبية المتكررة، الشبكات العصبية المتقوسة و المحولات تم تطبيقها في مجالات تتضمن الرؤية بالكمبيوتر، التعرف على الكلام، معالجة اللغة الطبيعية، الترجمة الآلية، المعلوماتية الحيوية، تصميم الأدوية، تحليل الصور الطبية، علم المناخ، تفتيش المواد و برامج ألعاب المجلس، حيث أنتجوا نتائج قابلة للمقارنة مع أداء الخبراء البشريين، وفي بعض الحالات يتفوقوا عليه.  الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) تلهمها معالجة المعلومات وعقد الاتصالات الموزعة في الأنظمة البيولوجية. ANNs عندهم اختلافات كتيرة من العقول البيولوجية. بالتحديد، الشبكات العصبية الاصطناعية تميل لتكون ساكنة ومرمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) ومقارن.  الصفة "عميق" في التعلم العميق تشير للاستعمال من طبقات متعددة في الشبكة. عمل مبكر أظهر إن برسيبترون خطي ما يقدرش يكون مصنف عالمي، ولكن شبكة مع وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة مخفية واحدة من عرض غير محدود يمكن. التعلم العميق هو تغيير حديث يخص عدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدد، والذي يسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ المثالي، مع الحفاظ على عالمية النظرية في ظروف خفيفة. في التعلّم العميق، يُسمح للطبقات بلي تكون غير متجانسة وتختلف على نطاق واسع من النماذج المتصلة بالبيولوجيا، من أجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي المعتمدة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.