شنو هو التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. يمكن للتعليم أن يكون تحت الإشراف أو تحت إشراف شبه 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 تشمل الرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، والمعلوماتية الحيوية، وتصميم الأدوية، وتحليل الصور الطبية، وعلوم المناخ، وتفتيش المواد، وبرامج ألعاب اللوحة، حيث أنتجوا نتائج قابلة للمقارنة مع أداء الخبراء البشريين، وفي بعض الحالات تفوقوا عليه.  استوحت الشبكات العصبية الاصطناعية من معالجة المعلومات وعقد الاتصالات الموزعة في الأنظمة البيولوجية. تتميز الـ ANNs عن الأدمغة البيولوجية بأشكال مختلفة. وعلى وجه التحديد، تميل الشبكات العصبية الاصطناعية إلى أن تكون ثابتة ورمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) وتماثلي.  ويشير المصطلح "عميق" في التعلم العميق إلى استخدام طبقات متعددة في الشبكة. أظهرت الأبحاث المبكرة أن الدرك المستقيم الخطي لا يمكن أن يكون مصنفًا عالميًا، ولكن يمكن لشبكة ذات وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة خفية واحدة من العرض غير المحدود. التعلم العميق هو تغيير حديث يتعلق بعدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدود، والذي يسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ المثالي، مع الاحتفاظ بالشمولية النظرية في ظل ظروف معتدلة. وفي التعلم العميق، يُسمح للطبقات أيضًا أن تكون غير متجانسة وأن تنحرف على نطاق واسع عن النماذج المتعلقة بالاتصال المستنيرة بيولوجيًا، من أجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من طرق التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.