شنو التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة واسعة من طرق التعلم الآلي المعتمدة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. التعلّم يمكن ان يكون تحت الإشراف او شبه تحت الإشراف او بدون إشراف.  تُطبَق معماريات التَعَلُّم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة، شبكات الاعتقاد العميق، التَّعَلُّم التَّعزيزي العميق، الشبكات العصبية المتكررة، الشبكات العصبية التَّدَلُّجية، ومحولات في مجالات تشمل الرؤية الحاسوبية، التَّعَرُّف على الكلام، معالجة اللغة الطبيعية، الترجمة الآلية، المعلوماتية الحيوية، تصميم الأدوية، تحليل الصور الطبية، علم المناخ، فحص المواد وبرامج الألعاب اللوحية، حيث أنتجوا نتائج قابلة للمقارنة مع أداء الخبراء البشريين وفي بعض الحالات تفوقهم.  الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) مستوحاة من معالجة المعلومات وعقد الاتصالات الموزعة في النظم البيولوجية. الـ"آن" عنده اختلافات مختلفة عن الأدمغة البيولوجية. تحديداً، الشبكات العصبية الاصطناعية تميل لتكون ثابتة ورمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) وشبيه.  الصفة "عميق" في التعلم العميق تشير الى استخدام طبقات متعددة في الشبكة. عمل مبكر بَيَّنَ ان perceptron خطي لا يُمْكِنُ أَنْ يَكُونَ مُصَنِّفًا عالميًا، لكن الشبكة مع وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة خفية واحدة من العرض غير المحدود يمكن. التعلم العميق هو تغيير عصري يهتم بعدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدود، والذي يسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ المثالي، مع الاحتفاظ بالعالمية النظرية في ظل ظروف خفيفة. في التعلم العميق يسمح ايضاً للطبقات ان تكون متباينة وتبتعد على نطاق واسع عن النماذج المتصلة المستنيرة بيولوجياً، من اجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة واسعة من طرق التعلم الآلي المعتمدة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.