شو هو التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة واسعة من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. التعلم ممكن يكون تحت الإشراف أو شبه تحت الإشراف أو بدون إشراف.  معماريات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة، شبكات الاعتقاد العميق، التعلم التعزيزي العميق، الشبكات العصبية المتكررة، الشبكات العصبية التخزينية والمحولات تم تطبيقها 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 أنتجوا نتائج قابلة للمقارنة مع أداء الخبراء البشريين وفي بعض الحالات يتفوقوا عليه.  الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) مستوحاة من معالجة المعلومات وعقد الاتصالات الموزعة في الأنظمة البيولوجية. الـ "آن" عنده اختلافات كتير من الأدمغة البيولوجية. على وجه التحديد، الشبكات العصبية الاصطناعية تميل لتكون ثابتة ورمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) وشبيه.  الصفة "عميق" في التعلم العميق بتشير لاستخدام طبقات متعددة في الشبكة. عمل مبكر أظهر إن الـ برسيبترون الخطي مش قادر يكون مصنف عالمي، لكن الشبكة مع وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة مخفية واحدة من العرض غير المحدود يمكن. التعلم العميق هو تغيير عصري بيهتم 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 أيضاً بأن تكون غير متجانسة وأن تنحرف على نطاق واسع عن النماذج المتصلة المستنيرة بيولوجياً، من أجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة واسعة من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.