التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي، حيث يُركِّز على تطوير وتدريب الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة، المُستوحاة في الأصل من بنية وعمل الدماغ البشري.
سنناقش أيضًا التحديات والمخاوف المتعلقة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في البيئة، ونستعرض التقنيات الجديدة والمبتكرة التي يمكن استخدامها في…
تعد التقنيات المتعلقة بالتعلم العميق من أهم الابتكارات الحديثة في مجال التكنولوجيا. يساهم التعلم العميق في تحسين الأنظمة الذكية وتطبيقاته تغير صناعات مختلفة وتحدد مستقبل التكنولوجيا الرقمية.
تسجيل الدخول حساب جديد الرئيسية كل الأنشطة بحث تابعنا تابعنا على تويتر تابعنا على فيسبوك تابعنا على يوتيوب تعلم البرمجة موسوعة حسوب المزيد
يمكن للشبكات العصبونية الاستفادة من عدة معالجات في توزيع أعباء العمل بسلاسة وكفاءة عبر أنواع وكميات مختلفة من المعالجات.
تظهر الحجج النظرية والبيولوجية أنه لبناء مثل هذه الأنظمة ، هناك حاجة إلى نماذج معمارية عميقة تتضمن العديد من طبقات المعالجة غير الخطية.
الفصل الرابع – التعلم المعزز العميق: في هذا الفصل، سنرى لماذا لا يمكن حل بعض المشكلات من خلال مناهج التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والحاجة إلى التعلم المعزز في هذه المشكلات.
تتطلب أساليب تعلّم الآلة التقليدية جهدًا بشريًا كبيرًا لتدريب البرمجيات. على سبيل تقنية التعلم العميق المثال، في التعرف على صور الحيوانات، تحتاج إلى القيام بما يلي:
تتمتع شبكة التعلم العميق بالمزايا التالية مقارنةً بتعلّم الآلة التقليدي.
الحيوان عيونه تشبه عيون القط، ولذلك يمكن أن يكون نوعًا من القطط البرية.
مشاريع التعلم العميق مشروعك الأول للتعلم العميق في بايثون خطوة بخطوة
الذكاء الاصطناعي تأثير الذكاء الاصطناعي على البيئة: مراجعة شاملة
تصنيف الصور لتحديد شعارات العلامات التجارية والملابس ومعدات الأمان وغيرها من تفاصيل الصورة
تحسين مجموعة البيانات عن طريق تسمية الصور الجديدة لتحسين دقة النتائج.