الشبكات العصبية العميقة قوى الدماغ المخفية ذكاء اصطناعي

رصيد الصورة:

ستوك

الشبكات العصبية العميقة: الدماغ الخفي الذي يعمل على تشغيل الذكاء الاصطناعي

الشبكات العصبية العميقة ضرورية للتعلم الآلي ، مما يسمح للخوارزميات بالتفكير والتفاعل بشكل عضوي.

كاتب:
اسم المؤلف
البصيرة الكمومية
6 نيسان

أصبحت الخوارزميات والبيانات الضخمة هي الكلمات الطنانة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) ، لكن الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) هي التي تسمح لها بأن تصبح أدوات قوية. تُستخدم شبكات ANN هذه للتعرف على الأنماط وتصنيف البيانات واتخاذ القرارات بناءً على بيانات الإدخال.

سياق الشبكات العصبية العميقة

تحاول الشبكات العصبية الاصطناعية محاكاة تعقيد الذكاء البشري من خلال بناء شبكة من البرامج والأكواد والخوارزميات لمعالجة المدخلات (البيانات / الأنماط) ومطابقتها مع المخرجات الأكثر قابلية للتطبيق (التأثير / النتائج). شبكة ANN هي الطبقة المخفية التي تعالج وتربط العلاقات بين البيانات وصنع القرار. كلما تم إنشاء ANN بين الإدخال والإخراج ، زادت معرفة الجهاز بسبب توفر بيانات أكثر تعقيدًا. تُعرف طبقات ANN المتعددة بالشبكات العصبية العميقة لأنها يمكن أن تخترق كميات كبيرة من بيانات التدريب وتطور أفضل الحلول أو الأنماط.

يتم "تعليم" الآلة بشكل أكبر من خلال backpropagation ، وهي عملية تعديل المعلمات الحالية لتدريب الخوارزميات للوصول إلى أفضل نتيجة / تحليل. يمكن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية على أداء مهام مختلفة ، مثل التعرف على الصور والكلام وترجمة اللغة وحتى ممارسة الألعاب. يفعلون ذلك عن طريق ضبط نقاط القوة في الاتصالات بين الخلايا العصبية ، والمعروفة باسم الأوزان ، بناءً على بيانات الإدخال التي يتلقونها أثناء عملية التدريب. تسمح هذه الطريقة للشبكة بالتعلم والتكيف بمرور الوقت ، وتحسين أدائها في المهمة. هناك العديد من أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية ، بما في ذلك شبكات التغذية الأمامية ، والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ، والشبكات العصبية المتكررة (RNN). تم تصميم كل نوع ليكون مناسبًا بشكل خاص لمهمة معينة أو فئة بيانات.

التأثير التخريبي

لا تكاد توجد أي صناعة اليوم لا تستخدم الشبكات العصبية العميقة والذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات التجارية وجمع معلومات السوق. ربما تكون حالة الاستخدام الأكثر وضوحًا للشبكات العصبية العميقة هي صناعة التسويق ، حيث يعالج الذكاء الاصطناعي ملايين من معلومات العملاء لتحديد مجموعات معينة من المرجح أن تشتري منتجًا أو خدمة بدقة. بسبب الدقة العالية المتزايدة لتحليلات البيانات هذه ، أصبحت الحملات التسويقية أكثر نجاحًا من خلال الاستهداف المفرط (تحديد مجموعات فرعية محددة من العملاء وإرسال رسائل مخصصة للغاية لهم).

حالة استخدام ناشئة أخرى هي برمجيات التعرف على الوجه ، وهي منطقة نقاش تتعلق بالأمن السيبراني وخصوصية البيانات. يتم استخدام التعرف على الوجه حاليًا من مصادقة التطبيق إلى تطبيق القانون ويتم تمكينه بواسطة الشبكات العصبية العميقة التي تعالج سجلات الشرطة والصور الذاتية التي يقدمها المستخدم. الخدمات المالية هي صناعة أخرى تستفيد بشكل كبير من الشبكات العصبية العميقة ، باستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحركات السوق ، وتحليل تطبيقات القروض ، وتحديد الاحتيال المحتمل.

يمكن للشبكات العصبية العميقة أيضًا تحليل الصور الطبية ، مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) ، للمساعدة في تشخيص الأمراض والتنبؤ بنتائج المرضى. يمكن استخدامها أيضًا لتحليل السجلات الصحية الإلكترونية لتحديد الاتجاهات وعوامل الخطر لظروف معينة. تتمتع الشبكات العصبية أيضًا بإمكانية استخدامها في اكتشاف الأدوية والطب الشخصي وإدارة صحة السكان. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن ANNs يجب أن تساعد في اتخاذ القرارات الطبية بدلاً من استبدال خبرة وحكم المهنيين الطبيين المدربين.

تطبيقات الشبكات العصبية العميقة

قد تشمل التطبيقات الأوسع للشبكات العصبية العميقة ما يلي:

أصبحت الخوارزميات متطورة بشكل متزايد من خلال مجموعات البيانات الأكثر تعقيدًا والتقنيات الأفضل ، مما أدى إلى مهام عالية المستوى مثل تقديم الخدمات الاستشارية والاستشارات الاستثمارية. في عام 2022 ، أظهرت الخوارزميات القوية الصديقة للمستهلك ، مثل Open AI's ChatGPT قوة وتنوع وقابلية تطبيق نظام ذكاء اصطناعي مدرب على مجموعات بيانات كبيرة بما فيه الكفاية. (عانى العاملون من ذوي الياقات البيضاء في جميع أنحاء العالم من ارتعاش جماعي).
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الجيش لتوفير معلومات وذكاء في الوقت الفعلي لدعم استراتيجيات الحرب.
تمكن الشبكات العصبية العميقة Metaverse من إنشاء نظام بيئي رقمي معقد يتكون من معلومات في الوقت الفعلي مثل التركيبة السكانية وسلوكيات العملاء والتنبؤات الاقتصادية.
يتم تدريب شبكات ANN على التعرف على أنماط البيانات التي تشير إلى نشاط احتيالي ، واستخدامها للإبلاغ عن المعاملات المشبوهة في مجالات مثل التمويل والتجارة الإلكترونية.
يتم استخدام الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الأشياء والأشخاص والمشاهد في الصور ومقاطع الفيديو. تُستخدم هذه الطريقة في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة وأنظمة الأمان ووضع علامات على وسائل التواصل الاجتماعي.