هي عملية كثيفة الحوسبة تتطلب استثمارًا مبدئيًا كبيرًا إذا كانت الأجهزة مُعدة في المقر.
وبالمثل، تتكوّن الشبكات العصبيّة في تكنولوجيا التعلم العميق -أو الشبكات العصبية الاصطناعيّة- من طبقات عديدة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعمل معًا لتخزين وتحليل كميّات ضخمة من البيانات.
لذلك، دقة المخرج تربطه علاقة طردية بحجم المدخل المُعطى.
رؤية الحاسوب هي قدرة الحواسيب على استخراج المعلومات والرؤى من الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لأجهزة الكمبيوتر استخدام تقنيات التعلم العميق في فهم الصور بنفس الطريقة التي يستخدمها البشر. لرؤية الحاسوب تطبيقات عديدة، مثل الآتي:
هذه مجرد بعض الاستخدامات الشائعة للتعلم العميق في تحليل البيانات. يجب أن نلاحظ أن هناك إمكانيات أكثر للاستفادة من تحليل البيانات بواسطة التعلم العميق في المستقبل، حيث ستستمر التقنيات في التطور والتحسين.
رؤية الكمبيوتر هي تقنية تتعرف تلقائيًا على الصور وتصفها بدقة وكفاءة. اليوم، يمكن لأنظمة الكمبيوتر الوصول إلى العديد من الصور ومقاطع الفيديو من الهواتف الذكية وكاميرات المرور وأنظمة الأمان والأجهزة الأخرى.
تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات من الطبقات المخفية التي يمكنها استخدامها في تحليل مشكلة من عدة زوايا مختلفة.
ومن ناحية أخرى، فإن أولئك الذين ينتجون نطاقًا أوسع من الإجابات لديهم المزيد من العُقَد.
يلعب التعلم العميق دورًا حاسمًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة، حيث تقوم الشبكات العصبيّة بمعالجة بيانات الاستشعار، مما يمكّن المركبات من إدراك بيئتها والاستجابة لها.
في هذا القسم، سنتحدث عن استخدام التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي في تطوير الموسيقى وكيف يمكن أن يؤثر ذلك على عملية الإبداع الموسيقي. سنناقش كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل نغمات الموسيقى واكتشاف الأنماط الموسيقية.
تتمتع شبكة التعلم العميق بالمزايا التالية مقارنةً بتعلّم الآلة التقليدي.
بفضل مجموعة واسعة من الموارد عند الطلب المتاحة من خلال السحابة، يمكنك الوصول إلى موارد أجهزة غير محدودة تقريبًا للتعامل مع نماذج التعلم العميق من أي حجم.
تتكوّن شبكة تعرّف على المزيد التعلم العميق من طبقات من الخلايا العصبيّة الاصطناعية والاتصالات المعقدة، وهي عبارة عن بنية مُعقّدة مُصمّمة للتعلم والتنبؤ من البيانات، وفيما يلي نبذة سريعة عن هذه الطبقات:
مقالات التعلم العميق خارطة طريق التعلم العميق : خطوة بخطوة