Deep Learning

Deep Learning

أكيد عدت عليك جملة الـ Deep Learning قبل كده ولو حتى لسه أول مرة تشوفها فخليني أقول لك البوست دا يقدر يساعدك ولو مجرد تمهيد عن المجال دا .

وقبل ما نتعمق في الـ Deep Learning ومميزاته خلينا نرجع خطوة صغيرة عند الـ Artificial Intelligence وهو دا المجال الل بيندرج تحته أقسام كتيره 

فروع أكتر منها :

➡️️ Machine Learning (ML)

➡️️ Deep Learning (DL)

➡️ Data Science

وزي ما إحنا بنشوف حوالينا إن مجال الـ Artificial Intelligence أصبح أكثر ظهورًا في حياتنا الفترة الأخيرة بشكل لا يمكن تجاهله و دا يدل على إن المجال المهيمن القادم في الكام سنة الجايه هو كل ما يتعلق بكل تطبيقات و فروع الذكاء الاصطناعي .والعلماء ما اكتفوش بإن الآلة تتبرمج وتاخد تاسك في الـ AI، ولا أنها تطور من نفسها أكتر في الـ ML وعملوا الـ Deep Learning.

وببساطة الـ DL هو نفسه الـ ML ولكنه يعتبر متطور أكتر.

لأنه بيستخدم شبكة عصبية قابلة للبرمجة بتمكن الآلات من اتخاذ قرارات دقيقة دون مساعدة من البشر.

يعني لما بتطور نفسها بتقرب أكتر على طريقة تفكير الإنسان لدرجة أنها بتقوم بمهامه كلنا بنسمع عن السيارات بدون قائد، أو تشخيص الأمراض، طيب دا بيحصل ازاي؟ عن طريق الـ Neural network وهي عبارة عن system بيتعلم عن طريق العقد المتصلة يعني كذا Core متوصلين ببعض وكأنها خلايا عصبية بيشتغلوا سوا.

فمثلًا سنة 2012 علماء من Google X بنوا شبكات عصبية من 16,000 معالج مع مليار وصلة وخلوه يتصفح Youtube.

واتعرض Google Brain ده لـ 10 مليون صورة ثابتة من فيديوهات يوتيوب واكتشف الدماغ من نفسه إن في انماط متكررة زي الوجوه والأجسام البشرية! أما بالنسبه للناحية العلمية، الـ DL مجرد مجموعة فرعية من الـ ML ولكن متماثلين من الطريقة الفنية.

وعشان الصوره توضح اكتر ليكم خلينا نقولكم مثالين من اشهر إستخدمات الـ DL :-

➡️ Translations

على الرغم من أن الترجمة الآلية مش جديدة، إلا أن الـ DL ساعد في تحسين الترجمة التلقائية للنص باستخدام شبكات مكدسة من الشبكات العصبية وكمان إضافة خاصية جديدة وهي السماح بالترجمات من الصور.

➡️ Computer vision

قدم الـ DL دقة بشرية فائقة لتصنيف الصور وإكتشاف واستعادة وتجزئة الصور - حتى الأرقام المكتوبة بيقدر يتعرف عليها عن طريق استخدام شبكة عصبية هائلة بتساعد الآلات في تنفيذ بعض المهام اللي بتأديها الأنظمة البصرية.