التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي (ML) تعتمد على شبكات عصبية اصطناعية للتّعلم من كميات كبيرة من البيانات. فهي طريقة لتدريب نماذج معقّدة مكونة من العديد من طبقات الخلايا العصبية المترابطة التي يمكنها معالجة و تحليل كميات هائلة من البيانات.
يتم تصميم الشبكات العصبية في نماذج التعلم العميق لكي تعمل بشكل مشابه لما تمّ اكتشافه في كيفية عمل الدماغ البشري، حيث تكون كل خليّة عصبية مسؤولة عن معالجة المعلومات و نقلها إلى الخلايا العصبية الأخرى في الشبكة. هذه الشبكات قادرة على التعلم و وضع تنبؤات من خلال البيانات، دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك.
يشير مصطلح "عميق" في مصطلح التعلم العميق إلى طبقات متعددة من الخلايا العصبية التي تشكل الشبكة العصبية الاصطناعية، مما يسمح بتدريب نماذج أكثر تعقيدًا و تطوّرا. يمكن استخدام نماذج التعلم العميق في مجموعة متنوعة من المهام، مثل التعرف على الصور و الكلام و معالجة اللغة الطبيعية و حتى ممارسة الألعاب.
وصف لشبكة عصبية اصطناعية
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية للتعلم العميق في قدرته على التعلم التلقائي للميزات المفيدة من البيانات الأولية. هذا يعني أن نماذج التعلم العميق يمكن أن تتعلم كيفية تحديد الأنماط و العلاقات في البيانات دون الحاجة إلى استخراج الميزات يدويًا، الأمر الذي قد يكون معقّدًا و مستهلكًا للوقت.
على الرغم مما ذكرناه من المميّزات، فإن للتعلم العميق حدود، بما في ذلك الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات العالية الجودة، و متطلبات حسابية عالية، و المشاكل المحتملة في إمكانية تفسير النماذج و شرحها. غير أنه مع تواجد هذه القيود، فقد أثبت التعلم العميق أنه أداة قوية لحل المشاكل المعقدة و ساهم أيضا في تحقيق تقدم كبير في العديد من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية و التمويل و الروبوتات.
