جدول المحتويات:
التعريف - ماذا يعني التعلم العميق؟
التعلم العميق عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المستخدمة في التعلم الآلي ، وتستخدم لنمذجة التجريدات عالية المستوى في البيانات من خلال استخدام بنيات النماذج ، والتي تتكون من تحولات متعددة غير خطية. إنها جزء من مجموعة واسعة من الأساليب المستخدمة للتعلم الآلي والتي تستند إلى تمثيلات تمثيل البيانات.
تيكوبيديا تشرح التعلم العميق
التعلم العميق هو نهج محدد يستخدم لبناء وتدريب الشبكات العصبية ، والتي تعتبر نقاط صنع القرار واعدة للغاية. تعتبر الخوارزمية عميقة إذا تم تمرير بيانات الإدخال عبر سلسلة من التحولات غير الخطية أو التحولات غير الخطية قبل أن تصبح ناتجة. في المقابل ، تعتبر معظم خوارزميات التعلم الآلي الحديثة "ضحلة" لأن المدخلات يمكن أن تذهب فقط في مستويات قليلة من الاتصال الفرعي.
يزيل التعلم العميق التحديد اليدوي للميزات في البيانات ، وبدلاً من ذلك ، يعتمد على أي عملية تدريب لديه من أجل اكتشاف الأنماط المفيدة في أمثلة المدخلات. هذا يجعل تدريب الشبكة العصبية أسهل وأسرع ، ويمكن أن تسفر عن نتيجة أفضل تطوّر مجال الذكاء الاصطناعي.
