الفرق بين الشبكة العصبية والتعلم العميق

في عالم التكنولوجيا اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا غنى عنه من الحياة اليومية. على الرغم من أن بعض الأشخاص يستخدمون الشبكة العصبية والتعلم العميق بشكل تبادلي، إلا أن تطوراتهم وميزاتهم وتطبيقاتهم مختلفة في الواقع.

إذن ما هو نموذج الشبكة العصبية والتعلم العميق؟ كيف هم مختلفون؟

ما هي الشبكة العصبية؟

نظرة بسيطة على الشبكة العصبية

الشبكة العصبية، والمعروفة أيضًا باسم الشبكة العصبية الاصطناعية، تم تصميمها على غرار الدماغ البشري. فهو يحلل البيانات المعقدة، ويكمل العمليات الحسابية، ويبحث عن الأنماط، ويستخدم المعلومات المجمعة لعمل تنبؤات وتصنيفات. وكما هو الحال مع الدماغ، تحتوي الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي على وحدة وظيفية أساسية تسمى العصبون. تقوم هذه الخلايا العصبية، والمعروفة أيضًا باسم العقد، بنقل المعلومات داخل الشبكة.

تحتوي الشبكة العصبية الأساسية على عقد متصلة ببعضها البعض في طبقات الإدخال والمخفية والمخرجات. تقوم طبقة الإدخال بمعالجة المعلومات وتحليلها قبل إرسالها إلى الطبقة التالية.

تستقبل الطبقة المخفية البيانات من طبقة الإدخال أو الطبقات المخفية الأخرى. تستمر الطبقة المخفية بعد ذلك في معالجة البيانات وتحليلها من خلال تطبيق مجموعة من العمليات لتحويل واستخراج الميزات ذات الصلة من بيانات الإدخال.

هذه هي طبقة الإخراج التي توفر المعلومات النهائية باستخدام الميزات المستخرجة. يمكن أن تحتوي هذه الطبقة على عقدة واحدة أو أكثر، اعتمادًا على نوع جمع البيانات. بالنسبة للتصنيف الثنائي، سيكون للمخرج عقدة تعرض النتيجة 1 أو 0.

هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي.

1. الشبكة العصبية FeedForward

تقوم الشبكة العصبية FeedForward، المستخدمة بشكل أساسي للتعرف على الوجه، بنقل المعلومات في اتجاه واحد. وهذا يعني أن كل عقدة في طبقة واحدة مرتبطة بكل عقدة في الطبقة التالية، مع تدفق المعلومات في اتجاه واحد حتى تصل إلى عقدة الإخراج. يعد هذا أحد أبسط أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية.

2. الشبكة العصبية المتكررة

رسم تخطيطي للشبكة العصبية المتكررة

هذا النوع من الشبكات العصبية يدعم التعلم النظري. تُستخدم الشبكة العصبية المتكررة للبيانات المتسلسلة، مثل اللغة الطبيعية والصوت. كما يتم استخدامها أيضًا لتطبيقات تحويل النص إلى كلام لأجهزة Android وiPhone. وعلى عكس الشبكات العصبية Feedforward التي تعالج المعلومات في اتجاه واحد، تستخدم الشبكات العصبية المتكررة البيانات من معالجة الخلايا العصبية وترسلها مرة أخرى إلى الشبكة.

يعد خيار الإرجاع هذا مهمًا عندما يقوم النظام بإجراء تنبؤات خاطئة. يمكن للشبكة العصبية المتكررة محاولة العثور على سبب النتائج غير الدقيقة وتعديلها وفقًا لذلك.

3. الشبكة العصبية التلافيفية

تم تصميم الشبكات العصبية التقليدية لمعالجة المدخلات ذات الحجم الثابت، لكن الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) يمكنها معالجة البيانات ذات الأحجام المختلفة. تعد شبكات CNN مثالية لتصنيف البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو ذات الدقة ونسب العرض إلى الارتفاع المختلفة. كما أنها مفيدة جدًا لتطبيقات التعرف على الصور.

4. الشبكة العصبية اللاتطورية

تُعرف هذه الشبكة العصبية أيضًا باسم الشبكة العصبية التلافيفية المنقولة والعكس بالشبكة العصبية التلافيفية.

في الشبكة العصبية التلافيفية، تتم معالجة الصورة المدخلة من خلال طبقات تلافيفية لاستخراج الميزات المهمة. تتم بعد ذلك معالجة هذا الإخراج من خلال سلسلة من الطبقات المتصلة، والتي تقوم بالتصنيف - بتعيين اسم أو تسمية لصورة الإدخال بناءً على ميزاتها. وهذا مفيد للتعرف على الكائنات وتجزئة الصورة.

ومع ذلك، في الشبكة العصبية غير التلافيفية، ستصبح خريطة الميزات التي كانت في السابق مخرجات هي المدخلات. خريطة المعالم هذه عبارة عن مجموعة ثلاثية الأبعاد من القيم ولم يتم دمجها لتكوين الصورة الأصلية ذات الدقة المكانية المتزايدة.

5. الشبكة العصبية المعيارية

تجمع هذه الشبكة العصبية بين وحدات مترابطة، تؤدي كل منها مهمة فرعية محددة. تتكون كل وحدة في الشبكة المعيارية من شبكة عصبية مصممة مسبقًا تعمل على حل مهمة فرعية مثل التعرف على الكلام أو ترجمة اللغة.

الشبكة العصبية المعيارية قابلة للتكيف ومفيدة لمعالجة المدخلات ببيانات مختلفة جدًا.

ما هو التعلم العميق؟

نظرة عامة على مخطط التعلم متعدد الطبقات للتسلسل الهرمي للميزات

التعلم العميق، وهو نوع فرعي من التعلم الآلي، يتضمن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية على التعلم تلقائيًا والنمو بشكل مستقل دون أن تتم برمجتها للقيام بذلك.

هل التعلم العميق هو ذكاء اصطناعي؟ الجواب نعم. إنها القوة الدافعة وراء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي وخدمات الأتمتة، مما يساعد المستخدمين على أداء المهام مع القليل من التدخل البشري. يعد ChatGPT أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحتوي على بعض التطبيقات العملية.

هناك العديد من الطبقات المخفية بين طبقات الإدخال والإخراج للتعلم العميق. يتيح ذلك للشبكة إجراء عمليات معقدة للغاية والتعلم المستمر أثناء مرور البيانات عبر الطبقات.

تم تطبيق التعلم العميق على التعرف على الصور والتعرف على الصوت وتركيب الفيديو والاكتشاف. بالإضافة إلى ذلك، يتم تطبيقه على الإبداعات المعقدة، مثل السيارات ذاتية القيادة، والتي تستخدم خوارزميات التعلم العميق لتحديد العوائق والتنقل حولها بشكل مثالي.

يتعين عليك إدخال كمية كبيرة من البيانات المصنفة في الشبكة لتدريب نموذج التعلم العميق. يتم تعديل أوزان وتحيزات الخلايا العصبية في الشبكة حتى تتمكن من التنبؤ بدقة بالمخرجات في ضوء بيانات الإدخال الجديدة.

الفرق بين الشبكة العصبية والتعلم العميق

تعد نماذج الشبكة العصبية والتعلم العميق مجموعات فرعية من التعلم الآلي . ومع ذلك، فهي مختلفة في نواح كثيرة.

طبقة

تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية عادة من طبقات الإدخال والطبقات المخفية وطبقات الإخراج. وفي الوقت نفسه، تشتمل نماذج التعلم العميق على عدة طبقات من الشبكات العصبية الاصطناعية.

حد

على الرغم من أن نماذج التعلم العميق تتضمن شبكات عصبية اصطناعية، إلا أنها لا تزال مفاهيم منفصلة. تشمل تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية التعرف على الأنماط والوجوه والترجمة الآلية والتسلسلات.

وفي الوقت نفسه، يمكنك استخدام شبكات التعلم العميق لإدارة علاقات العملاء ومعالجة الكلام واللغة واستعادة الصور وما إلى ذلك.

ميزات الاستخراج

تتطلب الشبكات العصبية الاصطناعية تدخلًا بشريًا، حيث يجب على المهندسين تحديد التسلسل الهرمي للميزات يدويًا. ومع ذلك، يمكن لنماذج التعلم العميق تحديد التسلسل الهرمي للميزات تلقائيًا باستخدام مجموعات البيانات المصنفة والبيانات الأولية غير المنظمة.

كفاءة

تستغرق الشبكات العصبية الاصطناعية وقتًا أقل للتدريب، ولكنها تتمتع بدقة أقل مقارنةً بالتعلم العميق (التعلم العميق أكثر تعقيدًا). بالإضافة إلى ذلك، من المعروف أيضًا أن الشبكات العصبية تفسر المهام بشكل سيئ على الرغم من إكمالها بسرعة كبيرة.

الموارد الحسابية

التعلم العميق عبارة عن شبكة عصبية معقدة يمكنها تصنيف وتفسير البيانات الأولية مع القليل من التدخل البشري، ولكنها تتطلب المزيد من الموارد الحسابية. الشبكات العصبية الاصطناعية هي مجموعة فرعية أبسط من التعلم الآلي، والتي يمكن تدريبها باستخدام مجموعات بيانات صغيرة ذات موارد حسابية أقل، ولكن قدرتها على معالجة البيانات المعقدة محدودة.

على الرغم من استخدامهما بالتبادل، إلا أن الشبكة العصبية والتعلم العميق لا يزالان مفهومين مختلفين. لديهم أساليب تدريب مختلفة ومستويات الدقة. ومع ذلك، تعد نماذج التعلم العميق أكثر تقدمًا وتنتج نتائج بدقة أكبر، حيث يمكنها التعلم بشكل مستقل مع القليل من التدخل البشري.