أهم 10 اتجاهات تعليمية عميقة وتنبؤات للمراقبة

ونظرًا لأن التغيير التالي في النموذج في الحوسبة قيد التنفيذ، فقد جذب تطور التعلم العميق أيضًا انتباه المتخصصين في الصناعة وعمالقة التكنولوجيا.
استخدام التعلم العميق في علم الأعصاب
أهم 10 اتجاهات تعليمية عميقة وتنبؤات يجب مراقبتها

أهم 10 اتجاهات تعليمية عميقة وتنبؤات يجب مراقبتها

يعد التعلم العميق أحد أكثر فروع التعلم الآلي جاذبية التي تهيمن على صناعة التكنولوجيا

يعتبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أسس التحول التكنولوجي في الصناعة الحديثة. وأدى دمج خوارزميات التعلم الآلي في العمليات التجارية إلى جعل المؤسسات أكثر ذكاءً وكفاءة. ونظرًا لأن التغيير التالي في النموذج في الحوسبة قيد التنفيذ، فقد جذب تطور التعلم العميق أيضًا انتباه المتخصصين في الصناعة وعمالقة التكنولوجيا. وتعد تقنية التعلم العميق حاليًا جزءًا لا يتجزأ من الصناعات العالمية. والشبكات العصبية الاصطناعية هي جوهر ثورة التعلم العميق. وتكشف اتجاهات التعلم العميق التي تنبأ بها الخبراء أن هذا التقدم في ML والتقنيات المجاورة له قد قلل من معدلات الخطأ الإجمالية وحسّن أيضًا أداء الشبكات لمهمة معينة. وفي هذه المقالة، ندرج أفضل تنبؤات واتجاهات التعلم العميق التي يمكن لعشاق التكنولوجيا الانتباه إليها.

  • التعلم العميق المستقل: على الرغم من تميز DL في العديد من المجالات، إلا أن اعتماد التكنولوجيا على كميات هائلة من البيانات وقوة الحوسبة كان دائمًا أحد قيودها. ولكن قد يشهد عام 2022 تكامل التعلم غير الخاضع للإشراف في DL، حيث يتم تدريبه بدلاً من تدريب نظام ببيانات مصنفة على تسمية البيانات نفسها باستخدام أشكال خام من المعلومات.
  • دمج النماذج الهجينة: قد يشهد عام 2022 تقارب الذكاء الاصطناعي الرمزي والتعلم العميق. سيطر الذكاء الاصطناعي الرمزي في البداية على المجال التكنولوجي في السبعينيات أو الثمانينيات، حيث تعلمت الآلة تفسير بيئتها من خلال إنشاء تمثيلات رمزية داخلية للمشكلة وتحليل القرارات البشرية لنفسها. وتهدف هذه النماذج الهجينة إلى استخدام مزايا الذكاء الاصطناعي الرمزي ودمجها مع التعلم العميق للحصول على حلول محسّنة.
  • استخدام التعلم العميق في علم الأعصاب: كشفت العديد من العمليات البحثية في علم الأعصاب أن دماغ الإنسان يتكون من أعصاب عصبية. وهذه الشبكات العصبية الاصطناعية في الكمبيوتر مرادفة لتلك التي يمتلكها البشر في أدمغتهم. وبمساعدة هذه الظاهرة، تمكن العلماء والباحثون من اكتشاف آلاف العلاجات والنظريات في علم الأعصاب. وقدم التعلم العميق الدفعة التي تمس الحاجة إليها والتي يحتاج إليها علم الأعصاب منذ وقت طويل.
  • التعلم العميق الكامل: نحن نتجه نحو مستقبل حيث سيستمر الطلب على التعلم العميق الكامل في النمو. وسيؤدي ذلك إلى إنشاء العديد من الأطر والمكتبات التي ستمكن مستخدمي التكنولوجيا والمهندسين من أتمتة مهام الشحنات والأنشطة المختلفة الأخرى. كما أنه سيساعد المهندسين على التكيف بسرعة مع احتياجات وعمليات العمل الجديدة.
  • شبكات الخصومة العامة (GAN): توفر شبكات GAN نهجًا للنمذجة التوليدية باستخدام خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية. وينتج عينات يمكن استخدامها للتحقق من الشبكة التمييزية والمحتوى غير المبرر لموازنة العمليات وزيادة الدقة.
  • التعلم العميق للنظام 2: يعتقد الخبراء أن النظام 2 DL سيمكن من تعميم توزيع البيانات. وفي الوقت الحالي، تحتاج الأنظمة إلى تدريب واختبار مجموعات البيانات بتوزيع مماثل. وسيجعل النظام 2 DL ذلك ممكنًا باستخدام بيانات العالم الحقيقي، والتي هي أيضًا غير موحدة.
  • الغوص في استخدام الشبكات العصبية التلافيفية: تُستخدم نماذج CNN على نطاق واسع في أنشطة رؤية الكمبيوتر مثل تحديد الأشياء والوجوه والصور. ولكن إلى جانب شبكات CNN، يمكن للأنظمة المرئية البشرية التعرف عليها أيضًا تحت خلفيات وزوايا ووجهات نظر مختلفة. وأثناء محاولة تحديد الصور في مجموعات بيانات الكائن في العالم الحقيقي، تواجه شبكات CNN انخفاضًا بنسبة 40٪ -50٪ في الأداء.
  • زيادة استخدام ذكاء الحافة: يعمل ذكاء الحافة على تغيير طرق الحصول على البيانات ومعالجتها. ويقوم بتحويل الإجراءات من أجهزة تخزين البيانات في السحابة إلى الحافة. وأدى ظهور ذكاء الحافة إلى جعل أجهزة تخزين البيانات مستقلة إلى حد ما عن طريق نقل عملية صنع القرار إلى مكان أقرب إلى مصدر البيانات.
  • التعلم متعدد الوسائط في DL: أصبح الذكاء الاصطناعي أفضل في الأساليب المتعددة ضمن نموذج ML واحد، مثل النص والرؤية والكلام والتقنيات الأخرى. ويحاول المطورون الآن دمج هذه الأساليب في التعلم الآلي والتعلم العميق لتحسين الشبكات والكفاءة في المهام.
  • مستوى أعلى من معالجة اللغة الطبيعية: حاليًا، تعد معالجة اللغة الطبيعية القائمة على ML في مرحلتها الأولى. ولكن في الوقت الحالي، لا توجد مثل هذه الخوارزمية التي ستمكن أنظمة معالجة اللغة الطبيعية من تحديد معاني الكلمات المختلفة في المواقف المختلفة والتصرف وفقًا لذلك. وسيعزز تطبيق DL من فعالية أنظمة معالجة اللغة الطبيعية هذه ويساعد الآلات على فهم استفسارات العملاء بسرعة.

اقرأ أيضا: 6 أمثلة من العالم الحقيقي لمعالجة اللغة الطبيعية

اقرأ أيضا: أمثلة على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي

اقرأ أيضا: الفرق بين معالجة اللغة الطبيعية واستخراج النصوص

اقرأ أيضا: معالجة اللغة الطبيعية تعمل على تشكيل الأتمتة الذكية

:شارك هذا

اترك ردّاً