تم استخدام الشبكات العصبية على نطاق واسع في عدة مجالات، مثل التعرف على الكلام، وتصنيف الصور، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية، وغيرها. وذلك لأنهم قادرون على تعلم أنماط معقدة من البيانات الأولية، ويصبحون أكثر دقة عندما يتم تدريبهم باستخدام المزيد من الأمثلة.
شهره اعلاميه
تخيل أن لديك تطبيقًا يتعرف على صور الحيوانات وتريد تعليم التطبيق كيفية التعرف على كلب. تعرض على التطبيق عدة صور للكلاب وتقول: "هذا كلب". يستخدم التطبيق الشبكة العصبية لتحليل خصائص صور الكلاب، وبمرور الوقت، يتعلم كيفية التعرف على الكلب في الصور الأخرى.
ومع عرض المزيد والمزيد من الأمثلة للكلاب، سيتحسن التطبيق أكثر فأكثر في التعرف على الكلاب.
أصبحت الشبكات العصبية ذات شعبية متزايدة في السنوات الأخيرة، وذلك بفضل التقدم في القوة الحسابية وتوافر بيانات التدريب. إذا كنت تريد معرفة المزيد عن الموضوع، يمكنك الاطلاع على كتاب “التعلم العميق” للكاتب إيان جودفيلو ويوشوا بينجيو وآرون كورفيل الذي يعتبر مرجعًا في المجال، أو مقالة “قليل من الأشياء المفيدة التي يجب معرفتها حول التعلم الآلي” "بقلم بيدرو دومينغوس، والذي يوفر مقدمة سهلة للموضوع.
شهره اعلاميه
*تم إنشاء نص هذه المقالة جزئيًا بواسطة ChatGPT، نموذج لغة يعتمد على الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI. تم إنشاء إدخالات النص بواسطة Curto الأخبار والردود مستنسخة عمدا بالكامل. الإجابات من ChatGPT يتم إنشاؤها تلقائيًا ولا تمثل آراء OpenAI أو الأشخاص المرتبطين بالنموذج. تقع المسؤولية الكاملة عن المحتوى المنشور على عاتق Curto الأخبار.
