التعلم و التطوير
الفصل الثالث- تمثيل التعلم بدون اشراف عميق: في هذا الفصل، سنصف هيكل المشفر الذاتي وأنواعه.
تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات مخفيّة أخرى في الشبكة العصبيّة. تقوم هذه الطبقات المخفيّة بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عندما تتلقى معلومات جديدة. تحتوي شبكات التعلم العميق على مئات الطبقات المخفية التي يمكن استخدامها لتحليل المُشكلة من عدّة زوايا مختلفة.
من خلال هذا الفهم الأساسي، يركز التعلم الآلي في المبدأ الذي ينص على أن كل نقاط البيانات المعقدة يمكن ربطها رياضيًا عن طريق أنظمة الحاسوب ما دامت مزودة بالقدر الكافي من البيانات وقدرة الحوسبة على معالجة هذه البيانات.
لذلك، تم بذل كل جهد لتقديم محتويات الكتاب بطريقة بسيطة وطلاقة ومفهومة، جنبًا إلى جنب مع أمثلة لفهم أفضل حتى يمكن فهمها من قبل مجموعة واسعة من القراء.
المعالجة المسبقة لبيانات الإدخال تتطلب كميات كبيرة من سعة تخزين البيانات.
يمكنك استخدام التعلم العميق في السحابة لتصميم تطبيقات تفاصيل إضافية التعلم العميق وتطويرها وتدريبها بشكل أسرع.
لتجنب مثل هذه الأخطاء، يجب تنظيف ومعالجة كميات كبيرة من البيانات قبل أن تقوم بتدريب نماذج التعلم العميق.
تستخدم أجهزة الكمبيوتر خوارزميات التعلم العميق في جمع الرؤى والمعاني من البيانات النصية والمستندات.
الفصل الثاني- التعلم العميق الخاضع للأشراف: في الفصل الثاني، يصف الكتاب الشبكات العصبية الاصطناعية وهيكلها وعملية التعلم والمفاهيم المطلوبة مثل: دالة التنشيط، دالة الخسارة، مناهج تهيئة الاوزان الاولية، التحسين والتحديات في تعلم الشبكات العميقة.
أنظمة الدفاع تستخدم التعلم العميق للإشارة تلقائيًا إلى مناطق الاهتمام في صور الأقمار الصناعية.
على الرغم من أن هذا الأسلوب يعمل على أفضل نحو في بيئات البيانات غير اليقينية والمعقدة، فإنه نادرًا ما يتم تطبيقه في سياقات الأعمال.
تطبيقات رؤية الكمبيوتر تستخدم تعلّم الآلة لمعالجة هذه البيانات بدقة لتحديد الأشياء والتعرف على الوجه، بالإضافة إلى التصنيف والتوصية والمراقبة والكشف.
تحسين مجموعة البيانات عن طريق تسمية الصور الجديدة لتحسين دقة النتائج.