وتُنشر لوغاريتمات التعلم الآلي للمساعدة في تصميم إعلانات الأعمال الفنية والإعلانات الأخرى، ولتزويد العملاء بتوصيات مخصصة للمحتوى، ولتبسيط عملية الإنتاج.
دعنا نلقِ نظرة إلى تطبيقات التعلم الآلي في بعض المجالات الأساسية:
تعد التقنيات المتعلقة بالتعلم العميق من أهم الابتكارات الحديثة في مجال التكنولوجيا. يساهم التعلم العميق في تحسين الأنظمة الذكية وتطبيقاته تغير صناعات مختلفة وتحدد مستقبل التكنولوجيا الرقمية.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. يمكن اعتبار لوغاريتمات التعلم العميق تطورًا متطورًا ومعقدًا رياضيًا للوغاريتمات التعلم الآلي.
بعد ذلك، سنقارن بين النماذج الإنتاجية والقابلة للفصل، وأخيراً سنقوم بفحص أنواع نماذج التوليد العميق.
تظهر الحجج النظرية والبيولوجية أنه لبناء مثل هذه الأنظمة ، هناك حاجة إلى نماذج معمارية عميقة تتضمن العديد من طبقات المعالجة غير الخطية.
رؤية الحاسوب هي تطبيق واقعي للتعلم العميق. على غرار الذكاء الاصطناعي الذي يمكِّن الحواسيب من التفكير، تمكِّن رؤية الحاسوب الحواسيب من الرؤية والملاحظة والاستجابة. تستخدم السيارات ذاتية القيادة رؤية الحاسوب لـ "قراءة" إشارات المرور. تلتقط كاميرا السيارة صورة لإشارة المرور.
بعيدًا عن المُصطلحات المُعقّدة، تُحاول هذه الشبكات العصبيّة مُحاكاة سلوك الدماغ البشري - وإن كانت بعيدة كل البعد عن قدراته - مما يسمح لها "بالتعلم" من كميّات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ما سبق، يُمكن لنماذج التعلم العميق التعرُّف على الأنماط المُعقّدة في الصور والنصوص والأصوات وغيرها من البيانات لإنتاج تنبؤات دقيقة.
سنستعرض أيضًا كيف تؤثر تطبيقات التعلم العميق في مجالات مثل اللغة العربية، وتصنيف الصور، وتحليل البيانات.
اقرأ أيضًا: كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟
يُعد التدريب الأولي التعلم العميق عملية مكلفة ومستغرقة للوقت. قد يصعب تنفيذها في حالة عدم توافر بيانات كافية.
في هذه الحالة، تحتاج إلى تسمية المزيد من صور القطط البيضاء وتدريب نماذج تعلم الآلة مرةً أخرى.
يعتمد تصميم وبنية طبقة المُخرجات على المُهمّة المُحدّدة التي تهدف الشبكة إلى تنفيذها. فيما يلي بعض السيناريوهات الشائعة لطبقة المُخرجات:
تحسين مجموعة البيانات عن طريق تسمية الصور الجديدة لتحسين دقة النتائج.