افضل موقع اختصار روابط صادق للربح من الانترنت بمميزات رائعه

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق..

الاختصار الإنجليزي للذكاء الاصطناعي " AI " يظهر في كل مكان. الذكاء الاصطناعي هو اختصار لـ "Artificial Intelligence" باللغة الإنجليزية. هيكل الذكاء الاصطناعي معقد ، لكن المستخدم لا يحتاج إلى فهم كل تفاصيله تقنيًا. الذكاء الاصطناعي المتاح هو آلة تخمين جيدة. الذكاء الاصطناعي هو التنبؤ بالمجهول باستخدام معلومات معروفة.

شرع الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الكمبيوتر في إنشاء آلات ذات قدرات مختلفة وتعمل تمامًا مثل البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على المحادثات والتعلم والتخطيط وحل المشكلات. الهدف هو إنشاء آلات ذكية وعملية بالذكاء الاصطناعي . بالإضافة إلى ذلك يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا يتطلب خبرة ولا يمكن دراسته بشكل أعمى ويمكن إجراء دراسات من قبل خبراء في هذا المجال. يمكن تعلم الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات ، والتخطيط ، والحكم ، والمزيد ، وإظهار سلوك الإنسان لفترة وجيزة ، والتحدث ، وإدراك الصوت ، والتحرك ، والمنطق. الذكاء الاصطناعي باختصار إنه يمنح الآلة القدرة على التفكير الإنساني.

الذكاء الاصطناعي ، الذي يحتوي على العديد من المصطلحات لا يمكن تعريفه وتفسيره تحت عنوان واحد. بعض المصطلحات التي تحتوي عليها: التعلم الآلي ، التعلم العميق .

ما يميز الذكاء الاصطناعي عن برامج الكمبيوتر الأخرى هو أنه لا يلزم برمجة خاصة لكل سيناريو. يمكننا تعليم شيء ما (التعلم الآلي) ويمكن تعليم نفسك (التعلم العميق). من أجل فهم أفضل ، دعنا نفكر في كل واحد على حدة ؛ اذن ما الفرق بين كل من الـ Machine Learning، الـ Deep Learning و الـ Artificial Intelligence ؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) : الآلات التي يمكن أن تقلد السلوك البشري.

التعلم الآلي Machine Learning : مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي حيث يقوم الأشخاص بتدريب الآلات على التعرف على الأنماط ووضع التوقعات

التعلم العميق Deep Learning : هي مجموعة فرعية من التعلم الآلي يمكن للآلة تدريب نفسها.

الذكاء الاصطناعي

أوسع تعريف ممكن للذكاء الاصطناعي ، والذي بدأ في الخمسينيات ، هو ببساطة آلة تفكر مثل الإنسان. يمكن أن يكون الأمر بسيطًا مثل اتباع مخطط تدفق منطقي ، أو يمكن أن يكون جهاز كمبيوتر بشري يمكنه التعلم من مجموعة متنوعة من المدخلات الحسية وتطبيق هذه المعرفة على المواقف الجديدة. إن الذكاء الاصطناعي القوي الذي يحلم به الجميع هو القدرة على ربط أي نقطة بيانات مكتسبة والتعامل مع أي موقف تقريبًا.

التعلم الالي

بدون التعلم الآلي ، الذي بدأ في الثمانينيات ، سيقتصر الذكاء الاصطناعي الحالي على قوائم طويلة مثل "إذا كانت x صحيحة ، y صحيحة ، إذا لم تكن صحيحة ، فقم". التعلم الآلي هو نظام تدريب ذاتي يمكنه اتخاذ قرارات أفضل من الإنسان من خلال إجراء عمليات محاكاة باستخدام البيانات والمعلمات التي تقدمها ، ويمكنه الكشف عن ما لا تقوم ببرمجته. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية للذكاء الاصطناعي حيث يقوم الأشخاص بتدريب الآلات على التعرف على الأنماط ووضع التوقعات

على سبيل المثال ، تهدف إلى زيادة جودة الصورة باستخدام طريقة التعلم الآلي. يمكن للآلة الرسمية ذات الدقة والجودة المنخفضة أن تزيد من الجودة عن طريق التعلم .

إنها خوارزمية تتضمن التعلم العميق وهي أيضًا منطقة. من خلال التعلم الآلي ، يمكن الحصول على نتائج منطقية وعقلانية بما يتماشى مع البيانات الموجودة في الجهاز. كيف تقوم الآلة بذلك سؤال صعب للغاية بالنسبة للأشخاص الذين ليس لديهم معرفة عميقة به. إنه ديناميكي يتم تنفيذه باستخدام الخوارزميات من خلال النظر في الوظيفة المطلوب إجراؤها ونوع الوظيفة. الخوارزمية ، من ناحية أخرى ، هي الخطوات المتسلسلة والمنطقية المطلوبة لحل مشاكل معينة.

التعلم العميق Deep Learning

فكر في الأمر على أنه تعلُم آلي مع "الشبكات العصبية" العميقة التي بدأت في عام 2010 وتعالج البيانات بنفس طريقة الدماغ البشري. إنه نظام يقوم بإجراء الحسابات المستخدمة في التعلم الآلي في العديد من الطبقات في وقت واحد ، واكتشاف المعلمات التي تحتاج إلى تعريفها في التعلم الآلي ، وربما تقييمها باستخدام معلمات أفضل.

التعلم العميق هو تقنية التعلم الآلي. على سبيل المثال ، بفضل التعلم العميق ، يمكن للمركبات التي ليس لديها سائق التعرف على علامة "التوقف". يصنف التعلم العميق التعلم عن طريق تحليل البيانات مباشرة من الصور والصوت والنص. لهذا ، تم تدريبهم مع العديد من معمارية الشبكة العصبية والبيانات الموسومة. إذا كانت البيانات التي تم وضع علامة عليها للتعلم العميق ممثلة: هناك حاجة إلى ملايين الصور وآلاف ساعات الفيديو لكي تستمر السيارة بدون سائق وتفهم علامة "التوقف".

التعلم العميق هو التعلم الآلي حيث ينمو الجهاز بنفسه. يتطلب التعلم العميق المزيد من البيانات الأولية والقدرة الحاسوبية أكثر من التعلم الآلي. إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث يمكن للآلة تدريب نفسها

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي ، تعلم الآلة و التعلم العميق ؟

التعلم العميق هو نوع خاص من التعلم الآلي . التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي هو خوارزمية يمكنها تغيير نفسها دون تدخل بشري من أجل تحقيق النتيجة المرجوة من خلال تحسين نفسها باستخدام البيانات المنظمة. يجعل التعلم العميق استنتاجًا مختلفًا لكل البيانات التي يتلقاها ، وشبكة الخوارزمية التي يستخدمها هي شبكة عصبية اصطناعية. الشبكة العصبية الاصطناعية مستوحاة من الأعصاب في الدماغ البشري ، فهي تحاول التعلم عن طريق تقليد الشبكات العصبية الموجودة في الدماغ.

الذكاء الاصطناعي ، تعلم الآلة و التعلم العميق ، الذي تراجعت شعبيته والتنمية تتزايد بشكل سريع ، ويمكن أيضا الحصول على البعد الخطير. هناك العديد من العلماء الذين يعتقدون أنه سيهدد البشرية في المستقبل.

الملخص :
تستمر هذه التطورات ، بدءًا بالذكاء الاصطناعي ، في التعلم الآلي والتعلم العميق. عندما نلقي نظرة على تواريخ الإصدار التاريخي والأعمال ، فإن التعلم الآلي والتعلم العميق هما العنصران اللذان يدعمان الذكاء الاصطناعي. إن التطورات التكنولوجية هي التي تمكن الذكاء الاصطناعي من التطور بمزيد من التفصيل. التعلم الآلي هو العامل الذي يلخص العمليات التي تتم باستخدام الذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق هو العامل الذي يتم حسابه من خلال تلخيص ما يفعله التعلم الآلي. الآلة والتعلم العميق هي العناصر الداعمة الستة التي تسمح باستخدام أفضل للذكاء الاصطناعي. تستخدم شركات التكنولوجيا الرئيسية مثل Google و Facebook تقنية AI كأحدث ما تم تحديثه. على سبيل المثال تقدير المعلومات التي تقوم بها على محرك بحث Google.