التعلم المتعمق أو التعلم العميق – Deep Learning

التعلم المتعمق أو التعلم العميق (Deep Learning)‏، هو مجال بحث جديد يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان.

وأحد فروع العلوم التي تتناول علوم الذكاء الاصطناعي. يعد  فرعا من فروع علوم التعلم الآلي، تركز معظم أبحاث التعلم المتعمق على إيجاد أساليب استنباط درجة عالية من المتجردات بتحليل مجموعة بيانات ضخمة باستخدام متحولات خطية وغير خطية.

أثبتت الاكتشافات في هذا المجال تقدما كبيرا وسريعا وفعالية في العديد المجالات منها التعرف على الوجه، التعرف على الكلام، الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغات الطبيعية.

تتعلم الآلة من البيانات الضخمة باستخدام تصميمات مختلفة لشبكات التعلم العميق منها: الشبكات المتكررة (RNN) المستخدمة بكثرة مع النصوص والبيانات المستمرة و الشبكة عصبوية التفافية (CNN) التي تستمد إلهامها من العمليات البيولوجية في الفص البصري وغيرها من التصميمات.

تعتمد أبحاث التعلم المتعمق على الاكتشافات في علوم الأعصاب بشكل كبير وخاصة في مجال فهم العمليات الترميزة التي يقوم بها النظام العصبي في تحديد العلاقات المختلفة بين المحفزات والنشاطات الدماغية.

وتم استعمال هيكليات تعلمية، مثل الشبكات العصبية المتعمقة، الشبكات العصبية الالتفافية، وشبكات الايمان المتعمقة، في تطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية، التعرف على الكلام، و معالجة اللغات الطبيعية.

فيديو يشرح طريقة عمل التزييف العميق