مبادئ الشبكات العصبية

مبادئ الشبكات العصبية

• تتشابه الشبكات العصبية مع طريقة عمل الدماغ البشري في معالجة المعلومات.
• تتكون من طبقات من العُقَد (النيورونات) المترابطة.
• كل عُقْدة مرتبطة بالعُقَد الأخرى في الطبقات المُتلاصقة عبر أوزان.
• تُعدّ عملية التدريب عملية أساسية لتعلم الشبكة العصبية.
• يتمّ تعديل الأوزان خلال التدريب حسب الإدخالات المُقدّمة والنتائج المطلوبة.
• تعتمد الشبكات العصبية على خوارزميات مُختلفة لتدريبها.

أنواع الشبكات العصبية

• الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNN): مصممة أساسًا لمعالجة الصور، وتستفيد من تلافيف لمعالجة المعلومات في الفئات.
• الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN): تُستخدم في معالجة التسلسلات، مثل النصوص والمحادثات، حيث تتذكر الإدخالات السابقة.
• الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks): شبكات تتكون من طبقات متعدّدة، ما يُعطيها القدرة على التعامل مع البيانات المعقّدة.
• الشبكات العصبية ذات الذاكرة (Memory-based Neural Networks): تُستخدم لتحسين الأداء في مهام مُعينة مثل تخزين وتذكّر المعلومات.

وظائف الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي

• التعرف على الصور: تمكّن الشبكات العصبية التلافيفية من تحديد الأشياء و الأنماط في الصور.
• معالجة اللغات الطبيعية: تُمكّن الشبكات العصبية المتكررة من فهم معنى النصوص و توليدها.
• الترجمة الآلية: تستخدم الشبكات العصبية لفهم و ترجمة اللغات.
• التعرف على الكلام: تستخدم لحويل الكلام البشري إلى نصوص مكتوبة.
• التنبؤ بالمستقبل: تُستخدم لمعالجة البيانات التاريخية و التنبؤ بالمستقبل.

تقنيات الذكاء الاصطناعي - الشبكات العصبية

• التعلم العميق (Deep Learning): فرع من الذكاء الاصطناعي يستخدم الشبكات العصبية العميقة لحل المشكلات المعقدة.
• التعلم الآلي (Machine Learning): المبدأ الذي تعمل عليه الشبكات العصبية، حيث تتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
• التعزيز (Reinforcement Learning): يُدرّب الذكاء الاصطناعي على تنفيذ سلسلة من الإجراءات لتحقيق هدف ما باستخدام المكافآت.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): يُستخدم للتعرف على الأنماط في البيانات بدون وجود بيانات تدريب مُصنّفة مسبقًا.
• معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing - NLP): أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي، يستخدمها في فهم و توليد النصوص البشرية.

تحديات الشبكات العصبية

• مُعدّل التدريب الطويل: يستغرق تدريب بعض أنواع الشبكات العصبية وقتًا طويلاً.
• نقص الشفافية: صعوبة فهم التفسير المنطقي وراء نتائج الشبكة العصبية.
• الحساسية للبيانات: قد تتأثر أداء الشبكة العصبية بوجود معلومات خاطئة أو بيانات غير متوازنة.
• تدريب مُعقد: يحتاج إعداد ودراسة الشبكات ليكون مُعقدًا.
• الذاكرة المحدودة: بعض الشبكات ربما لا تحتفظ بالذاكرة و معلومات سابقة.
• الاستنتاج المحدود: لا يمكن للشبكة العصبية دائماً أن تحل جميع أنواع المشكلات.

تطبيقات الشبكات العصبية

• الأجهزة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في أنظمة روبوتية
• في مجال التطبيقات الطبية، التشخيص و غير ذلك.
• تطبيقات البحث عن الصور و الفهم الذكي لها.
• تطبيقات الموارد البشرية و التسويق.
• تطبيقات التكنولوجيا المالية و المالية.
• تطبيقات المحاسبة و الخدمات المالية.
• تطبيقات ألعاب الفيديو و الألعاب الإلكترونية.
• تطبيقات دعم العملاء على الإنترنت.
• في التنبؤ في سوق الأوراق المالية و غير ذلك.