ما هي الشبكات العصبونية وما أنواعها Neural network؟

في عصرنا الحالي، تبرز الشبكات العصبونية كواحدة من التقنيات الأكثر تطورًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. هذه التقنية الثورية تمثل نقلة نوعية في كيفية معالجة البيانات واتخاذ القرارات بناءً على نماذج تتعلم من التجربة.

الشبكات العصبونية، أو ما يطلق عليها أحيانًا بالشبكات العصبية، تستند إلى هيكلية معقدة مستوحاة من العقل البشري، حيث تهدف إلى محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري في معالجة المعلومات.

مفهوم الشبكات العصبونية

الشبكة العصبونية هي نموذج حسابي مصمم لمحاكاة الطريقة التي يعمل بها النظام العصبي في الكائنات الحية. تتكون الشبكة من مجموعة من الوحدات الأساسية تسمى العصبونات (Neurons)، وهي مرتبطة ببعضها البعض من خلال وصلات، تشبه الأعصاب في الدماغ.

كل عصبون يستقبل إشارات من العصبونات الأخرى، ويعالج هذه الإشارات، ثم يرسل النتائج إلى العصبونات الأخرى. هذه العمليات تتم بطرق رياضية محددة تتيح للنموذج التعلم والتكيف مع البيانات الجديدة.

تاريخ الشبكات العصبونية

بدأت فكرة الشبكات العصبونية منذ منتصف القرن العشرين، عندما بدأ العلماء في محاولة فهم كيف يمكن للأنظمة الحاسوبية محاكاة التفكير البشري. أول نموذج رياضي للشبكات العصبونية تم تقديمه في عام 1943 بواسطة وارين مكولك ووالتر بيتس، وقد وضعا الأساس لفهم كيفية تصميم الشبكات التي تحاكي عمل الدماغ.

اقرأ أيضاً:  أفضل لغات البرمجة لتتعلمها

المحطات الرئيسية في تطور الشبكات العصبونية

• الخمسينيات والستينيات: تطوير أول نماذج الشبكات العصبونية البسيطة مثل نموذج بيرسيبترون الذي قدمه فرانك روزينبلات.
• السبعينيات: ظهور مشكلة الإشارات الضعيفة والتحديات في تدريب الشبكات العصبونية متعددة الطبقات.
• الثمانينيات: إدخال تقنية التعلم بالعودة (Backpropagation) التي حلت الكثير من مشاكل التدريب وساعدت في تحسين أداء الشبكات العصبونية.
• التسعينيات: توسع استخدام الشبكات العصبونية في مجالات مختلفة بفضل التحسينات في الخوارزميات وزيادة قدرة الحوسبة.
• العقد الأول من الألفية الجديدة: ظهور الشبكات العصبونية المتكررة والشبكات العصبونية التفافيه، مما فتح الباب أمام تطبيقات جديدة في معالجة اللغات الطبيعية ورؤية الحاسوب.

كيفية عمل الشبكات العصبونية

العصبون Neurons هو الوحدة الأساسية في الشبكة العصبية، يشبه في عمله الخلايا العصبية في الدماغ البشري. كل عصبون يستقبل إشارات من عصبونات أخرى، يعالج هذه الإشارات عبر دالة رياضية، ثم يرسل النتيجة إلى عصبونات أخرى.

خوارزمية الشبكات العصبية

تعد خوارزمية الشبكات العصبية واحدة من أكثر الأدوات قوة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. من خلال الجمع بين التغذية الأمامية والتغذية الخلفية، يمكن لهذه الخوارزمية تعلم الأنماط المعقدة واتخاذ قرارات دقيقة بناءً على البيانات المتاحة.

سواء كنت تعمل في تصنيف الصور، معالجة النصوص، أو تطبيقات أخرى، توفر الشبكات العصبية خوارزمية مرنة وقوية لتحسين الأداء وتحقيق نتائج متميزة.

تتكون الشبكات العصبية من عدة طبقات Layers:

1. طبقة الإدخال (Input Layer): تستقبل البيانات الأولية من البيئة الخارجية.
2. الطبقات المخفية (Hidden Layers): تعالج البيانات بطرق مختلفة، وتعتمد على تعقيد النموذج وعدد الطبقات. كل طبقة مخفية تحتوي على عصبونات تأخذ المدخلات من الطبقة السابقة وتنتج مخرجات تُرسل إلى الطبقة التالية.
3. طبقة الإخراج (Output Layer): تقدم النتيجة النهائية لمعالجة البيانات.

الأوزان Weights تمثل قوة الاتصال بين العصبونات. كل اتصال بين عصبونين له وزن يتم تعديله خلال عملية التدريب لتحسين دقة الشبكة.

دالة التنشيط Activation Function تحدد ما إذا كان العصبون سينشط أم لا بناءً على الإشارة التي يستقبلها. توجد عدة دوال تنشيط مثل:
دالة الخطوة (Step Function)،
دالة سيجمويد (Sigmoid Function)،
ودالة ReLU (Rectified Linear Unit).

دوال الفقد الشائعة

• دالة المتوسط المربعات (Mean Squared Error): تُستخدم لقياس الخطأ بين القيم الفعلية والمتوقعة في المشكلات التنبؤية.
• دالة الانتروبيا المتقاطعة (Cross-Entropy Loss): تُستخدم في تصنيف الفئات المتعددة لقياس الفرق بين التوزيعين الاحتماليين.

خوارزميات تحسين الأوزان

• خوارزمية التدرج العشوائي (Stochastic Gradient Descent – SGD): تُستخدم لتحديث الأوزان بعد كل عينة تدريبية.
• خوارزمية آدم (Adam): تُستخدم لتحديث الأوزان بطريقة محسنة تجمع بين مزايا خوارزمية التدرج العشوائي وخوارزميات التدرج المتكيف.

اقرأ أيضاً: 3 أدوات ذكاء اصطناعي لإنشاء محتوى حصري في دقائق

خطوات خوارزمية التعلم بالعودة (Backpropagation)

خوارزمية التعلم بالعودة هي الطريقة الأساسية لتدريب الشبكات العصبية متعددة الطبقات. تتكون هذه الخوارزمية من خطوتين رئيسيتين: التغذية الأمامية (Forward Propagation) والتغذية الخلفية (Backward Propagation).

1. التغذية الأمامية (Forward Propagation)

في هذه الخطوة، يتم تمرير البيانات عبر الشبكة من طبقة الإدخال إلى طبقة الإخراج عبر الطبقات المخفية. يتم حساب المخرجات في كل عصبون باستخدام دالة التنشيط والأوزان الحالية.

• الخطوة 1: تمرير المدخلات عبر العصبونات في الطبقة الأولى وحساب الناتج باستخدام دالة التنشيط.
• الخطوة 2: استخدام نواتج الطبقة الأولى كمدخلات للطبقة التالية، وتكرار العملية حتى تصل إلى طبقة الإخراج.
• الخطوة 3: حساب المخرجات النهائية للشبكة.

2. حساب الخطأ (Error Calculation)

بعد الحصول على المخرجات النهائية، يتم حساب الخطأ باستخدام دالة الفقد. الخطأ هو الفرق بين المخرجات المتوقعة (المخرجات الفعلية) والمخرجات الفعلية (التي تنتجها الشبكة).

3. التغذية الخلفية (Backward Propagation)

في هذه الخطوة، يتم تعديل الأوزان لتقليل الخطأ المحسوب في الخطوة السابقة. تتم هذه العملية عن طريق تمرير الخطأ من طبقة الإخراج إلى طبقة الإدخال، مع تعديل الأوزان في كل خطوة.

• الخطوة 1: حساب تدرج الخطأ (Gradient of Error) لكل عصبون في طبقة الإخراج.
• الخطوة 2: استخدام التدرج لتعديل الأوزان بين طبقة الإخراج والطبقة المخفية الأخيرة.
• الخطوة 3: تكرار العملية للطبقات المخفية، حساب تدرج الخطأ لكل عصبون وتعديل الأوزان باستخدام التدرجات المحسوبة.
• الخطوة 4: تكرار العملية حتى تصل إلى طبقة الإدخال.

4. التكرار (Iteration)

يتم تكرار خطوات التغذية الأمامية وحساب الخطأ والتغذية الخلفية لعدة دورات (Epochs) حتى تصل الشبكة إلى مستوى مقبول من الدقة. خلال هذه العملية، يتم تعديل الأوزان باستمرار لتحسين أداء الشبكة وتقليل الخطأ.

مثال توضيحي عن عمل الشبكات العصبونية

لنفترض أننا نريد بناء شبكة عصبية لتصنيف الصور بين “قط” و”كلب”. سنتبع الخطوات التالية:

1. إدخال البيانات:
   • نستقبل صورة كمدخل للشبكة العصبية. الصورة يتم تحويلها إلى مجموعة من الأرقام (بيكسلات).
2. الطبقة الأولى (طبقة الإدخال):
   • هذه الطبقة تستقبل البيانات الأولية (البيكسلات) وتقوم بتمريرها إلى الطبقة المخفية.
3. الطبقات المخفية:
   • كل طبقة مخفية تحتوي على عصبونات تتلقى إشارات من الطبقة السابقة. هذه العصبونات تقوم بمعالجة الإشارات باستخدام الأوزان ودالة التنشيط، ثم ترسل النتائج إلى الطبقة التالية.
   • على سبيل المثال، إذا كانت الصورة تحتوي على 1000 بيكسل، وطبقة الإدخال لديها 1000 عصبون، فإن كل بيكسل يتوافق مع عصبون واحد.
4. طبقة الإخراج:
   • في النهاية، تنتج طبقة الإخراج النتيجة النهائية. إذا كانت الشبكة مصممة لتصنيف الصور إلى “قط” أو “كلب”، فإن طبقة الإخراج ستحتوي على عصبونين. واحد يمثل “قط” والآخر “كلب”.
   • القيمة الناتجة من طبقة الإخراج تُستخدم لتحديد التصنيف. إذا كانت القيمة أعلى لعصبون “قط”، فإن الصورة تُصنف على أنها “قط”، والعكس صحيح.

عملية التدريب

عملية تدريب الشبكة العصبية تتم عبر خطوات متكررة تتضمن:

1. التغذية الأمامية (Forward Propagation):
   • يتم تمرير البيانات من طبقة الإدخال عبر الطبقات المخفية إلى طبقة الإخراج.
2. حساب الخطأ:
   • يتم مقارنة الناتج الذي تنتجه الشبكة بالناتج المطلوب (التصنيف الصحيح). يُحسب الخطأ باستخدام دالة فقد (Loss Function).
3. التغذية الخلفية (Backpropagation):
   • يتم تعديل الأوزان عبر عملية التغذية الخلفية لتقليل الخطأ. يتم توزيع الخطأ من طبقة الإخراج عودة إلى الطبقات المخفية، ويتم تعديل الأوزان بطرق رياضية لتحسين دقة النموذج.
4. التكرار:
   • تتكرر هذه العملية لعدة دورات (Epochs) حتى تصل الشبكة إلى مستوى مقبول من الدقة.

طريقة تدريب الشبكات العصبونية

تدريب الشبكات العصبونية يتم عبر عملية متكررة من تقديم البيانات، حساب الأخطاء، وتعديل الأوزان. الخطوات تشمل:

• إدخال البيانات: تمرير البيانات عبر الشبكة من طبقة الإدخال إلى طبقة الإخراج.
• حساب الخطأ: مقارنة الإخراج المتوقع بالإخراج الفعلي.
• تعديل الأوزان: استخدام خوارزمية التعلم بالعودة لتعديل الأوزان وتقليل الخطأ.
• التكرار: تكرار هذه العملية لعدة دورات حتى تصل الشبكة إلى مستوى مقبول من الدقة.

أنواع الشبكات العصبونية

الشبكات العصبونية البسيطة

الشبكة العصبونية البسيطة، أو بيرسيبترون، هو نموذج بسيط يتكون من طبقة واحدة من العصبونات. يستخدم هذا النموذج للتصنيف الثنائي ويعتبر الأساس للعديد من النماذج المعقدة.

الشبكات العصبونية متعددة الطبقات

هذه الشبكات تتكون من طبقات متعددة من العصبونات، تشمل طبقة إدخال، طبقات مخفية، وطبقة إخراج. تساعد الطبقات المخفية في معالجة العلاقات المعقدة بين البيانات، مما يجعلها مناسبة لمهام التصنيف والتنبؤ.

الشبكات العصبونية المتكررة

تستخدم الشبكات العصبونية المتكررة في معالجة البيانات المتسلسلة، مثل النصوص والكلام. تتميز بقدرتها على الاحتفاظ بالمعلومات من الدورات السابقة واستخدامها في الدورات اللاحقة، مما يجعلها مثالية لمهام مثل الترجمة الآلية وتحليل النصوص.

الشبكات العصبونية التفافيه

الشبكات العصبونية التفافيه تستخدم بشكل رئيسي في معالجة الصور والفيديو. تعتمد على تطبيق فلاتر متعددة على الصورة لاستخراج الميزات، مما يسمح بالتعرف على الأنماط والأشكال بفعالية عالية.

اقرأ أيضاً: خطوات انشاء موقع الكتروني باستخدام ووردبريس

الشبكات العصبونية البسيطة

(Perceptron)

الشبكة العصبونية البسيطة هي نموذج خطي يستخدم للتصنيف الثنائي. تتكون من عصبون واحد أو مجموعة صغيرة من العصبونات التي تأخذ مدخلات وتنتج مخرجًا واحدًا. هذا النموذج يمكنه التعامل مع مشكلات تصنيف بسيطة.

تطبيقات الشبكات العصبونية البسيطة

• تصنيف النصوص: تحديد ما إذا كان النص ينتمي إلى فئة معينة أم لا.
• كشف الرسائل غير المرغوب فيها: تصنيف البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أو رسائل شرعية.
• التعرف على الأرقام المكتوبة يدويًا: تحديد الأرقام المكتوبة يدويًا من خلال صور بسيطة.

الشبكات العصبونية متعددة الطبقات

(Multilayer Perceptron)

الشبكات العصبونية متعددة الطبقات تتكون من ثلاث طبقات رئيسية:

• طبقة الإدخال: تستقبل البيانات الأولية.
• الطبقات المخفية: تعالج البيانات وتستخرج الميزات.
• طبقة الإخراج: تنتج النتائج النهائية.

كل طبقة تتكون من عصبونات مرتبطة بعصبونات الطبقة السابقة واللاحقة من خلال الأوزان. تستخدم دوال التنشيط لتحويل المخرجات إلى قيم قابلة للاستخدام.

تطبيقات الشبكات العصبونية متعددة الطبقات

• تصنيف الصور: التعرف على الأشياء في الصور.
• تحليل النصوص: تصنيف المشاعر في النصوص.
• التنبؤ المالي: توقع اتجاهات السوق المالية.

اقرأ أيضاً:  تطبيقات تحرير وتعديل الفيديو

الشبكات العصبونية المتكررة

(Recurrent Neural Networks – RNN)

الشبكات العصبونية المتكررة تستخدم اتصالات متكررة بين العصبونات، مما يسمح لها بتخزين المعلومات من الخطوات السابقة. هذا يجعلها قادرة على معالجة البيانات المتسلسلة بشكل فعال.

تطبيقات الشبكات العصبونية المتكررة في معالجة اللغات الطبيعية

• الترجمة الآلية: تحويل النصوص من لغة إلى أخرى.
• توليد النصوص: إنشاء نصوص جديدة بناءً على نماذج سابقة.
• تحليل المشاعر: تحديد المشاعر من النصوص المكتوبة.

الشبكات العصبونية التفافيه

(Convolutional Neural Networks – CNN)

تعتمد الشبكات العصبونية التفافيه على تطبيق فلاتر متعددة على الصورة لاستخراج الميزات المهمة. تتكون من طبقات التفافيه (Convolutional layers) وطبقات تجميع (Pooling layers) التي تعمل معًا لتقليل حجم البيانات وزيادة دقة النموذج.

تطبيقات الشبكات العصبونية التفافيه في معالجة الصور والفيديو

• التعرف على الوجوه: تحديد هوية الأشخاص من خلال صورهم.
• تحليل الفيديو: اكتشاف الأنشطة والأحداث في مقاطع الفيديو.
• التصوير الطبي: تحليل الصور الطبية لتشخيص الأمراض.

التدريب والتعليم في الشبكات العصبونية

خوارزميات التعلم في الشبكات العصبونية

• التعلم بالإشراف: تدريب الشبكة باستخدام بيانات معروفة النتائج.
• التعلم بدون إشراف: اكتشاف الأنماط في البيانات دون وجود نتائج معروفة.
• التعلم التعزيزي: تحسين الأداء من خلال التجربة والخطأ.

دور البيانات الكبيرة في تدريب الشبكات العصبونية

البيانات الكبيرة تلعب دورًا حيويًا في تحسين دقة الشبكات العصبونية. كلما زادت كمية البيانات المتاحة للتدريب، كانت الشبكة أكثر قدرة على تعلم الأنماط الدقيقة واتخاذ قرارات دقيقة.

التحديات التي تواجه الشبكات العصبونية

الإفراط في التعلم يحدث عندما تتعلم الشبكة العصبونية التفاصيل الدقيقة للبيانات التدريبية بدلاً من الأنماط العامة، مما يقلل من قدرتها على التعميم على البيانات الجديدة. يمكن تقليل هذه المشكلة من خلال:

• استخدام تقنيات الانتظام: مثل Dropout وتقنيات التعزيز.
• تقليل تعقيد النموذج: استخدام عدد أقل من العصبونات أو الطبقات.
• زيادة حجم مجموعة التدريب: استخدام المزيد من البيانات لتدريب الشبكة.

نقص البيانات يمكن أن يكون تحديًا كبيرًا في تدريب الشبكات العصبونية. لحل هذه المشكلة يمكن استخدام:

• تقنيات التعلم بالزيادة: إنشاء بيانات إضافية من خلال تقنيات مثل الدوران والتكبير.
• استخدام النماذج المدربة مسبقًا: البدء بنماذج مدربة مسبقًا وتعديلها لتناسب بياناتك.
• الحصول على بيانات إضافية: من خلال التعاون مع مؤسسات أخرى أو استخدام مصادر بيانات مفتوحة.

التطبيقات العملية للشبكات العصبونية

تطبيقات الشبكات العصبونية في الطب

• تشخيص الأمراض: استخدام الصور الطبية لتحليل وتشخيص الأمراض.
• اكتشاف الأدوية: استخدام النماذج العصبونية لاكتشاف وتطوير أدوية جديدة.
• تحليل الجينات: دراسة الأنماط الجينية وتحديد العلاقات بين الجينات والأمراض.

تطبيقات الشبكات العصبونية في التجارة الإلكترونية

• التوصيات الشخصية: تقديم توصيات مخصصة للمنتجات بناءً على تاريخ الشراء وسلوك المستخدم.
• تحليل السوق: توقع اتجاهات السوق وتحليل سلوك المستهلك.
• الكشف عن الاحتيال: تحليل الأنماط لكشف الأنشطة الاحتيالية.

اقرأ أيضاً: أفضل 7 برامج تعديل الفيديو للاندرويد مجاناً

تطبيقات الشبكات العصبونية في التكنولوجيا الحديثة

• السيارات الذاتية القيادة: استخدام الشبكات العصبونية لتحليل البيانات من المستشعرات واتخاذ قرارات القيادة.
• المساعدات الافتراضية: تحسين أداء المساعدات الافتراضية مثل Siri وAlexa من خلال تحليل اللغة الطبيعية.
• الواقع المعزز: تحسين تجربة الواقع المعزز من خلال التعرف على الأجسام وتحليل البيئة.

تطبيقات الشبكات العصبونية في التعرف على الصور والفيديو

الشبكات العصبونية تلعب دورًا رئيسيًا في تطبيقات التعرف على الصور والفيديو. يتم استخدامها لاكتشاف الأشياء، التعرف على الوجوه، وتحليل المشاهد في الصور ومقاطع الفيديو. تطبيقات مثل التعرف على الصور في جوجل، وخوارزميات توصيات الفيديو في يوتيوب تعتمد بشكل كبير على الشبكات العصبونية التفافيه (CNN).

تطبيقات الشبكات العصبونية في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

معالجة اللغات الطبيعية تشمل تطبيقات مثل الترجمة الآلية، تحليل المشاعر، وتوليد النصوص. الشبكات العصبونية المتكررة (RNN) وشبكات الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM) تلعب دورًا حاسمًا في هذا المجال، حيث تساعد في فهم السياق والمعاني من النصوص المكتوبة.

تطبيقات الشبكات العصبونية في التعرف على الكلام

الشبكات العصبونية تستخدم أيضًا في تطبيقات التعرف على الكلام، حيث تساعد في تحويل الكلام المنطوق إلى نصوص مكتوبة. هذا يشمل تطبيقات مثل المساعدات الافتراضية (مثل Siri وGoogle Assistant) التي تعتمد على تحليل الكلام باستخدام نماذج الشبكات العصبونية.

تطبيقات الشبكات العصبونية في الرعاية الصحيّة

في مجال الرعاية الصحية، الشبكات العصبونية تستخدم لتحليل الصور الطبية، تشخيص الأمراض، وتطوير خطط العلاج. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحليل صور الأشعة السينية، التصوير بالرنين المغناطيسي، وغيرها من البيانات الطبية لتشخيص الحالات بشكل أكثر دقة.

تطبيقات الشبكات العصبونية في التنبؤ المالي

الشبكات العصبونية تستخدم أيضًا في التنبؤ المالي، حيث تساعد في تحليل البيانات المالية، توقع اتجاهات السوق، وتقديم توصيات استثمارية. هذه التطبيقات تعتمد على نماذج تعلم الآلة لتحليل الأنماط واستخراج المعلومات القيمة من البيانات الكبيرة.

تطبيقات الشبكات العصبونية في المركبات ذاتية القيادة

المركبات ذاتية القيادة تعتمد بشكل كبير على الشبكات العصبونية لمعالجة البيانات من المستشعرات، الكاميرات، والأنظمة الأخرى لتحديد الموقع، التعرف على الأشياء، واتخاذ القرارات المتعلقة بالقيادة. الشبكات العصبونية التفافيه (CNN) والشبكات العصبونية المتكررة (RNN) تستخدم لتطوير خوارزميات القيادة الذاتية.

تطبيقات الشبكات العصبونية في الألعاب

الشبكات العصبونية تلعب دورًا في تحسين الذكاء الاصطناعي في الألعاب، حيث تساعد في تطوير شخصيات غير لاعبة (NPCs) التي تتصرف بطرق ذكية وتفاعلية. الألعاب الحديثة تستخدم الشبكات العصبونية لتقديم تجارب لعب أكثر واقعية وتحديًا.

تطبيقات الشبكات العصبونية في الكشف عن الغش

في مجال الأمن السيبراني، الشبكات العصبونية تستخدم للكشف عن الأنشطة الاحتيالية والغش. هذه النماذج تساعد في تحليل الأنماط والتعرف على السلوكيات غير الطبيعية التي قد تشير إلى عمليات احتيال.

تطبيقات الشبكات العصبونية في الموارد البشرية

الشبكات العصبونية تستخدم في الموارد البشرية لتحليل السجلات الوظيفية، تقييم الأداء، وتقديم توصيات التوظيف. تساعد هذه التقنية في تحسين عمليات التوظيف، التدريب، وتطوير الموظفين.

اقرأ أيضاً:  أفضل أدوات تحسين محركات البحث .. 18 موقع موثوق

مستقبل الشبكات العصبونية

الابتكارات المستقبلية في الشبكات العصبونية

• الشبكات العصبونية الكمية: استخدام الحوسبة الكمية لتسريع عمليات التدريب والتعلم.
• التعلم العميق بدون إشراف: تطوير تقنيات جديدة لتعلم الأنماط بدون الحاجة إلى بيانات معروفة النتائج.
• الشبكات العصبونية التكيفية: تصميم نماذج قادرة على التكيف مع البيانات المتغيرة بسرعة وفعالية.

الشبكات العصبونية ستظل تلعب دورًا محوريًا في تطور الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن استخدامها في تطوير أنظمة ذكية قادرة على التعلم والتكيف مع البيئات المعقدة، مما يفتح الباب أمام ابتكارات جديدة وتطبيقات غير مسبوقة في مختلف المجالات.

الشبكات العصبية والتعلم العميق

التعلم العميق والشبكات العصبية هما مصطلحان مرتبطان ببعضهما في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، لكن هناك فروق بينهما:

1. الشبكات العصبية (Neural Networks):
   • هي نماذج حسابية مستوحاة من كيفية عمل الدماغ البشري. تتكون من وحدات بسيطة تسمى العصبونات (neurons) مترابطة مع بعضها البعض في طبقات.
   • هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، والشبكات العصبية التكرارية (RNNs).
   • تُستخدم الشبكات العصبية لحل مجموعة متنوعة من المشكلات، بما في ذلك التصنيف والتنبؤ والتعرف على الأنماط.
2. التعلم العميق (Deep Learning):
   • هو فرع من تعلم الآلة يركز على استخدام الشبكات العصبية العميقة، وهي شبكات تحتوي على العديد من الطبقات (يمكن أن تكون عشرات أو مئات الطبقات).
   • يعتمد التعلم العميق على هياكل شبكات عصبية معقدة لتعلم التمثيلات الهرمية للبيانات. كل طبقة في الشبكة العميقة تقوم باستخلاص ميزات أكثر تعقيدًا من الطبقة السابقة.
   • يُستخدم التعلم العميق في تطبيقات متقدمة مثل التعرف على الصوت، الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية.

باختصار:

• الشبكات العصبية هي الأداة أو النموذج الذي يستخدم في تطبيقات تعلم الآلة.
• التعلم العميق هو تقنية تستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات العديدة (العميقة) لحل المشكلات المعقدة.

الشبكات العصبية يمكن أن تكون بسيطة أو معقدة (عميقة)، بينما التعلم العميق يشير بالتحديد إلى استخدام الشبكات العصبية ذات العمق الكبير.

خاتمة مقالي في الشبكات العصبونية

الشبكات العصبونية تمثل ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح لنا فهم ومعالجة البيانات بطرق لم تكن ممكنة من قبل. من خلال تطبيق الاستراتيجيات المناسبة في التدريب والتطبيق، يمكننا تحقيق إنجازات هائلة في مختلف المجالات. التوقعات المستقبلية لتطوير الشبكات العصبونية تشير إلى استمرار الابتكار والتقدم، مما يجعلها واحدة من أهم التقنيات في عصرنا الحالي.

المصادر: towardsdatascience | IBM developer | deepai