The Greatest Guide To تقنية التعلم العميق

The Greatest Guide To تقنية التعلم العميق

Blog Article

التعلم و التطوير

دعنا نلقِ نظرة إلى تطبيقات التعلم الآلي في بعض المجالات الأساسية:

بالنسبة للعديد من المهام الأخرى، مثل رؤية الكمبيوتر، والتعرُّف على الكلام (المعروف أيضًا باسم معالجة اللغة الطبيعية)، والترجمة الآليّة، والمساعدين الافتراضيين، والروبوتات، فإنّ أداء أنظمة التعلم العميق يتجاوز بكثير أداء أنظمة التعلم الآلي التقليديّة.

وتعمل أبحاث التعلم الآلي على أتمتة هذه العملية وتحسينها. عن طريق استخدام البرمجيات التي تحلل كميات هائلة من البيانات بسرعات عالية، تستطيع الأعمال تحقيق النتائج بصورة أسرع.

يتكون هذا الكتاب من ستة فصول، سنشير إلى محتوى هذه الفصول بإيجاز كما في أدناه:

تُستخدم تقنيات التعلم العميق في التعرف على الصوت والصوتيات لتطوير أنظمة التعرف الصوتي الذكي التي تتفوق في التعرف على الأصوات وتفهم الأوامر الصوتية.

استخدام شبكات عصبونية لتصنيف الصور بناءً على معالم مختلفة مثل الأشكال نور الإمارات والألوان

كتب التعلم العميق كتاب التعلم العميق : من الأساسيات حتى بناء شبكة عصبية عميقة بلغة البايثون

الخلايا العصبية الاصطناعية هي وحدات برمجية تسمى العُقَد، والتي تستخدم العمليات الحسابية الرياضية في معالجة البيانات.

في المهام التوليدية، مثل إنشاء الصور، تنتج طبقة الإخراج البيانات التي تم إنشاؤها، ويعتمد تكوينها على طبيعة المحتوى الذي تم إنشاؤه (على سبيل المثال، قيم البكسل للصورة).

مشاريع نقل التعلم التعرف على الصور: الكلاب مقابل القطط! باستخدام نقل التعلم

تفريغ مقاطع الفيديو وتسجيلات الاجتماعات بدقة للحصول على محتوى أكبر.

تطبيقات رؤية الكمبيوتر تستخدم تعلّم الآلة لمعالجة هذه البيانات بدقة لتحديد الأشياء والتعرف على الوجه، بالإضافة إلى التصنيف والتوصية والمراقبة والكشف.

تحسين مجموعة البيانات عن طريق تسمية الصور الجديدة لتحسين دقة النتائج.