في مجال رؤية الكمبيوتر ، تُستخدم الشبكات العصبية للتعرف على الصور وتصنيفها واكتشاف الكائنات وتقسيم الصور وتحسينها. وفي مجال معالجة اللغة الطبيعية ، يساعدون في التعرف على الكلام ، والقيام بالترجمة الآلية ، وإنشاء نص ، وتحليل التنغيم.
وأيضًا تُستخدم الشبكات العصبية في التحليلات المالية والتشخيص الطبي وأنظمة النقل المستقلة والعديد من المجالات الأخرى. فهي تساعد في تبسيط العمليات وتحسين التنبؤ وتحليل كميات كبيرة من البيانات وأتمتة المهام.
باستخدام الشبكات العصبية ، نشهد اختراقات فعالة للغاية في تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يحسن حياتنا ويوفر فرصًا جديدة. ومع ذلك ، إلى جانب هذا ، تظهر قضايا أخلاقية واجتماعية جديدة تتعلق باستخدام وتأثير الشبكات العصبية – يجب أخذها في الاعتبار ومعالجتها عند تطوير هذه التكنولوجيا.
تصنيف الشبكات العصبية
يوجد الآن بالفعل مجموعة كبيرة ومتنوعة من أنواع الشبكات العصبية. وكل نوع مصمم لحل مشاكل محددة وله هيكله الفريد. أكثرها شيوعًا هي:
الشبكات العصبية للانتشار الأمامي
أمثلة على الاستخدام العملي
التعرف على الأنماط. تُستخدم هذه الشبكات العصبية على نطاق واسع في مهام مثل التعرف على الوجه أو الكائن أو الشخصية. يتم تعليمهم لاستخراج ميزات خاصة من الصور واتخاذ القرارات بناءً على هذه البيانات.
التصنيف والانحدار. يمكن للشبكات العصبية للتغذية الأمامية التعرف على البيانات بناءً على ميزات الإدخال ، مثل وضع علامة على رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أو التنبؤ بأسعار سوق العقارات.
معالجة اللغة البشرية الطبيعية. تُستخدم الشبكات العصبية المغذية لمهام معالجة اللغة الطبيعية ، مثل الترجمة الآلية أو تحليل نغمة الكلام أو إنشاء النص. إنهم قادرون على معالجة البيانات النصية وحتى اتخاذ القرارات بناءً على محتوى النص.
التحليل المالي. يمكن استخدامها أيضًا للتنبؤ بالأسواق المالية أو تحليل السلاسل الزمنية أو تحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات المالية.
الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
أنواع الشبكات العصبية المتكررة
RNNs بسيطة. لديهم بنية بسيطة تسمح لهم بنقل المعلومات من الخطوات الزمنية السابقة إلى الحالية. هذا هو الحال ، على سبيل المثال ، بالنسبة لنماذج التنبؤ بالسلسلة الزمنية ومعالجة التسلسل.
LSTM (ذاكرة طويلة المدى). تم إنشاء هذه الشبكات العصبية خصيصًا للعمل بشكل أكثر كفاءة مع التبعيات طويلة المدى في تسلسل البيانات. يتم استخدامها على نطاق واسع في مجالات مثل الترجمة الآلية وإنشاء النصوص وتحليل اللغة الطبيعية.
GRU (وحدة بوابة متكررة). تم تطوير هذا النوع من RNN لنمذجة التبعيات في البيانات التسلسلية. إنها نسخة أبسط من LSTM مع متطلبات حسابية أخف.
BiLSTM (ثنائي الاتجاه LSTM). تجمع هذه الشبكة بين شبكتي LSTM تعملان في الاتجاهين الأمامي والخلفي. بهذه الطريقة ، يمكن أخذ السياق والتبعيات من الماضي والحاضر في الاعتبار. يساعد هذا في حل المشكلات حيث يكون من الضروري مراعاة السياق من كلا الاتجاهين ، على سبيل المثال ، في مشاكل الترجمة الآلية.
هناك أيضًا العديد من التعديلات الأخرى عليها ، اعتمادًا على مهام ومتطلبات محددة.
الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
أمثلة CNN
LeNet-5. واحدة من أولى الشبكات العصبية التلافيفية الناجحة المصممة للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد. تستخدم في مشاكل تصنيف الصور.
AlexNet. شبكة عصبية تلافيفية كبيرة أدت إلى تحسين دقة تصنيف الصور بشكل كبير. تستخدم على نطاق واسع في مجال رؤية الكمبيوتر.
شبكة VGGNet. شبكة عصبية ذات بنية عميقة تتكون من طبقات تلافيفية متعددة. لديها دقة عالية في مهام تصنيف الصور.
جوجل لينيت. شبكة عصبية تلافيفية ذات بنية استهلالية تستخدم وحدات متعددة المرشحات لمعالجة الصور بكفاءة.
ريسنت. شبكة عصبية تلافيفية معروفة ذات بنية عميقة تنفذ مفهوم “الوصلات المتبقية” لحل مشكلة انحلال التدرج وتسهيل تدريب النماذج العميقة.
شبكة المحمول. شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن مصممة للعمل بكفاءة على الأجهزة المحمولة وموارد الحوسبة المحدودة.
هذه مجرد أمثلة على الشبكات العصبية التلافيفية ، وهناك العديد من البنى والاختلافات الأخرى التي تعتمد على المشكلات التي يحتاجون إلى حلها والمتطلبات التي تلبيها.
خرائط ذاتية التنظيم (SOM)
أمثلة على التطبيقات
تُستخدم هذه الشبكات العصبية بشكل أساسي لتصور البيانات وتجميع البيانات. تتضمن بعض أمثلة استخدام SOM ما يلي:
تجميع البيانات. يمكن استخدام SOM لتجميع البيانات متعددة الأبعاد مثل الصور أو النصوص أو السلاسل الزمنية. تساعد في اكتشاف الأنماط والمجموعات المخفية في البيانات.
عرض مرئي للمعلومات. يمكن استخدام SOM لعرض بيانات متعددة الأبعاد على خريطة ثنائية الأبعاد مع الحفاظ على هيكلها الطوبولوجي. يتيح لك ذلك استكشاف البيانات وتحليلها بصريًا.
أنظمة التوصية. يمكن استخدام SOM لإنشاء توصيات مخصصة حيث يتم تمثيل كل مستخدم وعنصر على الخريطة ، وتشير متجهات التقارب إلى مستخدمين أو عناصر متشابهة.
تحليل البيانات النصية. يمكن استخدام SOM لتجميع البيانات النصية وتصورها ، على سبيل المثال ، في تحليل المشاعر أو تصنيف النص.
إكتشاف عيب خلقي. يمكن استخدام SOM لاكتشاف الحالات الشاذة في البيانات ، مما يسمح لك بتحديد الأنماط غير العادية أو الخارجية.
تعد SOMs أداة قوية لتحليل البيانات والتصور ، ويمكن أن يكون تطبيقها مفيدًا في مختلف المجالات التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات وتحليلها.
الشبكات العصبية العميقة (DNN)
أمثلة
الشبكات العصبية التلافيفية (سي إن إن). إنها تنتمي إلى شبكات عميقة وتستخدم على نطاق واسع لمعالجة الصور وتصنيفها ، بما في ذلك مهام مثل التعرف على الكائنات وتجزئة الصور واكتشاف الوجه.
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs). تعتبر الشبكات المتكررة أيضًا عميقة وتستخدم للعمل مع الكلام والنصوص والسلاسل الزمنية – جميع أنواع البيانات المتسلسلة. يتم استخدامها على نطاق واسع في الترجمة الآلية وإنشاء النصوص وتحليل اللغة الطبيعية.
شبكات الخصومة التوليدية (GANs). تتكون شبكات GAN من نموذجين ، مولد ومميز ، يتنافسان مع بعضهما البعض. يتم استخدامها لإنشاء بيانات جديدة مثل الصور أو الموسيقى أو النصوص بمستوى عالٍ من الواقعية.
شبكات التعلم المعزز العميق (DRL). يجمع DRL بين الشبكات العصبية العميقة وخوارزميات التعلم المعزز. يتم استخدامها لتدريب العملاء على اتخاذ القرارات في البيئات المعقدة مثل الألعاب أو الروبوتات.
شبكات المحولات. Transformer Networks هي بنية لمعالجة البيانات التسلسلية ، خاصة في الترجمة الآلية ومعالجة اللغة الطبيعية. يستخدمون آلية الانتباه لمعالجة التسلسلات الطويلة بكفاءة.
تعد الشبكات العصبية العميقة أداة قوية لمعالجة البيانات وتحليلها في مختلف المجالات ولديها مجموعة واسعة من التطبيقات.
الشبكات العصبية التلافيفية المتكررة (RCNN)
أنواع وأمثلة
الشبكات العصبية التلافيفية المتكررة (RCNN) هي مزيج هجين يجمع بين خصائص كل من الشبكات العصبية المتكررة والتلافيفية. يتم استخدامها في مشاكل معالجة البيانات المتسلسلة حيث يكون كل من الهيكل المكاني والاعتماد التسلسلي مهمين.
أمثلة على تطبيقات RCNN
معالجة الفيديو. يمكن لـ RCNN تحليل تدفقات الفيديو عن طريق استخراج الميزات المكانية باستخدام الطبقات التلافيفية ونمذجة الاعتماد الزمني باستخدام الطبقات المتكررة. هذا مفيد في مهام الكشف عن الأشياء وتصنيفها في الفيديو.
معالجة الكلمة. يمكن استخدام RCNN لمعالجة البيانات النصية حيث يكون من المهم مراعاة العبارات المحلية والتبعيات السياقية. يمكن تطبيقه في تصنيف النص أو تحليل المشاعر أو مهام الترجمة الآلية.
تحليل السلاسل الزمنية. يمكن تطبيق RCNN في تحليل السلاسل الزمنية مثل البيانات المالية أو بيانات الاستشعار. يسمح لك بمراعاة كل من الهيكل المكاني للبيانات والتبعيات في الوقت المناسب.
تعد RCNNs أداة قوية لمعالجة وتحليل البيانات المتسلسلة في مجموعة متنوعة من المجالات حيث يكون كل من الهيكل المكاني والتبعيات المتسلسلة مهمين. يعتمد تطبيقهم على المهمة والمتطلبات المحددة.
هذه ليست سوى عدد قليل من الأنواع العديدة للشبكات العصبية الموجودة حاليًا. كل نوع من هذه الأنواع له خصائصه الخاصة ويستخدم لحل مشاكل معينة في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
مستقبل الشبكات العصبية: التوقعات والتوقعات
بالطبع ، من الصعب فهم كيفية تطور تاريخ الشبكات العصبية في المستقبل ، ولكن هناك العديد من الاتجاهات التي نشهدها بالفعل.
تحسينات الأداء: من المتوقع أن تصبح الشبكات العصبية أكثر كفاءة وأسرع بسبب تطوير الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) والبنى المتخصصة لمعالجة الشبكات العصبية ، فضلاً عن تحسين خوارزميات التعلم.
توسيع النطاق: سيتم استخدام الشبكات العصبية في عدد متزايد من مجالات النشاط ، بما في ذلك الطب والأنظمة المستقلة والروبوتات والتمويل والأمن السيبراني وغيرها. سيتم استخدامها لحل مشاكل أكثر تعقيدًا وتحسين كفاءة ودقة النتيجة.
التعلم باستخدام البيانات الأولية: من المجالات الواعدة تطوير أساليب تدريب الشبكات العصبية على البيانات الأولية. سيسمح هذا باستخدام كميات كبيرة من البيانات غير المشروحة لتدريب النماذج العصبية وتقليل الاعتماد على البيانات المصنفة.
النماذج المختلطة: سيتم تطوير النماذج المختلطة وتطبيقها والتي تجمع بين أنواع مختلفة من الشبكات العصبية وطرق التعلم الآلي لحل المشكلات المعقدة التي تتطلب معالجة أنواع مختلفة من البيانات أو السياقات.
القضايا الأخلاقية والاجتماعية: مع تطور الشبكات العصبية ، تنشأ قضايا أخلاقية واجتماعية جديدة تتعلق بالشفافية والمسؤولية وحماية البيانات والخصوصية وقضايا الإنصاف والتحيز في الخوارزميات. سيستمر العمل لمعالجتها وإنشاء إطار تنظيمي وأخلاقي مناسب.
بشكل عام ، من المتوقع أن تستمر الشبكات العصبية في التطور والتطبيق في عدد متزايد من المجالات ، مما يفتح إمكانيات جديدة ويسبب تغييرات في مجالات مختلفة من حياتنا. ومع ذلك ، من الصعب عمل تنبؤات دقيقة حول المستقبل ، لأنه يعتمد على العديد من العوامل والابتكارات التي قد تظهر مع مرور الوقت.
الاستنتاجات
ومع ذلك ، مع تطور الشبكات العصبية ، تزداد قضايا الأمن والأخلاق والمسؤولية الاجتماعية أكثر فأكثر – وهي تتطلب الاهتمام والحلول. بشكل عام ، تمتلك الشبكات العصبية إمكانات كبيرة لتنظيم العمل الفكري في مختلف مجالات النشاط البشري بطريقة مختلفة وإعادة التفكير فيه بشكل عام. يعد التطوير المستقبلي للشبكات العصبية موضوعًا مثيرًا للاهتمام للبحث ، والذي يسبب الكثير من النقاش.
