الشبكات العصبية لمهندسي التعلم الآلي: أفضل 5 أنواع يجب أن تعرفها
نشرت: 2021-01-29عندما يصبح الترميز اليدوي معقدًا للغاية وغير عملي على البشر للتعامل معه مباشرة ، تكون خوارزميات التعلم الآلي مطلوبة. يتم تغذية كمية هائلة من البيانات إلى خوارزمية التعلم الآلي ويتم تعيين الإخراج المطلوب بواسطة المبرمجين. تعمل الخوارزمية مع البيانات وتبحث عن أفضل نموذج لتحقيق مجموعة الإخراج المطلوبة.
تأمل في مثال على مثل هذا الموقف المعقد. التعرف على كائن ثلاثي الأبعاد من واقع الحياة. الآن كتابة مثل هذا البرنامج ليس نزهة للمبرمجين لأننا لا نعرف كيف تتم العملية في أدمغتنا. وحتى إذا كنا قادرين على فك شيفرة كيفية قيام الدماغ البشري بالعملية ، فقد لا يكون من الممكن بشكل كافٍ للإنسان أن يبرمجها بسبب تعقيدها الواسع.
مصدر الصورة
يتكون نهج التعلم الآلي من جمع كميات كبيرة من الأمثلة التي لها مخرجات معينة لمدخل معين. تستخدم خوارزمية التعلم الآلي أمثلة لإنتاج برنامج لأداء وظيفة معقدة. يعد استخدام التعلم الآلي أرخص من توظيف العديد من المبرمجين البشريين للعمل على كود معقد.
فيما يلي قائمة بأفضل 5 أنواع من الشبكات العصبية التي يجب أن يكون عشاق التعلم الآلي على دراية بها:
جدول المحتويات
أفضل 5 أنواع من الشبكات العصبية
1. شبكة عصبية Feedforward
في Feedforward Neural Network ، يتم توصيل جميع العقد بشكل كامل ويتم تمرير البيانات إلى ملاحظات الإدخال المختلفة حتى تصل إلى عقدة الإخراج. تتحرك البيانات في اتجاه واحد من المستوى الأول إلى عقدة الإخراج. هنا يتم حساب مجموع منتجات المدخلات والأوزان ثم إدخالها إلى المخرجات.
في هذه الشبكة العصبية ، لا تتصل الطبقات المخفية بالعالم الخارجي وهذا هو سبب تسميتها بالطبقات المخفية. تم تصميم Feedforward Neural Network للتعامل مع البيانات التي بها الكثير من الضوضاء.
علاوة على ذلك ، الشبكات العصبية Feedforward هي أبسط أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية. ولتقليل الأخطاء في خوارزمية النشر العكسي للتنبؤ تستخدم لتحديث قيم الأوزان. تتضمن تطبيقات قليلة من Feedforward Neural Network التعرف على الأنماط ، والتعرف على الكلام برؤية الكمبيوتر ، والتعرف على أهداف السونار ، والتعرف على الوجوه ، وضغط البيانات.
2. الشبكة العصبية ذات الأساس الشعاعي
الشبكات العصبية ذات الأساس الشعاعي لها معدل تعلم سريع وتقريب عالمي. تستخدم عادة في مشاكل تقريب الوظيفة. لديهم طبقتان ويتم استخدامهما للنظر في مسافة أي نقطة فيما يتعلق بالمركز. في الطبقات الداخلية ، تتحد السمات مع وظيفة الأساس الشعاعي ، ويُؤخذ الناتج من هذه الطبقة الأولى في الاعتبار لحساب المخرجات في الطبقة التالية.
تم تنفيذ الشبكات العصبية ذات الأساس الشعاعي إلى حد كبير في أنظمة استعادة الطاقة لاستعادة الطاقة في أقصر وقت. حالات الاستخدام الأخرى للشبكة العصبية ذات الأساس الشعاعي هي تنبؤ السلاسل الزمنية والتصنيف والتحكم في النظام.
انضم إلى دورة ml عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.
3. الشبكة العصبية التلافيفية
تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية بشكل كبير في تحليل المرئيات. إنها دقيقة للغاية وتتبع نموذجًا هرميًا يعمل على بناء شبكة تشبه القمع والتي تعطي أخيرًا طبقة متصلة تمامًا حيث يتم توصيل جميع الخلايا العصبية ويتم معالجة الإخراج.
في الطبقة التلافيفية قبل أن تنتقل النتيجة إلى الطبقة التالية ، تستخدم الطبقة التلافيفية عملية تلافيفية على المدخلات التي يمكن أن تكون الشبكة بسببها أعمق بكثير ومع عدد أقل من المعلمات.
نتيجة لذلك ، تعد الشبكات العصبية التلافيفية قوية جدًا في التعرف البصري وأنظمة التوصية ومعالجة اللغة الطبيعية. يمكن مقارنة الشبكة العصبية التلافيفية بنمط الاتصال بين الخلايا العصبية في الدماغ البشري.
يمكن أيضًا استخدام الشبكات العصبية التلافيفية لتحديد إعادة الصياغة وقابلة للتطبيق لتصنيف الصور واكتشاف الشذوذ ومعالجة الإشارات أيضًا. يمكن استخدامها أيضًا في تحليل الصور والتعرف عليها في قطاع الزراعة حيث يتم استخراج بيانات الطقس من الأقمار الصناعية للتنبؤات.
4. الشبكة العصبية المتكررة
الشبكات العصبية المتكررة هي نوع مختلف من شبكة التغذية العصبية. في الشبكة العصبية المتكررة ، تتم إعادة إخراج طبقة معينة إلى المدخلات. تساعد هذه العملية في التنبؤ بنتيجة الطبقة. تتشابه الطبقة الأولى المتكونة مع شبكة Feedforward وفي الطبقات المتتالية ، تحدث عملية الشبكة العصبية المتكررة.
في كل خطوة ، تتذكر كل عقدة بعض المعلومات التي تم الحصول عليها من الخطوة الزمنية السابقة. باختصار ، تعمل كل عقدة كخلية ذاكرة وتتذكر بعض المعلومات التي تم الحصول عليها من الخطوة السابقة أثناء الحوسبة وتنفيذ العمليات.
بهذه الطريقة إذا كان التنبؤ خاطئًا ، يتعلم النظام نفسه ويعمل على تحقيق التنبؤ الصحيح أثناء عملية Backpropagation. تعد الشبكة العصبية المتكررة مفيدة للغاية في التعرف على النص إلى الكلام.
أحد عيوب هذه الشبكة العصبية هو بطء سرعتها الحسابية ولا يمكنها تذكر المعلومات لفترة طويلة جدًا. حالات الاستخدام الأخرى للشبكات العصبية المتكررة هي الترجمة الآلية ، والتحكم في الروبوت ، وتنبؤ السلاسل الزمنية ، واكتشاف شذوذ السلاسل الزمنية ، والتكوين الموسيقي ، وتعلم الإيقاع.
5. شبكة عصبية معيارية
تتكون الشبكة العصبية المعيارية من سلسلة من الشبكات العصبية المستقلة التي يديرها وسيط. تعمل الشبكات العصبية المستقلة بشكل مستقل وتنفذ المهام الفرعية. لا تتفاعل الشبكات العصبية المختلفة مع بعضها البعض أثناء عملية الحساب. وبسبب هذه العمليات الحسابية المعقدة الكبيرة تتم بشكل أسرع نسبيًا حيث يتم تقسيمها إلى مهام مستقلة.
يعتمد وقت حساب أي شبكة عصبية على عدد العقد والوصلات بين العقد ، وفي الشبكات العصبية المعيارية ، تعمل الشبكات المستقلة بشكل مستقل. سرعة الحساب هي نتيجة الشبكات العصبية غير المتصلة ببعضها البعض. يعد تدريب الشبكة العصبية المعيارية سريعًا للغاية حيث يمكن تدريب كل وحدة بشكل مستقل وبشكل أكثر دقة لإتقان مهمتها.
أفضل جزء من الشبكات العصبية هو أنها مصممة للعمل بطريقة مماثلة لعمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. ونتيجة لذلك ، فهم قادرون على التعلم والتحسين أكثر فأكثر مع زيادة البيانات والاستخدام.
أيضًا ، تميل خوارزميات التعلم الآلي المعتادة إلى ركود قدراتها بعد نقطة معينة ، لكن الشبكات العصبية لديها القدرة على التحسين مع زيادة البيانات والاستخدام. وهذا هو سبب الاعتقاد بأن الشبكات العصبية ستكون الأساس الأساسي الذي سيُبنى عليه الجيل القادم من تقنيات الذكاء الاصطناعي.
هذا يعني أنه ستكون هناك زيادة سريعة في فرص العمل في هذا المجال. يمكن للطلاب أو المحترفين الذين يتطلعون إلى خلق وظيفة في هذه الصناعة التسجيل في دورات upGrad المعتمدة للتعلم الآلي. يستعد طلاب upGrad للمستقبل من خلال التوجيه الشخصي 1: 1 من قبل خبراء الصناعة.
الشهادات من جامعات المستوى 1. البرامج مناسبة للمهنيين العاملين ويمكن إدارتها بشكل جيد مع وظيفة موجودة. يتلقى الطلاب أيضًا دعمًا مخصصًا ومساعدة في التنسيب من upGrad.
اقرأ أيضًا: شرح أهم نماذج التعلم الآلي
خاتمة
تعمل تقنية التعلم الآلي الحديثة على نماذج حسابية تُعرف باسم الشبكات العصبية الاصطناعية. تتبع أنواع مختلفة من الشبكات العصبية مبادئ مماثلة للجهاز العصبي في جسم الإنسان. تتكون الشبكات العصبية من عدد كبير من العمليات التي يتم ترتيبها في مستويات وتعمل معًا. في المستوى الأول ، تتلقى الشبكة العصبية مدخلات أولية مشابهة لكيفية تلقي أعصابنا للمدخلات.
يتم تمرير مخرجات المستوى الأول إلى مستويات متتالية لمعالجة الناتج النهائي. جميع أنواع الشبكات العصبية شديدة التكيف مع حالات معينة وتتعلم بسرعة كبيرة. تتراوح تطبيقات الشبكات العصبية من التعرف البصري إلى عمل التنبؤات. بالنظر إلى إمكانات التكنولوجيا والطلب المتزايد ، من المتوقع أيضًا أن تزداد فرص العمل بسرعة في المستقبل القريب.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم الآلي ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT -ب حالة الخريجين ، 5+ مشاريع التخرج العملية العملية والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.
