السلام عليكم ورحمة الله... معاكم Kaito :)

مرحبا بيكم فالنهار 16 ديال سلسلة 30 يوم من التعلم الآلي..

شحال هادي وانا كنت كنتسنى نوصل لهاد البلاصة بفارغ الصبر

حيث هاد الموضوع ديال اليوم هو اللي غير العالم فهاد السنوات الاخيرة

هما الاساس ديال أي مشروع تعلم الي حديث كتشوف دبا قدامك

اللي كندوي عليه اسيادنا

هو التعلم العميق deep learning

ديجا شفنا فهاد الايام بزاف ديال خوارزميات التعلم الآلي

كل وحدة لاش كتصلاح..

وكل وحدة عندها المميزات والعيوب ديالها

وهاد الخوارزميات التقليدية، بحال الانحدار الخطي وأشجار القرار وSVMs،

كيتطلبو عادة انه تدار ليهم هندسة ميزات feature engineering يدوية،

مما يعني أن المبرمج غيحتاج يحدد جوانب البيانات اللي خاص تركز عليها الخوارزمية..

وهاد القضية ماشي ديما سهلة

فاش كتكون الداتا معقدة أو فيها ابعاد كثيرة

(يعني فيها بزاف ديال features )

غالبًا كنلقاو صعوبة ف التعامل معها..

بلا مندويو على تحليل التصاور والفيديوات والنصوص الكبار..

واللي ماغتنفعكش فيهم Linear regression 💀

دكشي علاش جاو العلماء وبقاو كيفكرو فشي طريقة تكون أحسن

وبداو كيدرسو العقل ديال الانسان وكيفاش كيفكر وكيحلل بديك السرعة

وكيفاش يقدروا يستخدموه في البرمجة..

بداو كيديرو تجارب كثيرة حتى خرجو لينا واحد الطريقة

اللي مغنحتاجش نقلب فيها على الميزات features

انخليه هو يلقاهم من الداتا

هادا هو Deep learning

بالعربية التعلم العميق

واللي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي و تعلم الآلة.

والدور ديالو هو يلقا نظريات وخوارزميات كتخلي الآلة انها تتعلم لراسها

عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان

يعني كتقلد الطريقة اللي كيخدم بيها العقل البشري

من خلال تصميم خوارزميات كتكون مستوحاة من بنية القشرة الدماغية والوظيفة ديالتها

باش تقدر تقلد جميع قدرات الدماغ

بحال فهم اللغة الطبيعية (اللغة باش كندويو العربية الانجليزية الامازيغية)

وفهم الأصوات وشنو كاين ف الصور والفيديوات

والقدرة باش تنفذ العديد من الأوامر والتعليمات كيما كنديرو حنا كبشر..

غتقوليا مزال مبان ليا الفرق بين هدشي ودكشي اللي شفنا؟

كيما قلت هاد التعلم العميق مبازي كثر على محاكاة عقل الانسان

والهدف ديالو هو بناء شبكات عصبية Neural Networks

اللي يكونو قادرين على معالجة البيانات المعقدة..

بدرجة أكثر شمولا وتركيزا من تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

وهاد الشبكات العصبية هما الاساس ديال التعلم العميق.

شناهي الشبكات العصبية NN؟

هي عبارة عن خوارزمية من خوارزميات التعلم الآلي

اللي كتحاكي الخدمة ديال الخلايا العصبية ف الدماغ البشري

والغرض ديالها هو التعلم Learning

وداك التعلم كيكون عميق Deep

كيما كتشوفو الفوق

راه الشبكة العصبية الحقيقية فيها ملايين الخلايا العصبية اللي مربوطين مع بعضياتهم

ونفس الحاجة بالنسبة للشبكة العصبية اللي على اليمين

حتا هوما مجموعة من الخلايا اللي متصلين بدوك الخطوط..

ماشي بالضرورة تعرف مكونات الخلايا العصبية نتا ماشي طبيب..

ولكن خصك تعرف مكونات الشبكة العصبية (تبع معايا مزياان)

بشكل عام.. كل شبكة عصبية كتكون من طبقات:

عندك طبقة داخلية (طبقة الإدخال input layer)

طبقة خارجية (طبقة الإخراج output layer)

و طبقات بينية (طبقات مخفية hidden layers)

هاد الطبقات كتواجد بين طبقتي الإدخال و الإخراج..

فالشيما اللي الفوق كاينة غير وحدة ولكن تقدر تدير اكثر..

الدوائر اللي تما كيتسماو neurons او عصبونات

كل عصبون فكل طبقة من هاد الطبقات

كيتصلو بجميع neurons اللي كاينين فlayer التي قدامه

وجميع neurons في layer التي موراه.

هاد طبقة الادخال هي اللي كتستقبل البيانات اللي غتحلل هاد الشبكة

وعدد neurons ف طبقة الإدخال هو نيت عدد ميزات بيانات الإدخال

(عدد features).

الطبقة المخفية الدور ديالها هو تحلل البيانات اللي كيدخلو عندك من طبقة الادخال..

أما output layer هي اللي كتعطينا النتائج.. هي مخرج الخوارزمية

ايلا كانت عندك مسألة انحدار regression problem

هاد طبقة الإخراج كتكون فيها عقدة وحدة فقط

و ايلا كانت عندك مسألة تصنيف classification problem

اولا عندك شي حاجة بحال تخمين الصور او الترجمة او الصوت…..

كتكون عندك كثر من عقدة..

الشبكة العصبية التي فيها كثر من طبقة مخفية كتسمى:

الشبكة العصبية العميقة DNN

كيفاش كيتطبق هاد التعلم العميق؟

التعلم العميق على الشبكات العصبية كيحاول يدرب الأجهزة على استخلاص المعلومات والأنماط المختلفة في الداتا باش يحسن الاداء ديالها عن طريق :

1- البيانات:

التعلم العميق كيخصو كمية كبيييرة من البيانات باش يتدرب مزيان..

هاد البيانات يقدرو يكونو عبارة عن صور, نصوص, فيديوات, اوديوات...

2- الخوارزميات:

التعلم العميق كيخدم بخوارزميات معقدين

باش يدرب الأجهزة على استخلاص المعلومات والأنماط في الداتا..

بواحد الطريقة اللي تكون exact وحسن من الخوارزميات البسيطة،

شفنا ديجا واحد من هاد الخوارزميات قبيلا..

واللي هي الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks

ولكن مزال غنشرحوهم اكثر بامثلة فالايمايل الجاي..

غنشوفو الشبكات العصبية التكرارية Recurrent Neural Networks

الشبكات العصبية الانتقائية Convolutional Neural Networks

غنشوفو حتى Transformers وهو اللي مبازي عليه ChatGPT

وزيد وزيد..

3- التدريب:

كناخدو واحد المجموعة كبيرة ديال الداتا وكنعطيوها لهاد الشبكات

وهو كيحاول يحلل ديك الداتا وكيشوف واش غيتوقع الاجابة الصحيحة

فالبيانات الجديدة اللي غيشوف لأول مرة..

كيقيم الاداء ديالو وكيحاول يصحح نسبة الخطأ

وكيبقا يعاود يتعلم ويحلل الداتا حتى كيخرج فأحسن نتيجة..

المهم هادي غير مقدمة على التعلم العميق..

متعمقتش بزاف فهاد اليوم

ولكن غدا غندويو على الشبكات العصبية الاصطناعية

وغنشوفو كثر كيفاش خدامة وشنو كاين خلف الكواليس..

ونجيبو أمثلة بساط عوتاني ونطبقوهوم..

نتلاقاو فايمايل اخر غدا!

كنتمنى تكونو استافدتو.. ايلا عندكم شي تساؤل اولا مشرحتش شي حاجة مزيان، غير صيفط ليا رد فهاد المايل نيت..

— Kaito

ملاحظات:

• مصادر:

  دليل المبتدئين لفهم أساسيات التعلم العميق

  
  

• هاهو واحد الريل بالدارجة من طلبة نادي غوغل للمطورين

  كيشرحو فيه شناهو التعلم العميق بطريقة زوينة وسلسة

  
  

  

  
  

• ايلا عاجبك هدشي وقادر باش تساند هاد newsletter بدعم مادي

  دخل لهنا: https://ko-fi.com/callmekaito

  شكرا (: