ما هو التعلم العميق (Deep Learning)
بقلم: دكتور هاشم محمد الحبشي
عالم وباحث في علم وتقنية النانو، شيفرة النانو0369 ـ جدة ـ المملكة العربية السعودية وعضو الهيئة العلمية العليا للاتحاد العربي للتنمية المستدامة والبيئة
التعلّم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يستلهم بنيته من الدماغ البشري، حيث يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية المكوّنة من طبقات متعددة (Multi-Layer Neural Networks) لمعالجة البيانات واستخلاص الأنماط المعقدة.
على عكس أساليب التعلم الآلي التقليدية، لا يعتمد التعلم العميق على اختيار الخصائص (Features) يدويًا، بل يقوم تلقائيًا باستخراج التمثيلات الأكثر ملاءمة من البيانات الخام مثل الصور، النصوص، الصوت، والفيديو.
كيف يعمل؟
يتم تدريب الشبكات العصبية العميقة عبر خوارزمية الانحدار العكسي (Backpropagation) لتعديل الأوزان (Weights) وتقليل الخطأ، باستخدام خوارزميات تحسين مثل SGD أو Adam. كل طبقة تتعلم تمثيلًا أعمق وأكثر تجريدًا للبيانات مقارنة بالطبقة السابقة.
أشهر النماذج:
– الشبكات الالتفافية (CNNs): لمعالجة الصور والرؤية الحاسوبية.
– الشبكات التكرارية (RNNs) وLSTMs: لتحليل البيانات المتسلسلة كاللغة أو إشارات الاستشعار.
النماذج التحويلية (Transformers): العمود الفقري للتطبيقات الحديثة مثل ChatGPT والترجمة الفورية.
التطبيقات:
من التعرف على الوجوه وبصمات الصوت، مرورًا بالسيارات ذاتية القيادة، وصولًا إلى المساعدات الذكية مثل Siri وAlexa، والتشخيص الطبي المعتمد على الصور.
التحديات:
رغم قوته، يواجه التعلم العميق تحديات مثل الحاجة لبيانات ضخمة وموارد حوسبة عالية، وخطر التحيز في البيانات، بالإضافة إلى مشكلة التعلّم المفرط (Overfitting) إذا لم تتم إدارة التدريب بعناية.
المستقبل:
يتجه البحث حاليًا نحو جعل النماذج أصغر وأكثر كفاءة من حيث استهلاك الطاقة، مع بروز مفاهيم مثل التعلّم الفيدرالي (Federated Learning) والنماذج المدمجة (Edge AI)، ما قد يجعل الذكاء الاصطناعي العميق جزءًا لا يتجزأ من الأجهزة اليومية.
