تستطيع العمل بدون تدخل بشري بعد الإعداد. على سبيل المثال، التعلم الآلي في برمجيات الأمن السيبراني يستطيع مراقبة الحالات غير الطبيعية والتعرف عليها في حركة مرور الشبكة بدون أي مدخلات من جانب المسؤول.
تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات أخرى في الشبكة العصبونية. تقوم هذه الطبقات المخفية بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عند تلقي معلومات جديدة.
طبقة المُخرجات في شبكة التعلم العميق هي الطبقة النهائيّة التي تنتج مُخرجات الشبكة أو تنبؤاتها بناءً على بيانات الإدخال التي تم معالجتها.
تعتبر تقنية التعلم العميق من أهم الابتكارات في مجال التعلم الآلي. إنها تهدف إلى بناء نماذج ذاتية التكيف والتحسين، وتستفيد من القدرات الهائلة للشبكات العصبونية المتعددة الطبقات.
هذه مجرد بعض الاستخدامات الشائعة للتعلم العميق في تحليل البيانات. يجب أن نلاحظ أن هناك إمكانيات أكثر للاستفادة من تحليل البيانات بواسطة التعلم العميق في المستقبل، حيث ستستمر التقنيات في التطور والتحسين.
تُستخدم تقنيات التعلم العميق في التعرف على الصوت والصوتيات لتطوير أنظمة التعرف الصوتي الذكي التي تتفوق في التعرف على الأصوات وتفهم الأوامر الصوتية.
هناك العديد من المجالات التي تستفيد من الاستخدام الفعال للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، وفيما يلي بعض الأمثلة على مجالات التطبيق المبتكرة:
تحسين القدرة على تمييز وتصنيف الصور بناءً على الأشكال والألوان والأنماط.
الحيوان لديه حوافر، ولذلك يمكن أن يكون بقرةً انقر على الرابط أو غزالًا.
اقرأ أيضًا: كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟
أنظمة الدفاع تستخدم التعلم العميق للإشارة تلقائيًا إلى مناطق الاهتمام في صور الأقمار الصناعية.
يعد التعلم العميق من أهم أدوات تحليل البيانات في الوقت الحالي. باستخدام الشبكات العصبونية المتعددة الطبقات، يمكن لأنظمة التعلم العميق تحليل واستخلاص المعلومات من البيانات المعقدة والهيكلة، مثل البيانات الاقتصادية والاجتماعية.
يعتمد تصميم وبنية طبقة المُخرجات على المُهمّة المُحدّدة التي تهدف الشبكة إلى تنفيذها. فيما يلي بعض السيناريوهات الشائعة لطبقة المُخرجات:
مقالات التعلم العميق خارطة طريق التعلم العميق : خطوة بخطوة