135 |
جديدة غير مصنفة لرؤية ما إذا كان يمكنه التعرف على األشياء بشكل صحيح. بفضل التعلم العميق، يمكن للنموذج تحسين أدائه مع مرور الوقت وزيادة قدرته على التعرف على األشياء في الصور بدقة أعلى. )Neural Networks( الشبكات العصبية الشبكات العصبية هي نموذج حوسبة مستوحى من العمليات الحيوية للدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبية من وحدات حسابية صغيرة تسمى العقد أو الخاليا العصبية ، والتــي تعمل معًا لمعالجة البيانات واســتخراج المعلومات. )Neurons( المصنعــة تُســتخدم الشبكات العصبية في مجال الذكاء االصطناعي لحل مجموعة متنوعة من المشكالت بما في ذلك التصنيف، والتنبؤ، والترجمة، وتحليل الصور، والتعرف على )15( الكالم، وغيرها. الشــبكات العصبيــة تعتبر جزءًا أساســيًّا من الذكاء عالقتــه بالــذكاء االصطناعي: االصطناعــي، وتمثل إحدى تقنيات التعلم العميق. تقوم الشــبكات العصبية بنمذجة هياكل معقدة وتعلم األنماط في البيانات بشــكل تلقائي، مما يجعلها قوية في حل مشكالت الذكاء االصطناعي. غير " أو " مرغوب " لنفترض أن تطبيقًا يهدف إلى تصنيف البريد اإللكتروني إما مثال: . يمكن اســتخدام شــبكة عصبية لتحقيق هذا الهدف. يتم تجميع )Spam( " مرغوب غير " أو " مرغوبًا " مجموعة من رســائل البريد اإللكتروني التي تم تصنيفها مسبقًا إما بعدها يتم تدريب الشبكة العصبية باستخدام هذه الرسائل لمعرفة األنماط " مرغوب التي تميز بين البريد اإللكتروني العادي والمرغوب. بعد التدريب، يمكن اســتخدام " غير مرغوب " أو " مرغوب " الشــبكة لتصنيف رســائل البريد اإللكتروني الواردة إلى بناء على األنماط التي تعلمتها. )CNN - Convolutional Neural Networks( الشبكات العصبية التالفيفية الشبكات العصبية التالفيفية هي نوع من الشبكات العصبية المصممة خصيصًا لمعالجة CNN البيانات ذات الهياكل الشبكية مثل الصور والفيديو والبيانات المكانية. تعتمد الســتخراج المعلومــات المهمة من البيانات )Convolution( علــى تقنية التالفيف
Made with FlippingBook Online newsletter