| 138
النمــوذج مكافآت أو عقوبات تعتمد على القــرارات التي يتخذها، وهو يعمل على )19( تحسين أدائه مع مرور الوقت من خالل تجربة واستكشاف. يمثل أحد األساليب الرئيسية في مجال الذكاء االصطناعي عالقته بالذكاء االصطناعي: للتفاعل مع البيئة واتخاذ القرارات. إنه يُستخدَم في تدريب النماذج للقيام بمهام تعتمد على التفاعل وتحســين األداء عبر التجربة. هذا يجعلها أداة قوية في تطوير األنظمة الذكية والروبوتات. لنفترض أن روبوتًا يتعلم كيفية التحكم في حركته داخل بيئة محاكاة. والهدف مثال: هو تعلم الروبوت كيفية التحرك من مكان إلى آخر بأقل عدد ممكن من الخطوات. حيث يتلقى مكافآت إيجابية عندما يصل إلى DRL يتم تدريب الروبوت باســتخدام الهدف بســرعة وعقوبات عندما يفشــل أو يأخذ وقتًا طوي ًلً. الروبوت يبدأ بالتحرك عشــوائيًّا في البداية، لكنه يتعلم مع مرور الوقت كيفية اتخاذ القرارات التي تســاعده في الوصول إلى الهدف بسرعة أكبر. بمرور الوقت، يصبح الروبوت أكثر كفاءة في اتخاذ القرارات وتنفيذها، ويمكنه اآلن التنقل بسرعة بين األماكن داخل البيئة. )Deep NLP( معالجة اللغة الطبيعية بالتعلم العميق معالجــة اللغة الطبيعيــة بالتعلم العميق هي مجال في الذكاء االصطناعي يســتخدم الشبكات العصبية العميقة لفهم ومعالجة اللغة البشرية بشكل آلي. هذا المجال يهتم بتطوير نماذج ذكية قادرة على فهم وتفسير النصوص والحوارات بطريقة تقترب من .) 20 الفهم البشري للغة( معالجة اللغة الطبيعية هي مجال أساســي من مجاالت عالقتها بالذكاء االصطناعي: الذكاء االصطناعي حيث تهدف إلى تعلم الحاســوب لفهم وتوليف اللغة البشــرية بطريقة ذكية. يتيح التعلم العميق للنماذج الذكية فهم اللغة البشــرية بشــكل أفضل والتعامل مع مجموعة متنوعة من المهام اللغوية. لنفترض أن لدينا تطبيقًا يهدف إلى تحليل مشــاركات ومقاالت على وســائل مثال: التواصــل االجتماعــي لفهم آراء األشــخاص حــول منتج معين. يمكن اســتخدام معالجــة اللغــة الطبيعية بالتعلم العميق في هذا الســياق. يتم تجميع مجموعة كبيرة من المشــاركات التي تتعلق بالمنتج على وســائل التواصل االجتماعي. يتم تدريب
Made with FlippingBook Online newsletter