ما هو التعلم العميق؟
Context:التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. يمكن أن يكون التعلم تحت الإشراف أو شبه الإشراف أو بدون إشراف.  تم تطبيق بنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة وشبكات المعتقدات العميقة والتعلم التعزيزي العميق والشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التدحرجية والمحولات في مجالات تشمل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية والبيوينفورماتيكا وتصميم الأدوية وتحليل الصور الطبية وعلوم المناخ وتفتيش المواد وبرامج الألعاب اللوحية ، حيث أنتجت نتائج قابلة للمقارنة مع أداء الخبراء البشريين وفي بعض الحالات تتجاوزها.  شبكات الأعصاب الاصطناعية (ANNs) مستوحاة من معالجة المعلومات وعقد الاتصال الموزعة في الأنظمة البيولوجية. لدى الـ (ANN) العديد من الاختلافات عن الأدمغة البيولوجية. على وجه التحديد، تميل الشبكات العصبية الاصطناعية إلى أن تكون ثابتة ورمزية، في حين أن الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكي (بلاستيكي) ومتشابه.  مصطلح "عميق" في التعلم العميق يشير إلى استخدام طبقات متعددة في الشبكة. أظهرت الأبحاث المبكرة أنه لا يمكن لـ perceptron خطي أن يكون مصنفًا عالميًا ، ولكن يمكن لشبكة ذات وظيفة تنشيط غير متعددة الحدود مع طبقة خفية واحدة من العرض غير المحدود. التعلم العميق هو تغيير حديث يتعلق بعدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدود ، مما يسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ الأمثل ، مع الاحتفاظ بالشمولية النظرية في ظل ظروف معتدلة. في التعلم العميق يُسمح أيضًا للطبقات بأن تكون غير متجانسة وأن تنحرف إلى حد كبير عن النماذج التواصلية المستنيرة بيولوجياً ، من أجل الكفاءة والقدرة على التدريب والفهم.
التعلم العميق هو جزء من عائلة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي.