هي عملية كثيفة الحوسبة تتطلب استثمارًا مبدئيًا كبيرًا إذا كانت الأجهزة مُعدة في المقر.
بفضل التعلم العميق، يمكن للأنظمة الذكية أن تحقق تكاملًا أعلى وتحليلًا أعمق للبيانات، مما يتيح اكتشاف نماذج ورؤى جديدة تمامًا في مجالات مختلفة مثل اللغة العربية وتصنيف الصور وتحليل البيانات.
تتحول الشركات الترفيهية إلى التعلم الآلي لتحسين فهمها لجماهيرها المستهدفة وتقديم محتوى جذاب ومخصص عند الطلب.
تطوير نماذج لتعرف الكلمات والنحو، وتحسين الترجمة الآلية وتحليل النصوص.
يمكن للشبكات العصبونية الاستفادة من عدة معالجات في توزيع أعباء العمل بسلاسة وكفاءة عبر أنواع وكميات مختلفة من المعالجات.
تستطيع التعرف على اتجاهات البيانات وأنماطها التي ربما لن يستطيع البشر اكتشافها.
، فيمكن للشبكات العصبونية أن تتعلم هذه الكلمات وتصححها تلقائيًا.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من أساليب التعلم الآلي التي يشار إليها أيضًا باسم التعلم التمثيلي. يعد التعلم التمثيلي أو تعلم الميزات أسلوبًا يمنح الجهاز القدرة على اكتشاف العلاقات تلقائيًا من البيانات الأولية.
التعرف على الوجوه نور الامارات لمعرفتها والتعرف على السمات، مثل العينين المفتوحتين والنظارات وشعر الوجه
اقرأ أيضًا: كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟
كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات المسماة لتدريب خوارزمية التعلم الآلي جزئيًا.
تستطيع التعامل مع مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات في بيئات ديناميكية وذات أحجام عالية ومعقدة.
يعتمد تصميم وبنية طبقة المُخرجات على المُهمّة المُحدّدة التي تهدف الشبكة إلى تنفيذها. فيما يلي بعض السيناريوهات الشائعة لطبقة المُخرجات:
المعالجة المسبقة لبيانات الإدخال تتطلب كميات كبيرة من سعة تخزين البيانات.