خوارزميات الشبكات العصبية: كيف تتعلم الآلة مثل العقل البشري؟

تعد خوارزميات الشبكات العصبية من أهم التقنيات في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري في التعلم واتخاذ القرار. في هذا المقال سنشرح الفكرة بطريقة مبسطة وسهلة للمبتدئين.

ما هي الشبكات العصبية؟

الشبكات العصبية هي نموذج رياضي مستوحى من الخلايا العصبية في الدماغ. تتكون من طبقات (مدخلات، طبقات مخفية، مخرجات) وتستخدم لمعالجة البيانات واكتشاف الأنماط.

أهم خوارزميات الشبكات العصبية

خوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation)
الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)
الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
الشبكات العميقة (Deep Neural Networks)

كيف تتعلم الشبكة العصبية؟

تعتمد عملية التعلم على إدخال بيانات تدريب، ثم حساب الخطأ بين النتيجة المتوقعة والنتيجة الفعلية، وبعد ذلك يتم تعديل الأوزان لتقليل نسبة الخطأ.

أمثلة على استخدام الشبكات العصبية

التعرف على الصور والوجوه
الترجمة الآلية
المساعدات الذكية
تحليل البيانات الطبية

الخلاصة

خوارزميات الشبكات العصبية هي الأساس في تطور الذكاء الاصطناعي الحديث، وكلما زادت البيانات وجودتها، زادت دقة النموذج وقدرته على التنبؤ.

بحث هذه المدونة الإلكترونية

دليلك الشامل