9 اتجاهات تقنيات التعلم العميق متوقعة في العام 2022

يعد التعلم العميق أحد فروع التعلم الآلي وأكثرها جاذبية والتي تهيمن على صناعة التكنولوجيا، يعتبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أسس التحول التكنولوجي في الصناعة الحديثة. أدى دمج خوارزميات التعلم الآلي في العمليات التجارية إلى جعل المؤسسات أكثر ذكاءً وكفاءة.

نظرًا لأن التغيير التالي في النموذج في الحوسبة قيد التنفيذ ، فقد جذب تطور التعلم العميق أيضًا انتباه المتخصصين في الصناعة وعمالقة التكنولوجيا. تعد تقنية التعلم العميق حاليًا جزءًا لا يتجزأ من الصناعات العالمية. الشبكات العصبية الاصطناعية هي جوهر ثورة التعلم العميق. تكشف اتجاهات التعلم العميق التي تنبأ بها الخبراء أن هذا التقدم يأتي مع التقنيات الأخرى التي تقلل من معدلات الخطأ الإجمالية وحسّن أيضًا أداء الشبكات لمهمة معينة. في هذه المقالة ، ندرج أفضل تنبؤات واتجاهات التعلم العميق التي يمكن لعشاق التكنولوجيا الانتباه إليها في عام 2022. هناك مكونات تقنية التعلم العميق أهمها المشفر الآلي ويمثل الحوسبة المعرفية في التعلم العميق والإدراك متعدد الطبقات RNN LSTMGRUESN آلة بولتزمان المقيدة GANSOM بالشبكة العصبية التحويلية U-Net التي يمكنها التخطيط العصبي مع محول الشبكة العصبية السريعة الترانزستور ذاكرة الوصول العشوائي الكهروكيميائية (ECRAM). بالإضافة الى أن التعلم العميق يحتوي على الشبكات البيزية الخوارزميات التطورية.

التعلم العميق (المعروف أيضًا باسم التعلم المنظم العميق) هو جزء من مجموعة أوسع من أساليب التعلم الآلي القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية مع التعلم التمثيلي. يمكن أن يكون التعلم تحت إشراف أو شبه خاضع للإشراف أو بدون إشراف. أن بنية التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة وشبكات العقد العصبية العميقة والتعلم المعزز العميق والشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية هي مجالات تشمل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية والمعلوماتية الحيوية وتصميم الأدوية والتدخلات الطبية مثل برامج تحليل الصور وفحص المواد وألعاب الطاولة ، حيث أسفرت عن نتائج مماثلة وفي بعض الحالات تفوق أداء الخبراء البشريين. تم استلهام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) من معالجة المعلومات وعُقد الاتصالات الموزعة في الأنظمة البيولوجية. تمتلك ANN اختلافات عن العقول البيولوجية. على وجه التحديد ، تميل الشبكات العصبية الاصطناعية إلى أن تكون ثابتة ورمزية ، بينما يكون الدماغ البيولوجي لمعظم الكائنات الحية ديناميكيًا (بلاستيكيًا) وتناظريًا.

تشير صفة “عميق” في التعلم العميق إلى استخدام طبقات متعددة في الشبكة. أظهر العمل المبكر أن الادراك الخطي لا يمكن أن يكون مصنفًا عالميًا ، ولكن يمكن لشبكة ذات وظيفة تنشيطية  غير متعددة الحدود مع طبقة واحدة مخفية ذات عرض غير محدود من نقل إشارات تتعلق بالتعلم العميق المبني على عدد غير محدود من الطبقات ذات الحجم المحدود ، والذي يسمح بالتطبيق العملي والتنفيذ الأمثل ، مع الحفاظ على الشمولية النظرية في ظل ظروف معتدلة. في التعلم العميق ، يُسمح أيضًا للطبقات بأن تكون غير متجانسة وأن تنحرف على نطاق واسع عن نماذج الاتصال المستنيرة بيولوجيًا ، من أجل الكفاءة وقابلية التدريب والفهم ، ومن هنا يبدا الجزء “المنظم”.

الاتجاه الأول: التعلم العميق المستقل: على الرغم من تميز التعلم العميق Deep Learning  المختصر بالرمز  DL في العديد من المجالات ، إلا أن اعتماد التكنولوجيا على كميات هائلة من البيانات وقوة الحوسبة كان دائمًا أحد قيودها. ولكن قد يشهد عام 2022 تكامل التعلم غير الخاضع للإشراف في DL ، حيث يتم تدريبه بدلاً من تدريب نظام ببيانات مصنفة على تسمية البيانات نفسها باستخدام أشكال وانماط خامة من المعلومات.

الاتجاة الثاني: تكامل النماذج الهجينة: قد يشهد عام 2022 تقارب الذكاء الاصطناعي الرمزي والتعلم العميق. سيطر الذكاء الاصطناعي الرمزي في البداية على المجال التقني في السبعينيات الى الثمانينيات ، حيث تعلمت الآلة تفسير بيئتها من خلال إنشاء تمثيلات رمزية داخلية للمشكلة وتحليل القرارات البشرية لنفسها. تهدف هذه النماذج الهجينة إلى استخدام مزايا الذكاء الاصطناعي الرمزي ودمجها مع التعلم العميق للحصول على حلول محسّنة.

الاتجاه الثالث: استخدام التعلم العميق في علم الأعصاب: كشفت العديد من العمليات البحثية في علم الأعصاب أن دماغ الإنسان يتكون من أعصاب حساسة يمكنها التجاوب مع الشبكات العصبية الاصطناعية في الكمبيوتر بترادف لتلك التي يمتلكها البشر في أدمغتهم. بمساعدة هذه الظاهرة، تمكن العلماء والباحثون من اكتشاف آلاف العلاجات والنظريات في علم الأعصاب. قدم التعلم العميق الدفعة التي تمس الحاجة إليها والتي يحتاجها علم الأعصاب منذ وقت طويل. لذا نتوقع أن يصل السوق العالمي للتعلم العميق إلى 60.5 مليار دولار بحلول عام 2025.

الاتجاه الثالث: التعلم العميق الكامل: نحن نتجه نحو استمرار الطلب على التعلم العميق الكامل. سيؤدي ذلك إلى إنشاء العديد من الأطر والمكتبات التي ستمكن مستخدمي التكنولوجيا والمهندسين من أتمتة مهام الشحنات والأنشطة المختلفة الأخرى. كما أنه سيساعد المهندسين على التكيف بسرعة مع احتياجات وعمليات العمل الجديدة.

الاتجاه الرابع: شبكات الخصومة العامة (GAN): توفر شبكات GAN نهجًا للنمذجة التوليدية باستخدام خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية. ينتج عينات يمكن استخدامها للتحقق من الشبكة التمييزية والمحتوى غير المبرر لموازنة العمليات وزيادة الدقة.

الاتجاه الخامس: التعلم العميق للنظام 2: يعتقد الخبراء أن الجيل الثاني من التعلم العميق  2 DL سيمكن من تعميم توزيع البيانات. في الوقت الحالي ، تحتاج الأنظمة إلى تدريب واختبار مجموعات من البيانات بتوزيع مماثل. سيجعل النظام 2 DL ذلك ممكنًا باستخدام بيانات العالم الحقيقي ، والتي هي أيضًا غير موحدة.

الاتجاه السادس: الغوص في استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (convolutional neural networks) والتي يشار اليها اختصارا بالرمز CNN: تُستخدم نماذج CNN على نطاق واسع في أنشطة رؤية الكمبيوتر مثل تحديد الأشياء والوجوه والصور. ولكن إلى جانب شبكات CNN ، يمكن للأنظمة المرئية البشرية التعرف عليها أيضًا تحت خلفيات وزوايا ووجهات نظر مختلفة. أثناء محاولة تحديد الصور في مجموعات بيانات الكائن في العالم الحقيقي ، تواجه شبكات CNN انخفاضًا بنسبة 40٪ -50٪ في الأداء.

الاتجاه السابع: زيادة استخدام ذكاء الحافة (edge intelligence): يعمل ذكاء الحافة على تغيير أساليب الحصول على البيانات ومعالجتها. يقوم بتحويل الإجراءات من أجهزة تخزين البيانات في السحابة إلى الحافة. أدى ظهور الذكاء العاطفي إلى جعل أجهزة تخزين البيانات مستقلة إلى حد ما عن طريق نقل عملية صنع القرار إلى مكان أقرب إلى مصدر البيانات.

الاتجاه الثامن: التعلم متعدد الوسائط في DL: أصبح الذكاء الاصطناعي أفضل في الأساليب المتعددة ضمن نموذج ML-1 ، مثل النص والرؤية والكلام والتقنيات الأخرى. يحاول المطورون الآن دمج هذه الأساليب في التعلم الآلي والتعلم العميق لتحسين الشبكات والكفاءة في المهام.

الاتجاه التاسع: مستوى أعلى من البرمجة اللغوية العصبية: حاليًا ، تعد البرمجة اللغوية العصبية القائمة على ML في مرحلتها الأولى. ولكن في الوقت الحالي ، لا توجد خوارزمية من شأنها أن تمكن أنظمة البرمجة اللغوية العصبية من تحديد معاني الكلمات المختلفة في المواقف المختلفة والتصرف وفقًا لذلك. سيعزز تطبيق DL من فعالية أنظمة البرمجة اللغوية العصبية ويساعد الآلات على فهم استفسارات العملاء بسرعة.