الحيوان عيونه تشبه عيون القط، ولذلك يمكن أن يكون نوعًا من القطط البرية.
دعنا نلقِ نظرة إلى تطبيقات التعلم الآلي في بعض المجالات الأساسية:
تُعد أيضًا من المكونات المهمة للتقنيات الناشئة مثل السيارات ذاتية القيادة والواقع الافتراضي والمزيد.
هذه القدرة على معالجة النص الطبيعي الذي أنشأه الإنسان لها عدة حالات استخدام، من بينها حالات استخدام في الوظائف التالية:
يمكن لنماذج التعلم العميق أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت استنادًا إلى سلوك المستخدم. لا تتطلب تباينات كبيرة في مجموعات البيانات المسماة. على سبيل المثال، مراعاة الشبكات العصبونية التي تقترح كلمات أو تصححها تلقائيًا عن طريق تحليل سلوكك في الكتابة.
على الرغم من أن التعلم العميق يعتمد على الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك اختلافًا بينهما. فالذكاء الاصطناعي يشير إلى القدرة العامة للأنظمة الذكاء على القيام بمهام تشابه القدرات العقلية للبشر، التعلم العميق بينما يهتم التعلم العميق بتطوير نماذج ومعرفة عن طريق تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص النماذج والأنماط منها.
استخدام شبكات عصبونية لتصنيف الصور بناءً على معالم مختلفة مثل الأشكال والألوان
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.
تستخدم أجهزة الكمبيوتر خوارزميات التعلم العميق في جمع الرؤى والمعاني من البيانات النصية والمستندات.
وتعد التقنيات المتعلقة بالتعلم العميق جزءًا أساسيًا من مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تمتلك القدرة على فهم وتحليل البيانات الكبيرة بصورة أكثر دقة وفعالية مقارنة بالتقنيات التقليدية.
كتاب تعلم الآلة وعلم البيانات: الأساسيات والمفاهيم والخوارزميات والأدوات
فهرسة العبارات الأساسية التي تدل على المشاعر، مثل التعليقات الإيجابية والسلبية على وسائل التواصل الاجتماعي
تحليل واستخراج المعلومات من البيانات الضخمة بطرق أكثر دقة لاتخاذ القرارات الذكية
يمكن للشبكات العصبونية الاستفادة من عدة معالجات في توزيع أعباء العمل بسلاسة وكفاءة عبر أنواع وكميات مختلفة من المعالجات.