الشبكات العصبية.. المزايا والتطبيقات

العقل البشري غير قادر على حل البيانات المعقدة ولا يمكنه استخراج المعلومات من الهياكل المركبة. لذلك يتم استخدام الشبكات العصبية في معالجة هذا التقصير. في المقال التالي سوف نتحدث عن الشبكات العصبية.. المزايا والتطبيقات

الشبكات العصبية.

للتغلب على هذا النقص في القدرة على حل المشكلات المعقدة لدى العقل البشري ، توصل وارين ماكولوتش ووالتر بيتس إلى نموذج رياضي. يُطلق على هذا النموذج اسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) التي تندرج تحت الذكاء الاصطناعي. يعتبر ANN نظام حوسبي مصمم لتكرار الطريقة التي يحلل بها البشر ويعملون. حيث تتم معالجة مدخلات البيانات المتعددة بواسطة خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي. تعمل هذه الخوارزميات معًا في إطار واحد يسمى الشبكة العصبية. الشبكات العصبية مستوحاة من بنية الشبكات العصبية البيولوجية في دماغ الإنسان. هناك مدخلات عصبية تعمل كواجهة لجميع الخلايا العصبية الأخرى لتمرير المدخلات. أيضًا ، هناك خلية عصبية ناتجة تقبل جميع النواتج من الخلايا العصبية المختلفة.

طريقة عمل الشبكات العصبية.

تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من العديد من العقد. هذه العقد متصلة ببعضها البعض وتعمل معًا ، عن طريق تمرير المعلومات. وهي تتكون من عدد من الطبقات تسمى Multi-Layer Perceptron (MLP). هنا ، تؤدي كل طبقة وظيفة مختلفة على البيانات المستلمة. تتضمن هذه الطبقات طبقة إدخال واحدة وطبقة إخراج واحدة وطبقة مخفية واحدة أو أكثر. يتم تلقي البيانات الأساسية بواسطة طبقة الإدخال. تستخرج الطبقات المخفية البيانات من مجموعة واحدة من الخلايا العصبية (طبقة الإدخال) وتوفر الإخراج إلى مجموعة أخرى من الخلايا العصبية (طبقة الإخراج) ، ومن ثم تظل مخفية. الطبقات المخفية ، كلما تعمقت ، تلتقط كل التفاصيل الدقيقة. ينتج عن هذا اكتشاف العلاقات المختلفة بين المدخلات المختلفة. أخيرًا ، توفر طبقة المخرجات نتيجة بسيطة ومفهومة.

يتم إعطاء الشبكة العصبية أولاً مجموعة من بيانات الإدخال عالية المستوى التي يقرأها النظام ويحللها. ثم يكتشف النظام خصائص المدخلات طبقة تلو الأخرى. في حالة وجود صورة ، قد تكتشف الطبقة الأولى التباين وقد تكتشف الطبقة التالية النسيج. بطريقة مماثلة ، يتم اكتشاف سمات مختلفة بواسطة طبقات مختلفة. إذا تم توفير بيانات قطة في شكل صور ، فسيبدأ النظام في التعرف على القطط من بقية المدخلات المقدمة للكشف. حيث تدرك الشبكة بشكل أفضل عندما يتم توفير مدخلات أو قواعد وصفية لها أيضًا مثل ، قطة بها شعيرات أو بها نقاط. كما أنها تعدل أوزانها الداخلية للإجابات المقدمة لها. أي أن الشبكة تضيف وزناً لمصادر الإدخال التي توفر المعلومات ، بناءً على مدى موثوقيتها. هذا يساعد في تحسين أدائها في كل مرة.

أنواع الشبكات العصبية.

تنقسم الشبكات العصبية إلى أنواع بناءً على عدد الطبقات المخفية التي تحتويها أو مدى عمق الشبكة. كل نوع له مستوياته الخاصة من التعقيد وحالات الاستخدام. أنواع قليلة من الشبكات العصبية هي شبكة التغذية الأمامية ، والشبكة العصبية المتكررة ، والشبكة العصبية التلافيفية وشبكات هوبفيلد.

1. شبكات التغذية الأمامية العصبية:

الشبكة العصبية التي تقدم التغذية هي النوع الأساسي من الشبكات العصبية. تنتقل المعلومات الموجودة في هذه الشبكة بطريقة أحادية الاتجاه ، أي فقط من الإدخال إلى عقدة المعالجة إلى الإخراج. قد تكون الطبقات المخفية موجودة أو غير موجودة في هذا النوع ، مما يجعلها أكثر قابلية للتفسير.

2. الشبكات العصبية المتكررة:

الشبكات العصبية المتكررة هي شبكات أكثر تعقيدًا وأكثر استخدامًا على نطاق واسع. حيث تتدفق البيانات في اتجاهات متعددة في هذه الشبكة. تقوم هذه الشبكة بتخزين بيانات الإخراج لعقد المعالجة وتتعلم تحسين أدائها.

3. الشبكات العصبية التلافيفية:

الشبكات العصبية التلافيفية هي الشبكات الشائعة اليوم بسبب تخصصها في القدرة على أداء التعرف على الوجوه. حيث إنها تسمح بترميز السمات في المدخلات ، بافتراض أنها صورة.

مزايا الشبكات العصبية.

• تتمتع الشبكات العصبية بالقدرة على التعلم من تلقاء نفسها وإنتاج مخرجات لا تقتصر على المدخلات المقدمة لها.
• يتم تخزين المدخلات في شبكاتها الخاصة بدلاً من قاعدة البيانات ، وبالتالي لا يؤثر فقدان البيانات على عملها.
• يمكن لهذه الشبكات التعلم من الأمثلة وتطبيقها عند ظهور حدث مماثل ، مما يجعلها قادرة على العمل من خلال الأحداث في الوقت الفعلي.
• حتى في حالة عدم استجابة إحدى الخلايا العصبية أو فقدان جزء من المعلومات ، يمكن للشبكة اكتشاف الخطأ واستمرار إنتاج المخرجات.
• يمكنهم أداء مهام متعددة على التوازي دون التأثير على أداء النظام.

تطبيقات الشبكات العصبية.

كانت الشبكة العصبية الاصطناعية موجودة منذ عام 1943 ، عندما تم تصميمها في البداية ، لكنها لم تظهر إلا مؤخرًا في ظل الذكاء الاصطناعي بسبب التطبيقات التي تجعلها أكثر تفضيلًا. وتشمل هذه:

• معالجة الصورة
• معالجة اللغة والترجمة
• كشف الطريق
• التعرف على الكلام
• التوقع

تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية حاليًا لحل العديد من المشكلات المعقدة ويتزايد الطلب بمرور الوقت. يتم التعامل مع عدد كبير من التطبيقات بدءًا من التعرف على الوجوه وحتى اتخاذ القرارات الشبكات العصبية.

كلما تعرض لأمثلة في الوقت الفعلي ، كلما تكيفت أكثر. حيث إن الشبكات العصبية قادرة على التعلم من الأخطاء وبالتالي زيادة قدرتها على الأداء الجيد. وبالتالي ، يتم تفضيل الشبكات العصبية أكثر لحل المشكلات المعقدة.

وأخيرا..

تتقدم التكنولوجيا يوماً بعد يوم ، وذلك يساعدنا في تبسيط وتسهيل حياتنا بشكل كبير ، ولكن يجب على البشر مواكبة التطور الذي وصل آلية الذكاء الاصطناعي ، ومحاولة الإلمام بكل ما فيه من مزايا وعيوب ، واستخدامه بشكل جيد ، لتجنب السلبيات التي يحتويها والاستفادة من مميزاته العديدة.