تعلام غارق
| تعلام غارق | |
|---|---|
 | |
| كلاص فرعية ديال | طريقة لتعلُّم الآلة  |
| الاستعمال | دكا صطيناعي |
| الشخص المؤثر | ميخال فالكو |
| لي كتاشف ؤلا ختارع | يان ليكون، دجيفري هينتون |
| معرف وورد ليفت | http://data.thenextweb.com/tnw/entity/deep_learning |
| طاڭ ديال سطاك إكستشينج | https://ai.stackexchange.com/tags/deep-learning، https://or.stackexchange.com/tags/deep-learning، https://stats.stackexchange.com/tags/deep-learning |
| لمقال مقطوع من شجرة، ما كايدي ليه تا شي مقال أخر، زيد ليان ديالو ف مقالات خرين. |
التعلام لغارق (ب النڭليزية deep learning) هوّ مجال فرعي ديال التعلام لماكيني لي كيركّز على تخدام ريزوات د النورونات neural networks ب بزاف د الطّبقات، على ود باش يدير عطاشات بحال لكلاصاج classification، الرجوع regression، و تعلام لخصايل feature learning. هاد المجال واخد لإلهام من النيورولوجيا (ب لعربية علم الأعصاب)، و كيهتم ب تكويم النورونات الصطيناعية ف "طبقات" و "التدريب" ديالها باش يتريطيو الداطا. لوصف "غارق" كيشير ل تخدام بزاف د الطبقات (مابين 3 تال لمئات ولّا لألاف) ف الريزو. الطرقان ديال التدريب يقدرو يكونو ب لحضيان supervised، ب نص حضيان semi-supervised ولّا بلا حضيان unsupervised.[2]
الشكال اللولين ديال الريزوات د النورونات تستلهمو من لپروصيصاج د لمعلومات و التواصل لموزّع ف لعڭدات ديال لأنظمة لبيولوجية، سيرتو الدماغ د بنادم. ولايني النورونات الصطيناعية دابا ماكيهدفوش باش يموضيليو لخدمة ديال الدماغ، و بشكل عام كيتّعتابرو موضيلات ب جودة عيانة ل هاد لغاراض.[3]
- ↑ Schulz, Hannes; Behnke, Sven (1 November 2012). "Deep Learning". KI - Künstliche Intelligenz (ب الإنجليزية). 26 (4): 357–363. doi:10.1007/s13218-012-0198-z. ISSN 1610-1987.
- ↑ LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning" (PDF). Nature. 521 (7553): 436–444. Bibcode:2015Natur.521..436L. doi:10.1038/nature14539. PMID 26017442. S2CID 3074096.
- ↑ "Study urges caution when comparing neural networks to the brain". MIT News | Massachusetts Institute of Technology (ب الإنجليزية). 2022-11-02. Retrieved 2023-12-06.